Voice Activity Detection Algorithm Based on the Power Spectral Deviation of Teager Energy in Noisy Environment
Yun-Sik Park, Hongsub An, Sangmin Lee · The Journal of the Acoustical Society of Korea · 2011
본 논문에서는 잡음환경에서 효과적인 음성을 검출하기 위한 새로운 음성검출 (VAD, voice activity detection) 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 개선된 음성/비음성 검출을 위해 기존의 파워 스펙트럼 편차를 적용하는 대신 Teager 에너지 기반의 파워 스펙트럼 편차 (power spectral deviation)를 이용한다. 또한 향상된 VAD 성능을 위하여 각각의 주파수 밴드에 대한 음성부재확률 (speech absence probability)을 제안된 파워 스펙트럼 편차를 도출하는데 스무딩 (smoothing) 파라미터로 적용한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 향상된 성능을 보였다. In this paper, we propose a novel voice activity detection (VAD) algorithm to effectively distinguish speech from nonspeech in various noisy environments. The presented VAD utilizes the power spectral deviation (PSD) based on Teager energy (TE) instead of the conventional PSD scheme to improve the performance of decision for speech segments. In addition, the speech absence probability (SAP) is derived in each frequency subband to modify the PSD for further VAD. Performances of the proposed VAD algorithm are evaluated by objective test under various environments and better results compared with the conventional methods are obtained.