Robidas, Simon2013-11-072013-11-0720062006Source: Masters Abstracts International, Volume: 45-02, page: 1007.http://hdl.handle.net/10393/27290http://dx.doi.org/10.20381/ruor-18632La détection d'activité vocale (VAD) s'applique à un signal sonore, qu'il soit en temps réel ou non. Cette technique consiste à differencier entre les segments du signal qui comportent une voix humaine (segment d'activité) de ceux qui n'en ont pas (segment de non activité). Le détecteur d'activité vocale permet, par exemple, à un ordinateur relayant une conversation voix sur IP de réduire son débit durant les périodes de non activité. Ceci permet une économie iuzportante de la largeur de bande requise pour cette activité, tant au niveau de l'usager qu'au niveau du réseau 1. D'autres exemples d'application sont le multimédia en général et la téléphonie cellulaire. Les algorithmes VAIS classiques ont été conçus pour la téléphonie traditionnelle échantillonnée à bande étroite (8 kHz). Cependant, de plus en plus d'applications requièrent maintenant des signaux à bande large (16 kHz), d'où l'utilité de comparer les algorithmes classiques2 et de nouveaux algorithmes conçus pour bande large, soit commerciaux [G722] ou non [NEM01]. Cette thèse démontre et compare l'efficacité de trois algorithmes, soit le VAD faisant partie du codec G729.b, le VAD faisant partie du codec G722.2 et le VAD présenté par [NEM01], lorsqu'ils sont soumis à differents types de bruit. 1Ceci suppose, bien sûr, que tous les utilisateurs du réseau utilisent un détecteur d'activité vocale. 2Lorsque utilisés avec des signaux à bande large.98 p.frEngineering, Electronics and Electrical.Thesis