본 논문에서는 실감 원격 영상회의를 위한 시선 맞춤 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 적외선 구조광을 사용하는 Kinect 깊이 카메라를 이용해서 색상 영상과 깊이 영상을 획득하고, 깊이 영상을 이용해서 사용자를 배경으로부터 분리한다. 깊이 카메라로부터 획득한 가공되지 않은 깊이 영상은 다양한 형태의 잡음을 가지고 있기 때문에, 첫번째 전처리 과정으로 결합형 양방향 필터를 사용해서 잡음을 제거한다. 그 다음, 깊이값의 불연속성에 적응적인 저역 필터를 적용한다. 색상 영상과 전처리 과정을 거친 깊이 영상을 이용해서 우리는 가상시점에서의 화자를 3차원 모델로 복원한다. 전체 시스템은 GPU 기반의 병렬 프로그래밍을 통해 실시간 처리가 가능하도록 했다. 최종적으로, 우리는 시선이 조정된 원격의 화자 영상을 얻을 수 있게 된다. 실험 결과를 통해 제안하는 시스템이 자연스러운 화자간 시선 맞춤을 실시간으로 가능하게 하는 것을 확인했다.
단일 생체인식 시스템의 인식률을 높이는 것은 생체인식 방법마다 취약점이 있기 때문에 그 한계가 있기 마련이다. 얼굴 인식의 경우 조명과 같은 환경적 요인으로 인식률이 저하될 수 있으며, 화자 확인의 경우도 잡음과 같은 환경적 요인으로 인식률이 크게 저하될 수 있다. 따라서 두 가지 이상의 생체특징을 결합하여 다중 생체인식 시스템을 구현함으로써 그 취약점을 보완하는 추세에 있다. 본 논문에서는 얼굴 인식과 화자 확인 시스템을 결합하여 다중 생체인식 시스템을 구현하였고, 일반적인 가중치합 알고리즘에 환경 변수를 적용하여 기존의 다중 생체 인식 시스템보다 인식률을 향상시켰다. 본 시스템은 비밀키 기반의 애플릿으로 구현되어 있으므로 웹 상의 사용자 인증을 필요로 하는 응용에 활용될 수 있다.
최근 스마트폰 및 게임, 로봇, 어플리케이션 등 다양한 분야에서 음성 기반 채팅 시스템이 활용되고 있다. 하지만 그 성능은 아직 만족스럽지 못하다. 본 논문은 다양한 시스템 발화를 위해 문장의 내용어, 카테고리, 발화시간, 화자 정보 등을 이용하여 직전 발화와 현재 발화를 비교한다. 동일한 발화일 경우 해당 카테고리 내 다른 문장을 발화하여 발화의 다양성을 확보하고, 적용 카테고리가 아닐 경우 댓구를 이용하여 대화를 다른 주제로 유도한다. 실험 결과 중복 발화에 대해 다양한 응답을 확인 할 수 있었다.
원격지간 화상회의 시스템에서 화자의 위치에 따른 카메라 제어를 위해서는 마이크로폰 배렬(Microphone Array)로 수음한 음성신호에 대해 각 마이크로폰간의 빠른 지연시간 추정이 요구된다. 본 연구에서는 음원위치 추정을 위한 지연시간(Time delay) 계산을 위해 AMDF(Average Magnitude Difference Function)를 적용하여 연산시간을 단축시키는데 목적을 두고 있다. 기본의 상호상관함수 (Cross-correlation )알고리즘 과 본 연구에서 적용한 AMDF 알고리즘을 비교하기 위해 SNR 10dB 와 20dB 인 200Hz, 500Hz, 1kHz, 2kHz의 정현파 합성신호와 단음절 음성신호에 대해 시뮬레이션을 행하였다. 시뮬레이션 결과 AMDF 알고리즘의 정확한 지연시간 추정을 확인하였다.
본 논문에서는 IPTV 환경의 원격 영상회의에서 화자 간의 자연스러운 시선 맞춤(eye contact)을 위한 깊이영상의 후처리 필터링 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 깊이탐색 기술과 영상합성 기술을 사용해서 화자의 정면시점 영상을 합성한다. 하지만, 깊이영상을 탐색하는 과정에서 객체의 경계 불일치, 시간적 상관도 저하 등의 문제가 발생하기 때문에 이를 해결하기 위해 시간축으로 확장된 결합형 양방향 필터(joint bilateral filter)를 제안한다. 실험 결과를 통해, 제안하는 깊이영상의 후처리 필터링 기술이 정면시점 합성영상의 화질을 향상시켰고, 원격의 화자와 시선 맞춤이 기능한 것을 확인했다.
