TY  - JOUR
T1  - Выделение речевой активности на фоне шумов при помощи компактной сверточной нейронной сети
JF  - Информатика
DO  - 10.37661/1816-0301-2020-17-2-36-43
AU  - Вашкевич Г. С., 
AU  - Азаров И. С., 
Y1  - 2020-04-22
UR  - https://www.academjournals.by/publication/18308
N2  - 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.