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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김상균 (인하대학교) 심현민 (인하대학교) 이상민 (인하대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제17권 제9호
발행연도
2014.9
수록면
1,064 - 1,069 (6page)

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In this paper, we propose a novel approach to improve the performance of a voice activity detection(VAD) which is based on the adaptive band-partitioning with the likelihood ratio(LR). The previous method based on the adaptive band-partitioning use the weights that are derived from the variance of the spectral. In our VAD algorithm, the weights are derived from LR, and then the weights are incorporated with the entropy. The proposed algorithm discriminates the voice activity by comparing the weighted entropy with the adaptive threshold. Experimental results show that the proposed algorithm yields better results compared to the conventional VAD algorithms. Especially, the proposed algorithm shows superior improvement in non-stationary noise environments.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 기존의 가중치를 적용한 적응 밴드 분할
3. 제안된 우도비 기반의 적응 밴드 분할
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
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