摘要:為了提高噪聲環境下語音識別的性能，提出了壹種有效的語音活動檢測算法。該方法基於通過作用於子帶對數能量的特殊順序統計濾波算法(OSFs)來檢測語音/非語音的差異。該算法不同於決策規則規定的許多其他算法。與基於當前幀進行決策不同，它在子帶對數能量上使用OSFs，這使得它在從噪聲信號中識別語音和非語音時顯著降低了錯誤概率。語音/非語音識別準確率的顯著提高表明了該方法的有效性。這表明，OSF序列的增加導致語音和噪聲分布的更好分離，因此可以更有效地識別並在復雜度和性能之間權衡。算法還包括降噪塊和VAD的配合，正確性得到了進壹步的提高。之前的降噪塊也提高了檢測語音和非語音的正確性。實驗分析在AURORA數據庫上進行，並與ITU G.729、GSM AMR和ETSI AFE分布式語音識別(DSR)等標準VAD以及最近報道的其他VAD進行了比較，給出了大量的性能評估。
索引詞-降噪、魯棒語音識別、語音/非語音檢測、子帶順序統計濾波。
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