Kaldi特征提取之-VAD

Kaldi特征提取之-VAD

背景

• VAD即 Voice Activity Detection， 用于检测静音和非静音。通过使用VAD，我们可以找到有效语音段，剔除静音段，在语音识别等过程中可以大大减少要处理的数据量。VAD通常有多种方法，简单的如帧能量或者帧幅度，复杂的还可以用神经网络。下图是一段语音的波形图，VAD可以将图中红色框内的地方剔除。

  

VAD检测

• 注意：以下所有方法都以帧为单位进行，帧长度为N。

• 方法一： 帧幅度(绝对值和)
  这种方法计算最为简单，但是如果背景声音比较大，则效果会比较差，计算公式如下：
  

  amplitudesi=∑j=1N|framei(j)|
  
  对比上下两幅图可以看到一些规律，静音区对应的幅度较低，通过设置low_thres和high_thres 可以过滤掉一部分静音。

• 方法二：帧能量(平方和)
  这种计算方法也比较简单，和方法一的性质基本一致，但是可以增大声音强度的对比度。计算公式如下：
  

  energyi=∑j=1Nframei(j)2
  
  对比中间和最下边的图，可以发现方法二加强了声音幅度的对比度。同样的，还是通过设置合理的low_thres和high_thres过滤掉一部分静音。

• 方法三：短时过零率分析
  短时过零率表示一帧语音中语音信号波形穿过横轴(零电平)的次数。对于连续语音信号(模拟信号)，过零意味着时域波形通过时间轴；对于离散信号(数字信号)，相邻采样值改变符号即意味着过零，过零率就是样本符号改变的次数。计算公式如下：
  

  Zi=12∑j=2N|sgn(framei(j))−sgn(framei(j−1))|，其中sgn为符号函数
  从图中可以看出，过零率在没有噪声的位置表现良好，但是在有噪声的地方表现并不好，坑干扰能力比较差。

• 方法四： 能量+滑动窗口(Kaldi)

  • 首先，需要说明的是，这里的能量是方法一或者方法二的计算结果，这里我们假设使用的是方法二计算。代码如下：

    void ComputeVadEnergy(const VadEnergyOptions &opts,
                      const MatrixBase &feats,
                      Vector *output_voiced) {
      int32 T = feats.NumRows();
      output_voiced->Resize(T);
      if (T == 0) {
        KALDI_WARN << "Empty features";
        return;
      }
      Vector log_energy(T);
      log_energy.CopyColFromMat(feats, 0); // column zero is log-energy.
    
      BaseFloat energy_threshold = opts.vad_energy_threshold;
      if (opts.vad_energy_mean_scale != 0.0) {
          KALDI_ASSERT(opts.vad_energy_mean_scale > 0.0);
          energy_threshold += opts.vad_energy_mean_scale * log_energy.Sum() / T;
      }
    
      KALDI_ASSERT(opts.vad_frames_context >= 0);
      KALDI_ASSERT(opts.vad_proportion_threshold > 0.0 &&
               opts.vad_proportion_threshold < 1.0);
      for (int32 t = 0; t < T; t++) {
        const BaseFloat *log_energy_data = log_energy.Data();
        int32 num_count = 0, den_count = 0, context = opts.vad_frames_context;
        for (int32 t2 = t - context; t2 <= t + context; t2++) {
          if (t2 >= 0 && t2 < T) {
            den_count++;
            if (log_energy_data[t2] > energy_threshold)
              num_count++;
          }
        }
        if (num_count >= den_count * opts.vad_proportion_threshold)
          (*output_voiced)(t) = 1.0;
        else
          (*output_voiced)(t) = 0.0;
      }
    }  

    参数	意义
    vad_energy_threshold	能量阈值
    vad_energy_mean_scale	平均能量的放大(缩小)系数
    vad_frames_context	窗口长度的一半
    vad_proportion_threshold	窗口内超过阈值的帧数的比例

    效果如下图：
    

  • 与其他方法不同之处在于，kaldi利用了前后帧的关系，而不是孤立的单独考察每一帧。

• 方法五 ： 神经网络

  • 随着神经网络的兴起，也有些人开始用CNN、DNN做VAD。用神经网络的优点是：神经网络表达能力强大，具有良好的抗噪声能力，而且我们可以把识别范围外的所有其他都当做是Sil，当然这种情况下就不再是严格意义上的VAD；缺点是：计算量比较大，有点得不偿失的感觉。

• 难点分析

  • 上面几种方法大都需要设置各种阈值，这是一个难点。阈值太小，过滤效果不明显；阈值太大，可能会过滤掉有效语音。实际使用中，通常阈值会设置的比较松，避免过滤掉有用信息。合理的阈值设置，需要考虑实际使用情况，用一个较大的数据集进行统计，得到一个合理的阈值。

资源

• wav
• matlab脚本

参考

1. VAD
2. 神经网络
3. 过零率
4. 语音信号处理，第三版，4.3节