语音活动性检测（Voice Activity Dection, VAD）常作为语音识别系统的前端模块过滤非语音段，为后续增强模块提供语音/非语音判据，从而更好的掌握背景噪声特性，进而提升降噪量，保证识别性能，且能降低整个系统的功耗。连接主义时间分类（Connectionist Temporal Classification, CTC）是语音识别领域的经典技术，它解决了标签与语音的自动对齐问题，不需人工费时费力的对音频标注语音基元位置。实际上，采用CTC技术路径的语音识别系统可径直使用声学模型部分做VAD判断[1-3]，且能获得极高的帧级准确率，不再需要额外计算传统的VAD特征，甚或为VAD专门训练一个神经网络，省去对应的算量（也即功耗）和内存开销。
传统VAD常以一个或多个特征组合使用，各特征与各自的阈值（常通过预研仿真的方式确定）比较大小，再佐以一组逻辑关系判断，最终确定当前帧是否为语音，更复杂的还可以将固定阈值改为滑动阈值。特征常是手工设计的，具备较为明确的物理或信号意义。比如在时域计算的过零率在一定程度上可反映信号的频率成分，能量可反映信号振幅情况；再比如在频域计算的幅谱差异，可反映信号在时间维度上前后两帧的幅值变化程度，而单帧幅谱或功率谱的谱平坦度可反映信号谱线的平整程度，如果峰峰谷谷数目较多且很尖锐，则此特征值偏低。在频域计算的特征还可灵活地选择特定频段计算或对不同频点加权，以此实现仅考虑某频段或对不同频段分配不同关注程度的目的。
传统VAD方法所用的特征虽然具备一定的可解释性，但并不一定具备对语音的特异性检出能力。例如，语音信号具备波纹特征，会使得频域特征——平坦度较低，但反过来并不一定成立，因为平坦度较低的不一定就是语音信号，鸣笛等信号用Audition观察具备清晰明亮的平行于时间维的横向谱线，也会使得此特征值很小。除此之外，传统方法还有一个普遍存在的问题是抗噪性差，一旦背景噪声过强，特征遭受污染，则极难在摒除非语音段和不伤语音之间谋求平衡。语音识别系统常在低虚警和低漏检之间偏向后者，因为只有当语音无缺损才谈得上降噪和被识别，一旦缺损导致没有进入后续模块，则再怎么补救都无济于事。而一旦VAD的阈值被调节成了低漏检的状态，则会非常灵敏，稍有风吹草动都有可能被激活，其控制系统开启，进而降低系统功耗的目的也就形同虚设了。
为弥补传统VAD的缺陷，增强其语音帧检测能力及抗噪能力，可设计专用于VAD的神经网络。网络可以是CNN的，也可是RNN的。具体实现形式不重要，重点在于此类神经网络的训练也依赖于大量标注数据，而人工标注语音端点本身就是一项费时费力的任务，决定了可供训练的数据量不足，且标注精度堪忧。何况基于神经网络的VAD常需要较大的参量及算量，是否具备足够的性价比也是一个问题。
CTC是输入为音频或图像序列，输出标签的学习任务中实现标签与序列自动对准的方法，使用CTC损失训练的模型不要求输出标签与输入对准，省去了高成本的人工标注，极大地简化了学习任务，也扩大了可学习的数据范围，使得深度网络有充足的数据可供学习。CTC损失被定义为各可能路径的概率和的对数再复数，因此最小化CTC损失等价于最大化所有路径概率和，而能做到输出标签和输入序列严格对准的“最理想”路径自然也在这所有路径之中，因此CTC损失训练处的模型最终具备将标签自动和序列对准的能力。
在语音识别任务中，由CTC损失训练出的神经网络的输出，可视为对所建模语音基元的分类器，也即语音识别系统的声学模型。中文语音识别的建模基元可以是音节（声母+韵母，若考虑音调则建模基元更为丰富），英文语音基元可以是音素或径直是英文字母本身。分类数即有效音节/音素数+1,1即是Blank标签。Blank标签较为特殊，可简单理解为区别于语音基元之外的一切背景。网络输出裸分求softmax后，可使各类别概率和为1。
因此，举个例子，若手上已有一个使用CTC损失训练出的中文语音识别的声学模型，可产生帧级别的blank+中文音节的分类得分，则提取出blank标签的概率得分即可做VAD，当其概率小于某阈值（比如0.99）时，则可认为模型对当前帧的判断倾向于当前帧是非语音帧，当然具体是别的什么音节需要看在哪个音节上得分最高。
基于CTC的VAD判断精度是帧级别的，这意味着：
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甚至可检出字与字之间的停顿；
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针对具有快时变特性的背景噪声，后续降噪模块能“见缝插针”地识别非语音帧，及时追踪更新背景噪声的变化，从而保证降噪量；
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CTC-VAD打出的语音端点，可为其他NN-VAD提供大量精确标注的高质量语音数据，为NN-VAD的高性能、小型化提供强力支持。
为增强此声学模型的抗噪性能，在生成训练数据时就需要对语音加噪，加噪信噪比及背景噪声的选择都随机，同时也可将纯背景噪声或纯音乐数据加入，辅以全blank标签作为训练目标。
然而，CTC-VAD也并非没有局限性，CTC的训练所选定的语音基元与语言是绑定的，因此基于此的VAD也必然受限于此特定语言，仅针对此语言下的语音具备VAD能力，并不具备对其他语言的外推性，为此只能训练跨语种的声学模型，增强通用语音基元对人类语言语音的检出能力。
参考文献：
[1] Lengerich, Chris, and Awni Hannun. “An end-to-end architecture for keyword spotting and voice activity dectection.” arXiv preprint arXiv:1611.09405 (2016).
[2] Yoshimura, Takenori, et al. “End-to-end automatic speech recognition integrated with CTC-based voice activity detection.” ICASSP 2020-2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2020.
[3] Jung, Myunghun, et al. “Multi-task network for noise-robust keyword spotting and speaker verification using CTC-based soft VAD and global query attention.” arXiv preprint arXiv:2005.03867 (2020).
