• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
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• pp.97-103
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• 2001

초기 DTW(Dynamic Time Warping)를 이용한 화자인식 방법은 인식률이 시간이 지남에 따라 저하된다는 단점이 있었다[1][3][4]. 따라서 이를 보완하기 위한 새로운 알고리즘이 많이 제안되었다. 본 논문에서는 DTW방법을 이용한 화자 인식 시스템의 사용자 등록시기에 화자에 대한 불충분한 음성특징을 보충하고 시간이 지남에 따라 발생하는 오인식률의 증가를 줄이기 위해 사용자 등록시 기준패턴의 정규화를 수행하고 시스템 사용시 기준패턴을 변경하는 방법이다. 본 논문에서 사용된 핵심적인 알고리즘은 VQ(Vector Quantization)와 DTW 방법이다. 본 논문의 알고리즘을 이용한 모의 실험 결과 기존의 방법에 비해 $3.3\%$ 인식률 향상되어 $97.5\%$의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제14권3호
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• pp.97-104
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• 1995

본 논문은 음성 다이얼링 시스템 구현을 위한 연속 숫자음 인식에 관한 연구로써, 구문 분석을 이용한 One-Stage DP에 의한 음성 인식 방법을 제안하다. 인식 실험을 위해 우선 구간 구분화 알고리즘을 이용하여 DMS (Dynamic Multi-SEction) 모델을 만들며, 제안된 구문 분석을 이용한 One-Stage DP 방법으로 실험 대ㅛ상의 연속 숫자음 데이터를 인식하게 하였다. 본 연구에서는 8명의 ㅣ남성 화자에 의해 2-3번 발음도니 21종의 7자리의 연속 숫자음이 사용되었고, 기존의 One-Stage DP와 제안된 구문 분석을 이용한 One-Stage DP 음성 인식 알고리즘을 사용해서 화자 종속과 화자 독립 실험을 실험실 환경에서 수행하였다. 인식 실험 결과, 기존의 방법보다 제안된 방법이 인식률이 좋은 것으로 나타났으며, 제안된 방법에서는 화자 종속과 화자 독립 실험에서 각각 약 91.7%, 89.7%로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.434-436
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• 2000

본 논문에서는 기존의 확률적 화자군집 모델을 MLP(multi-layer perceptron)로 구현하는 방법과 원형 화자군집 모델이 갖는 문제를 해결할 수정 모델을 제시한다. 화자군집 모델은 화자등록 시간에 민감한 실용 환경에서 중요한 의미를 지닌다. 본 연구에서 사용한 인식단위는 여러 음소계열에서 지속적인 부분을 추출한 지속음이므로 화자등록과 증명 단계에서 특정한 어구에 한정되지 않는 어구독립 방식을 채택한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.95-98
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• 1998

본 논문에서는 이산적인 HMM(Hidden Markov Model)을 이용한 고립단어 인식 시스템에서 입력특징 벡터의 변별력을 향상시키기 위해 수정된 집단화 알고리듬을 제안하므로써 K-means나 LBG 알고리듬을 이용한 기존의 HMM에 비해 2.16%의 인식율을 향상시켰다. 또한 HMM학습과정에서 불충분한 학습데이타로 인해 발생되는 인식율저하의 문제를 해소하기 위해 개선된 smoothing 기법을 제안하므로써 화자독립 실험에서 3.07%의 인식율을 향상시켰다. 본 논문에서 제안한 두가지 알고리듬을 모두 적용하여 최종적으로 실험한 VQ/HMM에서는 기존의 방식에 비해 화자독립 인식실험 결과 평균 인식율이 4.66% 개선되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권4호
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• pp.103-111
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• 2004

화자 정규화 방법은 화자 독립 음성인식 시스템에서 음성 인식의 정확성을 높이기 위한 성공적인 방법으로 알려져 왔다. 널리 사용되는 화자 정규화 방법은 maximum likelihood 반의 주파수 warping 방법이다. 본 논문은 주파수 warping 보다 더 좋은 화자 정규화의 성능 개선을 위해 새로운 파워 스펙트럼 warping 방법을 제안한다. 파워 스펙트럼 warping은 멜 주파수 켑스트럼 분석(MFCC) 방법을 이용하며, MFCC 처리 단계에서 필터 뱅크의 파워 스펙트럼을 조절함으로써 화자 정규화를 수행하는 간단한 메커니즘으로 갖는다. 또한 본 논문은 파워 스펙트럼 warping과 주파수 warping 방법을 서로 결합한 hybrid VTN 방법을 제안한다. 본 논문의 실험은 baseline 시스템에 각 화자 정규화 방법을 적용하여 SKKU PBW DB에서 인식 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과를 보면 baseline 시스템의 단어 인식 성능을 기준으로 주파수 warping은 2.06%, 파워 스펙트럼 warping은 3.05%, 그리고 hybrid VTN은 4.07%의 단어 에러 율의 감소를 보였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.286-289
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• 2005

