Combining pulse-based features for rejecting far-field speech in a HMM-based Voice Activity Detector. Computers & Electrical Engineering (CAEE).

Nowadays, several computational techniques for speech recognition have been proposed. These techniques suppose an important improvement in real time applications where speaker interacts with speech recognition systems. Although researchers proposed many methods, none of them solve the high false alarm problem when far-field speakers interfere in a human-machine conversation. This paper presents a two-class (speech and non-speech classes) decision-tree based approach for combining new speech pulse features in a VAD (Voice Activity Detector) for rejecting far-field speech in speech recognition systems. This Decision Tree is applied over the speech pulses obtained by a baseline VAD composed of a frame feature extractor, a HMM-based (Hidden Markov Model) segmentation module and a pulse detector. The paper also presents a detailed analysis of a great amount of features for discriminating between close and far-field speech. The detection error obtained with the proposed VAD is the lowest compared to other well-known VAD

Combining pulse-based features for rejecting far-field speech in a HMM-based Voice Activity Detector

ABSTRACT 1.-Introduction The advantages of using Automatic Speech Recognition are obvious for several types of applications. Speech Recognition becomes difficult when the main speaker is in noisy environments, for example in bars, where many far-field speakers are speaking almost all the time. This factor contributes to a reduction in the speech recognizer success rate that can lead to an unsatisfactory experience for the user. If there are too many recognition mistakes, the user is forced to correct the system which takes too long, it is a nuisance, and the user will finally reject the system. With the purpose of solving this problem a Robust Voice Activity Detector is proposed in this work. The VAD is able to select speech frames (noise frames are discarded). This frame information is sent to the Speech Recognizer and only speech pronunciations are processed, so the VAD tries to avoid Speech Recognizer mistakes coming from noisy frames. If the VAD works well, the Speech Recognizer does too. In summary, it is very common to find, in mobile phone scenarios, many situations in which the target speaker is situated in open environments surrounded by far-field interfering speech from other speakers. In this ambiguous case, VAD systems can detect far-field speech as coming from the user, increasing the speech recognition error rate. Generally, detection errors caused by background voices mainly increase word insertions and substitutions, leading to significant dialogue misunderstandings. This work tries to solve these speech-based application problems in which far-field speech can be wrongly considered as main speaker speech. In [1] a spectrum sensing scheme to detect the presence of the primary user for cognitive radio systems is proposed (very similar to the VAD proposed in this paper) being able to distinguish between main speaker speech and far-field speech. Moreover the system implemented in In several previous works, similar measurements, like those considered in this work, have been used for dereverberation techniques. I

Communication dans le bruit : perception de sa propre voix et rehaussement de la parole

La communication dans le bruit est un problème de tous les jours pour les travailleurs qui oeuvrent dans des environnements industriels bruyants. Un grand nombre de travailleurs se plaignent du fait que leurs protecteurs auditifs les empêchent de communiquer facilement avec leurs collègues. Ils ont alors tendance à retirer leurs protecteurs et mettent ainsi leur audition à risque. Ce problème de communication est en fait double : les protecteurs modifient à la fois la perception de la propre voix du porteur, ainsi que la compréhension de la parole des autres personnes. Cette double problématique est considérée dans le cadre de cette thèse. La modification de la perception de la propre voix du porteur des protecteurs est en partie due à l’effet d’occlusion qui se produit lorsque le conduit auditif est occlus par un bouchon d’oreille. Cet effet d’occlusion se traduit essentiellement par une amélioration de la perception des sons de basses fréquences internes à l’être humain (bruits physiologiques), et par une modification de la perception de la propre voix de la personne. Dans le but de mieux comprendre ce phénomène, suite à une étude approfondie de ce qui se trouve déjà dans la littérature, une nouvelle méthode pour quantifier l’effet d’occlusion a été développée. Au lieu d’exciter la boite crânienne du sujet au moyen d’un pot vibrant ou de faire parler le sujet, comme il se fait classiquement dans la littérature, il a été décidé d’exciter la cavité buccale des sujets au moyen d’une onde sonore. L’expérience a été conçue de telle manière que l’onde sonore qui excite la cavité buccale n’excite pas l’oreille externe ou le reste du corps directement. La détermination des seuils auditifs en oreilles ouvertes et occluses a ainsi permis de quantifier un effet d’occlusion subjectif pour une onde sonore dans le conduit buccal. Ces résultats ainsi que les autres quantifications d’effet d’occlusion présentées dans la littérature ont permis de mieux comprendre le phénomène de l’effet d’occlusion et d’évaluer l’influence des différents chemins de transmission entre la source sonore et l’oreille interne. La compréhension de la parole des autres personnes est altérée à la fois par le fort niveau sonore présent dans les environnements industriels bruyants et par l’atténuation du signal de parole due aux protecteurs auditifs. Une possibilité envisageable pour remédier à ce problème est de débruiter le signal de parole puis de le transmettre sous le protecteur auditif. De nombreuses techniques de d´ebruitage existent et sont utilisées notamment pour débruiter la parole en télécommunication. Dans le cadre de cette thèse, le débruitage par seuillage d’ondelettes est considéré. Une première étude des techniques “classiques” de débruitage par ondelettes est réalisée afin d’évaluer leurs performances dans un environnement industriel bruyant. Ainsi les signaux de paroles testés sont altérés par des bruits industriels selon une large de gamme de rapports signal à bruit. Les signaux débruités sont évalués au moyen de quatre critères. Une importante base de données est ainsi obtenue et est analysée au moyen d’un algorithme de sélection conçue spécifiquement pour cette tâche. Cette première étude a permis de mettre en évidence l’influence des diffèrents paramêtres du débruitage par ondelettes sur la qualité de celui-ci et ainsi de déterminer la méthode “classique” qui permet d’obtenir les meilleures performances en terme de qualité de débruitage. Cette première étude a également permis de donner des guides pour la conception d’une nouvelle loi de seuillage adaptée au débruitage de la parole par ondelettes dans un environnement industriel bruité. Cette nouvelle loi de seuillage est présentée et évaluée dans le cadre d’une deuxième étude. Ses performances se sont avérées supérieures à la méthode “classique” mise en évidence dans la première étude pour des signaux de parole dont le rapport signal à bruit est compris entre −10 dB et 15 dB