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통계적 모델 기반의 음성 검출기 성능 향상을 위한 조건 사후 최대 확률과 음성 스펙트럼 변이 조건 적용

Title
통계적 모델 기반의 음성 검출기 성능 향상을 위한 조건 사후 최대 확률과 음성 스펙트럼 변이 조건 적용
Other Titles
A Statistical Model-Based Voice Activity Detection Employing the Conditional MAP Criterion with Spectral Deviation
Author
장준혁
Keywords
음성 검출기; 스펙트럼 변이; 조건 사후 최대 확률; 통계적 모델; Voice activity detection; Deviation; Conditional maximum a posteriori; Statistical model
Issue Date
2011-08
Publisher
한국음향학회
Citation
한국음향학회지, 30권, 6호, pp.324-329
Abstract
본 논문에서는 조건 사후 최대 확률 (conditional maximum a posteriori, CMAP)과 음성 스펙트럼 변이 조건을 기반으로 한 새로운 음성 검출기 (voice activity detection, VAD)를 제안한다. 제안된 음성 검출기는 통계적 모델을 기반으로 한 우도비 테스트 (likelihood ratio test, LRT)의 문턱값을 결정하는데 조건 사후 최대 확률과 스펙트럼 변이의 상태 값을 조건부 확률로 부과한다. 제안된 알고리즘을 다양한 잡음 환경에서 기존의 CMAP 기반의 음성 검출기와 비교한 결과 전체적으로 향상된 성능을 보였으며 특히 SNR이 낮은 조건에서 향상 폭이 컸다.In this paper, we propose a novel approach to improve the performance of a statistical model-based voice activity detection (VAD) which is based on the conditional maximum a posteriori (CMAP) with deviation. In our approach, the VAD decision rule is expressed as the geometric mean of likelihood ratios (LRs) based on adapted threshold according to the speech presence probability conditioned on both the speech activity decisions and spectral deviation in the pervious frame. Experimental results show that the proposed approach yields better results compared to the CMAP-based VAD using the LR test.
URI
http://koreascience.or.kr/article/ArticleFullRecord.jsp?cn=GOHHBH_2011_v30n6_324
ISSN
1225-4428
DOI
10.7776/ASK.2011.30.6.324
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