Wykrywanie aktywności głosowej (VAD) występuje w przetwarzaniu mowy komputerów lub innych systemów zautomatyzowanych lub dźwiękowych. Jest to po prostu metoda obliczeniowa, która pozwala komputerom odróżnić ludzką mowę od hałasu lub ciszy w tle. Odtworzenie łatwości rozpoznawania mowy przez mózg jest niemałym wyczynem komputera. VAD wyzwala się w obecności mowy, aby współpracować z innymi aplikacjami, takimi jak kodowanie i rozpoznawanie mowy. Procesy te współpracują ze sobą, pomagając w zastosowaniach cyfrowych i rzeczywistych oraz ułatwiają płynną interakcję między zautomatyzowanymi systemami a osobami, które na nich polegają.
Elektroniczna reprodukcja dźwięku notorycznie nie jest w stanie odróżnić tego, co faktycznie wytwarza dźwięk. Technologia często interpretuje dane wejściowe z wielu źródeł jako jeden nieuporządkowany sygnał. Wykrywanie aktywności głosowej, czyli wykrywanie mowy, przynosi korzyści wielu aplikacjom, w tym przetwarzaniu sygnałów audio i telekomunikacyjnych. Opierając się na cyfrowej transmisji i przechowywaniu danych dźwiękowych, VAD koduje i analizuje sygnały mowy z inteligentnym przetwarzaniem. Został zaprojektowany do rozpoznawania złożonych długości fal sygnałów głosowych i dyskretnych słów, co ludzki mózg z łatwością wykonuje w swoim ojczystym języku, a znacznie trudniej w językach nabytych.
Wraz z pojawieniem się telekomunikacji cyfrowej optymalizacja przepustowości stała się przedmiotem troski wielu branż. Wykrywanie aktywności głosowej zmniejsza błędną sygnalizację, aby zmniejszyć marnotrawstwo przepustowości poprzez bardziej selektywną transmisję zdarzeń dźwiękowych. Mowa tworzy niechlujną amplitudę, którą muszą przebierać procesory, aby zoptymalizować zasoby telekomunikacyjne. Jest to konieczne, aby procesory lepiej wykorzystywały przepustowość, która w innym przypadku mogłaby zostać zmarnowana na hałas. Takie praktyki znacznie poprawiają efektywność sieci telekomunikacyjnej, gdy są mnożone w czasami ogromnych wymaganiach sieciowych związanych z szybką komunikacją cyfrową.
Technologia rozpoznawania mowy nie tylko pomaga w komunikacji, ale jest również przydatna w przypadku cyfrowych aparatów słuchowych. Techniki redukcji szumów, takie jak minimalizacja przycinania front-end, przyniosły korzyści aplikacjom w niezliczonych kontekstach. Inne obejmują usługi komunikacji mobilnej i transmisję mowy w czasie rzeczywistym przez Internet z wykorzystaniem protokołu VoIP. Telefonia opiera się na wykrywaniu aktywności głosowej w celu uzyskania większej przejrzystości i wydajności cyfrowej transmisji sygnału. Zapewnia również ulepszenia mowy w hałaśliwym otoczeniu.