CZ286743B6 - Voice detector - Google Patents

Voice detector Download PDF

Info

Publication number
CZ286743B6
CZ286743B6 CZ1996678A CZ67896A CZ286743B6 CZ 286743 B6 CZ286743 B6 CZ 286743B6 CZ 1996678 A CZ1996678 A CZ 1996678A CZ 67896 A CZ67896 A CZ 67896A CZ 286743 B6 CZ286743 B6 CZ 286743B6
Authority
CZ
Czechia
Prior art keywords
predetermined gain
input signal
signal
voice
detector
Prior art date
Application number
CZ1996678A
Other languages
English (en)
Other versions
CZ67896A3 (en
Inventor
Paul Alexander Barrett
Original Assignee
British Telecomm
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Family has litigation
First worldwide family litigation filed litigation Critical https://patents.darts-ip.com/?family=27235491&utm_source=google_patent&utm_medium=platform_link&utm_campaign=public_patent_search&patent=CZ286743(B6) "Global patent litigation dataset” by Darts-ip is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Priority claimed from GB939324967A external-priority patent/GB9324967D0/en
Priority claimed from GB9412451A external-priority patent/GB9412451D0/en
Application filed by British Telecomm filed Critical British Telecomm
Publication of CZ67896A3 publication Critical patent/CZ67896A3/cs
Publication of CZ286743B6 publication Critical patent/CZ286743B6/cs

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04QSELECTING
    • H04Q1/00Details of selecting apparatus or arrangements
    • H04Q1/18Electrical details
    • H04Q1/30Signalling arrangements; Manipulation of signalling currents
    • H04Q1/44Signalling arrangements; Manipulation of signalling currents using alternate current
    • H04Q1/444Signalling arrangements; Manipulation of signalling currents using alternate current with voice-band signalling frequencies
    • H04Q1/46Signalling arrangements; Manipulation of signalling currents using alternate current with voice-band signalling frequencies comprising means for distinguishing between a signalling current of predetermined frequency and a complex current containing that frequency, e.g. speech current
    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L25/00Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
    • G10L25/78Detection of presence or absence of voice signals
    • G10L25/84Detection of presence or absence of voice signals for discriminating voice from noise
    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L25/00Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
    • G10L25/78Detection of presence or absence of voice signals
    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L25/00Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
    • G10L25/78Detection of presence or absence of voice signals
    • G10L2025/783Detection of presence or absence of voice signals based on threshold decision
    • G10L2025/786Adaptive threshold
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04MTELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M19/00Current supply arrangements for telephone systems
    • H04M19/08Current supply arrangements for telephone systems with current supply sources at the substations

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
  • Electrophonic Musical Instruments (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
  • Transmission Systems Not Characterized By The Medium Used For Transmission (AREA)
  • Telephone Function (AREA)
  • Control Of Amplification And Gain Control (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Electric Means (AREA)
  • Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
  • Circuit For Audible Band Transducer (AREA)
  • Radio Relay Systems (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By The Use Of Chemical Reactions (AREA)
  • Electromechanical Clocks (AREA)
  • Cosmetics (AREA)
  • Digital Transmission Methods That Use Modulated Carrier Waves (AREA)
  • Measuring Fluid Pressure (AREA)
  • Burglar Alarm Systems (AREA)

