분할
음성과 기타 사운드 감지 및 분리
음성과 기타 사운드를 감지하고 시작 시간과 종료 시간을 찾습니다. 스트리밍 응용 분야의 경우, 음성 활동 감지기(VAD)를 사용해서 지정된 프레임에 음성이 존재할 확률을 출력할 수 있습니다. speech2text를 사용하여 음성 신호에 대한 시간 정렬된 단어 레이블을 만들 수도 있습니다.
앱
| 신호 레이블 지정기 | 관심 있는 신호 특성, 신호 영역 및 신호 지점에 레이블 지정하기 |
객체
voiceActivityDetector | Detect presence of speech in audio signal |
함수
enhanceSpeech | Enhance speech signal (R2024a 이후) |
separateSpeakers | Separate signal by speakers (R2023b 이후) |
detectspeechnn | Detect boundaries of speech in audio signal using AI (R2023a 이후) |
detectSpeech | Detect boundaries of speech in audio signal |
classifySound | Classify sounds in audio signal |
identifyLanguage | Identify languages in speech signals (R2024b 이후) |
블록
| Voice Activity Detector | Detect presence of speech in audio signal |
도움말 항목
- Voice Activity Detection in Audio Toolbox
Compare VAD implementations provided by Audio Toolbox™.
- Speaker Diarization Using Pretrained AI Models
Use the
speakerEmbeddingsfunction to extract compact speaker representations and perform speaker diarization. (R2024b 이후)
추천 예제
Voice Activity Detection in Noise Using Deep Learning
Perform batch and streaming voice activity detection (VAD) in a low SNR environment using a pretrained deep learning model.
Train Voice Activity Detection in Noise Model Using Deep Learning
Train a BiLSTM network to perform voice activity detection (VAD) in a low SNR environment.
