• 한국음향학회지
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• 제30권6호
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• pp.315-323
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• 2011

본 논문은 maximum a posteriori linear regression (MAPLR) 기반의 고속 화자적응 성능을 개선하기 위하여 사전분포를 추정하는 두 가지 방식을 제안한다. 일반적으로 MAPLR 방식에서 사용되는 변환행렬의 사전분포는 화자독립모델을 구성하는 훈련 화자들로부터 추정되어 모든 화자들에게 동등하게 적용된다. 본 논문에서는 새로운 화자에게 보다 더 적합한 사전분포를 적용하고자 적응 데이터를 이용하여 새로운 화자의 음향특성과 가까운 참조화자 집단을 선택한 후 참조화자 집단으로부터 사전분포를 추정하는 방법을 제안한다. 또한, 블록 대각 형태의 변환행렬의 사전분포를 추정하는 경우 사전분포의 평균행렬과 공분산행렬을 동일한 훈련 화자들로부터 얻어진 두 가지 형태의 변환행렬집단으로부터 각각 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 고립단어 인식실험을 통해 적응 단어의 개수에 따른 단어 인식률을 평가한다. 실험결과, 적응 단어 수가 매우 적을 때 기존의 MAPLR 방식에 비하여 통계적으로 유의미한 성능향상이 얻어짐을 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제19권8호
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• pp.63-67
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• 2000

본 논문에서는 화자인식의 성능향상을 위한 dynamic time warping (DTW) 기반의 문맥 제시형 화자인식에 대해 연구하였다. 화자인식에 있어 중요한 요소인 화자의 특성을 잘 반영할 수 있는 참조패턴을 생성하기 위해 유전자 알고리즘을 적용하였다. 또한, 문맥 종속형과 문맥 독립형 화자인식의 단점을 개선하기 위해 문맥 제시형 화자인식을 수행하였다. Clos set에서 화자식별과 open set에서 화자확인 실험을 하였으며 실험결과 기존 방법의 참조패턴을 이용하였을 경우보다 유전자 알고리즘에 의한 참조패턴이 인식률과 인식속도 면에서 우수함을 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.131-134
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• 1998

본 논문에서는 전자 개인 비서 시스템(PEAS)의 일부인 일정관리 시스템을 화자인식 기술을 적용하여 구현하였다. 본 시스템은 음성을 패스워드로 개인을 확인하여 각 개인의 일정을 관리해 주는 것으로 보안성과 함께 사용자에게 편의성을 제공한다. 사용자 등록을 자유롭게 하였으며 인식에서는 계산 시간 등을 고려하여 DTW 알고리즘에서 얻을 수 있는 경로정보를 이용해 하나의 참조패턴을 구성하도록 하였다. 또한 시간 흐름에 따라 인식율 저하를 방지하기 위해 실험결과에 따라 일정기간 뒤에 자동으로 참조패턴이 갱신되도록 하였다.

• 한국음향학회지
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• 제39권5호
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• pp.461-467
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• 2020

잡음이 많고 여러 사람이 있는 공간에서 음성인식의 성능은 깨끗한 환경보다 저하될 수밖에 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 여러 신호가 섞인 혼합 음성에서 관심 있는 화자의 음성만 추출한다. 중첩된 구간에서도 효과적으로 분리해내기 위해 VoiceFilter 모델을 사용하였으며, VoiceFilter 모델은 여러 화자의 발화로 이루어진 음성과 관심 있는 화자의 발화로만 이루어진 참조 음성이 입력으로 필요하다. 따라서 본 논문에서는 Probabilistic Linear Discriminant Analysis(PLDA) 유사도 점수로 군집화하여 혼합 음성만으로도 참조 음성을 대체해 사용하였다. 군집화로 생성한 음성에서 추출한 화자 특징과 혼합 음성을 VoiceFilter 모델에 넣어 관심 있는 화자의 음성만 분리함으로써 혼합 음성만으로 화자 구분 시스템을 구축하였다. 2명의 화자로 이루어진 전화 상담 데이터로 화자 구분 시스템의 성능을 평가하였으며, 분리 전 상담사(Rx)와 고객(Tx)의 음성 Source to Distortion Ratio(SDR)은 각각 5.22 dB와 -5.22 dB에서 분리 후 각각 11.26 dB와 8.53 dB로 향상된 성능을 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.385-388
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• 1998

DTW를 이용한 음성인식에서는 참조패턴이 인식률에 절대적인 영향을 미치므로 가장 적합한 참조패턴의 생성이 중요한 요인으로 작용한다. 그러므로 인식률 향상을 위해 여러개의 참조패턴을 사용하는 방법이 있다. 그러나 이러한 방법은 게산량의 과다 및 사용 메모리의 증가 등이 단점으로 지적되고 있다. 따라서 본 논문에서는 참조패턴의 수를 줄이면서 높은 인식률을 얻기 위해 유전자 알고리듬을 이용하여 보다 우수한 참조패턴을 생성하여 음성인식에 적용하였다. 본 논문에서는 참조패턴 생성을 위하여 훈련에 참가한 자료를 서로 비교하여 DTW 거리값의 누적값이 최소가 되는 데이터를 선정하는 방법, 유전자 알고리듬을 이용한 방법으로 선정하는 방법으로 나누어 실험을 했고, 그 결과 누적값의 최소값을 이용하였을 경우 98.33%의 인식률을 얻을 수 있었던 반면에 유전자 알고리듬을 사용하였을 경우 100%의 화자종속 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.215-219
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• 2018

