第七章语音检测(VAD)原理和实例 | 合法醫療器材資訊網

第七章语音检测(VAD)原理和实例.VAD(voiceactivitydetection)广泛应用于语音编码，降噪和ASR场景中。这里所说的是语音/非语音（非语音/静音）检测， ...

VAD(voice activity detection)广泛应用于语音编码，降噪和ASR场景中。这里所说的是语音/非语音（非语音/静音）检测，一个VAD系统通常包括两个部分，特征提取和语音/非语音判决，常用的特征提取可以分为五类：

基于能量频域倒谱谐波长时信息基于能量的特征常用硬件实现，谱（频谱和倒谱）在低SNR可以获得较好的效果。当SNR到达0dB时，基于语音谐波和长时语音特征更具有鲁棒性。当前的判决准则可以分为三类：基于门限，统计模型和机器学习。特征选取准则对于VAD分类问题，特征尤为重要，好的特征应该能具备如下特性：区分能力含噪语音帧分布和仅仅噪声帧分布的分离度，理论上，好的特征能够让语音和噪声两类没有交集噪声鲁棒性背景噪声会造成语音失真，进而语音特征也会失真，影响到提取到的特征的区分能力。基于能量的特征基于能量的准则是检测信号的强度，并且假设语音能量大于背景噪声能量，这样当能量大于某一门限时，可以认为有语音存在。然而当噪声大到和语音一样时，能量这个特征无法区分语音还是纯噪声。早先基于能量的方法，将宽带语音分成各个子带，在子带上求能量；因为语音在2KHz以下频带包含大量的能量，而噪声在2~4KHz或者4KHz以上频带比0~2HKz频带倾向有更高的能量。这其实就是频谱平坦度的概念，webrtc中已经用到了。在信噪比低于10dB时，语音和噪声的区分能力会加速下降。频域特征通过STFT将时域信号变成频域信号，即使在SNR到0dB时，一些频带的长时包络还是可以区分语音和噪声。倒谱特征对于VAD，能量倒谱峰值确定了语音信号的基频(pitch)，也有使用MFCC做为特征的. 基于谐波的特征语音的一个明显特征是包含了基频及其多个谐波频率，即使在强噪声场景，谐波这一特征也是存在的。可以使用自相关的方法找到基频。 ...

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