Description

Oblast techniky
Vynález se týká detektoru hlasu pro zjišťování přítomnosti řeči ve vstupním signálu, který má šumovou složku, sestávající z prostředků pro uchování modelu šumové složky vstupního signálu, z prostředků pro zjištění spektrální podobnosti vstupního signálu s uloženým modelem šumu pro vytváření výstupního rozhodovacího signálu, z prostředků pro aktualizaci uloženého modelu šumu, a z pomocného detektoru pro řízení prostředků pro aktualizaci tak, aby k aktualizaci došlo pouze v době, kdy pomocný detektor udává, že vstupní signál neobsahuje řeč.
Dosavadní stav techniky
Detektor hlasu je zařízení, do něhož je přiváděn vstupní signál s cílem stanovit úseky tohoto signálu obsahující řeč nebo úseky obsahující pouze šum. Jedním zvláště významným použitím takových detektorů hlasu, na něž však tento vynález není omezen, jsou mobilní radiové telefonní systémy, kde údaje o přítomnosti či nepřítomnosti řeči v signálu mohou být využívány pro snížení spotřeby energie a pro snížení interference způsobené vypínáním telefonu v úsecích ticha. U těchto mobilních systémů je v důsledku umístění jednotek ve vozidlech obvykle vysoká úroveň šumu. Další možností je použití u radiových systémů pro zlepšení využití radiového spektra.
Na obr. 1 je zobrazen známý detektor hlasu tak, jak je popsán v PCT patentové přihlášce č. W089/08910.
Na jeho vstupu 1 jsou přijímány signály. Paměť 2 pak obsahuje údaje definující předpoklad nebo model frekvenčního spektra šumu. Tyto údaje jsou následně porovnávány v komparátorů 3 se spektrem přicházejícího signálu a získá se míra jejich podobnosti, která se dále porovnává v prvku 4 s prahovou hodnotou. Pro sledování změn v šumové složce je model šumu aktualizován ze vstupu, a to pouze v době nepřítomnosti řeči ve vstupním signálu. Rovněž uvedená prahová hodnota může být upravována adaptérem 6.
S cílem zaručit, že k úpravám modelu šumu dojde jenom v obdobích, kdy vstupní signál obsahuje pouze šum, bez nebezpečí postupné nesprávné aktualizace, která by následovala po špatném rozhodnutí, je jeho úprava prováděna za řízení pomocným detektorem 7, který zahrnuje detektor 8 nehlasových zvuků a detektor hlasových zvuků 9. Pomocný detektor 7 považuje řeč za přítomnou ve vstupním signálu, jestliže oba detektory 8 a 9 zjistí zvuk. Po tomto zjištění je následně umožněna aktualizace šumového modelu i úprava prahové hodnoty hlavního detektoru. Detektor 8 nehlasových zvuků získává sadu LPC koeficientů signálu a porovnává autokorelační funkci těchto koeficientů mezi po sobě následujícími snímky, zatímco detektor 9 hlasových zvuků zkoumá změny autokorelace LPC zbytkového signálu.
Toto uspořádání je velmi úspěšné pro rozlišování úseků řeči a úseků v nichž je přijímán pouze šum. Problém je však vtom, že pomocný detektor 7 považuje za běžný šum i signální tóny (tj. pomocný detektor 7 v nich nerozpozná řeč) tak, že hlavní detektor aktualizuje model Šumu podle těchto tónů, jako kdyby byly šumem, a dále v tom, že dojde k zabránění přenosu signálních tónů, nebo alespoň k předčasnému přerušení jejich přenosu.
Tento problém by bylo možno překonat přidáním tónových detektorů, přičemž každý by byl naladěn na frekvenci konkrétního signálního tónu. Rozmanitost jednotlivých signálních tónů ve světě je však značná, takže by bylo potřeba velkého množství jednotlivých detektorů, aby
- 1 CZ 286743 B6 například uživatel mobilního telefonu uskutečňující mezinárodní hovor mohl slyšet obsazovací tón nezávisle na zemi v které vznikl.
Podstata vynálezu
Uvedené nedostatky odstraňuje detektor hlasu pro zjišťování přítomnosti řeči ve vstupním signálu, který má šumovou složku, sestávající z prostředků pro uchování modelu šumové složky vstupního signálu, z prostředků pro zjištění spektrální podobnosti vstupního signálu s uloženým modelem šumu pro vytváření výstupního rozhodovacího signálu, z prostředků pro aktualizaci uloženého modelu šumu, a z pomocného detektoru pro řízení prostředků pro aktualizaci tak, aby k aktualizaci došlo pouze v době, kdy pomocný detektor udává, že vstupní signál neobsahuje řeč, podle vynálezu, jehož podstata spočívá v tom, že dále zahrnuje prostředky pro výpočet parametru předurčeného zisku vstupního signálu a modifikaČní prostředky pro potlačení aktualizace v případě, že předurčený zisk překročí prahovou hodnotu.
Podle výhodného provedení pomocný detektor zahrnuje detektor hlasových zvuků reagující na signály odvozené z kódování s lineární predikcí zbytkového signálu.
Podle dalších výhodných provedení jsou prostředky pro výpočet parametru předurčeného zisku upraveny pro výpočet předurčeného zisku kódování s lineární predikcí předurčení šestého nebo nižšího řádu, případně čtvrtého nebo nižšího řádu.
Podle dalšího výhodného provedení detektor hlasu dále zahrnuje prostředky pro zjišťování jedné nebo více primárních frekvenčních složek vstupního signálu a pro porovnání frekvence s předem stanovenou prahovou hodnotou a pro umožnění potlačení aktualizace pouze v případě, že uvedená primární složka překračuje prahovou hodnotu.
Před prostředky pro výpočet parametru předurčeného zisku může být předřazen filtr pro odstranění horní části frekvenčního rozsahu vstupního signálu, přičemž prostředky pro výpočet parametru předurčeného zisku jsou upraveny pro výpočet parametru předurčeného zisku pouze pro frekvenční složky ležící v pásmu propustnosti filtru.
Podle jiného výhodného provedení má detektor hlasu dva filtry s příslušnými pásmy propustnosti a příslušné prostředky pro výpočet parametrů předurčeného zisku u příslušných pásem propustnosti a modifikaČní prostředky pro potlačení aktualizace v případě, že předurčený zisk přesahuje v obou pásmech propustnosti prahovou hodnotu.
Je též výhodné, pokud detektor hlasu zahrnuje prostředky pro vzorkování filtrovaného signálu/signálů.
Podstata řešení podle tohoto vynálezu pak spočívá v tom, že detektor hlasu zahrnuje prostředky pro výpočet parametru předurčeného zisku vstupního signálu a dále modifikaČní prostředky uspořádané pro znemožnění aktualizace uloženého modelu šumu v případě, že předurčený zisk překročí prahovou hodnotu.
Objasnění obrázků na výkresech
Následně budou popsána některá provedení tohoto vynálezu s odkazem na přiložené výkresy, kde:
obr. 1 zobrazuje blokové schéma známého detektoru hlasu podle PCT přihlášky č. W089/08910,
-2 CZ 286743 B6 obr. 2 představuje blokové schéma zvukového kodéru s detektorem hlasu podle tohoto vynálezu, obr. 3 a obr. 4 ukazují graficky hodnoty předurčeného zisku u různých vstupních signálů, obr. 5, obr. 6 a obr. 7 představují bloková schémata dalších provedení tohoto vynálezu.
Příklady provedení vynálezu
Běžný hlasový kodér 100 na obr. 2 má zvukový vstup 101. Zvukový signál je zde vzorkován při 8 kHz a převáděn do digitální formy analogově-digitálním převodníkem 102. Jednotka 103 rozděluje zvukové vzorky do snímků, například se 160 vzorky (tj. do 20ms vzorků) a multipluje je funkcí, která snižuje podíl vzorků na začátku a na konci snímku. Korelátor 104 přijímá digitalizované zvukové vzorky a vytváří pro každý snímek autokorelační koeficienty Rj. Jednotka 105 LPC analýzy (LPC=Linear Predictive Coding=kódování s lineární predikcí) vypočítává za použití známé metody, např. Levinson-Durbinovým nebo Schurrovým algoritmem, koeficienty a, filtru (někdy označovaného jako syntézní filtr), majícího frekvenční charakteristiku, která odpovídá frekvenčnímu spektru vstupního zvukového signálu.
