Tiny Noise-Robust Voice Activity Detector for Voice Assistants
Notice bibliographique
Résumé
Voice Activity Detection (VAD) in the presence of background noise remains a challenging problem in speech processing. Accurate VAD is essential in automatic speech recognition, voice-to-text, conversational agents, etc, where noise can severely degrade the performance. A modern application includes the voice assistant, specially mounted on Artificial Intelligence of Things (AIoT) devices such as cell phones, smart glasses, earbuds, etc, in which the voice signal includes background noise. Therefore, VAD modules must remain light-weight due to their practical on-device limitation. The existing models often struggle with low signal-tonoise ratios across diverse acoustic environments. A simple VAD often detects human voice in a clean environment, but struggles to detect the human voice in noisy conditions. We propose a noise-robust VAD that comprises a light-weight VAD, with data pre-processing and post-processing modules to handle the background noise. This approach significantly enhances the VAD accuracy in noisy environments and requires neither a larger model, nor fine-tuning. Experimental results demonstrate that our approach achieves a notable improvement compared to baselines, particularly in environments with high background noise interference. This modified VAD additionally improves clean speech detection.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».