기존의 물리적 인증도구를 이용한 방식이나 패스워드 인증 방식은 분실, 도난, 해킹 등에 취약점을 가지고 있다. 따라서 지문, 서명, 홍채, 음성, 얼굴 등을 이용한 생체 인식기술을 보안 기술로 적용하려는 연구가 진행중이며 일부는 실용화도 되고 있다. 본 논문에서는 최근 널리 보급되어 있는 임베디드 시스템중의 하나인 PDA에 음성 기술을 이용한 내장형 화자 인증기를 구현하였다. 화자 인증기는 음성기술에서 널리 사용되고 있는 벡터 양자화 기술과 은닉 마코프 모델 기술을 사용하였으며, PDA의 하드웨어적인 제약 사항을 고려하여 사용되는 벡터 코드북을 두 가지로 다르게 하여 각각 구현하였다. 처음은 코드북을 화자 등록시에 발성음만을 이용하여 생성하고 화자인증 시에 이용하는 방법이며, 다른 하나는 대용량의 음성 데이터베이스를 이용하여 코드북을 사전에 생성하여 이를 화자 인증시에 이용하는 방법이다. 화자인증기의 성능평가는 5명의 화자가 10번씩 5개의 단어에 대하여 실험하여, 각각 화자종속 코득북을 이용한 인증기는 88.8%, 99.5%, 화자독립 코드북을 이용한 인증기는 85.6%, 95.5%의 인증율과 거절율을 보였으며, 93.5%와 90.0%의 평균 확률을 보였다.. 실험을 통하여 화자독립 인증기의 경우가 화자종속 인증기의 경우보다 낮은 인식율을 보였지만, 화자종속 인증기에서 나타나는 코드북 훈련시에 발생하는 메모리 문제를 해결 할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.544-546
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• 2002

본 논문은 CDHMM(Continuous Density Hidden Markov Model)의 훈련하는 방법을 동적 다중 그룹 혼합 가중치(Dynamic Mutli-Group mixture weight)을 이용하여 재구성하는 방법을 제안한다. 음성은 Hidden 상태열에 의하여 특성화되고, 각 상태는 가중된 혼합 가우시안 밑도 함수에 의해 표현된다. 음성신호를 더욱더 정확하게 계산하려면 각 상태를 위한 가우시안 함수를 더욱더 많이 사용해야 하며 이것은 많은 계산량이 요구된다. 이러한 문제는 가우시안 분포 확률의 통계적인 평균을 이용하면 계산량을 줄일 수 있다. 그러나 이러한 기존의 방법들은 다양한 화자의 발화속도와 가중치의 적용이 적합하지 못하여 인식률을 저하시키는 단점을 가지고 있다. 이 문제를 다양한 화자의 발화속도에 적합하도록 화자의 화자의 발화속도에 따라 동적으로 5개의 그룹으로 구성하고 동적 다중 그룹 혼합 가중치를 적용하여 CDHMM 파라미터를 재구성함으로써 8.5%의 인식율이 증가되었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.37-40
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• 2002

최근 음성 인식 시스템의 성능 향상을 위해 화자 적응(speaker adaptation)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. HMM 기반 인식 시스템의 모델 파라미터를 수정하는 화자 적응의 경우, MAP 방법과 MLLR 방법에 대한 연구가 주류를 이루고 있다. 두 방법은 adaptation data의 양에 따라서 서로 다른 성능을 보인다. 본 논문에서는 adaptation data의 quality를 정의하고, 이를 기존 두 방법의 가중치로 이용하여 화자 적응을 수행하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 KAIST 통신연구실에서 구축한 한국어 도시이름 500단어 인식 시스템에 적용하여 성능을 개선하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1294-1301
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• 2014

본 논문에서는 화자 인식의 성능을 개선하기 위해서 유성음 및 무성음에 대한 별도의 확률분포 모델링을 사용하였다. 또한, 종래의 멜-주파수 캡스트럼 계수 이외에 유성음 구간에서 추가적으로 왜도, 첨도, 하모닉 대 잡음비 등을 추출하여 활용하였다. 화자 인식을 위한 스코어는 유성음 및 무성음 확률분포 모델에서 각각 구해지는데 전수 조사방식에 의해서 최적의 스코어 결합 가중치가 결정되었다. 제안된 방식의 화자인식기의 성능은 종래의 멜-주파수 캡스트럼 계수 및 화자당 하나의 혼합 가우시안 기반 확률분포 모델링을 사용한 방식과 비교되었으며 실험 결과 제안된 방식이 가우시안 혼합의 수가 낮아질수록 더 큰 성능 향상을 얻음을 알 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.568-574
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• 2010

음성인식에서의 인식률 향상을 위한 노력의 일환으로서, 본 논문에서는 성별을 구분하지 않는 일반적 화자독립 음성인식과 성별에 따른 음성인식의 성능을 비교하는 연구를 수행하였다. 실험을 위해 남녀 각 20명의 화자로 하여금 각각 300단어를 발성하게 하고, 그 음성 데이터를 여성/남성/혼성A/혼성B의 네 그룹으로 나누었다. 우선, 성별 음성인식에 대한 근거의 타당성을 파악하기 위하여 음성 신호의 주파수 분석 및 MFCC 특징벡터들의 성별 차이를 조사하였다. 그 결과, 성별 음성인식의 동기를 뒷받침할 정도의 두드러진 성별 차이가 확인되었다. 음성인식을 수행한 결과, 성을 구분하지 않는 일반적인 화자독립의 경우에 비해 성별 음성인식에서의 오류율이 절반 이하로 떨어지는 것으로 나타났다. 이로부터, 성 인식과 성별 음성인식을 계층적으로 수행함으로써 화자독립의 인식률을 높일 수 있을 것으로 사료된다.