• 한국음향학회지
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• 제28권3호
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• pp.279-284
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• 2009

화자검증은 발성화자가 제시화자 (claimed speaker)인지 아닌지를 구별하는 것이다. 기존의 화자검증 시스템인 GMM-UBM 방식의 화자검증 시스템은 무잡음 환경에서는 높은 검증성능을 보이지만, 잡음환경에서는 성능이 급격히 떨어지는 단점이 있다. 이런 단점을 극복하기 위해 멀티밴드를 이용한 방법인 특징벡터 재결합방법이 제안되었지만, 특징벡터 재결합방법은 전체 서브밴드 특징벡터들을 사용하여 유사도를 계산하는 단점이 있다. 이런 단점을 극복하기 위해 기 발표된 이전 논문에서 각 서브밴드 유사도를 독립적으로 계산하는 변형된 특징벡터 재결합방법을 제안하였고, 본 논문에서는 변형된 특징벡터 재결합방법과 각 서브밴드들의 신뢰도를 나타내는 신호 대 잡음비를 이용한 가중치를 이용하여 잡음환경에서 기존의 특징벡터 재결합방법에 비해 에러를 28% 감소시켰다.

• 한국음향학회지
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• 제22권2호
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• pp.121-128
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• 2003

원거리 회의 시스템이나 차량 내 핸즈프리 통화에서 이용되는 음향 반향제거 시스템은 근단화자의 통화 상태에 대한 정보제공을 위해 동시통화검출기 (DTD: Double Talk Detector)를 포함한다. 이러한 동시 통화검출기는 주변 음향환경에 민감하게 작용하여 근단화자의 통화상태에 대해 잘못된 정보를 제공하기도 하는데, 본 논문에서는 이러한 기존의 문제점을 해결하여 보다 신뢰성 있는 음향 반향제어 시스템을 구축할 수 있는 새로운 동시통화 검출 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 음향 반향 제거 시스템은 지연없는 (Delayless) 서브밴드 적응 필터를 이용한 음향반향 제거기와 협대역 동시통화 검출기로 구성된다. 지연없는 서브밴드 적응음향 반향 알고리즘은 적은 계산량과 높은 수렴속도를 가지며 기존의 서브밴드(Subband) 적응음향 반향 제거기에서 문제가 되었던 지연 문제를 해결하는 등 음향 반향 제거 성능이 뛰어난 것으로 알려져 있다. 한편 본 논문에서 제안된 협대역 동시통화 검출기는 협대역 서브밴드 내에서 동시통화 검출 동작을 수행함으로서 다운 샘플링 (down-sampling)으로 인한 계산량 감소와 최저 주파수 서브밴드 대역의 저주파 신호 특성으로 인해 보다 신뢰성 있는 통화상태 정보를 제공할 수 있는 장점을 가진다. 본 연구에서 제안된 협대역 동시통화 검출 알고리즘의 성능은 광대역 동시통화 검출 알고리즘과 다양한 비교 시뮬레이션을 통해 그 성능을 입증하도록 한다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2007년도 한국음성과학회 공동학술대회 발표논문집
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• pp.127-130
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• 2007

The conventional feature recombination technique is very effective in the band-limited noise condition, but in broad-band noise condition, the conventional feature recombination technique does not produce notable performance improvement compared with the full-band system. To cope with this drawback, we introduce a new technique of sub-band likelihood computation in the feature recombination, and propose a new feature recombination method by using this sub-band likelihood computation. Furthermore, the reliable sub-band selection based on the signal-to-noise ratio is used to improve the performance of this proposed feature recombination. Experimental results shows that the average error reduction rate in various noise condition is more than 27% compared with the conventional full-band speaker identification system.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.213-216
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• 2002

본 논문은 원거리 회의 시스템이나 차량 내 핸즈프리 통화 시 필연적으로 발생하는 음향 반향을 제거하기 위해 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 음향반향 제거 시스템은 Delayless 서브밴드 음향반향 제거기와 협대역 동시통화 검출기로 구성된다. Delayless Subband 적응 음향 반향 제거기는 적은 계산 량과 높은 수렴속도로 음향 반향 제거 성능이 뛰어난 것으로 알려져 있으며 본 논문은 이를 이용해 안정적인 음향 반향 제거를 위해서 협대역 Subband 내에서 동시통화 검출기를 구현한다. 기존의 광대역 동시 통화 검출기에 비해 본 논문에서 제안된 협대역 동시통화 검출기는 저주파 Subband 대역에서만 동시통화 검출을 수행하여 down-sampling으로 인한 계산 량 감소와 저주파 특성을 가지는 Subband 대역의 신호 특성으로 인한 신뢰성 있는 통화 상태 정보를 제공함으로서 전체적인 음향반향제어 시스템의 성능을 향상시킬 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안된 음향반향 제어 시스템의 성능은 다양한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 입증하도록 한다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제63호
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• pp.125-137
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• 2007

Recently, many techniques have been proposed to improve the noise robustness for speaker verification. In this paper, we consider the feature recombination technique in multi-band approach. In the conventional feature recombination for speaker verification, to compute the likelihoods of speaker models or universal background model, whole feature components are used. This computation method is not effective in a view point of multi-band approach. To deal with non-effectiveness of the conventional feature recombination technique, we introduce a subband likelihood computation, and propose a modified feature recombination using subband likelihoods. In decision step of speaker verification system in noise environments, a few very low likelihood scores of a speaker model or universal background model cause speaker verification system to make wrong decision. To overcome this problem, a reliable feature selection method is proposed. The low likelihood scores of unreliable feature are substituted by likelihood scores of the adaptive noise model. In here, this adaptive noise model is estimated by maximum a posteriori adaptation technique using noise features directly obtained from noisy test speech. The proposed method using subband-based reliable feature selection obtains better performance than conventional feature recombination system. The error reduction rate is more than 31 % compared with the feature recombination-based speaker verification system.