• 제목/요약/키워드: 화자 검출

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거리 카메라를 이용한 얼굴 검출 기반 실시간 시선 보정 방법 (Face Detection based Real-time Eye Gaze Correction Method Using a Depth Camera)

  • 조훈;나문수;김회율;김득화
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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    • pp.151-154
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    • 2012
  • 본 논문에서는 화상통신의 현실감을 증진시킬 수 있는 화자 간 시선 맞춤 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 Kinect 거리 카메라로부터 입력된 영상에서 화자의 얼굴 영역을 획득하여 화자의 시선이 카메라를 응시하도록 획득한 영역을 변환한 후에 원본 영상과 합성한다. Kinect 거리 카메라에서 획득한 얼굴 영역에는 다양한 형태의 잡음이 많아 미디언 필터와 모폴로지 연산을 통해 얼굴 영역의 잡음을 제거한다. 화자의 위치에 상관 없이 화자가 카메라를 응시하는 영상을 생성하기 위해서 Kinect 가 제공하는 거리 정보를 이용하여 시선 보정 각도와 회전 축을 획득한다. 시선이 보정된 얼굴 영역은 원본 영상에서 존재하지 않는 영역을 포함하고 있기 때문에, 원본 영상의 각 화소를 삼각형 메쉬로 구성한 후 해당 영역을 보간하여 최종적으로 시선이 보정된 영상을 생성한다. 제안하는 방법은 시선 맞춤 영상을 생성하는 데 필수적인 눈과 주변 얼굴 영역만 선택해서 변환하므로 영상의 왜곡이 적고 실시간 처리가 가능하다는 장점이 있다. 또한 카메라와 화자 사이의 거리 정보를 이용해 화자의 위치에 적응적인 시선 맞춤 영상을 생성할 수 있다. 실험을 통해 Intel i5 CPU 를 장착한 PC에서 $320{\times}240$ 크기의 영상을 사용할 경우 초당 약 35 프레임의 보정된 영상을 생성하여 제안하는 방법이 실시간 처리가 가능하다는 것을 확인하였다.

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자동차 환경에서 피치검출을 이용한 음성인식 연구 (A study on speech recognition using pitch detection in a car-noisy environment)

  • 이정기;유봉근;김학진;김순협
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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    • pp.97-100
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    • 1999
  • 본 논문은 자동차의 편의성 및 안전성의 동시 확보를 위하여, 보조적 스위치의 조작없이 상시 음성의 입$\cdot$출력이 가능하도록 하였고, 남성과 여성을 구별하기 위하여 피치검출법을 사용하여 속도별로 구분하였다. 또한, band pass filter를 이용하여 자동으로 잡음하에서 정확하게 음성추간 검출(End Point Detection)을 하게 하였다. Reference Pattern은 DMS(Dynaminc Multi-Section)[1]모델을 사용하려고, 음성의 특징 파라미터와 인식 알고리즘은 PLP 13차와 One Stage Dynamic Programming(OSDP)를 사용하였다. 시내주행중인 자동차 환경에서 자주 사용되는 차량제어 명령어 30단어를 가지고 실험한 결과 40-80km에서 화자독립 남성 $96\%$, 여성 $94.4\%$ 화자종속일 때 남성 $97\%$, 여성 $95\%$의 인식률을 얻을수 있었고 남성과 여성을 구분하므로 써 인식률을 향상 시켰다.

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화상 통화시 화자의 얼굴화질을 강화하는 동영상 부호화 기법 (A Video Encoding Mechanism Improving the Quality of Speaker Face Region on Video Telephony)

  • 이승철;낭종호
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (3)
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    • pp.157-159
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    • 2003
  • 본 논문에서는 화상 통화를 위한 비디오 인코딩에서 화자의 얼굴 화질을 강화하여 인코딩 할 수 있는 동영상 인코딩 방법을 제안한다. 제안한 인코딩 방법에서는 이미지의 Cr 데이터 및 움직임벡터 정보를 이용하여 빠르게 화자 얼굴 영역을 검출하고, 이 영역에 대하여 선택적인 양자화를 통하여 상대적으로 많은 비트량을 할당하여 화자의 얼굴 화질을 상대적으로 강화한다. 이 방법을 H.263 인코더에 적용하는 경우 전체적으로 이런 방법을 적용하지 않았을 때와 비교하여 18% 정도의 추가적인 CPU 오버헤드가 필요하였지만, 얼굴 영역에 대하여서는 PSNR 3dB 정도의 화질이 개선될 수 있음을 실험을 통하여 증명하였다.

