Voice activity detection
आवाज गतिविधि का पता लगाना (वी. ए. डी.), जिसे भाषण गतिविधि का पता लगाना या भाषण का पता लगाना भी कहा जाता है, भाषण प्रसंस्करण में उपयोग किए जाने वाले मानव भाषण की उपस्थिति या अनुपस्थिति का पता लगाना है। वी. ए. डी. के मुख्य उपयोग स्पीकर डायराइजेशन, स्पीच कोडिंग और स्पीच रिकग्निशन में हैं। यह भाषण प्रसंस्करण की सुविधा प्रदान कर सकता है, और इसका उपयोग ऑडियो सत्र के गैर-भाषण खंड के दौरान कुछ प्रक्रियाओं को निष्क्रिय करने के लिए भी किया जा सकता हैः यह वॉयस ओवर इंटरनेट प्रोटोकॉल (वीओआईपी) अनुप्रयोगों में मौन पैकेटों के अनावश्यक कोडिंग/प्रसारण से बच सकता है, गणना और नेटवर्क बैंडविड्थ पर बचत कर सकता है। वी. ए. डी. विभिन्न प्रकार के भाषण-आधारित अनुप्रयोगों के लिए एक महत्वपूर्ण सक्षम तकनीक है। इसलिए, विभिन्न वी. ए. डी. एल्गोरिदम विकसित किए गए हैं जो विलंबता, संवेदनशीलता, सटीकता और कम्प्यूटेशनल लागत के बीच अलग-अलग विशेषताएं और समझौता प्रदान करते हैं। कुछ वी. ए. डी. एल्गोरिदम आगे का विश्लेषण भी प्रदान करते हैं, उदाहरण के लिए कि क्या भाषण आवाज़ में है, आवाज़ में नहीं है या निरंतर है। आवाज गतिविधि का पता लगाना आमतौर पर भाषा से स्वतंत्र होता है। समय-निर्धारण भाषण अंतर्वेशन (टी. ए. एस. आई.) प्रणालियों पर उपयोग के लिए पहली बार इसकी जांच की गई थी। एल्गोरिदम अवलोकन एक वी. ए. डी. एल्गोरिदम का विशिष्ट डिज़ाइन इस प्रकार हैः पहले एक शोर में कमी का चरण हो सकता है, जैसे। वर्णक्रमीय घटाव के माध्यम से। फिर कुछ विशेषताओं या मात्राओं की गणना इनपुट संकेत के एक खंड से की जाती है। एक वर्गीकरण नियम को खंड को भाषण या गैर-भाषण के रूप में वर्गीकृत करने के लिए लागू किया जाता है-अक्सर यह वर्गीकरण नियम तब पाया जाता है जब कोई मूल्य एक निश्चित सीमा से अधिक हो जाता है। इस अनुक्रम में कुछ प्रतिक्रिया हो सकती है, जिसमें वी. ए. डी. निर्णय का उपयोग शोर कम करने के चरण में शोर अनुमान में सुधार करने के लिए किया जाता है, या अनुकूलन रूप से सीमा (ओं) को बदलने के लिए किया जाता है। ये प्रतिक्रिया संचालन गैर-स्थिर शोर में वी. ए. डी. प्रदर्शन में सुधार करते हैं (अर्थात। जब शोर बहुत भिन्न होता है)। हाल ही में प्रकाशित वी. ए. डी. विधियों का एक प्रतिनिधि समूह भाषण और शोर के बीच विचलन दूरी के तात्कालिक उपायों का उपयोग करके फ्रेम-दर-फ्रेम आधार पर निर्णय नियम तैयार करता है। वी. ए. डी. विधियों में उपयोग किए जाने वाले विभिन्न उपायों में वर्णक्रमीय ढलान, सहसंबंध गुणांक, लॉग संभावना अनुपात, सेप्स्ट्रल, भारित सेप्स्ट्रल और संशोधित दूरी उपाय शामिल हैं। वी. ए. डी. एल्गोरिदम के चयन से स्वतंत्र रूप से, आवाज को शोर के रूप में पता लगाने या आवाज के रूप में पता लगाने (गलत सकारात्मक और गलत नकारात्मक के बीच) के बीच एक समझौता किया जाना चाहिए। मोबाइल फोन में काम करने वाले वी. ए. डी. को विभिन्न प्रकार के ध्वनिक पृष्ठभूमि शोर की उपस्थिति में भाषण का पता लगाने में सक्षम होना चाहिए। इन कठिन पहचान स्थितियों में अक्सर यह