Design and Performance Analysis of Bayesian, Neyman–Pearson, and Competitive Neyman–Pearson Voice Activity Detectors
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the Bayesian, Neyman-Pearson (NP), and competitive Neyman-Pearson (CNP) detection approaches are analyzed using a perceptually modified Ephraim-Malah (EM) model, based on which a few practical voice activity detectors are developed. The voice activity detection is treated as a composite hypothesis testing problem with a free parameter formed by the prior signal-to-noise ratio (SNR). It is revealed that a high prior SNR is more likely to be associated with the ldquospeech hypothesisrdquo than the ldquopause hypothesisrdquo and vice versa, and the CNP approach exploits this relation by setting a variable upper bound for the probability of false alarm. The proposed voice activity detectors (VADs) are tested under different noises and various SNRs, using speech samples from the Switchboard database and are compared with adaptive multirate (AMR) VADs. Our results show that the CNP VAD outperforms the NP and Bayesian VADs and compares well to the AMR VADs. The CNP VAD is also computationally inexpensive, making it a good candidate for applications in communication systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».