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안드로이드 환경의 다중생체인식 기술을 응용한 인증 성능 개선 연구 (Enhancement of Authentication Performance based on Multimodal Biometrics for Android Platform)

  • 최성필;정강훈;문현준
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.302-308
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    • 2013
  • 본 논문은 모바일 환경에서의 다중생체인식을 통한 개인인증 시나리오에서 false acceptance rate (FAR)가 향상된 시스템을 제안한다. 다중생체인식을 위하여 얼굴인식과 화자인식을 선택하였으며, 시스템의 인식 시나리오는 다음을 따른다. 얼굴인식을 위하여 Modified census transform (MCT) 기반의 얼굴검출과 k-means 클러스터 분석 (cluster analysis) 알고리즘 기반의 눈 검출을 통해 얼굴영역 전처리를 수행하고, principal component analysis (PCA) 기반의 얼굴인증 시스템을 구현한다. 화자인식을 위하여 음성의 끝점추출과 Mel frequency cepstral coefficient (MFCC) 특징을 추출하고, dynamic time warping (DTW) 기반의 화자 인증 시스템을 구현한다. 그리고 각각의 생체인식을 본 논문에서 제안된 방법을 기반으로 융합하여 인식률을 향상시킨다. 본 논문의 실험은 Android 환경에서 수행하였으며, 구현한 다중생체인식 시스템과 단일생체인식 시스템과의 FAR을 비교하였다. 단일 얼굴인식의 FAR은 4.6%, 단일 화자인식의 FAR은 6.7%로 각각 나타났으며, 제안된 다중생체인식 시스템의 FAR은 1.8%로 크게 감소하였다.

화자 인식을 통한 등장인물 기반의 비디오 요약 (Character-Based Video Summarization Using Speaker Identification)

  • 이순탁;김종성;강찬미;백중환
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제6권4호
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    • pp.163-168
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    • 2005
  • 본 논문에서는 인물 기반의 비디오 요약 방법으로써 비디오 내 음성정보를 이용하여 화자 인식 기법을 통한 등장인물 중심의 요약 기법을 제안한다. 먼저, 얼굴 영역을 포함하는 장면을 중심으로 비디오로부터 배우의 대사에 해당하는 음성 정보를 분리하고, 화자 인식 기법을 수행하여 등장인물 별로 분류하였다. 화자인식 기법은 각 화자별로 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient) 값을 추출하고 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 분류한다. 본 논문에서는 4명의 등장인물에 대해 GMM을 학습시키고 4명 중 1명을 검출하는 실험을 통해 학습된 GMM 분류기가 실험 비디오에 대해 0.138 정도의 오분류율을 보임을 확인하였다.

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500단어급 핵심어 검출기에서 화자적응 성능 평가 (Speaker Adaptation Performance Evaluation in Keyword Spotting System)

  • 서현철;이경록;김진영;최승호
    • 대한음성학회지:말소리
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    • 제43호
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    • pp.151-161
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    • 2002
  • This study presents performance analysis results of speaker adaptation for keyword spotting system. In this paper, we implemented MLLR (Maximum Likelihood Linear Regression) method on our middle size vocabulary keyword spotting system. This system was developed for directory services of universities and colleges. The experimental results show that speaker adaptation reduces the false alarm rate to 1/3 with the preservation of the mis-detection ratio. This improvement is achieved when speaker adaptation is applied to not only keyword models but also non-keyword models.