Digitalizovaný vstupní signál prochází rovněž inverzním filtrem, nebo analýzním filtrem 106, ovládaným koeficienty, pro vytvoření zbytkového signálu, který je dále analyzován jednotkou 107 dlouhodobého předurčení, která vypočítává optimální zpoždění pro předurčení LPC zbytkového signálu z jeho předchozích hodnot a odpovídající hodnotu zisku pro předurčení. Analýzní filtr 106 vytváří také druhý zbytkový signál (tj. rozdíl mezi současným LPC zbytkovým signálem a LPC zbytkovým signálem po zpoždění a vyvážení získanými parametry). Budící jednotka 108 získává parametry pro přenos do dekodéru ze zbytkového signálu dlouhodobého předurčení (LTP), nebo jinými známými prostředky.
LPC koeficienty a„ zpoždění d, zisk g a budící parametry e jsou přenášeny do dekodéru.
Hlavní detektor hlasu podle dříve zmíněné patentové přihlášky zjišťuje průměr autokorelačních koeficientů Rj pomocí nivelizačního zařízení 110. které vytváří vážený součet Rj’ současných koeficientů a koeficientů z předchozích snímků, uložených v paměti 1_U- Prostředky 112 pro aktualizaci uloženého modelu šumu, tvořené dalším autokorelátorem, vytváří autokorelační koeficienty Bj těchto LPC koeficientů aÍ5 které přecházejí do paměti, která tvoří prostředky 113 pro uchovávání modelu šumové složky. Obsah této paměti je aktualizován pouze v průběhu úseků vstupního signálu, o nichž pomocný detektor, který bude popsán níže, předpokládá, že obsahují pouze šum. Obsah paměti Bj pak představuje odhad šumového spektra vstupního signálu. Násobná/součtová jednotka 114, která je součástí prostředků pro zjištění spektrální podobnosti vstupního signálu s uloženým modelem šumu, pak vytváří míru M spektrální podobnosti mezi vstupním signálem a šumovým modelem, která je definována jako n Rj' Bj'
M = Bo'+ 2 Σ ---------------i=1 Ro'
Nulový spodní index značí počáteční autokorelační koeficient a n je počet vzorků ve zvukovém snímku.
Míra M spektrální podobnosti se pak v komparátoru 115, který je součástí prostředků pro zjištění spektrální podobnosti vstupního signálu s uloženým modelem šumu, porovnává s prahovou hodnotou a na výstupu 116 se vytváří signál indikující přítomnost nebo nepřítomnost řeči ve
-3 CZ 286743 B6 vstupním signálu. Prahová hodnota může být přizpůsobitelně nastavena prvkem 117 podle aktuální úrovně šumu.
Aktualizace modelu šumu uloženého v paměti prostředků 113 pro uchovávání modelu šumové složky není ovládána výstupem 116 právě popsaného detektoru, neboť chyba v rozpoznání řeči by měla za následek aktualizaci paměti informací o řeči a následné další chyby v rozpoznávání Z tohoto důvodu je aktualizace řízena pomocným detektorem 200. Aby bylo možno odlišit šum a nehlasový zvuk je vytvářen v bloku 201 součet (nezprůměrovaných) autokorelačních koeficientů B, LPC koeficientů. Odčítač 202 porovnává tento součet s odpovídajícím součtem u předcházejícího zvukového snímku uloženého v paměti 203. Tento rozdíl, představující spektrální podobnost mezi po sobě následujícími snímky vstupního signálu, je pro vytvoření rozhodovacího signálu porovnán s prahovou hodnotou v porovnávací jednotce 204.
Pro rozpoznání hlasového zvuku se detektorem 205 hlasových zvuků měří zpoždění d. Výstup detektoru 205 hlasových zvuků je v součtovém hradlu 206 sloučen s výstupem porovnávací jednotky 204. Pomocný detektor 200 indikuje přítomnost hlasu ve vstupním signálu, jestliže každá z jednotek 204 a 205 vytváří výstupní signál indikující přítomnost hlasu. Jak bylo uvedeno již v úvodu, má-li systém propouštět signální tóny, musí tyto rozpoznávat spíše jako řeč než jako šum. Právě popsaný pomocný detektor však není pro dosažení tohoto cíle příliš efektivní. Ačkoliv rozpoznává určité signální tóny, jiné (obecně ty, které mají relativně chudý spektrální obsah) nejsou rozpoznány. Když dojde k chybě pomocného detektoru 200, dojde rovněž k chybě hlavního detektoru, neboť model šumu v paměti je pak adaptován podle signálního tónu.
Pro zjišťování signálních tónů ve vstupním signálu je proto vytvořen další pomocný detektor. Výhodně je využíváno zjištění, že signální tóny, které jsou uměle generovány, obsahují malý počet kmitočtových složek (které mohou být modulovány). Pro takové signály je použitím rozlišení mezi tónově založenými signály (včetně vícetónových signálů) a pozadím nebo šumovými signály okolí výkon LPC předurčovače zvláště vysoký.
LPC předurčený zisk Gp je definován jako poměr výkonu vstupního signálu a výkonu výstupního signálu u hlasového snímku n-1
Σ X2(i) i=0 n-1
Σ i=0 kde X; je vstup filtru a ys je výstup inverzního filtru:
m y(t) = x(t)+ Σ i=1 y2(i) y(t - i) a.
kde m je počet koeficientů filtru, který bývá obvykle 8 nebo 10. Signály x(i) a y(i) se získávají z LPC hlasového kodéru 100, na výstupech analogově-digitálního převodníku 102 resp. analýzního filtru 106. Tyto hodnoty jsou umocněny v umocňovacích jednotkách 301 a 302 a předurčený zisk se stanoví v prostředcích 303 pro výpočet parametru předurčeného zisku vstupního signálu, které jsou tvořeny aritmetickou jednotkou, která vypočítává Gp podle shora uvedené rovnice. Výstup této jednotky je v komparátoru, který tvoří modifíkační prostředky 304,
-4CZ 286743 B6 porovnán s pevnou prahovou hodnotou T. Jestliže předurčený zisk přesahuje tuto prahovou hodnotu (obvykle T = 63 dB nebo T = 18 dB), je tón pokládán za rozpoznaný. Existuje několik možných reakcí na rozpoznání tónu:
a) nahradit výstup hlavního detektoru prostředky 303 pro výpočet parametru předurčeného zisku vstupního signálu,
b) nahradit pomocný detektor prostředky třetího vstupu do součtového hradla 206,
c) obě předešlé možnosti.
Samozřejmě místo výpočtu podílu může být výraz Σχ2 porovnáván s výrazem Zy2, vynásobeným prahovou hodnotou. Na obr. 3 jsou zobrazeny histogramy předurčených zisků v dB, které byly získány ze šumu pozadí, z řeči, ze šumu pozadí v signálních tónech a ze samotných signálních tónů. Na obr. 4 jsou pak zobrazeny diagramy předurčeného zisku v závislosti na čase u různých signálních tónů používaných ve Velké Británii, konkrétně u:
obsazovacího tónu, oznamovacího tónu, vyzváněcího tónu, tónu volané číslo neexistuje, a tónu zařízení obsazeno.
V praxi jsou obsazovací tón, oznamovací tón a tón volané číslo neexistuje úspěšně rozpoznávány dalším detektorem, stejně jako multifrekvenční tóny. Vyzváněcí tón a tón zařízení obsazeno jsou rozpoznávány detektorem 205 hlasových zvuků.
Další detektor 300 lze považovat za detektor určitých druhů tónů, alternativně (u provedení z obr. 2) může být považován za detektor situace, kdy zbytkový signál y, je tak malý, že funkce jednotky 107 dlouhodobého předurčení (a tím detektoru 205 hlasových zvuků) není silná.
Alternativní možností zjišťování hlasového zvuku je nahradit detektor 205 hlasových zvuků jednotkami analogickými k jednotkám 301, 302, 303 a 304 a založit vytváření předurčeného zisku na analýze dlouhodobého předurčení v jednotce 107 dlouhodobého předurčení.
Dále budou s odkazem na obr. 5 popsány dvě modifikace zařízení z obr. 2. Vypočítávaný zisk je u provedení z obr. 2 ziskem LPC analýzy hlasového kodéru 100, která by mohla obvykle používat předurčovač osmého nebo desátého řádu. Při vědomí toho, že základem této části analýzy je, že informační tóny rezultují ve větších předurčených ziscích než šum prostředí a že čím vyšší je řád analýzy, tím vyšší je schopnost předurčovače modelovat šum prostředí, bylo zjištěno, že omezením výpočtu zisku na analýzu čtvrtého řádu dávají informační signály, sestávající z jednoho nebo dvou tónů, vysoký předurčený zisk, zatímco předurčený zisk u šumu prostředí může být snížen.
