• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.131-134
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• 2002

화자 확인시스템에서 화자 변이, 잡음환경, 그리고 학습환경과 인식환경의 불일치등이 화자확인에 어려움을 가져다 준다. 본 논문에서는 유무선 전화망에서 화자 확인의 성능을 개선하기 위한 채널 보상 알고리즘을 제안한다. 화자 확인시스템에서 유무선 전화망의 채널 왜곡을 보상하기 위한 방법으로 RBF(Radial Basis Function) 신경망을 이용하여 특징 벡터를 사상하는 알고리즘을 이용하며 유선과 무선의 채널 왜곡을 감소시킨다. 동일한 화자의 유무선의 벡터 영역이 서로 다르므로 등록단계에서 RBF 신경망을 사용하여 화자의 특징 벡터를 유선과 무선의 비슷한 벡터 영역으로 사상하고, 인식단계에서는 유무선의 우도비를 비교하여 결정규칙에 의해 판별한다. 켑스트럼 평균 차감법(CMS) 보다 제안한 채널 보상 알고리즘이 인식율이 향상을 실험에 의해 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.443-446
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• 2007

음성신호는 잡음 또는 전송 채널의 특성에 의하여 왜곡되고, 왜곡된 음성은 음성인식 및 화자인식의 성능을 크게 저하시킨다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 Gaussian mixture model (GMM)에 적용된 신호대잡음비 (SNR)기반 신뢰도 가중 기법[1][2]을 Hidden Markov model(HMM) 디코더에 변형하여 적용하였다. HMM 디코더 변형은 HMM 상태별 관측확률을 논문 [1]에서 제시된 신뢰도로 가중함으로써 이루어졌다. 제안한 방법의 성능을 확인하기 위해 ETRI에서 만든 한국어 화자인식용 휴대폰 음성 DB를 사용하여 문맥종속 화자식별 실험을 하였다. 실험결과 기존 방법에 비해 제안한 방법의 화자인식률이 크게 향상됨을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.879-882
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• 2000

화자종속 음성인식 시스템은 훈련 데이터가 화자들 사이의 음향적 변이를 충분히 모델링 할 수 있을 때, 화자독립 시스템보다 더 성능이 졸은 것으로 알려져 있다. 화자 정규화 기술은 입력음성의 스펙트럼을 수정하여 화자들 사이의 변이를 줄인다. 최근 성공적인 화자 정규화 알고리즘은 신호처리단계에 화자 특유 주파수 워핑을 통합했다. 이런 알고리즘은 입력음성에 담겨있는 음향적 특징을 다 사용하지 않는다. 본 논문에서는 화자의 음향적 특징으로 세 개의 포만트 주파수를 이용하였고, 수집된 포만트 주파수들로부터 워핑함수를 정의하는데 선형회귀를 사용한 화자 정규화 방법을 제안한다. 이 방법을 사용하여 인식 성능을 향상할 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.21 no.5
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• pp.455-461
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• 2002

This paper presents a method that improves the performance of the personal voice dialling system in which speaker independent phoneme HMM's are used. Since the speaker independent phoneme HMM based voice dialing system uses only the phone transcription of the input sentence, the storage space could be reduced greatly. However, the performance of the system is worse than that of the system which uses the speaker dependent models due to the phone recognition errors generated when the speaker independent models are used. In order to solve this problem, a new method that jointly estimates transformation vectors for the speaker adaptation and transcriptions from training utterances is presented. The biases and transcriptions are estimated iteratively from the training data of each user with maximum likelihood approach to the stochastic matching using speaker-independent phone models. Experimental result shows that the proposed method is superior to the conventional method which used transcriptions only.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1991.06a
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• pp.54-57
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• 1991

본 논무에서는 HMM과 VQ를 이용한 고립단어에 대한 화자종속 및 화자독립 음성인식시스템을 만들고 여기에 화자적응을 하는 방법에 대한 연구를 했다. 화자적응방법에는 크게 VQ코드북을 적응시키는 방법과 HMM패러미터블 적응시키는 방법이 있다. 코드북적응을 하는 방법으로서 기존코드북에 대해 새로운화자의 적응음성을 양자화한 뒤 각 코드벡터에 해당하는 적응음성의 평균을 구해서 새로운 화자의 코드북을 구해주는 방법과 기준코드북에 대해 새로운화자의 적응음성을 양자화할 때 HMM의 각 상태에서 각각의 코드벡터를 발생할 확률을 거리오차의 계산에서 고려해 비록 거리오차는 크지만 그 코드벡터를 발생할 확률이 매우 높으면 적응음성이 그 코드벡터에 index되게해서 각 코드벡터에 해당하는 모든 적응음성데이타의 평균을 새로운 코드북으로 하는 두가지 알고리즘을 제안한다. 이렇게 함으로써 기존의 기준코드북을 초기 코드북으로해서 LBG알고리즘을 사용해서 적응음성데이타에 대한 새로운 코드북을 만드는 방법에 비해 5-10배의 계산시간을 감소하게 된다. 이 새로운 코드북으로 적응음성데이타를 다시 index해서 이 index된 음성렬로 HMM패러미터를 적응했다. 제안된 알고리즘이 코드북적응을 하는 경우에 기존의 적응방법에 비해 5-10배의 계산 시간을 단축하면서 인식률에서는 더 나은결과를 얻었다. 또 같은 적응방법에 대해서 화자종속모델 보다는 화자독립모델에 대해서 화자적응하는 것이 더 나은 인식결과를 보여주었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.21 no.6
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• pp.585-591
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• 2002