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국부 봉우리와 골에 의한 피치 검출과 퍼지를 이용한 화자 인식에 관한 연구 (A Study on Speaker Recognition using the Peak and valley pitch detection and the Fuzzy)

  • 김연숙;김희주;김경재
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제8권1호
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    • pp.213-219
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    • 2004
  • 본 논문에서는 국부 봉우리와 골에 의한 피치 파라미터와 퍼지를 포함한 화자 인식 알고리즘을 제안한다. 음성의 패턴 인식에서 인식 성능을 저하시키는 시간 변동과 주파수 변동에 대한 문제를 해결하여 피치를 검출한다. 비선형적인 발성 시간에 따른 시간 변동의 폭을 모두 포함하기 위하여 음성 신호의 애매성을 보완할 수 있는 퍼지의 소속 함수를 이용하여 표준 패턴을 작성하고 퍼지 패턴 매칭을 이용하여 인식을 수행한다.

피치 검출과 퍼지화 패턴을 이용한 숫자음 화자 인식에 관한 연구 (A Study on Number sounds Speaker recognition using the Pitch detection and the Fuzzified pattern)

  • 김연숙;김희주;김경재
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제8권3호
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    • pp.73-79
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    • 2003
  • 본 논문에서는 피치 검출과 퍼지화 패턴 매칭을 포함하는 화자 인식 알고리즘을 제안한다. 음의 개성을 표현하는 피치를 이용한 피치 패턴을 사용하고 음성의 파라미터는 2진화 스펙트럼을 사용한다. 비선형적인 발성 시간에 따른 시간 변동의 폭을 모두 포함할 수 있도록 음성 신호의 애매성을 보완할 수 있는 퍼지의 소속 함수를 이용하여 표준 패턴을 작성하고 퍼지화 패턴 매칭을 이용하여 인식을 수행한다.

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정규화된 오차신호 전력을 이용한 동시통화 검출기의 성능 개선 (Performance Improvement of Double-talk Detector Using Normalized Error Signal Power)

  • 허원철;배건성
    • 한국통신학회논문지
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    • 제32권5C호
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    • pp.478-486
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    • 2007
  • 음향 반향제거기에서의 동시통화 검출 오류는 근단화자의 음성신호를 왜곡시키거나 반향제거 성능을 저하시킬 수 있다. 따라서 정확한 동시통화 구간의 검출은 음향 반향제거기의 성능을 결정짓는 중요한 요소 중의 하나이다. 기존의 상호상관계수를 이용한 동시통화 검출 알고리듬은 적응필터의 초기 수렴구간과 배경잡음이 많은 환경에서는 근단화자의 음성신호가 존재하지 않더라도 상호상관계수 값이 증가하여 동시통화 검출 오류가 자주 발생할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 상호상관계수를 이용한 동시통화 검출 알고리듬의 문제점을 해결하기 위해 상호상관계수와 더불어 단일통화 구간에서의 적응필터의 정규화된 오차신호 전력을 이용하여 동시통화를 검출하는 알고리듬을 제안한다. 실험 결과, 제안한 동시통화 검출 알고리듬은 잡음환경에 강인할 뿐만 아니라 음향 반향제거기의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

반향제거를 위한 음성특징 기반의 동시통화 검출 기법 (Speech Feature based Double-talk Detector for Acoustic Echo Cancellation)

  • 박준은;이윤재;김기현;고한석
    • 전기전자학회논문지
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    • 제13권2호
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    • pp.132-139
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    • 2009
  • 본 논문에서는 핸즈프리 통신에서의 반향제거를 위한 음성 특징 기반의 동시통화 검출 기법을 제안한다. 동시통화 검출은 반향제거를 위한 적응 필터의 적응을 제어하는 역할을 하기 때문에 매우 중요한 분야이다. 이전까지의 연구에서는 동시통화 검출을 음성의 특징에 대한 고려 없이 단순히 신호처리 영역에서만 이루어졌다. 하지만 제안한 기법에서는 음성인식으로 사용되는 음성 특징을 핸즈프리 통신상에서의 근단 화자와 원단화자 사이의 차별성을 가지는 특징으로 사용하였다. 제안한 방식이 시간 축에서의 파형만을 이용하여 판단하는 동시통화검출기보다 우수한 성능을 나타내는 것을 실험을 통하여 입증하였다.

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