基于语音存在概率的语音活动检测方法论文

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1、基于语音存在概率的语音活动检测方法论文.freelin（k，l）=min{S（k，l′）

2、l-D+1≤l′≤l}（4）根据文献1可找到Bmin，满足E{Smin（k，l）}=B-1min·λd（k，l）（5）也就是说可通过一个补偿因子Bmin估计出当前帧的噪声功率谱。定义根据γmin和ζ，按照下面的判决准则，判断当前帧是否含有强语音成分其中，“0”为有强语音存在，“1”为没有强语音存在，γ0=4.6，ζ0=1.67。2.2估计语音不存在概率和语音存在概率利用前面强语音成分判断的结果，可通过先排除含有强语音成分的频率点，再进行帧内平滑和帧间平滑，最后得到对应

3、于每帧每个频率点的估计量。这个估计量反映了该帧每个频率点上能量情况。如某帧是无语音帧，则其各频率点上的估计量将会较小。再通过对一段区间上搜索最小估计量，将搜索到的结果作为参照标准。当某帧某个频率点的估计量超过参照标准的若干倍时，即判定此处含有语音，否则就不含有语音。首先，利用是否存在强语音的判决结果进行新的帧内平滑和帧间平滑。先进行帧内平滑的计算用到了I（k，l），排除了强语音存在的频率点。再进行帧间平滑然后同前面估计是否存在强语音成分一样，进行区间最小值搜索定义l）=E{D（k，l）2}。由于按照式（13）计算语音存在概率需要估计先验信噪比ξ和后验信噪比

4、γ，如果估计不准确，必然导致VAD结果不准确。故这里对此进行简化，直接用1减去q（k，l）作为语音存在概率p（k，l）。3利用语音存在概率进行VAD3.1检测指标计算估计出语音存在概率后，还不能直接用来进行VAD，因为这些概率是针对每一个频率点的，需要将这些信息转换为某一帧的评价量。通过对语音存在概率随时间和频率点分布的观察，发现有2项指标可被用来比较准确地辨别出有声段和无声段，分别是其中，pt为某一帧所有频率点的语音存在概率之和，pe为某一帧上语音存在概率为1的所有频率点个数，M为有频率点数。但是，实验表明，这两个参数虽然总体上可以看出哪些是无声段哪些是

5、有声段，但起伏可能非常剧烈，所以需要进行平滑处理。设定其中，采用了当前帧前面4帧的数据进行平滑。3.2参数设定判断是否存在语音主要看式（17）~（18）中2个指标是否超过某个门限。具体为其中，式（19）~（20）对一段含噪信号最开始一段的2个指标求平均，然后利用式（21）~（22）得到正式的门限；ARTINR.NoisepoationbasedonoptimalsmoothingandminimumstatisticJ.IEEETrans.onSpeechandAudioProcessing，2001，9（5）：504-512.2COHENI.Noises

6、pectrumestimationinadverseenvironment:improvedminimacontrolledrecursiveaveragingJ.IEEETrans.onSpeechandAudioProcessing，2003，11（5）：466-475.3吴平，谷源涛，崔慧娟.一种稳健的背景噪声监测方法J.电声技术，2003（11）：42-45.