Performance Comparison by Characteristic Parameter of Speaker Identification System using Neural Networks

신경회로망을 이용한 화자식별 시스템의 특징 파라미터에 따른 성능비교

음성인식 기술은 크게 음성인식과 화자인식 기술의 두 가지로 분류된다. 현재는 음성인식 기술이 널리 연구되고 있지만 점차 화자인식 기술의 중요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 화자인식 기술의 한 가지 분류로 임의 화자를 식별하기 위한 화자식별 기술을 연구 대상으로 하고 있으며, 신경회로망을 이용한 화자식별 시스템의 특징 추출 방법을 제시하고 그에 따른 성능을 비교하고 있다. 식별 단계에서 26명의 78개의 음성 샘플을 신경회로망의 역전파 알고리듬을 이용하여 학습하고, 테스트용으로 한 화자의 음성샘플이 사용되어 식별된다. 신경회로망의 입력 변수는 특징 파라미터로 선형예측계수, Mel-주파수 켑스트럼계수와 웨이블릿을 이용한 켑스트럼 계수를 사용하였다. 그 결과로써 화자식별 시스템의 신경회로망 모델2의 입력으로 혼합된 특징 파라미터를 사용한 경우가 다른 파라미터들을 사용한 경우와 비교하여 8.46~21.53%의 차를 가지고 가장 좋은 성능을 나타내었다.