voice activity detection

资 源 简 介

To improve the performance of speaker recognition in a noisy environment, we propose a new speech activity detection algorithm (SAD) using 'Adaptive Threshold', based on Energy and Zero crossing rate

详 情 说 明

为了在嘈杂的环境中提高演讲者识别的性能，我们提出了一种基于能量和过零率的“自适应阈值”的新的语音活动检测算法（SAD）。该算法通过分析语音信号的能量和过零率来确定演讲者的活动状态，并根据环境噪声水平自适应地调整阈值，从而提高识别的准确性和稳定性。

我们的算法基于能量和过零率这两个重要的语音特征，通过精确地计算和分析这些特征，能够更好地区分演讲者的活动和噪声。与传统的静态阈值方法相比，我们的自适应阈值算法能够更好地适应不同噪声环境的变化，从而提供更可靠的演讲者识别结果。

此外，我们的算法还采用了一些优化策略，如噪声估计和自适应滤波器，以进一步提高性能。通过对噪声进行估计和建模，我们能够更准确地抑制噪声干扰，从而提高演讲者识别的准确性。同时，自适应滤波器能够根据环境噪声的特点进行自动调整，从而进一步提高识别的稳定性。

综上所述，我们的新的语音活动检测算法（SAD）通过使用“自适应阈值”基于能量和过零率的方法，能够在嘈杂的环境中提高演讲者识别的性能。该算法通过精确计算和分析语音特征，采用优化策略来适应不同的噪声环境，并提供更可靠和准确的识别结果。