Nuevos avances en detección de actividad de voz mediante Hos y estrategias de optimización
- Autores: Juan Manuel Górriz Sáez
- Directores de la Tesis: Carlos García Puntonet (dir. tes.), Javier Ramírez Pérez de Inestrosa (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Granada ( España ) en 2006
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Antonio José Rubio Ayuso (presid.), Manuel Rodríguez Álvarez (secret.), Elmar Wolfgang Lang (voc.), Rubén Martín Clemente (voc.), José Carlos Segura Luna (voc.)
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: DIGIBUG
- Resumen
n este trabajo se presentan nuevos avances en el campo de la detección de actividad de voz (VAD, del inglés "Voice Activity Detection") para su aplicación a Reconocimiento robusto del Habla en entornos ruidosos. Los nuevos detectores de actividad de voz (VADs) se basan en distintas metodologías: i) Tests estadísticos basados en promedios biespectrales sobre la rejilla en el dominio bi-frecuencia; ii) Tests estadísticos basados en el cociente de probabilidad (LRT) de magnitudes biespectrales integradas; iii) Análisis cluster para modelado del espacio de ruido y formulación de una regla de decisión basada en divergencia cluster; y iv) Máquinas de vectores soporte (SVMs) aplicadas a las clases de SNRs en subbandas de energía. El rendimiento de los VADs propuestos es superior en tasa de acierto de detección para una falsa alarma dada, cuando los comparamos con los VADs estándar, como los de ITU-T G.729, ETSI GSM AMR y ETSI AFE, y con los recientemente publicados, usando las bases de datos más representativas de ETSI como son AURORA2&3, y al formar parte de un sistema automático de reconocimiento (ASR), mejoran sensiblemente la tasa de reconocimiento de palabra en entornos ruidosos
