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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.12 No.1
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 373 - 377 (5page)
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This paper presents a voice-activity detection (VAD) method for sound sequences with various SNRs. For real-time VAD applications, it is inadequate to employ a post-processing for the removal of burst clippings from the VAD output decision. To tackle this problem, building on the bilevel hidden Markov model, for which a state layer is inserted into a typical hidden Markov model (HMM), we formulated a robust method for VAD not requiring any additional post-processing. In the method, a forward-inference-ratio test was devised to detect the speech endpoints and Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) were used as the features. Our experiment results show that, regarding different SNRs, the performance of the proposed approach is more outstanding than those of the conventional methods.
목차
Abstract
1. Introduction
2. MFCC Features
3. Voice-activity Modeling with Bi-level HMM
4. Experiment Results
4. Conclusion
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
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