Principiálně by toto bylo možno dosáhnout použitím analýzy čtvrtého řádu a použitím filtru vedle jednotek 105, 106 pro zásobování pomocného detektoru signálem, avšak snazší je vypočítat předurčený zisk z reflexních koeficientů (někdy uváděných jako Parcor koeficienty). Na obr. 5 jsou tyto reflexní koeficienty vypočítávány známým způsobem z autokorelačních koeficientů R, kalkulátorem 400 reflexních koeficientů (ačkoliv v závislosti na provedení zvukového kodéru by mohlo být možno snímat je z mezilehlého bodu jednotky 105 LPC analýzy). Míru předurčeného zisku, chybu předurčení Pe, lze získat výpočtem z prvních čtyř reflexních koeficientů Re; podle vzorce:
-5 CZ 286743 B6
Pe= Π (1-Rcj2) i=1
Tento výpočet se provádí v jednotce 401. Velká chyba předurčení Pe odpovídá nízkému předurčenému zisku a naopak. Signální tón se proto považuje za přítomný ve vstupním signálu, jestliže hodnota Pe je menší než prahová hodnota Pth. Toto srovnání vkomparátoru 403 nahradilo srovnávání v modifikačních prostředcích 304 z obr. 2.
Šum okolního prostředí mobilního telefonu obsahuje velmi silné rezonance na nízkých frekvencích. Pro zjištění, zda je tón pod prahovou frekvencí se provádí další test. Volba prahové hodnoty v sobě zahrnuje určitý stupeň kompromisu, avšak doporučována je hodnota 385 Hz. neboť většina signálních tónů leží pod 400 Hz.
Tento další test pracuje tak, že jsou stanoveny pólové frekvence LPC filtru. Pro zmenšení komplexnosti analýzy je výhodný filtr nízkého řádu. Následně by mohla být provedena další LPC analýza, ale jednodušší je pokračovat, jako u provedení na obr. 5, výpočtem LPC koeficientů z reflexních koeficientů. Za předpokladu, že se použijí pouze první dva reflexní koeficienty z kalkulátoru 400 reflexních koeficientů, jsou LPC koeficienty a; vypočítány běžným způsobem prvkem 404. který je definován tak, aby citlivost syntézního filtru byla:
H(z) = 1/ (ao + ai z’1 + a2 z'2)
Pak jsou polohy pólů v rovině z dány řešením kvadratické rovnice sq z2 + a-| z + 32 = 0 ao = 1
-a-| I 4a£ - a-j2
4
Jestliže výraz pod druhou odmocninou je záporný, pak póly leží na reálné ose a vstupní signál není signálním tónem. Jestliže je tento výraz kladný, ale reálná část polohy pólu je záporná (tj. a] < 0), pak je pól v levé polovině roviny z. To nezbytně znamená, že frekvence je více než 25 % hodnoty vzorkovací frekvence, tj. více než 2000 Hz pro vzorkovací frekvenci fs = 8 kHz. V takovém případě je výpočet zbytečný a signál > 385 může být ihned generován.
Pólová frekvence je dána rovnicí:
- 74a2 - a-j2f f = arctan (---------------) x -------a-j2π
Podmínku, že f < 385 Hz lze zapsat (vyloučením druhých odmocnin jako:
2π x 385 (4a2 - a-j2) / a-j2 < tan2 ()
-6CZ 286743 B6 nebojako:
(4a2 - aj2) / ai2 < 0,0973 při fs = 8kHz
Tento výpočet se provádí v jednotce prostředků 405 pro zjišťování jedné nebo více primárních frekvenčních složek vstupního signálu. Její výstup je sloučen v AND hradle 406 s výstupem komparátoru 403, takže rozhodnutí o tom, že se jedná o signální tón vznikne pouze, když předurčený zisk je velký a zároveň když je pólová frekvence větší než 385 Hz.
Jestliže je to požadováno, může být pólová frekvence vyšší než 2000 Hz (nebo vyšší než nějaký jiný horní limit) také odloučena, aby vysoké frekvence nad předpokládaným rozsahem signálních tónů nemohly být rozpoznány jako signální tóny.
Jestliže se při řešení kvadratické rovnice použije zvláštního výpočtu, je možné použít také třetí a čtvrtý reflexní koeficient. V tomto případě by mohly být zjištěny dva sdružené komplexní páry pólů s dvěma frekvencemi. Je zřejmé, že v takovém případě by signální tón nebyl pokládán za přítomný ve vstupním signálu, kdyby obě frekvence byly pod prahovou hodnotou.
Bylo již uvedeno, že provedení vynálezu podle obr. 2 a obr. 5 používají před autokorelačním výpočtem v jednotce 103 rozdělení zvukových vzorků do snímků (jak je běžné u LPC analýzy založené na autokorelaci). Jestliže se u hlasového kodéru nepožaduje provádět tuto činnost, je možnou alternativou případu z obr. 5 vypustit jednotku 103 a nahradit výpočet reflexního koeficientu konverzí autokorelačních hodnot na kovariantní hodnoty, jednotky 401, 404 modifikovat pro využití těchto kovariantních hodnot oproti využití reflexních koeficientů. Alternativně, jak ukazuje obr. 6 (kde jsou zobrazeny pouze ty části, které byly oproti obr. 5 změněny), může být počáteční zpracování provedeno jednotkou 109 kovariantní analýzy, jejichž výstup je přiváděn do kalkulátoru 400' reflexního koeficientu a do autokorelační jednotky 104’ modifikace autokorelačního koeficientu. Jednotka 105 LPC analýzy může být spojena, jako předtím s autokorelační jednotkou 104*. nebo, jak je zobrazeno, přímo s jednotkou 109 kovariantní analýzy.
Výše popsaná provedení pro detekci signálních tónů mají dobré výsledky, avšak mohou selhat u mechanicky generovaných tónů, které se používají v určitých teritoriích. Tyto mechanicky generované tóny mají vyšší harmonickou složku rezultující v malém předurčeném zisku. Prosté odfiltrování vyšších harmonických není řešením, neboť vložení filtru vede ke zvýšení autokorelace všech signálů a tím k větším předurčeným ziskům rovněž u ostatních signálů. Bylo zjištěno, že předurčovač má snahu spíše upravovat póly filtru než charakteristiky vstupního signálu. Nicméně bylo také zjištěno, že dobré výsledky je možno získat filtrací, jestliže analýza předurčeného zisku je omezena na stanovení předurčení signálu pouze ve frekvenčním rozsahu odpovídajícím pásmu propustnosti harmonického filtru. Toho se dosáhne vzorkováním signálu frekvencí dvojnásobnou oproti šířce pásma filtru před analýzou předurčeného zisku.
Provedení vynálezu zobrazené na obr. 7, které je podobné provedení z obr. 5, proto používá filtr 450, kterým je nízkopropustný FIR filtr, mající pásmo propustnosti do 600 (3 dB) a mající zeslabení potlačovaného pásma 20 dB při 1200 Hz. Výhodné je, když zeslabení potlačovaného pásma není příliš velké. Výstup filtru 450 je vzorkován při 1200 Hz ve vzorkovací jednotce 451.
U tohoto filtrování jsou velmi redukovány možnosti tónové detekce sdílet komponenty s hlasovým kodérem 100. Do filtru 450 je tudíž digitalizovaný vstupní signál přiváděn přímo z analogově-digitálního převodníku 102 a jeho výstup směřuje do kalkulátoru 400 reflexních koeficientů nebo do jednotky kovariantní nebo autokorelační analýzy tak, jak bylo popsáno dříve.
-7CZ 286743 B6
Další provedení vynálezu zmírňuje problém harmonických složek bez nadměrného omezování frekvenčního pásma analýzy předurčovaného zisku. Toho je dosaženo použitím filtrů rozdělujících vstupní signál na dvě nebo více frekvenčních pásem, kde každé toto pásmo je dostatečně úzké na to, aby nemohlo obsahovat základní a třetí harmonickou signálního tónu. Každý kanál je pak vzorkován a podroben oddělené analýze předurčeného zisku.
U provedení podle obr. 8 je signál rozdělen filtry 450a a 450b na dvě frekvenční pásma 400 až 1200 Hz a 1200 až 2000 Hz a vzorkován při 1,6 kHz v prostředcích 451a, 451b pro vzorkování. Výpočet reflexního koeficientu 400'a a 400'b, analýza chyby předurčení 401a, 401b a prahování jsou prováděny odděleně pro obě pásma. Dva výstupy z komparátorů, které tvoří prostředky 403a a 403b pro potlačení aktualizace, jsou vedeny na oddělené vstupy součtového hradla 206 tak, aby vysoký předurčený zisk v obou kanálech byl pokládán za indikaci přítomnosti signálního tónu. Ostatní prvky 100 až 303 z obr. Ί nejsou u na obr. 8 zobrazeny, neboť jsou u obou provedení stejné.

