Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
/
2004.04a
/
pp.515-518
/
2004
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.
In this letter, we introduce confusion-based confidence measures for detecting an impostor in speaker recognition, which does not require an alternative hypothesis. Most traditional speaker verification methods are based on a hypothesis test, and their performance depends on the robustness of an alternative hypothesis. Compared with the conventional Gaussian mixture model-universal background model (GMM-UBM) scheme, our confusion-based measures show better performance in noise-corrupted speech. The additional computational requirements for our methods are negligible when used to detect or reject impostors.
In this paper, we investigated performance of a vocabulary-independent speech recognizer with speaker adaptation. The vocabulary-independent speech recognizer does not require task-oriented speech databases to estimate HMM parameters, but adapts the parameters recursively by using input speech and recognition results. The recognizer has the advantage that it relieves efforts to record the speech databases and can be easily adapted to a new task and a new speaker with different recognition vocabulary without losing recognition accuracies. Experimental results showed that the vocabulary-independent speech recognizer with supervised offline speaker adaptation reduced 40% of recognition errors when 80 words from the same vocabulary as test data were used as adaptation data. The recognizer with unsupervised online speaker adaptation reduced abut 43% of recognition errors. This performance is comparable to that of a speaker-independent speech recognizer trained by a task-oriented speech database.
Recently demands for the speech technology-based products targeted for the mobile terminals such as cellular phones and PDA are rapidly increasing. And voting-based speaker identification algorithm is known to have a good performance in the mobile environment, since it works well with small amount of speaker training data. In this paper, we proposed a method to improve the performance of this voting based speaker identification system by using the observation confidence value which is derived from the function of SNR each frame. The proposed method is evaluated with ETRI cellular phone DB which is made for the speaker recognition task. The experimental results show that the proposed method has better performance of 2-3% identification rate than the conventional GMM method.
In this paper, we propose new algorithm of speaker recognition which identifies the speaker using the information obtained by the intensive speech feature analysis such as pitch, intensity, duration, and formant, which are crucial parameters of individual voice, for candidates of high percentage of wrong recognition in the existing speaker recognition algorithm. For testing the power of discrimination of individual parameter, DTW (Dynamic Time Warping) is used. We newly set the range of threshold which affects the power of discrimination in speech verification such that the candidates in the new range of threshold are finally discriminated in the next stage of sound parameter analysis. In the speaker verification test by using voice DB which consists of secret words of 25 males and 25 females of 8 kHz 16 bit, the algorithm we propose shows about 1% of performance improvement to the existing algorithm.
In this paper, we propose two kinds of chaos dimensions, the fuzzy correlation and fuzzy Lyapunov dimensions, for speaker recognition. The proposal is based on the point that chaos enables us to analyze the non-linear information contained in individual's speech signal and to obtain superior discrimination capability. We confirm that the proposed fuzzy chaos dimensions play an important role in enhancing speaker recognition ratio, by absorbing the variations of the reference and test pattern attractors. In order to evaluate the proposed fuzzy chaos dimensions, we suggest speaker recognition using the proposed dimensions. In other words, we investigate the validity of the speaker recognition parameters, by estimating the recognition error according to the discrimination error of an individual speaker from the reference pattern.
Kim, Myung-Jae;Yang, Il-Ho;So, Byung-Min;Kim, Min-Seok;Yu, Ha-Jin
Phonetics and Speech Sciences
/
v.4
no.2
/
pp.79-86
/
2012
In this paper, we propose a novel approach to improve histogram equalization for speaker identification. Our method collects all speech features of UBM training data to make a reference distribution. The ranks of the feature vectors are calculated in the sorted list of the collection of the UBM training data and the test data. We use the ranks to perform order-based histogram equalization. The proposed method improves the accuracy of the speaker recognition system with short utterances. We use four kinds of speech databases to evaluate the proposed speaker recognition system and compare the system with cepstral mean normalization (CMN), mean and variance normalization (MVN), and histogram equalization (HEQ). Our system reduced the relative error rate by 33.3% from the baseline system.
Farhadipour, Aref;Veisi, Hadi;Asgari, Mohammad;Keyvanrad, Mohammad Ali
ETRI Journal
/
v.40
no.5
/
pp.643-652
/
2018
Dysarthria is a degenerative disorder of the central nervous system that affects the control of articulation and pitch; therefore, it affects the uniqueness of sound produced by the speaker. Hence, dysarthric speaker recognition is a challenging task. In this paper, a feature-extraction method based on deep belief networks is presented for the task of identifying a speaker suffering from dysarthria. The effectiveness of the proposed method is demonstrated and compared with well-known Mel-frequency cepstral coefficient features. For classification purposes, the use of a multi-layer perceptron neural network is proposed with two structures. Our evaluations using the universal access speech database produced promising results and outperformed other baseline methods. In addition, speaker identification under both text-dependent and text-independent conditions are explored. The highest accuracy achieved using the proposed system is 97.3%.
In this paper, we proposed the principal component analysis (PCA) fuzzy mixture model for speaker identification. A PCA fuzzy mixture model is derived from the combination of the PCA and the fuzzy version of mixture model with diagonal covariance matrices. In this method, the feature vectors are first transformed by each speaker's PCA transformation matrix to reduce the correlation among the elements. Then, the fuzzy mixture model for speaker is obtained from these transformed feature vectors with reduced dimensions. The orthogonal Gaussian Mixture Model (GMM) can be derived as a special case of PCA fuzzy mixture model. In our experiments, with having the number of mixtures equal, the proposed method requires less training time and less storage as well as shows better speaker identification rate compared to the conventional GMM. Also, the proposed one shows equal or better identification performance than the orthogonal GMM does.
Moattar, Mohammad Hossein;Homayounpour, Mohammad Mehdi
ETRI Journal
/
v.33
no.6
/
pp.914-923
/
2011
This paper concerns robust and reliable speaker model training for text-independent speaker verification. The baseline speaker modeling approach is the Gaussian mixture model (GMM). In text-independent speaker verification, the amount of speech data may be different for speakers. However, we still wish the modeling approach to perform equally well for all speakers. Besides, the modeling technique must be least vulnerable against unseen data. A traditional approach for GMM training is expectation maximization (EM) method, which is known for its overfitting problem and its weakness in handling insufficient training data. To tackle these problems, variational approximation is proposed. Variational approaches are known to be robust against overtraining and data insufficiency. We evaluated the proposed approach on two different databases, namely KING and TFarsdat. The experiments show that the proposed approach improves the performance on TFarsdat and KING databases by 0.56% and 4.81%, respectively. Also, the experiments show that the variationally optimized GMM is more robust against noise and the verification error rate in noisy environments for TFarsdat dataset decreases by 1.52%.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.