Speaker Verification System Using Continuants and Multilayer Perceptrons

지속음 및 다층신경망을 이용한 화자증명 시스템

Among the techniques to protect private information by adopting biometrics, speaker verification is expected to be widely used due to advantages in convenient usage and implementation cost. Speaker verification should achieve a high degree of the reliability in the verification score, the flexibility in speech text usage, and the efficiency in verification system complexity. Continuants have excellent speaker-discriminant power and the modest number of phonemes in the category, and multilayer perceptrons (MLPs) have superior recognition ability and fast operation speed. In consequence, the two provide viable ways for speaker verification system to obtain the above properties. This paper implements a system to which continuants and MLPs are applied, and evaluates the system using a Korean speech database. The results of the experiment prove that continuants and MLPs enable the system to acquire the three properties.

생체정보를 활용하여 개인정보를 보호하는 기술 가운데 화자증명은 다양한 사용편의성과 구현비용 면에서 이점을 갖고 있어 폭넓은 활용이 기대된다. 화자증명은 증명성능의 신뢰성, 음성문장 사용의 유연성, 증명시스템 복잡도의 효율성 면에서 높은 수준을 달성해야 한다. 지속음은 화자 구별력이 뛰어나며 구별되는 종류가 한정적이고, MLP(multilayer perceptron)는 높은 패턴인식률과 신속한 동작성능을 갖고 있어 화자증명 시스템이 이와 같은 특성을 달성하기 위한 유력한 수단을 제공한다. 본 논문에서는 지속음과 MLP를 적용한 시스템을 구현하고 한국어 음성 데이터베이스를 이용하여 이 시스템의 성능을 측정하고 분석한다. 실험의 결과는 지속음이 세 가지 특성에 대해 우수한 효과를 가지며 MLP가 높은 신뢰성과 효율성을 달성하는 데 실질적인 도움이 됨을 확인한다.