Claims (7)

1. Detektor hlasu pro zjišťování přítomnosti řeči ve vstupním signálu, který má šumovou složku, sestávající z prostředků (113) pro uchování modelu šumové složky vstupního signálu, z prostředků (114, 115) pro zjištění spektrální podobnosti vstupního signálu s uloženým modelem šumu pro vytváření výstupního rozhodovacího signálu, z prostředků (112) pro aktualizaci uloženého modelu šumu, a z pomocného detektoru (200) pro řízení prostředků (112) pro aktualizaci tak, aby k aktualizaci došlo pouze v době, kdy pomocný detektor (200) udává, že vstupní signál neobsahuje řeč, vyznačující se tím, že dále zahrnuje prostředky (303) pro výpočet parametru předurčeného zisku vstupního signálu a modifikační prostředky (304) pro potlačení aktualizace v případě, že předurčený zisk překročí prahovou hodnotu.
2. Detektor hlasu podle nároku 1, vyznačující se tím, že pomocný detektor (200) zahrnuje detektor (205) hlasových zvuků reagující na signály odvozené z kódování s lineární predikcí zbytkového signálu.
3. Detektor hlasu podle nároku 1 nebo 2, vyznačující se tím, že prostředky (303) pro výpočet parametru předurčeného zisku jsou upraveny pro výpočet předurčeného zisku kódování s lineární predikcí předurčení šestého nebo nižšího řádu.
4. Detektor hlasu podle nároku 3, vyznačující se tím, že prostředky (303) pro výpočet parametru předurčeného zisku jsou upraveny pro výpočet předurčeného zisku kódování s lineární predikcí předurčení čtvrtého nebo nižšího řádu.
5. Detektor hlasu podle kteréhokoliv z předchozích nároků, vyznačující se tím, že dále zahrnuje prostředky (405) pro zjišťování jedné nebo více primárních frekvenčních složek vstupního signálu a pro porovnání frekvence s předem stanovenou prahovou hodnotou a pro umožnění potlačení aktualizace pouze v případě, že uvedená primární složka překračuje prahovou hodnotu.
6. Detektor hlasu podle kteréhokoliv z předchozích nároků, vyznačující se tím, že před prostředky (303) pro výpočet parametru předurčeného zisku je předřazen filtr (450) pro odstranění horní části frekvenčního rozsahu vstupního signálu, přičemž prostředky (303) pro
-8CZ 286743 B6 výpočet parametru předurčeného zisku jsou upraveny pro výpočet parametru předurčeného zisku pouze pro frekvenční složky ležící v pásmu propustnosti filtru.
7. Detektor hlasu podle nároku 6, vyznačující se tím, že má dva filtry (450a, 450b)
5 s příslušnými pásmy propustnosti a příslušné prostředky pro výpočet parametrů předurčeného zisku u příslušných pásem propustnosti a modifikační prostředky (403a, 403b) pro potlačení aktualizace v případě, že předurčený zisk přesahuje v obou pásmech propustnosti prahovou hodnotu.
CZ1996678A 1993-09-14 1994-09-14 Voice detector CZ286743B6 (en)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP93307211 1993-09-14
GB939324967A GB9324967D0 (en) 1993-12-06 1993-12-06 Voice activity detector
GB9412451A GB9412451D0 (en) 1994-06-21 1994-06-21 Voice activity detector

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CZ67896A3 CZ67896A3 (en) 1996-07-17
CZ286743B6 true CZ286743B6 (en) 2000-06-14

Family

ID=27235491

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CZ1996678A CZ286743B6 (en) 1993-09-14 1994-09-14 Voice detector

