이동통신에서 배경잡음이 존재하는 실제환경에서 음성신호처리의 가장 중요한 이슈중의 하는 강인한 음성검출기를 설계하는 것이다. 가장 대표적인 음성검출기인 통계모댈을 기반으로 하는 방법은 일반적으로 Discrete Fourier Transform(DFT) 영역에서 가우시안(Gaussian) 가정을 기반으로 하고 있으나, 이것은 실제와 다르다. 본 논문에서는 다중통계모델에 기반한 음성검출기를 제안한다. 먼저, 기존의 가우시안 이외에 복소 라플라시안(Laplacian), 감마(Gamma) probability function(pdfs)를 고안하여 통계적 분석을 이용한다. Goodness-Of-Fit(GOF) 평가방법을 이용하여, 다양한 배경잡음 환경하에서 오염된 음성신호의 DFT 스펙트럼의 통계적 특성을 분석하고, 이를 기반으로 주어진 통계모델에 대하여 Likelihood Ratio Test(LRT)를 설계하였다.