Efficient Speaker Verification in Noise Environment with Noise-added Speaker Model Composition

잡음 첨가된 화자 모델 구성에 의한 잡음 환경의 효과적인 화자확인

본 논문에서는 다수의 화자 모델을 구성함으로써 잡음에 강인한 화자확인 방법을 제안한다. Non-stationary한 잡음을 가진 입력음성의 SNR을 측정하는 것은 어렵기 때문에, 각 화자에 대해 잡음이 없을 때의 화자모델에 여러 SNR에 대한 잡음 모델을 결합시킴으로써 여러 개의 잡음 첨가된 화자 모델을 구성한다. 그리고, 화자확인에서는 이렇게 구한 각 모델에 대한 입력 음성의 likelihood를 구해 그 중 가장 큰 likelihood만을 선택한다. 이 값을 이용하여 화자확인을 수행한다. 실험 결과, 제안한 방법은 입력음성의 SNR을 모르는 잡음환경에서 일반적으로 하나의 모델을 사용하는 것보다 훨씬 좋은 성능을 보였다.