주변 잡음 환경에 강한 화자인식 알고리즘 연구

A study on the robust speaker recognition algorithm in noise surroundings

대부분의 화자인식 시스템은 음성 분석을 통해 화자의 특징을 음향 파라미터 형태로 추출하여 화자의 표준패턴을 만든 후, 입력된 미지의 음성패턴과의 차이를 계산하여 허용 여부를 최종적으로 판단한다. 화자인식에 사용하는 파라미터는 화자의 특징을 충분히 표현함과 더불어 발성 시마다 변동이 작은 것이 바람직하다. 따라서 본 논문에서도 이를 위해서 다음과 같이 제안하였다. 벡터 양자화모델에 비잡음 환경에 강한 스펙트럼 특징과 잡음 환경에 강한 운율정보를 화자인식 시스템에 이용할 것을 제안하였다. 훈련과정에서 코드북 형성시 실제 데이터를 스펙트럼 특징과 운을 특징을 조합하여 원하는 모델 수만큼 만들었다. 인식과정에서는 입력된 테스트패턴을 각 모델간에 거리 측도로 비교하여 가부를 결정하였다. 실험결과 스펙트럼 특징과 운을 특징을 각각 이용할 경우 보다 좋은 인식율을 얻었으며, 특히 잡음 환경에서 안정된 인식율을 확보하므로 상용화의 가능성을 한층 높였다.

In the most of speaker recognition system, speaker's characteristics is extracted from acoustic parameter by speech analysis and we make speaker's reference pattern. Parameters used in speaker recognition system are desirable expressing speaker's characteristics fully and being a few difference whenever it is spoken. Therefore we su99est following to solve this problem. This paper is proposed to use strong spectrum characteristic in non-noise circumstance and prosodic information in noise circumstance. In a stage of making code book, we make the number of data we need to combine spectrum characteristic and Prosodic information. We decide acceptance or rejection comparing test pattern and each model distance. As a result, we obtained more improved recognition rate than we use spectrum and prosodic information especially we obtained stational recognition rate in noise circumstance.