While the multilayer perceptron(MLP) provides several advantages against the existing pattern recognition methods, it requires relatively long time in learning. This results in prolonging speaker enrollment time with a speaker verification system that uses the MLP as a classifier. This paper proposes a method that shortens the enrollment time through adopting the cohort speakers method used in the existing parametric systems and reducing the number of background speakers required to learn the MLP, and confirms the effect of the method by showing the result of an experiment that applies the method to a continuant and MLP-based speaker verification system.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.100-104
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• 1995

일반적으로 화자적응화는 이미 학습되어 있는 불특정 화자 모델을 표준모델로 하고 소량의 적응화용 발화로 추가적인 학습을 실시하여 특정화자 모델의 성능에 가깝게 하는 기술로서 연속음성 인식에 있어서 매우 중요하다. ML 추정법을 이용한 화자적응화는 카테고리마다 모델의 학습패턴들을 다수개 준비한 후 학습시에 일괄적으로 적용시켜 모델 파라메터를 추정 갱신하므로 추가되는 화자데이터에 대해 데이터를 모두 공급하여야 한다. 본 연구에서는 문발화 데이터의 음절단위를 자동추출한 후 추가되는 화자데이터가 주어질 때 마다 적응화할 수 있는 화자적응화 방법을 검토하였다. 이 방법은 문발화 데이터를 잘라내지 않고 음절 단위를 자동추출시켜 추가 데이터마다 최대 사후확률 추정법을 이용하여 적응화 시키는 것으로 수소의 데이터로서도 적응화를 가능하게 하는 것이다. 본 연구에서 사용되는 음성데이터는 신문사설에서 발췌한 연속음성 10문장을 사용하고, 이 음성 데이터중 6명분은 HMM 학습용으로 하고 나머지 3명분은 적응화용 및 평가용 데이터로 사용하였다. 6명의 화자를 DDCHMM으로 학습하고 나머지 3명분을 MAP법으로 적응화시켰다. 그 결과 적응전과 비교해 볼 때 약 32%의 인식율 향상을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.539-541
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• 1999

기존의 문장종속형 화자인식 기법에서는 음성 신호의 각 분석 프레임이 같은 기여도를 갖는 것으로 간주한다. 화자인식 시스템의 성능향상을 위해서는 음운정보보다는 인식의 단서가 되는 화자의 개인성 정보가 잘 반영되도록 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 HMM (hidden Markov model)을 기반으로 한 문장종속형 화자확인 시스템의 성능향상을 위해 프레임별로 인식의 단서가 되는 개인성 정보의 양을 측정하는 방법과, 이를 화자확인 시스템에 적용하는 기법을 제안한다. 제안한 방법을 적용한 결과, 기존의 우도비(likelihood ratio) 정규화 점수를 사용하는 방법에 비해 동일오류율(EER; equal error rate)을 평균 34% 감소시켜 인식율 향상을 얻을 수 있다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.2 no.4
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• pp.471-480
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• 2001

In this thesis, we perform the experiment of speaker recognition by identifying vowels in the pronunciation of each speaker using Adaptive Resource Theory 2(ART2) model. The 5 adult males and 5 adult females pronounce from 0 to 9 digits. We extract the vowels from the pronunciation of each speaker first, we are extracted characteristic coefficient through a pitch detection algorithm, a LPC analysis, and a LPC cepstral analysis to generate an input pattern of ART2. The experimental results showed that pitch coefficients are somewhat more enhanced than LPC or LPC cepstral coefficient.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.91-94
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• 2006

본 논문은 생체인식시스템에서 단일시스템의 각각의 특징을 바탕으로 신뢰성을 증가시키는 것에 있다. 간단하면서 높은 인식률을 가지는 지문과 개개인의 음성을 다중생체인식에 활용하여 다중생체인식 시스템을 구현 하였다. 화자인식부에서는 DSP를 이용하여 화자인식을 수행하고, 이후 지문인식부에서 지문 특징점을 추출하여 KSOM신경망 알고리즘을 이용하여 인식을 수행하였다. 그리고 각 인식부의 전체적인 제어는 ATmega16L을 사용하였다. 또한 인증결과를 PC에 MFC로 디스플레이 한다.