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J-GLOBAL ID：201702216425515516   整理番号：17A0198187

サブバンドの二つの特性に基づく適応型尤度保存音声検出アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Adaptively Reserved Likelihood Ratio-based Robust Voice Activity Detection with Sub-band Double Features

著者 (4件)： He Weijun (School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology) ,  He Qianhua (School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology) ,  Wu Junfeng (School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology) ,  Yang Jichen (School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 38  号： 11  ページ： 2879-2886  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2507A  ISSN： 1009-5896  CODEN： DKXUEC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 低SNRにおける音声活性化検出(VAD)の精度をさらに向上させるために,本論文では,サブバンドの二重特性に基づく適応型の尤度推定アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,サブバンド正規化最大自己相関関数とサブバンド正規化平均二乗平均二乗特性を使用して,周波数成分尤度比の重みを設定し,従来の固定長時間VAD決定結果と対応するサブバンド特性パラメータを用いて尤度比の適応閾値を推定した。実験結果は,提案したアルゴリズムが,10DB,0DB,および-10DBの定常白色雑音の下で,それぞれ,1.2%,7.2%,および8.1%の精度を達成することを示した。10DBと0DBの非定常雑音の下で,それぞれ,1.6%と3.4%増加した。2.4KBPS低速度ボコーダシステムに使用されるとき,合成音声の知覚音声品質評価(PESQ)は,音声ノイズの下で,0.098-0.153よりも0.098%-0.153%増加した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 白色雑音 ,  *アルゴリズム ,  正規化 ,  低速度 ,  自己相関関数
準シソーラス用語： 音声品質 ,  合成音声 ,  非定常雑音 ,  尤度比 ,  周波数成分 ,  推定アルゴリズム ,  低SN比 ,  *検出アルゴリズム ,  *尤度 ,  *サブバンド , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Voice Activity Detection (VAD) ,  Likelihood ratio ,  Low signal noise ratio ,  Sub-band zero crossing rate

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  ディジタルフィルタ  (NC04022Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： サブバンド ,  尤度 ,  保存 ,  音声検出 ,  アルゴリズム ,  提案