• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.383-387
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• 1998

신경회로망을 이용한 화자 식별에 대한 논문으로서, 화자 식별을 하기 위하여, 신경회로망중 패턴 인식의 성능이 우수하다는 ARTMAP을 이용하여 화자 식별 성능을 검토하였다. 본 논문에서 화자 식별 실험에 사용한 데이터는 25.6ms 와 51.2ms 구간의 모음들을 사용하였다. 실험 결과, 입력 모음에 따라 80.7%에서 98%까지의 인식률을 보였으며, 모음 '이'의 인식 결과가 화자 식별시 가장 좋은 결과를 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.345-348
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• 2002

음성인식 기술은 크게 음성인식과 화자인식 기술의 두 가지로 분류된다. 현재는 음성인식 기술이 널리 연구되고 있지만 점차 화자인식 기술의 중요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 화자인식 기술의 한 가지 분류로 임의 화자를 식별하기 위한 화자식별 기술을 연구 대상으로 하고 있으며, 신경회로망을 이용한 화자식별 시스템의 특징 추출 방법을 제시하고 그에 따른 성능을 비교하고 있다. 식별 단계에서 26명의 78개의 음성 샘플을 신경회로망의 역전파 알고리듬을 이용하여 학습하고, 테스트용으로 한 화자의 음성샘플이 사용되어 식별된다. 신경회로망의 입력 변수는 특징 파라미터로 선형예측계수, Mel-주파수 켑스트럼계수와 웨이블릿을 이용한 켑스트럼 계수를 사용하였다. 그 결과로써 화자식별 시스템의 신경회로망 모델2의 입력으로 혼합된 특징 파라미터를 사용한 경우가 다른 파라미터들을 사용한 경우와 비교하여 8.46~21.53%의 차를 가지고 가장 좋은 성능을 나타내었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 학술발표대회 논문집 제19권 2호
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• pp.175-178
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• 2000

GMM을 기반으로 하는 화자식별 시스템은 입력음성의 길이의 장단에 의해서 인식률에 차이가 생긴다. 이는 가우시안 모델의 파라미터를 추정할 때, 않은 데이터를 사용할수록 추정이 정확해지기 때문이다. 따라서 화자식별에 사용하는 입력데이터는 화자가 발성한 모든 음성신호에서 잡음구간만을 제거한 유,무성음을 이용하게 된다. 그러나 이 경우 데이터의 양이 많아져서 실시간 처리에 어려움이 있겠다. 본 논문에서는 전체 음성구간을 이용하는 대신 유성음 구간만을 추출하여 이 구간의 켑스트럼과 피치 값들을 특징파라미터로 이용하여 화자식별에 이용하였다. 특히 피치성분은 일반적으로 통신채널과 핸드셋의 영향에 상대적으로 강한 장점이 있다. 실험을 위하여 20대의 남성 및 여성화자 40명으로부터 얻은 음성데이터에서 유성음구간을 추출하여 GMM을 이용한 문장독립 화자식별 실험을 하였으며, 실험결과 스펙트럼정보와 함께 피치 정보가 화자식별에 유용하게 사용될 수 있음을 알 수 있었다

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.487-490
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• 2001

본 논문에서는 기존의 Caussian Mixture Model을 이용한 실시간문맥독립화자인식시스템의 성능을 향상시키기 위하여 화자검증시스템에서 좋은 결과를 나타내는 유사도정규화 ( Likelihood Normalization )방법을 화자식별시스템에 적용하여 시스템을 구현하였으며, 인식실험한 결과에 대해 보고한다. 시스템은 화자모델생성단과 화자식별단으로 구성하였으며, 화자모델생성단에서는, 화자발성의 음향학적 특징을 잘 표현할 수 있는 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 화자모델을 작성하였으며. GMM의 파라미터를 최적화하기 위하여 MLE(Maximum Likelihood Estimation)방법을 사용하였다. 화자식별단에서는 학습된 데이터와 테스트용 데이터로부터 ML(Maximum Likelihood)을 이용하여 프레임단위로 유사도를 계산하였다. 계산된 유사도는 유사도 정규화 과정을 거쳐 스코어( SC)로 표현하였으며, 가장 높은 스코어를 가지는 화자를 인식화자로 결정한다. 화자인식에서 발성의 종류로는 문맥독립 문장을 사용하였다. 인식실험을 위해서는 ETRI445 DB와 KLE452 DB를 사용하였으며. 특징파라미터로서는 켑스트럼계수 및 회귀계수값만을 사용하였다. 인식실험에서는 등록화자의 수를 달리하여 일반적인 화자식별방법과 프레임단위유사도정규화방법으로 각각 인식실험을 하였다. 인식실험결과, 프레임단위유사도정규화방법이 인식화자수가 많아지는 경우에 일반적인 방법보다 향상된 인식률을 얻을수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제22권6호
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• pp.457-462
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• 2003

