Voice Activity Speech Detectors Based on Ergodic Markov Models
Result description
The usage of ergodic Markov models in voice activity detection is presented in this article. The classifiers based on thresholding of proper speech characteristics are usually utilized in traditional detectors. The statistical classifier is used in presented paper. The classifier and voice activity detector were designed and tested using CAR2CS database. Detectors based on ergodic hidden Markov models reach better results than traditional detectors. The most important contribution is that the voice activity detection in very noisy environment was improved.
Keywords
The result's identifiers
Result code in IS VaVaI
Result on the web
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternative languages
Result language
čeština
Original language name
Řečové detektory využívající ergodické Markovovské modely
Original language description
Tento článek prezentuje využití ergodických Markovovských modelů při detekci řečové aktivity. Tradiční detektory řeší tuto úlohu pomocí klasifikátorů založených na prahování vhodných řečových charakteristik. V~prezentovaném článku je použit přístup založený na statistickém modelování. Byl navržen klasifikátor a na jeho základě byl sestrojen detektor řečové aktivity. Detektor byly otestován a zhodnocen na signálech z~databáze CAR2CS. Detektor využívající ergodické skryté Markovovy modely dosahuje lepšíchvýsledků než tradiční detektory. Největší přínos prezentovaných detektorů spočívá ve zlepšení klasifikace silně zarušených signálu.
Czech name
Řečové detektory využívající ergodické Markovovské modely
Czech description
Tento článek prezentuje využití ergodických Markovovských modelů při detekci řečové aktivity. Tradiční detektory řeší tuto úlohu pomocí klasifikátorů založených na prahování vhodných řečových charakteristik. V~prezentovaném článku je použit přístup založený na statistickém modelování. Byl navržen klasifikátor a na jeho základě byl sestrojen detektor řečové aktivity. Detektor byly otestován a zhodnocen na signálech z~databáze CAR2CS. Detektor využívající ergodické skryté Markovovy modely dosahuje lepšíchvýsledků než tradiční detektory. Největší přínos prezentovaných detektorů spočívá ve zlepšení klasifikace silně zarušených signálu.
Classification
Type
D - Article in proceedings
CEP classification
JA - Electronics and optoelectronics
OECD FORD branch
—
Result continuities
Project
Result was created during the realization of more than one project. More information in the Projects tab.
Continuities
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Others
Publication year
2008
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data specific for result type
Article name in the collection
Technical Computing Prague 2008
ISBN
978-80-7080-692-0
ISSN
—
e-ISSN
—
Number of pages
6
Pages from-to
—
Publisher name
Humusoft
Place of publication
Praha
Event location
Praha
Event date
Nov 11, 2008
Type of event by nationality
EUR - Evropská akce
UT code for WoS article
—
Basic information
Result type
D - Article in proceedings
CEP
JA - Electronics and optoelectronics
Year of implementation
2008