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본 논문에서는 WPD (Wavelet Packet Decomposition) 계수에 Teager 에너지를 적용한 특징 계수를 임계값 알고리듬에 적용하여 잡음에 강인한 VAD 알고리듬을 제안하였다. 임계값은 비음성 구간의 평균과 표준편차를 추산하여 설정하였다. TIMIT 음성과 NOISEX 잡음 데이터베이스를 사용한 실험 결과, 제안된 알고리듬이 기존의 대표적인 비교 대상 알고리듬보다 우수함을 보였다. 정확도는 SNR 10 dB부터 -10 dB까지 ROC (Receiver Operating Characteristics) 곡선을 사용하여 비교하였다.
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참고문헌 (22)
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P. C. Loizou / 2007 / Speech Enhancement / CRC Press :309~400
K. Ishizuka / 2010 / Noise robust voice activity detection based on periodic to aperiodic component ratio / Speech Commun 52:41~60
D. Ying / 2011 / Voice activity detection based on an unsupervised learning network / IEEE Trans. Audio, Speech, and Lang. Processing 19:2624~2628
T. Kristjansson / 2005 / Voicing features for speech detection / Proc. Interspeech :369~372
J-H Bach / 2010 / Modulationbased detection of speech in real background noise: Generalization to novel background classes / Proc. IEEE Int. Conf. Acoust., Speech and Signal Process :41~44
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J-H Bach / 2010 / Modulationbased detection of speech in real background noise: Generalization to novel background classes / Proc. IEEE Int. Conf. Acoust., Speech and Signal Process :41~44
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