Detektor řečové aktivity založený na statistických metodách
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F05%3APU51360" target="_blank" >RIV/00216305:26220/05:PU51360 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Voice Activity Detection based-on Statistic Models
Popis výsledku v původním jazyce
This paper deals with the method of voice activity detection. Rising requirements to applications with variable-rate speech coding also increases the role of voice activity detectors which become crucial for the efficient bandwidth reduction. The paper aims especially to two detector types; these are the detector based on short-time signal energy and statistical model-based voice activity detector. Decision-making rules of the statistical model-based detector are derived from the LRT (Likelihood Ratio TTest) by estimating unknown parameters using the ML (Maximum Likelihood) criterion. In addition there is an effective hang-over scheme based on HMM (Hidden Markov Model) principles in the detector. There were models for these detectors created in Matlabsimulation environment. Models were tested on voice signals with the white noise as well as real noises. The results were evaluated and compared for various types of noises and SNR (Signal to Noise Ratios) values.
Název v anglickém jazyce
Voice Activity Detection based-on Statistic Models
Popis výsledku anglicky
This paper deals with the method of voice activity detection. Rising requirements to applications with variable-rate speech coding also increases the role of voice activity detectors which become crucial for the efficient bandwidth reduction. The paper aims especially to two detector types; these are the detector based on short-time signal energy and statistical model-based voice activity detector. Decision-making rules of the statistical model-based detector are derived from the LRT (Likelihood Ratio TTest) by estimating unknown parameters using the ML (Maximum Likelihood) criterion. In addition there is an effective hang-over scheme based on HMM (Hidden Markov Model) principles in the detector. There were models for these detectors created in Matlabsimulation environment. Models were tested on voice signals with the white noise as well as real noises. The results were evaluated and compared for various types of noises and SNR (Signal to Noise Ratios) values.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2005
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the 16th Conference Electronic Speech Signal Processing
ISBN
3-938863-17-X
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
175-180
Název nakladatele
Academy of Science of the Czech Republic, Institute of Radio Engineering and Electronics
Místo vydání
Prague, Czech Republic
Místo konání akce
Prague, Lichenstein Palace
Datum konání akce
26. 9. 2005
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—