【摘 要】
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语音端点检测（VAD）是一种从语音信号中确定起始点和结束点的技术,但是以往的VAD方法通常存在鲁棒性差的问题,本研究通过将调制传递函数（MTF）概念结合到深层神经网络架构来提高噪声环境下的VAD准确性。噪声对含噪语音的影响可以看作是MTF,从理论上讲,如果能够估计出噪声环境下语音的MTF,那么噪声对语音的影响就可以利用一个逆MTF滤波器来消除。在本研究中,我们提出一种使用MTF方法来进行时域功率包
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语音端点检测（VAD）是一种从语音信号中确定起始点和结束点的技术,但是以往的VAD方法通常存在鲁棒性差的问题,本研究通过将调制传递函数（MTF）概念结合到深层神经网络架构来提高噪声环境下的VAD准确性。噪声对含噪语音的影响可以看作是MTF,从理论上讲,如果能够估计出噪声环境下语音的MTF,那么噪声对语音的影响就可以利用一个逆MTF滤波器来消除。在本研究中,我们提出一种使用MTF方法来进行时域功率包络恢复的方法,通过为恢复的时间包络线设置阈值,可以进一步确定语音或非语音。在MTF概念中,为了消除加性噪声的影响,需要估计全局信噪比（g SNR）。但是,由于加性噪声和语音成分混合在一起,在原始时域信号中直接估计g SNR是非常困难的,本研究采用子带信号处理方法来进行g SNR的估计。提出的g SNR估计方法主要包括子带语音信号处理、子带阈值计算单元、子带功率计算单元和g SNR计算单元。在子带阈值计算中,由于深度神经网络能较好地解决非线性问题,本研究利用CNN的编解码框架（C-ED）估计语音和噪声的子带语音信号阈值,最后,根据得到的阈值,得到最终的g SNR。在稳态和非稳态条件下进行的实验表明,与以往的基于MTF的VAD方法相比,本文提出的基于C-ED的MTF方法具有更好的性能。该方法能有效地减少噪声对VAD的不良影响,特别是在低信噪比和非平稳噪声环境下。
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