बेहतर होता है कि एक वी. ए. डी. को विफल-सुरक्षित होना चाहिए, जो भाषण खंडों को खोने की संभावना को कम करने के लिए निर्णय के संदेह में होने पर भाषण का पता लगाने का संकेत देता है। इस वातावरण में भाषण का पता लगाने में सबसे बड़ी कठिनाई बहुत कम संकेत-से-शोर अनुपात (एस. एन. आर.) है जिसका सामना करना पड़ता है। जब भाषण उच्चारण के कुछ हिस्सों को शोर के नीचे दबा दिया जाता है तो सरल स्तर का पता लगाने की तकनीकों का उपयोग करके भाषण और शोर के बीच अंतर करना असंभव हो सकता है। वी. ए. डी. अनुप्रयोग विभिन्न भाषण संचार प्रणालियों का एक अभिन्न अंग है जैसे ऑडियो कॉन्फ्रेंसिंग, प्रतिध्वनि रद्द करना, भाषण पहचानना, भाषण एन्कोडिंग, वक्ता पहचानना और हाथों से मुक्त टेलीफोनी। मल्टीमीडिया अनुप्रयोगों के क्षेत्र में, वी. ए. डी. एक साथ आवाज और डेटा अनुप्रयोगों की अनुमति देता है। इसी तरह, यूनिवर्सल मोबाइल टेलीकम्युनिकेशन सिस्टम (यू. एम. टी. एस.) में, यह औसत बिट दर को नियंत्रित और कम करता है और भाषण की समग्र कोडिंग गुणवत्ता को बढ़ाता है। सेलुलर रेडियो प्रणालियों में (उदाहरण के लिए जी. एस. एम. और सी. डी. एम. ए. प्रणालियाँ) जो डिस्कंटिन्यूअस ट्रांसमिशन (डी. टी. एक्स.) मोड पर आधारित हैं, पोर्टेबल डिजिटल उपकरणों में सह-चैनल हस्तक्षेप और बिजली की खपत को कम करके प्रणाली की क्षमता बढ़ाने के लिए वी. ए. डी. आवश्यक है। भाषण प्रसंस्करण अनुप्रयोगों में, आवाज गतिविधि का पता लगाना एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है क्योंकि गैर-भाषण फ्रेम को अक्सर त्याग दिया जाता है। डिजिटल मोबाइल रेडियो, डिजिटल सिमल्टेनियस वॉयस एंड डेटा (डीएसवीडी) या स्पीच स्टोरेज जैसे अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए, स्पीच-कोडिंग मापदंडों का निरंतर प्रसारण प्रदान करना वांछनीय है। लाभों में मोबाइल हैंडसेट में कम औसत बिजली की खपत, डेटा संचरण जैसी एक साथ सेवाओं के लिए उच्च औसत बिट दर, या भंडारण चिप्स पर उच्च क्षमता शामिल हो सकती है। हालांकि, सुधार मुख्य रूप से भाषण के दौरान ठहराव के प्रतिशत और इन अंतरालों का पता लगाने के लिए उपयोग किए जाने वाले वीएडी की विश्वसनीयता पर निर्भर करता है। एक ओर, बोलने की गतिविधि का कम प्रतिशत होना फायदेमंद है। दूसरी ओर, क्लिपिंग, यानी सक्रिय भाषण के मिलीसेकंड का नुकसान, गुणवत्ता को बनाए रखने के लिए कम से कम किया जाना चाहिए। भारी शोर की स्थिति में वी. ए. डी. एल्गोरिदम के लिए यह महत्वपूर्ण समस्या है। टेलीमार्केटिंग में उपयोग वी. ए. डी. का एक विवादास्पद अनुप्रयोग टेलीमार्केटिंग फर्मों द्वारा उपयोग किए जाने वाले भविष्यसूचक डायलरों के संयोजन में है। एजेंट उत्पादकता को अधिकतम करने के लिए, टेलीमार्केटिंग फर्मों ने अपने पास उपलब्ध एजेंटों की तुलना में अधिक नंबरों पर कॉल करने के लिए प्रेडिक्टिव डायलर स्थापित किए, यह जानते हुए कि अधिकांश कॉल या तो "रिंग-नो आंसर" या जवाब देने वाली मशीनों में समाप्त हो जाएंगे। जब कोई व्यक्ति जवाब देता है, तो वे आम तौर पर संक्षिप्त रूप से बोलते हैं ("हैलो", "गुड इवनिंग", आदि)। और फिर एक संक्षिप्त अवधि का मौन होता है। उत्तर देने वाले मशीन संदेश आमतौर पर निरंतर भाषण के 3-15 सेकंड होते हैं। वी. ए. डी. मापदंडों को सही ढंग से सेट करके, डायलर यह निर्धारित कर सकते हैं कि क्या किसी व्यक्ति या मशीन ने कॉल का उत्तर दिया है और, यदि वह कोई व्यक्ति है, तो कॉल को किसी उपलब्ध एजेंट को स्थानांतरित कर दें। यदि यह उत्तर देने वाली मशीन के संदेश का पता लगाता है, तो डायलर बंद हो जाता है। अक्सर, यहां तक कि जब सिस्टम कॉल का जवाब देने वाले व्यक्ति का सही ढंग से पता लगाता है, तो कोई एजेंट उपलब्ध नहीं हो सकता है, जिसके परिणामस्वरूप "साइलेंट कॉल" होता है। एक बहु-सेकंड संदेश के साथ कॉल स्क्रीनिंग जैसे "कृपया कहें कि आप कौन हैं, और मैं फोन उठा सकता हूं" इस तरह के स्वचालित कॉल को विफल कर देगा। प्रदर्शन मूल्यांकन एक वी. ए. डी. का मूल्यांकन करने के लिए, परीक्षण रिकॉर्डिंग का उपयोग करके इसके उत्पादन की तुलना एक "आदर्श" वी. ए. डी. के साथ की जाती है-जो रिकॉर्डिंग में आवाज की उपस्थिति या अनुपस्थिति को हाथ से संकेतित करके बनाई जाती है। वी. ए. डी. के प्रदर्शन का मूल्यांकन आमतौर पर निम्नलिखित चार मापदंडों के आधार पर किया जाता हैः एफ. ई. सी. (फ्रंट एंड क्लिपिंग): क्लिपिंग को शोर से भाषण गतिविधि में पारित करने के लिए पेश किया गया; एम. एस. सी. (मिड स्पीच क्लिपिंग): भाषण के कारण क्लिपिंग को शोर के रूप में गलत वर्गीकृत किया गया; ओ. वी. ई. आर.: शोर की व्याख्या भाषण के रूप में की गई क्योंकि वी. ए. डी. झंडा भाषण गतिविधि से शोर में पारित होने में सक्रिय रहता है; एन. डी. एस. (भाषण के रूप में पता चला शोर): शोर की व्याख्या मौन अवधि के भीतर भाषण के रूप में की जाती है। यद्यपि ऊपर वर्णित विधि एक वी. ए. डी. के प्रदर्शन के संबंध में उपयोगी वस्तुनिष्ठ जानकारी प्रदान करती है, यह केवल व्यक्तिपरक प्रभाव का एक अनुमानित माप है। उदाहरण के लिए, भाषण संकेत क्लिपिंग के प्रभाव को कभी-कभी पृष्ठभूमि शोर की उपस्थिति से छिपाया जा सकता है, जो आराम शोर संश्लेषण के लिए चुने गए मॉडल पर निर्भर करता है, इसलिए वस्तुनिष्ठ परीक्षणों के साथ मापी गई कुछ क्लिपिंग वास्तव में सुनाई नहीं देती है। इसलिए वी. ए. डी. पर व्यक्तिपरक परीक्षण करना महत्वपूर्ण है, जिसका मुख्य उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि कथित क्लिपिंग स्वीकार्य है। वी. ओ. आई. पी. अनुप्रयोगों में, फ्रंट-एंड क्लिपिंग को पता लगाने से कुछ समय पहले रिवाइंड करके और बहुत थोड़ा विलंबित डेटा भेजकर कम किया जा सकता है। इस तरह के परीक्षण के लिए एक निश्चित संख्या में श्रोताओं को परीक्षण किए जा रहे वी. ए. डी. के प्रसंस्करण परिणामों वाली रिकॉर्डिंग का न्याय करने की आवश्यकता होती है, जो निम्नलिखित विशेषताओं पर कई भाषण अनुक्रमों को अंक देते हैंः गुणवत्ता; समझ में कठिनाई; क्लिपिंग की श्रवण क्षमता। इन अंकों का उपयोग फिर ऊपर सूचीबद्ध प्रत्येक विशेषता के लिए औसत परिणामों की गणना करने के लिए किया जाता है, इस प्रकार परीक्षण किए जा रहे