6、语音活动检测与水资源分析技术研究

语音活动检测与水资源分析技术研究

语音活动检测相关技术

在语音处理领域，准确检测和识别音频中的说话者是一项重要任务。为实现这一目标，有多种模型和方法被应用。

联合说话者检测模块

下表展示了不同 ID 的联合说话者检测模块的时间轴模型和说话者轴模型的具体配置：
| ID | 时间轴模型 | 说话者轴模型 |
| — | — | — |
| S4 | BiLSTM(2560,256,192) | Concatenation |
| S5 | BiLSTM(256,160,160) | BLSTM(256,160,160) |
| S6 | Transformer(4,256,256) | Transformer(4,256,256) |
| S7 - S9 | BiLSTM(256,160,160) | Transformer(4,160,160) |

Bi - LSTM 层用于捕捉音频数据中的顺序依赖关系，而 Transformer 层用于建模音频信号不同组件之间的长距离依赖关系和关系。这些层的具体配置，如神经元数量和注意力头数量，会影响模型学习和表示音频数据中潜在模式的能力。

时间轴模型主要提取与音频信号时间结构相关的特征，如节奏和音高；说话者轴模型则专注于识别说话者特定的特征，如声音音色和口音。特征提取后，两个模型的输出会被合并并输入到后续层，进一步处理以捕捉时间和说话者相关特征之间的复杂关系。

混合 CNN - BiLSTM 架构方法

该架构在语音活动检测中表现出色，其具体方法如下：
1. 架构设计 <