| VRSTA GRADIVA | analitična raven (sestavni del), tekstovno gradivo, tiskano, 1.01 - izvirni znanstveni članek |
| DRŽAVA IZIDA | Slovenija |
| LETO IZIDA | 2004 |
| JEZIK BESEDILA/IZVIRNIKA | angleški |
| PISAVA | latinica |
| AVTOR | Vlaj, Damjan - avtor |
| ODGOVORNOST | Kačič, Zdravko - avtor // Horvat, Bogomir - avtor |
| NASLOV | Voice activity detection based on autocorrelation of the frequency spectrum |
| V PUBLIKACIJI | Elektrotehniški vestnik. - ISSN 0013-5852. -ǂLetn. ǂ71, ǂšt. ǂ4 (2004), str. 165-170. |
| KRATKA VSEBINA | V članku je predstavljena uporaba algoritmov za zaznavanje aktivnosti govora (VAD) v sistemih avtomatskega razpoznavanjagovora. VAD algoritem omogoča določanje časovnih odsekov govora, pomešanegas šumom iz ozadja in samo šumom iz ozadja. Z uporabo VAD algoritmov v sistemih avtomatskega razpoznavanja govora dosežemo boljšo uspešnost razpoznavanja govora, kadar je uporabljena strategija odstranjevanja okvirjev. V članku je podan nov pristop VAD algoritma, ki temelji na avtokorelaciji frekvenčnega spektra (AFS) s t. i. kriterijem podaljška. Primerjalni testi so bili opravljeni med predlaganim ASFVAD algoritmom in dvema VAD algoritmoma, ki sta uporabljena v standardih G.729 in DSR (porazdeljeno razpoznavanje govora). Testi so bili izvedeni na Aurora 2 bazi izgovarjav pri različnih razmerjih med signalom in šumom. Izboljšanje uspešnosti avtomatskega razpoznavanja govora je še posebej opazno s postopkom učenja s čistim signalom, ki znaša 9.26% relativno glede na G.729VAD standard. // In this paper the use of voice activity detection (VAD) algorithms in automatic speech recognition systems will be presented. The VAD algorithms are able to distinguish between a speech mixed with a background noise and a background noise alone. With the use of the VAD algorithms in automatic speechrecognition systems the accuracy of such systems can be improved, provided the frame dropping strategy is used. A novel approach to the VAD decision based on autocorrelation of the frequency spectrum (AFS) with the so-called hangover criterion is proposed.Comparative tests between the presented AFS VAD algorithm and two VAD algorithms used in the G.729 and DSR (Advanced front-end) standards will bepresented. The tests were made on the Aurora 2 database with different signal-to-noise ratios. The improvement with the AFS VAD algorithm comparedto the G.729 VAD algorithm is especially significant for dean condition training where the results of automatic speech recognition were improved relative by 9.26%. |
| OPOMBE | Abstract ; Povzetek // Bibliografija: str. 170 |
| OSTALI NASLOVI | Zaznavanje aktivnosti govora z uporabo avtokorelacije frekvenčnega spektra |
| PREDMETNE OZNAKE | // govor // razpoznavanje govora // algoritmi |
| UDK | 004.5 |