वी. ए. डी. के व्यवहार का वैश्विक अनुमान प्रदान करता है। निष्कर्ष निकालने के लिए, जबकि वी. ए. डी. की गुणवत्ता का मूल्यांकन करने के लिए प्रारंभिक चरण में वस्तुनिष्ठ तरीके बहुत उपयोगी होते हैं, व्यक्तिपरक तरीके अधिक महत्वपूर्ण होते हैं। चूंकि उन्हें कुछ दिनों के लिए कई लोगों की भागीदारी की आवश्यकता होती है, लागत बढ़ती है, इसलिए उनका उपयोग आम तौर पर केवल तभी किया जाता है जब कोई प्रस्ताव मानकीकृत होने वाला होता है। कार्यान्वयन एक प्रारंभिक मानक वी. ए. डी. है जिसे ब्रिटिश टेलीकॉम द्वारा 1991 में पैन-यूरोपीय डिजिटल सेलुलर मोबाइल टेलीफोन सेवा में उपयोग के लिए विकसित किया गया था। यह पृष्ठभूमि के शोर को फ़िल्टर करने के लिए गैर-भाषण खंडों पर प्रशिक्षित व्युत्क्रम फ़िल्टरिंग का उपयोग करता है, ताकि यह तब यह तय करने के लिए एक सरल शक्ति-सीमा का अधिक विश्वसनीय रूप से उपयोग कर सके कि कोई आवाज मौजूद है या नहीं। G.729 मानक अपने वी. ए. डी. के लिए निम्नलिखित विशेषताओं की गणना करता हैः रेखा वर्णक्रमीय आवृत्तियाँ, पूर्ण-बैंड ऊर्जा, निम्न-बैंड ऊर्जा (<1 किलोहर्ट्ज़), और शून्य-पार दर। यह इन विशेषताओं द्वारा परिभाषित स्थान में एक निश्चित निर्णय सीमा का उपयोग करके एक सरल वर्गीकरण लागू करता है, और फिर अनुमान में सुधार के लिए सुचारू और अनुकूली सुधार लागू करता है। जी. एस. एम. मानक में ई. टी. एस. आई. द्वारा विकसित दो वी. ए. डी. विकल्प शामिल हैं। विकल्प 1 नौ बैंडों में एस. एन. आर. की गणना करता है और इन मूल्यों पर एक सीमा लागू करता है। विकल्प 2 विभिन्न मापदंडों की गणना करता हैः चैनल पावर, वॉयस मेट्रिक्स और नॉइज़ पावर। इसके बाद यह अनुमानित एस. एन. आर. के अनुसार भिन्न होने वाली सीमा का उपयोग करके वॉयस मेट्रिक्स की सीमा तय करता है। स्पीक्स ऑडियो कम्प्रेशन लाइब्रेरी इम्प्रूव्ड मिनिमा कंट्रोल्ड रिकर्सिव एवरेजिंग नामक एक प्रक्रिया का उपयोग करती है, जो वर्णक्रमीय शक्ति के एक चिकने प्रतिनिधित्व का उपयोग करती है और फिर एक चिकने पीरियडोग्राम के मिनीमा को देखती है। संस्करण 1.2 से इसे क्लज द्वारा प्रतिस्थापित किया गया था जिसे लेखक ने क्लज कहा था। लिंगुआ लिब्रे, एक विकिमीडिया उपकरण और भाषा प्रलेखन की परियोजना, जो कम समय में कई उच्चारणों को रिकॉर्ड करने की अनुमति देने के लिए वी. ए. डी. का उपयोग करती है। टॉक्सपर्ट कम्फर्ट शोर संदर्भ डी. एम. ए. मोबाइल स्टेशनों के निरंतर संचरण संचालन के लिए न्यूनतम प्रदर्शन मानक टी. आई. ए. डॉक भी देखें। और डेटाबेस आईएस-727, जून 1998। एम. वाई. अप्पिया, एम. ससिकथ, आर. मकरिकैट, एम. गुसाईट, "रोबस्ट वॉयस एक्टिविटी डिटेक्शन एंड नॉइज़ रिडक्शन मैकेनिज्म (पीडीएफ)", इंस्टीट्यूट ऑफ इलेक्ट्रॉनिक्स सिस्टम्स, एलबोर्ग यूनिवर्सिटी एक्स. एल. लियू, वाई. लियांग, वाई. एच. लू, एच. ली, बी. एस. शान, हिडन सेमी-मार्कोव मॉडल पर आधारित नॉइज़-रोबस्ट वॉयस एक्टिविटी डिटेक्टर, प्रोसी। आईसीपीआर '10,81-84। दूरभाष उपकरण कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान भाषण पहचान डिजिटल संकेत प्रसंस्करण