Country Status (23)

Country Link
US (2) US5749067A (cs)
EP (1) EP0719439B1 (cs)
JP (1) JP3224132B2 (cs)
KR (1) KR100363309B1 (cs)
CN (1) CN1064772C (cs)
AT (1) ATE182420T1 (cs)
BR (1) BR9407535A (cs)
CA (1) CA2169745C (cs)
CZ (1) CZ286743B6 (cs)
DE (1) DE69419615T2 (cs)
DK (1) DK0719439T3 (cs)
ES (1) ES2136204T3 (cs)
FI (1) FI118195B (cs)
GR (1) GR3031515T3 (cs)
HK (1) HK1014392A1 (cs)
HU (1) HU219994B (cs)
IN (1) IN184794B (cs)
MY (1) MY111134A (cs)
NO (1) NO307979B1 (cs)
NZ (1) NZ273045A (cs)
SG (1) SG48935A1 (cs)
SK (1) SK281796B6 (cs)
WO (1) WO1995008170A1 (cs)

Families Citing this family (96)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
IN184794B (cs) * 1993-09-14 2000-09-30 British Telecomm
JP3522012B2 (ja) * 1995-08-23 2004-04-26 沖電気工業株式会社 コード励振線形予測符号化装置
FI100840B (fi) * 1995-12-12 1998-02-27 Nokia Mobile Phones Ltd Kohinanvaimennin ja menetelmä taustakohinan vaimentamiseksi kohinaises ta puheesta sekä matkaviestin
KR20000022285A (ko) * 1996-07-03 2000-04-25 내쉬 로저 윌리엄 음성 액티비티 검출기 및 검출 방법
US6708146B1 (en) * 1997-01-03 2004-03-16 Telecommunications Research Laboratories Voiceband signal classifier
JPH10247098A (ja) * 1997-03-04 1998-09-14 Mitsubishi Electric Corp 可変レート音声符号化方法、可変レート音声復号化方法
US6531982B1 (en) 1997-09-30 2003-03-11 Sirf Technology, Inc. Field unit for use in a GPS system
US5970446A (en) 1997-11-25 1999-10-19 At&T Corp Selective noise/channel/coding models and recognizers for automatic speech recognition
US6385548B2 (en) * 1997-12-12 2002-05-07 Motorola, Inc. Apparatus and method for detecting and characterizing signals in a communication system
US6327471B1 (en) 1998-02-19 2001-12-04 Conexant Systems, Inc. Method and an apparatus for positioning system assisted cellular radiotelephone handoff and dropoff
US5991718A (en) * 1998-02-27 1999-11-23 At&T Corp. System and method for noise threshold adaptation for voice activity detection in nonstationary noise environments
US6182035B1 (en) 1998-03-26 2001-01-30 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Method and apparatus for detecting voice activity
US6348744B1 (en) 1998-04-14 2002-02-19 Conexant Systems, Inc. Integrated power management module
US6453289B1 (en) 1998-07-24 2002-09-17 Hughes Electronics Corporation Method of noise reduction for speech codecs
US7711038B1 (en) 1998-09-01 2010-05-04 Sirf Technology, Inc. System and method for despreading in a spread spectrum matched filter
US7545854B1 (en) * 1998-09-01 2009-06-09 Sirf Technology, Inc. Doppler corrected spread spectrum matched filter
US6693953B2 (en) 1998-09-30 2004-02-17 Skyworks Solutions, Inc. Adaptive wireless communication receiver
US6448925B1 (en) 1999-02-04 2002-09-10 Conexant Systems, Inc. Jamming detection and blanking for GPS receivers
US6606349B1 (en) 1999-02-04 2003-08-12 Sirf Technology, Inc. Spread spectrum receiver performance improvement
US6556967B1 (en) 1999-03-12 2003-04-29 The United States Of America As Represented By The National Security Agency Voice activity detector
US6304216B1 (en) 1999-03-30 2001-10-16 Conexant Systems, Inc. Signal detector employing correlation analysis of non-uniform and disjoint sample segments
US6577271B1 (en) 1999-03-30 2003-06-10 Sirf Technology, Inc Signal detector employing coherent integration
US6618701B2 (en) * 1999-04-19 2003-09-09 Motorola, Inc. Method and system for noise suppression using external voice activity detection
US6381568B1 (en) 1999-05-05 2002-04-30 The United States Of America As Represented By The National Security Agency Method of transmitting speech using discontinuous transmission and comfort noise
US6351486B1 (en) 1999-05-25 2002-02-26 Conexant Systems, Inc. Accelerated selection of a base station in a wireless communication system
JP3929686B2 (ja) * 2000-08-14 2007-06-13 松下電器産業株式会社 音声スイッチング装置およびその方法
US6788655B1 (en) 2000-04-18 2004-09-07 Sirf Technology, Inc. Personal communications device with ratio counter
US6931055B1 (en) 2000-04-18 2005-08-16 Sirf Technology, Inc. Signal detector employing a doppler phase correction system
US6714158B1 (en) * 2000-04-18 2004-03-30 Sirf Technology, Inc. Method and system for data detection in a global positioning system satellite receiver
US6952440B1 (en) 2000-04-18 2005-10-04 Sirf Technology, Inc. Signal detector employing a Doppler phase correction system
FR2808391B1 (fr) * 2000-04-28 2002-06-07 France Telecom Systeme de reception pour antenne multicapteur
US7885314B1 (en) 2000-05-02 2011-02-08 Kenneth Scott Walley Cancellation system and method for a wireless positioning system
US6778136B2 (en) 2001-12-13 2004-08-17 Sirf Technology, Inc. Fast acquisition of GPS signal
JP4201470B2 (ja) * 2000-09-12 2008-12-24 パイオニア株式会社 音声認識システム
JP4201471B2 (ja) * 2000-09-12 2008-12-24 パイオニア株式会社 音声認識システム
US7472059B2 (en) * 2000-12-08 2008-12-30 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for robust speech classification
WO2002052546A1 (en) * 2000-12-27 2002-07-04 Intel Corporation Voice barge-in in telephony speech recognition
US6707869B1 (en) * 2000-12-28 2004-03-16 Nortel Networks Limited Signal-processing apparatus with a filter of flexible window design
DE10121532A1 (de) * 2001-05-03 2002-11-07 Siemens Ag Verfahren und Vorrichtung zur automatischen Differenzierung und/oder Detektion akustischer Signale
JP3859462B2 (ja) * 2001-05-18 2006-12-20 株式会社東芝 予測パラメータ分析装置および予測パラメータ分析方法
KR100399057B1 (ko) * 2001-08-07 2003-09-26 한국전자통신연구원 이동통신 시스템의 음성 활성도 측정 장치 및 그 방법
US20030110029A1 (en) * 2001-12-07 2003-06-12 Masoud Ahmadi Noise detection and cancellation in communications systems
US7689406B2 (en) * 2002-03-08 2010-03-30 Koninklijke Kpn. N.V. Method and system for measuring a system's transmission quality
US7454331B2 (en) * 2002-08-30 2008-11-18 Dolby Laboratories Licensing Corporation Controlling loudness of speech in signals that contain speech and other types of audio material