본 논문에서는 GMM (Gaussian Mixture Model)에 기반한 문맥독립 화자식별 시스템의 식별성능 향상과 실시간 처리를 위한 계산량 감소를 위하여 화자 프루닝 (Speaker Pruning) 방법을 제안한다. 기존의 화자식별 방법인 최대유사도(Maximum Likelihood) 방법과 가중모델순위 (Weighting Model Rank) 방법, 수정된 가중모델순위 (Modified WMR) 방법 등은 입력 음성 전체와 모든 화자모델들과의 유사도를 프레임 단위로 계산하여 가장 큰 누적 유사도를 가지는 화자를 식별화자로 결정하는 방법으로써, 입력 프레임 및 등록 화자수가 늘어남에 따라 계산량 및 식별시간이 늘어나는 단점이 있었다. 이러한 단점을 해결하기 위하여, 제안방법은 입력음성 프레임의 일부분만을 이용하여 화자모델들과의 프레임 유사도를 계산한 후 계산된 유사도를 이용하여 등록화자의 상위 일부분의 화자만을 선택하고, 선택된 화자들에서만 유사도 계산을 수행함으로서 계산량 및 식별시간을 줄이는 방법이다. 또한, 화자 프루닝을 적용할 경우 화자수가 가변 되더라도 수정된 가중모델 순위방법을 적용할 수 있어 식별성능을 높일 수 있다. 식별실험결과, 제안방법을 적용한 경우 기존의 최대 유사도 방법이나 가중모델순위 방법보다 최대 65%의 계산량 및 식별시간을 감소시킬 수 있었으며, 약 2%의 향상된 식별결과를 나타내어, 본 논문에서 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.151-154
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• 2002

본 논문에서는 음성 데이터에서 동일한 화자의 음성 구간을 찾아내는 화자 인덱싱(Speaker Indexing) 기술 중 사전 화자 모델링 과정을 통한 인덱싱 방법을 제안하고 실험하였다. 제안한 인덱싱 방법은 문장 독립(Text Independent) 화자 식별(Speaker Identification)에 사용할 수 있는 모음(Vowel)에 대해 특징 파라미터를 추출하고, 이를 바탕으로 화자별 모델을 구성하였다. 인덱싱은 음성 구간에서 모음의 위치를 검출하고, 구성한 화자 모델과의 거리 계산을 통하여 가장 가까운 모델을 식별된 결과로 한다. 그리고 식별된 결과는 화자 구간 변화와 음성 데이터의 특성을 바탕으로 필터링 과정을 거쳐 최종적인 인덱싱 결과를 얻는다. 화자 인덱싱 실험 대상으로 방송 뉴스를 녹음하여 10명의 화자 모델을 구성하였고, 인덱싱 실험을 수행한 결과 $91.8\%$의 화자 인덱싱 성능을 얻었다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권10호
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• pp.1245-1252
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• 2001

본 연구에서는 한국어의 숫자음을 대상 어휘로 이용하여 화자 식별을 하였다. 화자 식별을 위해서는 음성파에 포함된 여러 가지 정보로부터 화자 개개인이 갖는 개인적 특정 정보를 추출하여 화자 식별을 위한 특징 파라메타로 이용한다. 실험에서 사용한 특징 파라메타로는 음성파의 피치주기 사이에 존재하는 멀티펄스가 화자에 의존하는 개인의 특정 정보를 포함하고 있음에 착안하여 개개인의 음성파로부터 멀티펄스를 추출하고 추출된 멀티펄스로부터 화자별 특징 파라메타를 탐색하여 화자 식별 실험을 하였다.

