还是不会VAD？三分钟看懂语音激活检测方法

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首先我们来明确一下基本概念，语音激活检测（VAD, Voice Activation Detection）算法主要是用来检测当前声音信号中是否存在人的话音信号的。该算法通过对输入信号进行判断，将话音信号片段与各种背景噪声信号片段区分出来，使得我们能够分别对两种信号采用不同的处理方法。

VAD有很多种特征提取方法，一种最简单直接的是：通过短时能量(short time energy, STE)和短时过零率(zero cross counter, ZCC) 来测定，即基于能量的特征。短时能量就是一帧语音信号的能量，过零率就是一帧语音的时域信号穿过0（时间轴）的次数。一般来说，精确度高的VAD会提取基于能量的特征、频域特征、倒谱特征、谐波特征、长时信息特征等多个特征进行判断^[1]。最后我们再根据阈值进行比较，或者使用统计的方法和机器学习的方法，得出是语音信号还是非语音信号的结论。

1 特征方法

1.1 基于能量的特征

基于STE和ZCC两个特征来进行VAD判别的理论原理是，在信噪比（SNR）较大的情况下，语音片段的STE相对较大，而ZCC相对较小，并且，非语音片段的STE相对较小，但是ZCC相对较大^[2]。因为有人声的语音信号通常能量较大，且绝大部分能量包含在低频带内，而噪音信号通常能量较小，且含有较多高频段的信息。因此，我们可以通过提取语音信号的这两个特征，从而判别语音信号与非语音信号。

从这张图中，我们可以大致验证上述理论。语音信号在声音的频谱图上表现为一道道会持续一段时间的、由不同频率能量组成的“波纹”，也就是平时所说的声纹。正常情况下，不同的人说不同的话语，都会有不同的声纹表现。我们这里在计算频谱图的时候，与我们做语音识别、声纹识别等任务所用的特征计算方法基本一致，比如AI柠檬博主在GitHub上开源的ASRT语音识别系统中所用的方法： https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition/blob/master/general_function/file_wav.py 。

计算STE的方法是，通过频谱图计算每一帧声音信号能量的平方和。计算短时过零率是在计算每一帧在时域上对应的过零数量，具体过程是，在时域上将帧内所有sample点平移1，在对应点做乘积，符号为负的则说明此处过零，然后只需将帧内所有负数乘积数目求出即可。缺陷是，当噪声大到和语音一样时，能量这个特征就几乎无法区分是语音还是纯噪声。

早先基于能量的方法，会将宽带语音分成各个子带，在子带上求能量；因为语音在2KHz以下频带包含大量的能量，而噪声在2~4KHz或者4KHz以上频带比0~2HKz频带倾向有更高的能量。在信噪比低于10dB时，语音和噪声的区分能力会加速下降。

1.2 频域特征

通过短时傅里叶变换(STFT)将时域信号变成频域信号，在得到如上述的频谱图中，即使在SNR到0dB时，一些频带的长时包络还是可以区分语音和噪声。

1.3 倒谱特征

对于VAD，能量倒谱峰值确定了语音信号的基频(pitch)，也有使用MFCC做为特征的。

1.4 基于谐波的特征

语音的一个明显特征是包含了基频F0及其多个谐波频率，即使在强噪声场景，谐波这一特征也是存在的。可以使用自相关的方法找到基频。

1.5 长时特征

语音是非稳态信号，普通语速通常每秒发出10~15个音素，音素之间的谱分布是不一样的，这就导致了随着时间变化语音统计特性也是变化的。而日常的绝大多数噪声是稳态的（变化比较慢的），如白噪声(机器噪声)等，我们可以以此来进行判别。

2 判别方法

2.1 阈值法

阈值通常是根据训练数据集特征预先得到的，对于噪声变化的场景，需要使用自适应的阈值。可以设能量 η=f(E),η∈E0,E1 ，将能量最小值记作 E0 ，并且将能量最大值记作 E1 ，对应的阈值为 η0和η1，则可以得到如下自适应阈值：
\(\eta= \left\{\begin{matrix} \eta_0 & E\le E_0 \\ \frac{\eta_0-\eta_1}{E_0 -E_1} E + \eta_0 – \frac{\eta_0-\eta_1}{1-E_1/E_0} & E_0 < E < E_1 \\ \eta_1 & E \ge E_1 \end{matrix}\right. \tag {1}\)

不过，绝大多数情况下，会使用平滑策略来更新阈值：
\(\hat \eta=\alpha \eta+(1-\alpha)\eta_{new} \tag{2}\)