US20040064314A1 (en) * 2002-09-27 2004-04-01 Aubert Nicolas De Saint Methods and apparatus for speech end-point detection
US7146316B2 (en) * 2002-10-17 2006-12-05 Clarity Technologies, Inc. Noise reduction in subbanded speech signals
US7230955B1 (en) * 2002-12-27 2007-06-12 At & T Corp. System and method for improved use of voice activity detection
US7272552B1 (en) * 2002-12-27 2007-09-18 At&T Corp. Voice activity detection and silence suppression in a packet network
JP2004341339A (ja) * 2003-05-16 2004-12-02 Mitsubishi Electric Corp 雑音抑圧装置
ES2290764T3 (es) * 2003-05-28 2008-02-16 Dolby Laboratories Licensing Corporation Metodo, aparato y programa de ordenador para calcular y ajustar la sonoridad percibida de una señal de audio.
WO2005007707A1 (ja) 2003-07-16 2005-01-27 Daikin Industries, Ltd. 含フッ素重合体の製造方法、含フッ素重合体水性分散液、2−アシルオキシカルボン酸誘導体及び界面活性剤
SG119199A1 (en) * 2003-09-30 2006-02-28 Stmicroelectronics Asia Pacfic Voice activity detector
JP4497911B2 (ja) * 2003-12-16 2010-07-07 キヤノン株式会社 信号検出装置および方法、ならびにプログラム
US20050209762A1 (en) * 2004-03-18 2005-09-22 Ford Global Technologies, Llc Method and apparatus for controlling a vehicle using an object detection system and brake-steer
FI20045315A (fi) * 2004-08-30 2006-03-01 Nokia Corp Ääniaktiivisuuden havaitseminen äänisignaalissa
WO2006047600A1 (en) 2004-10-26 2006-05-04 Dolby Laboratories Licensing Corporation Calculating and adjusting the perceived loudness and/or the perceived spectral balance of an audio signal
US8199933B2 (en) 2004-10-26 2012-06-12 Dolby Laboratories Licensing Corporation Calculating and adjusting the perceived loudness and/or the perceived spectral balance of an audio signal
JP4729927B2 (ja) * 2005-01-11 2011-07-20 ソニー株式会社 音声検出装置、自動撮像装置、および音声検出方法
EA026063B1 (ru) * 2005-04-18 2017-02-28 Басф Се Сополимер, синтезированный из по меньшей мере трех различных моноэтиленненасыщенных мономеров
US7826945B2 (en) * 2005-07-01 2010-11-02 You Zhang Automobile speech-recognition interface
DE102006032967B4 (de) * 2005-07-28 2012-04-19 S. Siedle & Söhne Telefon- und Telegrafenwerke OHG Hausanlage und Verfahren zum Betreiben einer Hausanlage
GB2430129B (en) * 2005-09-08 2007-10-31 Motorola Inc Voice activity detector and method of operation therein
CN101322182B (zh) * 2005-12-05 2011-11-23 高通股份有限公司 用于检测音调分量的系统、方法和设备
US8417185B2 (en) * 2005-12-16 2013-04-09 Vocollect, Inc. Wireless headset and method for robust voice data communication
US7885419B2 (en) 2006-02-06 2011-02-08 Vocollect, Inc. Headset terminal with speech functionality
US7773767B2 (en) 2006-02-06 2010-08-10 Vocollect, Inc. Headset terminal with rear stability strap
ES2525427T3 (es) 2006-02-10 2014-12-22 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Un detector de voz y un método para suprimir sub-bandas en un detector de voz
US8920343B2 (en) 2006-03-23 2014-12-30 Michael Edward Sabatino Apparatus for acquiring and processing of physiological auditory signals
CN101410892B (zh) * 2006-04-04 2012-08-08 杜比实验室特许公司 改进的离散余弦变换域中的音频信号响度测量及修改
TWI517562B (zh) 2006-04-04 2016-01-11 杜比實驗室特許公司 用於將多聲道音訊信號之全面感知響度縮放一期望量的方法、裝置及電腦程式
CN102684628B (zh) 2006-04-27 2014-11-26 杜比实验室特许公司 修正音频动态处理器的参数的方法以及执行该方法的设备
CN101149921B (zh) * 2006-09-21 2011-08-10 展讯通信(上海)有限公司 一种静音检测方法和装置
KR101137715B1 (ko) 2006-10-20 2012-04-25 돌비 레버러토리즈 라이쎈싱 코오포레이션 리셋을 사용하는 오디오 다이내믹스 프로세싱
US8521314B2 (en) * 2006-11-01 2013-08-27 Dolby Laboratories Licensing Corporation Hierarchical control path with constraints for audio dynamics processing
US20080147389A1 (en) * 2006-12-15 2008-06-19 Motorola, Inc. Method and Apparatus for Robust Speech Activity Detection
CN101681619B (zh) * 2007-05-22 2012-07-04 Lm爱立信电话有限公司 改进的话音活动性检测器
US8396574B2 (en) * 2007-07-13 2013-03-12 Dolby Laboratories Licensing Corporation Audio processing using auditory scene analysis and spectral skewness
US20090043577A1 (en) * 2007-08-10 2009-02-12 Ditech Networks, Inc. Signal presence detection using bi-directional communication data
US8190440B2 (en) * 2008-02-29 2012-05-29 Broadcom Corporation Sub-band codec with native voice activity detection
EP2107553B1 (en) * 2008-03-31 2011-05-18 Harman Becker Automotive Systems GmbH Method for determining barge-in
US8611556B2 (en) * 2008-04-25 2013-12-17 Nokia Corporation Calibrating multiple microphones
US8244528B2 (en) 2008-04-25 2012-08-14 Nokia Corporation Method and apparatus for voice activity determination
US8275136B2 (en) * 2008-04-25 2012-09-25 Nokia Corporation Electronic device speech enhancement
CN101572090B (zh) * 2008-04-30 2013-03-20 向为 一种自适应多速率窄带编码方法及编码器
USD605629S1 (en) 2008-09-29 2009-12-08 Vocollect, Inc. Headset
KR101547344B1 (ko) 2008-10-31 2015-08-27 삼성전자 주식회사 음성복원장치 및 그 방법
TWI384423B (zh) * 2008-11-26 2013-02-01 Ind Tech Res Inst 以聲音事件為基礎之緊急通報方法與系統以及行為軌跡建立方法
CN101609678B (zh) 2008-12-30 2011-07-27 华为技术有限公司 信号压缩方法及其压缩装置
US8160287B2 (en) 2009-05-22 2012-04-17 Vocollect, Inc. Headset with adjustable headband
JP5793500B2 (ja) 2009-10-19 2015-10-14 テレフオンアクチーボラゲット エル エム エリクソン(パブル) 音声区間検出器及び方法
US8438659B2 (en) 2009-11-05 2013-05-07 Vocollect, Inc. Portable computing device and headset interface
FR2956539B1 (fr) * 2010-02-16 2012-03-16 Dominique Retali Procede de detection du fonctionnement d'un dispositif de transmission sans fil de signaux de voix.
US20120143604A1 (en) * 2010-12-07 2012-06-07 Rita Singh Method for Restoring Spectral Components in Denoised Speech Signals
US8954322B2 (en) * 2011-07-25 2015-02-10 Via Telecom Co., Ltd. Acoustic shock protection device and method thereof
US9363603B1 (en) 2013-02-26 2016-06-07 Xfrm Incorporated Surround audio dialog balance assessment
CN111261197B (zh) * 2020-01-13 2022-11-25 中航华东光电(上海)有限公司 一种复杂噪声场景下的实时语音段落追踪方法

