ВИЯВЛЕННЯ ГОЛОСОВОЇ АКТИВНОСТІ НА ОСНОВІ КУТА НАХИЛУ АПРОКСИМУВАЛЬНОЇ ПРЯМОЇ ВЛАСНИХ ЗНАЧЕНЬ - Коваль, О. В. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2023)
Розглянуто метод виявлення голосової активності (VAD — Voice Activity Detection) з метою покращення ефективності методів подавлення шуму в умовах низького співвідношення сигнал–шум. Наявність акустичних перешкод обмежує використання VAD та погіршує їхню продуктивність. Особливу увагу в роботі приділено методам VAD, що працюють в інтересах систем подавлення шуму, для оцінки шуму в зашумленому мовному повідомленні. Висока ефективність підпросторових методів подавлення шуму, основаних на перетворенні Корунена–Лоева, спонукала пошук простого та надійного VAD. Запропонований у статті метод виявлення голосової активності не вимагає додаткових перетворень та обчислень зашумленого мовлення та полегшує виявлення голосової активності в підпросторових методах подавлення шуму. Як ознака класифікації мовних кадрів під час детектування голосової активності в запропонованому VAD використовується кут нахилу апроксимувальної прямої власних значень. Особливістю реалізації цього підходу є коригований спектр власних значень. За рахунок віднімання з власних значень коваріаційної матриці вхідних даних дисперсії шуму, досягається зменшення енергії шуму в спостереженні. Використання покращеної оцінки дисперсії шуму враховує наявність адитивних компонентів шуму в підпросторі сигналу. Як критерій прийняття рішення в роботі пропонується використання адаптивного порогу, на основі вхідного відношення сигнал–шум. Проведений порівняльний аналіз роботи запропонованого VAD в умовах впливу кольорових шумів в порівнянні з VAD кодеку G.729. Реалізація моделей VAD проводилась в MATLAB та оцінено з використанням об’єктивних параметрів оцінки помилкових рішень в умовах впливу шуму. Подані результати моделювання, вказують на ефективність запропонованого методу за низьких значень відношення сигнал–шум (до 0 дБ). Запропонований метод VAD збільшує точність виявлення мовлення та зменшує кількість помилкових рішень. Проведене дослідження може бути використане для вдосконалення систем подавлення шуму.