GMM 기반 실시간 문맥독립화자식별시스템의 성능향상을 위한 프레임선택 및 가중치를 이용한 Hybrid 방법

Hybrid Method using Frame Selection and Weighting Model Rank to improve Performance of Real-time Text-Independent Speaker Recognition System based on GMM

본 논문에서는 GMM(Gaussian Mixture Model)에 기반한 실시간문맥독립화자식별시스템[1][2]의 성능향상을 위하여 프레임선택(Frame Selection)방법과 프레임가중치(Weighting Model Rank)방법을 혼합한 hybrid방법을 제안한다. 본 시스템에서는 GMM의 파라미터를 최적화하기 위하여 MLE(Maximum likelihood estimation)방법과 인식 알고리즘으로 ML(Maximum Likelihood)을 기본적으로 사용하였다. 제안한 hybrid 방법은 두 단계로 이루어진다. 첫째, 화자모델과 테스트 데이터를 이용하여 프레임단위로 유사도를 계산하고, 가장 큰 유사도 값과 두 번째로 큰 유사도 값의 차를 계산한 후, 차가 문턱치보다 큰 프레임만을 선택한다 두 번째로, 선택되어진 프레임에서 계산되어진 유사도 값 대신에 가중치 값을 사용하여 전체 스코어를 계산한다. 특징 파라미터로서는 켑스트럼과 회귀계수를 사용하였으며, 학습과 테스트를 위한 데이터베이스는 채집기간이 다른 여러 데이터베이스들로 구성되어 있으며, 실험을 위한 데이터는 임의의 단어를 선택하여 사용하였다. 화자인식실험은 기본 시스템에 프레임선택방법, 프레임가중치방법, 제안한 Hybrid방법을 각각 적용하여 실험하였다. 실험결과, 프레임선택방법에 비해 평균 4%, 프레임가중치방법에 비해 평균 1%의 인식률 향상을 보여, 본 논문에서 적용한 hybrid방법의 유효성을 확인하였다.

In this paper, we propose a hybrid method which is mixed with frame selection and weighting model rank method, based on GMM(gaussian mixture model), for real-time text-independent speaker recognition system. In the system, maximum likelihood estimation was used for GMM parameter optimization, and maximum likelihood was used for recognition basically Proposed hybrid method has two steps. First, likelihood score was calculated with speaker models and test data at frame level, and the difference is calculated between the biggest likelihood value and second. And then, the frame is selected if the difference is bigger than threshold. The second, instead of calculated likelihood, weighting value is used for calculating total score at each selected frame. Cepstrum coefficient and regressive coefficient were used as feature parameters, and the database for test and training consists of several data which are collected at different time, and data for experience are selected randomly In experiments, we applied each method to baseline system, and tested. In speaker recognition experiments, proposed hybrid method has an average of 4% higher recognition accuracy than frame selection method and 1% higher than W method, implying the effectiveness of it.