다중 화자 대화 속 인물 식별이란 여러 등장인물이 나오는 대본에서 '그녀', '아버지' 등 인물을 지칭하는 명사 또는 명사구가 실제 어떤 인물을 나타내는지 파악하는 문제이다. 대본 자연어 데이터만을 입력으로 하는 대화 속 인물 식별 문제는 드라마 대본에 대해서 데이터가 구축 되었고 이를 기반으로 여러 연구가 진행되었다. 그러나, 사람도 다중 화자 대화의 문장만 보고는 인물을 지칭하는 명사 또는 명사구가 실제 어떤 인물인지 파악하기 어려운 경우가 있다. 이에 본 논문에서는 발화가 되는 시점의 영상 장면 정보를 추가적으로 활용하여 인물 식별의 성능을 높이는 방법을 제시한다. 또한 기존 대화 속 인물 식별 연구들은 미리 정의된 인물을 대상으로 분류하는 형태로 접근해왔다. 이는 학습에 사용되지 않았던 인물이 나오는 임의의 다른 드라마 대본이나 대화 등에 바로 적용될 수 없다. 이에 본 논문에서는 영상 정보는 활용하되, 한번 학습하면 임의의 대본에 적용될 수 있도록 사전 인물 정보를 사용하지 않는 상호참조해결 기반의 인물 식별 방법도 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.91-98
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• 2000

본 논문은 음성을 이용하여 개인의 신원을 확인할 수 있는 화자 검증시스템을 설계, 구현하였다. 특징 파라메터로는 선형 예측 계수나 고속 후리에 변환보다 안정적이고 계산량이 적은 장점이 있는 필터뱅크(filterbank)를 사용했으며 추출된 파라메터들을 LBG 알고리즘을 이용하여 각 개인의 코드북을 작성하였다. 작성된 코드북에 의해 특징 파라메터를 벡터양자화하여 얻어진 코드열로 화자 검증의 참조 패턴 및 입력 패턴을 생성, 이들을 동적시간 정합법을 이용하여 유사도를 측정하여 얻어진 유사도와 임계값을 비교하여 음성 의뢰자(client speaker)인지, 사칭자(impostor)인지 결정하는 화자 검증기를 설계, 구현하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.9-14
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• 2003

기존의 성도 정규화 방법은 화자 간 정규화의 정확성을 개선하기 위한 매우 좋은 방법이다. 본 논문에서는 피치 변경 발성에 기반을 둔 새로운 화자 내 warping 인수 추정 방법을 제안한다. 화자 내 피치 변경 발성은 성문과 성도에 의해 발생되는 음성의 음향학적 차이 때문에 음성의 특징 공간 분포는 다르게 나타날 것이다. 발성의 변동은 frequency 성분과 amplitude 성분의 두가지 유형이 있다. 성도 정규화는 화자 간 정규화 방법들 중에서 주파수 정규화 방법이다. 여기에서는 화자 내 정규화를 위하여 진폭 변동을 정규화하는 방법을 제안한다. 참조 피치와 입력 피치의 역비례 계산에 의해서 진폭 warping 인수를 결정하는 것이 가능하다. 성능 평가를 위한 인식 실험 결과 숫자와 단어 인식에서 0.4%∼2.3% 정도의 인식 오류가 감소되었다.

• 한국음향학회지
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• 제33권1호
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• pp.68-74
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• 2014

이전 연구에서 퍼지 C-Means의 중심 데이터로 이루어진 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법을 제안하였다. 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법은 사용하는 참조 집합의 크기에 따라 화자 식별 성능에 영향을 받는다. 그러나 인식 시점에서 최적의 파라미터를 찾기는 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 화자 식별을 위한 다수 투표 방식에 기반을 둔 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법을 제안한다. 다수 투표 기반의 제안한 방법은 여러 종류의 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법으로 입력 음성을 분류한다. 본 연구에서 제안한 방법을 CMN(Cepstral Mean Normalization), MVN(Mean and Variance Normalization), HEQ(Histogram Equalization)와 같은 기존의 특징 정규화 방법 및 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법과 비교한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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• pp.378-382
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• 1994

HMM 세그멘테이션을 이용하여 LVQ 알고리즘에 적용시킨 하이브리드 음성인식에 관한 연구이다. LVQ 학습알고리즘은 정적 패턴 분리를 위한 참조벡터 즉, 고정차원인 벡터들을 생성하는데 유리하다. 하이브리드 알고리즘은 정적패턴 인식에 사용 되어지는 LVQ 알고리즘에 HMM 세그멘테이션을 접목시켜 입력패턴을 정규화된 의미있는 값으로서 바꾸어 사용하는데 있다. 한국어 음절중 8개 모음 아, 이, 우, 에, 오, 애, 어, 으를 추출하여 인식실험을 하였다. 인식률은 화자종속일 경우 코드북수 256개를 기준으로 LVQ1, LVQ2, LVQ3, OLVQ1 알고리즘순으로 91.7%, 91.8%, 91.1%의 인식률을 구했고 화자 독립의 경우는 83.4%, 83.9%, 86.8%, 85.3%의 인식률을 구했다.