【摘 要】
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语音活动检测（Voice Activity Detection,VAD）是语音前端特征处理的一个重要环节,它直接影响到后续处理的效果和效率。主流的模型VAD对训练数据的依赖度过高,在不同场景下需要
【机 构】
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北京市互联网信息办公室,讯飞智元信息科技有限公司,上海大学机电工程与自动化学院
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语音活动检测（Voice Activity Detection,VAD）是语音前端特征处理的一个重要环节,它直接影响到后续处理的效果和效率。主流的模型VAD对训练数据的依赖度过高,在不同场景下需要重新训练不同的模型,这带来的数据标注的工作量是非常惊人的。一种自适应建模的VAD方法结合了能量VAD和模型VAD的优点,成功地解决了这个问题。它对每一条语音在线地训练出语音和非语音模型,根据每一帧在模型上的似然度得分给它们打上标签,经过平滑后就可以很好地找到语音的起点和终点。实验结果表明,该方法取得了很好的效果,F1指标相比传统能量VAD提升了0.031,说话人分离错误率下降了0.45%。
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