• 한국음향학회지
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• 제21권8호
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• pp.735-743
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• 2002

본 논문에서는 세 가지 문맥독립 화자식별방법을 제안한다. 먼저, 화자 식별시 성도의 특성을 충분히 표현하지 못한 프레임이 포함되지 않도록 하는 프레임선택 (Frame Selection; FS)방법을 제안한다. 이 방법은 각 프레임에서 가장 큰 유사도와 두 번째로 큰 유사도의 차이를 평가하여 중요 프레임을 선택한 후, 선택된 프레임만을 이용하여 유사도를 계산하는 방법이다. 두 번째로 제안하는 복합 (Hyrid)방법은 FS와 가중모델순위 (Weighting Model Rank: WMR)방법을 결합시킨 것으로, FS방법을 이용하여 중요 프레임을 선택한 후, 지수함수 가중치를 이용하여 식별화자를 결정하는 것이다. 마지막으로 제안하는 수정된 가중모델순위 (Modified WMR; MWMR)방법은 식별화자를 결정할 때 유사도의 상대적 위치만을 고려하였던 기존의 U방법과는 달리 유사도와 유사도의 상대적 위치를 함께 고려하는 방법이다. 화자식별 실험결과 제안한 방법들이 기존의 ML 방법보다 향상된 식별률을 보였으며, 복합 방법 및 MWMR방법의 경우에는 WMR방법보다 각각 약 2%와 3%의 향상된 식별률을 나타내어 제안한 방법들의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제33권3호
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• pp.216-224
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• 2014

본 논문은 Gaussian Mixture Model (GMM) 기반의 화자식별에서 급격한 계산 복잡도 감소를 위한 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 GMM 기반의 화자식별 시스템은 테스트 발성의 길이, 등록 화자의 수, GMM의 크기 등 크게 세 가지 요인에 비례하는 많은 계산 복잡도를 가진다. 이러한 점은 화자식별 시스템이 다양한 응용분야에 적용되는 것을 막는 큰 요인이기에 계산 복잡도와 식별 성능 사이의 trade-off 관계는 실제 적용을 위해 가장 중요한 고려요소이다. 식별 성능을 거의 그대로 유지하면서 최대한 계산 복잡도를 감소시키기 위해 우리는 Universal Background Model (UBM) 클러스터링 접근 방법을 제시하고, 또한 이 방법은 실시간 구조의 화자식별에 적용할 수 있다는 것을 보여준다. 제안한 방법의 실험을 통해 미미한 정도의 식별 성능 저하에서 speed-up factor 6의 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.2402-2409
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• 2011

음성에는 전달하고자 하는 정보 이외에 화자 고유의 음향적 특징을 담고 있다. 화자간의 음향적 차이를 이용하여 말하고 있는 사람이 누구인지 판단하는 방법이 화자 인식이다. 화자 인식에는 화자 확인과 화자 식별로 구분되는데 화자 확인은 1명의 음성을 대상으로 본인인지 아닌지를 검증하는 방법이다. 반면, 화자 식별은 미리 등록된 다수의 종속 문장으로부터 가장 유사한 모델을 찾아 대상 의뢰인이 누군지 식별하는 방법이다. 본 논문에서는 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient) 계수를 추출하여 특징 벡터를 구성하였고, 특징 간 유사도 비교는 동적 시간 신축(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 이용한다. 각 화자마다 두 개의 종속 문장을 훈련 데이터로 사용하여 음운성에 기반을 둔 공통적 특징을 기술하였고, 이를 통해 데이터베이스에 저장되어 있지 않은 단어를 사용하더라도 동일 화자임을 식별할 수 있도록 하였다.