2.2 统计模型方法

统计模型的方法最先源于似然比检验（likelihood ratio test, LRT），这种方法假设语音和背景噪声是独立高斯分布，这样它们的DFT系数可以用高斯随机变量来描述，这一方法考虑两种假设，H_N和H_S分别表示非语音和语音。给定第k帧谱X_k=[X_k,1⋯X_k,L]^T，它们的概率密度函数如下：
\(p(X_k|H_N)=\prod_{i=1}^L \frac{1}{\pi \lambda_{N,i}}\exp(-\frac{|X_{k,i}|^2}{\lambda_{N,i}}) \tag{3}\)
\(p(X_k|H_S)=\prod_{i=1}^L\frac{1}{\pi(\lambda_{N,i}+\lambda_{S,i})}\exp(-\frac{|X_{k,i}|^2}{\lambda_{N,i}+\lambda_{S,i}}) \tag{4}\)

其中 i 是频点索引， λ_N=[λ_N,1⋯λ_N,L]^T 并且 λ_S=[λ_S,1⋯λ_S,L]^T 分别是噪声和语音的方差。这些参数可以通过噪声估计和谱减的方法从训练数据集中获得。然后可以获得第i个频段的似然比 Λ_i ，这样可以获得最终的似然比检验：
\(\Lambda_i=\frac{p(X_{k,i}|H_S)}{p(X_{k,i}|H_N)}\tag{5}\)
\(\log \Lambda=\frac{1}{L}\sum_{i=1}^L \log \Lambda_i,if \log \Lambda \ge \eta,then, H_S,else H_N \tag {6}\)

由于式(5)和(6)中左侧的log总是正数，这一似然比偏向 H_S ，所以减小只有噪声时似然比波动的decision-directed（DD）方法被提出来，DD方法在语音到非语音变换区域容易发生错误。又有基于平滑的方法被提出来。 上述是基于高斯的统计模型，有其它学者提出使用DCT或者KL做为特征的拉普拉斯，伽马分布以及双侧伽马分布可以更好的描述语音和噪声的分布，这在低信噪比时可以获得更好的VAD检测结果。

其他一些基于统计的VAD方法也被提出，RONAO^[3]等学者提出了基于隐马尔可夫模型的VAD方法，而李强^[4]等学者针对基于HMM的 VAD算法对噪声的跟踪性能不佳的问题，对其进行了改进，提出采用Baum-Welch算法对具有不同特性的噪声进行训练，并生成相应噪声模型，建立噪声库的方法。

我们所熟知的WebRTC就使用了基于高斯的统计模型这一方法，并且结合了STE短时能量和ZCC过零率等指标实现。

2.3 机器学习方法

我们还可以直接通过机器学习方法（比如神经网络模型），使用上述的某种或多种特征进行判别来实现VAD。这一方法主要问题在于，目前很多数据集都是通过传统的VAD方法进行标注的，即使人工标注或校验，也很难避免错误标注。如果标注的数据里有不准确的标注的话，那么如何通过机器学习以获得更准确的VAD？而且还有个难点是，实际中强噪声场景下的数据集该如何标注的问题。

3 总结

在本文中，我们首先明确了语音激活检测的基本概念，然后主要探讨了五种进行VAD的特征方法原理和三类判别声音片段为语音还是非语音的方法原理。做语音激活检测这一任务时，我们一定要搞懂VAD底层实现方法的原理，要做到知其然还知其所以然，融会贯通，这样我们才能对自己所使用的技术胸有成竹，知根知底，才能够做到灵活应对。不过在实际工作中，我们通常并不需要自己亲自编写代码去实现每一个算法，AI柠檬博主在这里推荐在GitHub上看到的一个Python接口的 WebRTC中VAD实现开源项目：https://github.com/wiseman/py-webrtcvad ，自己试了一下，还不错，欢迎各位加AI柠檬的语音群一起交流，信息详见AI柠檬博客页面下方。

参考资料 Refference

语音检测(VAD)原理和实例, https://shichaog1.gitbooks.io/hand-book-of-speech-enhancement-and-recognition/content/chapter7.html
关于语音端点检测（Voice Activity Detection，VAD）的一些汇总 https://blog.csdn.net/baienguon/article/details/80539296
RONAO C A, CHO S B. Human activity recognition using smartphone sensors with two-stage continuous hidden Markov models[C]//Proceedings of the 201410th International Conference on Natural Computation. Piscataway, NJ:IEEE, 2014:681-686.
李强, 陈浩, 陈丁当. 基于隐马尔可夫模型的语音激活检测算法[J]. 计算机应用, 2016, 36(11): 3212-3216.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.11.3212.
LI Qiang, CHEN Hao, CHEN Dingdang. Voice activity detection algorithm based on hidden Markov model[J]. Journal of Computer Applications, 2016, 36(11): 3212-3216. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.11.3212.

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