본 논문에서는 범용 디지털 신호처리기를 이용한 잡음환경에 강인한 실시간 화자 독립 음성인식 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 TI사의 범용 부동소수점 디지털 신호처리기인 TMS320C32를 이용하였고, 실시간 음성 입력을 위한 음성 CODEC과 외부 인터페이스를 확장하여 인식결과를 출력하도록 구성하였다. 실시간 음성 인식기에 사용한 음성특징 파라메터는 일반적으로 사용되어 지는 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient)대신 독립성분분석을 통해 MFCC의 특징 공간을 변화시킨 파라메터를 사용하여 외부잡음 환경에 강인한 특성을 지니도록 하였다. 두 가지 특징 파라메터에 대해 잡음 환경에서의 인식실험 결과, 독립성분 분석에 의한 특징 파라메터의 인식 성능이 MFCC보다 우수함을 확인 할 수 있었다.
음성인식 서비스는 청각장애인에게 화자의 음성을 텍스트로 변환하여 시각화함으로써 의사소통의 보조적인 수단으로 사용되고 있다. 하지만 강의실 및 회의실과 같은 개방된 환경에서는 다수의 청각장애인에게 음성인식 서비스를 제공하기 힘들다. 이를 위해 주변 환경에 따라 음성 인식 서비스를 효율적으로 제공하기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 화자의 음성을 인식하여 변환된 텍스트를 다수의 청각장애인에게 메시지로 전달하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 다수의 사용자에게 동시에 메시지를 전달하기 위해 MQTT 프로토콜을 사용한다. MQTT 프로토콜의 QoS level 설정에 따른 제안 시스템의 서비스 지연을 확인하기 위해 종단 간 지연을 측정하였다. 측정 결과 가장 신뢰성이 높은 QoS level 2와 0간의 지연이 111ms로 대화 인식에 큰 영향을 끼치지 않음을 확인하였다.
General speaker verification systems improve their recognition performances by normalizing log likelihood ratio, using a speaker model and its background speaker model that are required to be verified. So these systems rely heavily on the availability of much speaker independent databases for background speaker model design. This constraint, however, may be a burden in practical and portable devices such as palm-top computers or wireless handsets which place a premium on computations and memory. In this paper, new approach for the GMM-based background model design used in portable speaker verification system is presented when the enrollment data is available. This approach is to modify three parameters of GMM speaker model such as mixture weights, means and covariances along with reduced mixture order. According to the experiment on a 20 speaker population from YOHO database, we found that this method had a promise of effective use in a portable speaker verification system.
현재 가장 많이 사용되는 비밀번호 도어락 시스템은 외부 노출의 가능성 때문에 범죄의 위험성이 크다. 이러한 방식을 보완하기 위하여 안면 인식과 음성 인식 두 가지 기술을 결합하여 보안성을 높이는 기술을 구현하였다. 이에 본 논문은 아두이노를 사용하여 사람을 확인하고 인증하는 모듈인 보이저 모듈, 음성인식과 화자인식을 지원하는 아두이노와 그의 음성인식 모듈 Easy VR을 제시한다. 두 가지 기술의 결합으로 보안성을 높여 강력 범죄를 예방한다.
원거리 발성은 화자 인증 시스템의 성능을 하락시키는 주요 요인으로 알려져 있다. 본 논문에서는 교사 학생 학습을 이용하여 원거리 발성에 의한 화자 인증 시스템의 성능 하락을 보상하는 기법을 제안한다. 교사 학생 학습은 미리 학습된 교사 심층신경망의 출력과 학생 신경망의 출력이 같아지도록 학생 신경망을 학습하는 기법이다. 여기서 교사 신경망에는 근거리 발성을, 학생 신경망에는 원거리 발성을 입력한 뒤, 두 신경망의 출력을 동일하게 만드는 과정을 통해 원거리 발성을 보상할 수 있을 것이라고 기대하였다. 하지만 원거리 발성을 보상하는 과정에서, 근거리 발성에 대한 인식률이 저하되는 현상을 실험적으로 발견하였다. 위와 같은 현상을 예방하기 위해 본 논문에서는 교사 심층신경망을 학생 심층신경망의 초깃값으로 사용하는 기법과 학생 심층신경망을 근거리 발성에 대해서도 학습하는 기법을 제안하였다. 모든 실험은 원 음성을 입력 받는 심층신경망을 활용해 수행하였다. 동일한 발성을 각각 4 채널로 근거리와 원거리에서 자체적으로 수집한 문장 종속 데이터셋을 활용하였다. 동일 오류율을 기준으로 근거리 / 원거리 발성에 대한 화자 인증 성능을 평가한 결과 교사 학생 학습을 사용하지 않을 경우 2.55 % / 2.8 %, 기존의 교사 학생 학습을 사용할 경우 9.75 % / 1.8 %, 제안한 기법들을 적용한 경우 2.5 % / 2.7 %의 오류율을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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