• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.113-118
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• 2011

본 논문에서는 무선센서네트워크에서 이루어지는 협동적 센서융합을 이용한 화자성별분류를 제안하였다. 센서노드들은 BER(Band Energy Ratio) 기반 음성활동검출을 수행함으로써 불필요한 입력 데이터는 제거하고 관련성이 높은 데이터만을 처리 및 경판정한다. 개별적 센서노드에서 생성된 경판정 값들은 융합센터로 송신되고 전역적 결정 융합을 구축하기 때문에 전력 소모를 줄이고 네크워크 자원을 절약한다. 화자성별분류를 위한 센서융합기법으로써 베이시안(Bayesian) 센서융합 및 전역적 가중결정융합가법들이 제안되었다. 베이시안 센서융합의 경우, 배치되는 센서노드 수 변화에 따른 ROC(Receiver Operating Characteristic) 커브의 동작점을 통해 개별 센서노드 레벨에서 얻어진 경판정 값들을 처리하고 최적의 분류 융합을 결정한다. 전역적 결정을 위한 가중치로써 BER 및 MCL(Mutual Confidence Level)을 채택하여 개별적 지역 경판정 값들을 효율적으로 결합 및 융합시킨다. 센서 노드의 수가 증가함에 따라 분류화 성능이 개선되어졌으며 특히 낮은 SNH(Signal to Noise Ratio) 환경에서 성능 개선폭이 더 높게 나타남을 실험적으로 확인하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.165-175
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• 2008

For an advanced intelligent service, the need of HRI technology has recently been increasing and the technology has been also improved. However, HRI components have been evaluated under stable and controlled laboratory environments and there are no evaluation results of performance in real environments. Therefore, robot service providers and users have not been getting sufficient information on the level of current HRI technology. In this paper, we provide the evaluation results of the performance of the HRI components on the robot platforms providing actual services in pilot service sites. For the evaluation, we select face detection component, speaker gender classification component and sound localization component as representative HRI components closing to the commercialization. The goal of this paper is to provide valuable information and reference performance on appling the HRI components to real robot environments.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.775-780
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• 2013

본 논문에서는 백색잡음 및 자동차잡음 환경 하에서 남녀 성별인식이 가능한 신경회로망에 의한 화자종속 음성인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 음성인식 알고리즘은 남성화자 및 여성화자를 인식하기 위하여 LPC 켑스트럼 계수를 사용하여 신경회로망에 의하여 학습된다. 본 실험에서는 백색잡음 및 자동차잡음에 대하여 총 6개의 신경회로망의 네크워크에 대한 인식결과를 나타낸다. 인식실험의 결과로부터 백색잡음에 대해서는 최대 96% 이상의 인식률, 자동차잡음에 대해서는 최대 88% 이상의 인식률을 구하였다. 마지막으로 본 실험에서는 제안하는 음성인식 알고리즘이 배경잡음 환경 하에서의 기존의 음성인식 알고리즘과 비교하여 본 방식의 알고리즘이 유효하다는 것을 실험으로 확인한다.

• 말소리와 음성과학
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• 제15권2호
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• pp.43-51
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• 2023

본 논문에서는 음성의 발화 속도와 휴지 구간의 길이 그리고 화자의 연령과 성별에 기반한 방언 분류 접근 방법을 제안한다. 방언 분류는 음성 분석을 위한 중요한 기술 중 하나이다. 예를 들어 정확한 방언 분류 모델은 화자 인식 또는 음성 인식의 성능을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가질 수 있다. 선행 연구에 따르면, Mel-Frequency Cepstral Coefficients(MFCC) 특징을 사용한 딥러닝 기반의 연구가 주류를 이루었다. 우리는 지역 간의 음향적 차이에 주목하여 그 차이를 바탕으로 추출한 특징을 사용하여 방언 분류를 진행하였다. 본 논문에서는 음성의 발화 속도, 휴지 구간의 길이 특성을 추출하여 사용하며 이와 함께 화자의 연령과 성별과 같은 메타데이터를 추가로 사용하는 새로운 접근 방법을 제안한다. 실험 결과 제안된 접근 방법이 더 높은 정확도를 보이는 것을 확인하였으며 특히 음성의 발화 속도 특성을 사용하는 것이 기존 MFCC만을 사용하는 방법보다 향상된 성능을 보여준다는 것을 확인할 수 있었다. MFCC 특성만을 사용한 방법과 비교했을 때 본 논문에서 제안한 특성들을 모두 사용하였을 때의 정확도는 91.02%에서 97.02%로 향상되었다.