여기 서 , 음성 활동 검출 은 음성 활동 검출 ( Voice Activity detection , VAD ) 알고리즘 을 이용 하 여 음성 과 소음 의 부동 한 특성 에 대하 여 음성 과 소음 판단 을 진행 하 고 , 연속 샘플링 을 통하 여 획득 한 데이터 신호 중 에서 검출 한 음성 신호 구역 과 소음 신호 구역 을 획득 하 며 , 음성 신호 구역 의 MFCC 성학 특징 으로 가우스 혼합 모형 ( Gaussian Mixture Model 모형 , GMM 모형 으로 약칭 ) 의 파라미터 그룹 을 추정 한다 . 구체 적 으로 , 음성 활동 검출 알고리즘 으로 짧 은 시간 내 의 에너지 , 짧 은 시간 내 의 제로 크로싱 율 , 짧 은 시간 내 의 자아 관련 등 과 같 은 음성 특징 파라미터 를 이용 하 여 , 뮤 트 신호 와 비 음성 신호 를 제거 하 여 , 비 뮤 트 신호 를 보유 하 여 가우스 혼합 모형 의 파라미터 를 추정 한다 . 본 실시 예 에 있 어서 , MFCC 성학 특징 의 0 차원 , 1 차원 , 2 차원 양 으로 가우스 혼합 모형 의 파라미터 를 추정 한다 .