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4358738A (en) * 1976-06-07 1982-11-09 Kahn Leonard R Signal presence determination method for use in a contaminated medium
JPS53105303A (en) * 1977-02-25 1978-09-13 Hitachi Ltd Preprocessing system for audio recognition
JPS5850360B2 (ja) * 1978-05-12 1983-11-10 株式会社日立製作所 音声認識装置における前処理方法
JPS59115625A (ja) * 1982-12-22 1984-07-04 Nec Corp 音声検出器
US4731846A (en) * 1983-04-13 1988-03-15 Texas Instruments Incorporated Voice messaging system with pitch tracking based on adaptively filtered LPC residual signal
DE3370423D1 (en) * 1983-06-07 1987-04-23 Ibm Process for activity detection in a voice transmission system
US4700392A (en) * 1983-08-26 1987-10-13 Nec Corporation Speech signal detector having adaptive threshold values
US4696039A (en) * 1983-10-13 1987-09-22 Texas Instruments Incorporated Speech analysis/synthesis system with silence suppression
JPH0748695B2 (ja) * 1986-05-23 1995-05-24 株式会社日立製作所 音声符号化方式
DE68929442T2 (de) * 1988-03-11 2003-10-02 British Telecomm Vorrichtung zur Erfassung von Sprachlauten
US5276765A (en) * 1988-03-11 1994-01-04 British Telecommunications Public Limited Company Voice activity detection
JP2573352B2 (ja) * 1989-04-10 1997-01-22 富士通株式会社 音声検出装置
US5680508A (en) * 1991-05-03 1997-10-21 Itt Corporation Enhancement of speech coding in background noise for low-rate speech coder
IN184794B (cs) * 1993-09-14 2000-09-30 British Telecomm
US5659622A (en) * 1995-11-13 1997-08-19 Motorola, Inc. Method and apparatus for suppressing noise in a communication system

Also Published As

Publication number Publication date
KR100363309B1 (ko) 2003-02-17
JP3224132B2 (ja) 2001-10-29
GR3031515T3 (en) 2000-01-31
DK0719439T3 (da) 2000-02-07
CN1064772C (zh) 2001-04-18
NO307979B1 (no) 2000-06-26
FI118195B (fi) 2007-08-15
EP0719439B1 (en) 1999-07-21
SK31896A3 (en) 1997-03-05
HK1014392A1 (en) 1999-09-24
SG48935A1 (en) 1998-05-18
CZ67896A3 (en) 1996-07-17
CA2169745A1 (en) 1995-03-23
MY111134A (en) 1999-08-30
FI961158A0 (fi) 1996-03-13
US5749067A (en) 1998-05-05
NO961032D0 (no) 1996-03-13
SK281796B6 (sk) 2001-08-06
FI961158A (fi) 1996-03-13
NZ273045A (en) 1996-11-26
EP0719439A1 (en) 1996-07-03
AU673776B2 (en) 1996-11-21
NO961032L (no) 1996-03-13
HU219994B (hu) 2001-10-28
KR960705303A (ko) 1996-10-09
JPH09502814A (ja) 1997-03-18
WO1995008170A1 (en) 1995-03-23
IN184794B (cs) 2000-09-30
DE69419615T2 (de) 2000-05-25
CA2169745C (en) 2000-05-16
BR9407535A (pt) 1997-08-26
DE69419615D1 (de) 1999-08-26
AU7619894A (en) 1995-04-03
US6061647A (en) 2000-05-09
CN1130952A (zh) 1996-09-11
HU9600641D0 (en) 1996-05-28
HUT73986A (en) 1996-10-28
ES2136204T3 (es) 1999-11-16
ATE182420T1 (de) 1999-08-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CZ286743B6 (en) Voice detector
US5459814A (en) Voice activity detector for speech signals in variable background noise
JP4307557B2 (ja) 音声活性度検出器
US8204754B2 (en) System and method for an improved voice detector
EP0548054B1 (en) Voice activity detector
KR100986957B1 (ko) 토널 컴포넌트들을 감지하는 시스템들, 방법들, 및 장치들
EP0770988B1 (en) Speech decoding method and portable terminal apparatus
EP1875466B1 (en) Systems and methods for reducing audio noise
US5970441A (en) Detection of periodicity information from an audio signal
EP1147515A1 (en) Wide band speech synthesis by means of a mapping matrix
CA2192397C (en) Method and system for performing speech recognition
US20030216909A1 (en) Voice activity detection
US6199036B1 (en) Tone detection using pitch period
US8788265B2 (en) System and method for babble noise detection
Vahatalo et al. Voice activity detection for GSM adaptive multi-rate codec
AU673776C (en) Voice activity detector
Barrett Information tone handling in the half-rate GSM voice activity detector
JP3896654B2 (ja) 音声信号区間検出方法及び装置

Legal Events

Date Code Title Description
IF00 In force as of 2000-06-30 in czech republic
MK4A Patent expired

Effective date: 20140914