Mục đích của bài báo là nghiên cứu các thuật toán phát hiện tiếng nói (VAD) dựa trên biến đổi Wavelet. Các thuộc tính được trích trong miền Wavelet sẽ được đem so sánh với các mức ngưỡng thích nghi hoặc được nhận dạng bởi mạng neural (NN) để thực hiện việc phân loại. Những thuật toán VAD này được đánh giá và so sánh với các phương pháp VAD tiêu chuẩn khác được đề xuất bởi ITU-T và ETSI. Kết quả mô phỏng trên cơ sở dữ liệu TIMIT đã trộn nhiễu cho thấy các phương pháp dùng biến đổi Wavelet đạt hiệu suất phân loại cao hơn các phương pháp khác, đồng thời cho khối lượng tính toán thấp hơn.