RT - article
SR - Electronic
T1 - Выделение речевой активности на фоне шумов при помощи компактной сверточной нейронной сети
JF - Информатика
SP - 2020-04-22
DO - 10.37661/1816-0301-2020-17-2-36-43
A1 - Вашкевич Г. С., 
A1 - Азаров И. С., 
YR - 2020
UL - https://www.academjournals.by/publication/18308
AB - Исследуется задача выделения речевой активности из зашумленного звукового сигнала. Предлагается компактная модель сверточной нейронной сети, которая имеет всего 385 параметров. Модель нетребовательна к вычислительным ресурсам, что позволяет использовать ее в рамках концепции Интернета вещей для портативных устройств с низким энергопотреблением. В то же время эта модель обеспечивает высокую точность определения речевой активности на уровне лучших современных аналогов. Указанные полезные свойства достигаются путем применения специального сверточного слоя, учитывающего гармоническую структуру вокализованной речи и устраняющего избыточность модели за счет инвариантности к изменениям частоты основного тона. В рамках экспериментов производительность модели оценивалась в различных шумовых условиях для разных соотношений сигнала и шума. Результаты экспериментов показали, что предложенная модель обеспечивает более высокую точность определения речевой активности по сравнению с моделью, представленной компанией Google в фреймворке WebRTC.