• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.216-219
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• 2003

Among the techniques to protect private information by adopting biometrics, speaker verification is expected to be widely used due to advantages in convenient usage and inexpensive implementation cost Speaker verification should achieve a high degree of the reliability in the verification nout the flexibility in speech text usage, and the efficiency in verification system complexity. Continuants have excellent speaker-discriminant power and the modest number of phonemes in the category, and multilayer perceptrons (MLPs) have superior recognition ability and fast operation speed. In consequence, the two provide viable ways for speaker verification system to obtain the above properties. This paper implements a system to which continuants and MLPs are applied, and evaluates the system using a Korean speech database. The results of the experiment prove that continuants and MLPs enable the system to acquire the three properties.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제63호
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• pp.153-170
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• 2007

It is well known that when there is an acoustic mismatch between the speech obtained during training and testing, the accuracy of speaker verification systems drastically deteriorates. This paper presents the use of MFCCs' histogram enhancement technique in order to improve the robustness of a speaker verification system. The technique transforms the features extracted from speech within an utterance such that their statistics conform to reference distributions. The reference distributions proposed in this paper are uniform distribution and beta distribution. The transformation modifies the contrast of MFCCs' histogram so that the performance of a speaker verification system is improved both in the clean training and testing environment and in the clean training and noisy testing environment.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제2권5호
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• pp.277-281
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• 2013

Modern speaker verification systems based on support vector machines (SVMs) use Gaussian mixture model (GMM) supervectors as their input feature vectors, and the maximum a posteriori (MAP) adaptation is a conventional method for generating speaker-dependent GMMs by adapting a universal background model (UBM). MAP adaptation requires the appropriate amount of input utterance due to the number of model parameters to be estimated. On the other hand, with limited utterances, unreliable MAP adaptation can be performed, which causes adaptation noise even though the Bayesian priors used in the MAP adaptation smooth the movements between the UBM and speaker dependent GMMs. This paper proposes a sparse MAP adaptation method, which is known to perform well in the automatic speech recognition area. By introducing sparse MAP adaptation to the GMM-SVM-based speaker verification system, the adaptation noise can be mitigated effectively. The proposed method utilizes the L0 norm as a regularizer to induce sparsity. The experimental results on the TIMIT database showed that the sparse MAP-based GMM-SVM speaker verification system yields a 42.6% relative reduction in the equal error rate with few additional computations.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2006년도 춘계 학술대회 발표논문집
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• pp.139-142
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• 2006

Speaker verification systems can be implemented using speaker adaptation methods if the amount of speech available for each target speaker is too small to train the speaker model. This paper shows experimental results using well-known adaptation methods, namely Maximum A Posteriori (MAP) and Maximum Likelihood Linear Regression (MLLR). Experimental results using Korean speech show that MLLR is more effective than MAP for short enrollment utterances.

• 한국음향학회지
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• 제28권3호
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• pp.279-284
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• 2009

화자검증은 발성화자가 제시화자 (claimed speaker)인지 아닌지를 구별하는 것이다. 기존의 화자검증 시스템인 GMM-UBM 방식의 화자검증 시스템은 무잡음 환경에서는 높은 검증성능을 보이지만, 잡음환경에서는 성능이 급격히 떨어지는 단점이 있다. 이런 단점을 극복하기 위해 멀티밴드를 이용한 방법인 특징벡터 재결합방법이 제안되었지만, 특징벡터 재결합방법은 전체 서브밴드 특징벡터들을 사용하여 유사도를 계산하는 단점이 있다. 이런 단점을 극복하기 위해 기 발표된 이전 논문에서 각 서브밴드 유사도를 독립적으로 계산하는 변형된 특징벡터 재결합방법을 제안하였고, 본 논문에서는 변형된 특징벡터 재결합방법과 각 서브밴드들의 신뢰도를 나타내는 신호 대 잡음비를 이용한 가중치를 이용하여 잡음환경에서 기존의 특징벡터 재결합방법에 비해 에러를 28% 감소시켰다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권3호
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• pp.88-98
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• 2002

MLP(multilayer perceptron)는 다른 패턴인식 방법에 비해 몇 가지 유리한 이점을 지니고 있어 화자증명 시스템의 화자학습 및 인식 방법으로서 사용이 기대된다. 그러나 MLP의 학습은 학습에 이용되는 EBP(error backpropagation) 알고리즘의 저속 때문에 상당한 시간을 소요한다. 이 점은 화자증명 시스템에서 높은 화자인식률을 달성하기 위해서는 많은 배경화자가 필요하다는 점과 맞물려 시스템에 화자를 등록하기 위해 많은 시간이 걸린다는 문제를 낳는다. 화자증명 시스템은 화자 등록후 곧바로 증명 서비스를 제공해야 하기 때문에 이 문제를 해결해야 한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 EBP의 학습속도를 개선하는 방법과, 기존의 화자증명 방법에서 화자군집 방법을 도입한 배경화자 축소방법을 사용하여 MLP 기반 화자증명 시스템에서 화자등록에 필요한 시간의 단축을 시도한다.

• 한국음향학회지
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• 제21권2호
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• pp.190-198
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• 2002

화자확인에서 사용되는 디코딩 방법에는 음성인식에서 주로 사용되는 비터비 알고리듬을 사용하여 왔다. 그러나 화자확인에서는 화자의 특성을 최대한 발휘하여 같은 음소라도 화자마다 다르게 인식해야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 기존 화자확인 디코딩에서 사용하는 비터비 알고리듬을 대신하는 새로운 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 음성인식에서 사용되고 있는화자 적응 알고리듬을 화자의 특성에 따라 모델 파라미터로 변환하는 것을 응용한 방법이다. 본 논문에서는 여러 적응 알고리듬중 MLLR(Maximum Likelihood Linear Regression)과 MAP (Maximum A-Posterior) 적응 알고리듬을 사용하였고 제안된 알고리듬이 기존의 비터비 알고리듬을 사용하였을 때보다 평균 30%의 EER (Equal Error Rate) 향상을 이루었다.

• 한국음향학회지
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• 제20권5호
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• pp.48-53
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• 2001

LPC분석 기반 화자 확인에서 잔여성분(residue) 예측은 보통 무시되고, LPCC(LPC-cepstrum)만이 특징 파라미터로 사용된다. 본 연구에서는 잔여성분으로부터 추출된 예측파라미터인 잔여 켑스트럼(residual cepstrum)을 LPCC와 함께 여러 환경에서 구축된 데이터 베이스에서 화자특징 파라미터로 사용하였다. 또한, 잔여 켑스트럼에 포함되어있는 화자 고유성분인 피치(pitch)성분에 큰 가중치(weighting)를 줌으로써 화자간 변이(inter-speaker variation)가 커지도록 하는 가중치 함수를 제안한다. 실험 결과, LPCC만을 특징 파라미터로 사용하였을 경우보다 잔여 켑스트럼 (RCEP)과 LPCC를 동시에 사용했을 경우 약 6％가량의 인식 오류율이 향상 되었으며, 제안한 가중치 함수를 적용한 잔여 켑스트럼 (RCEP)과 LPCC를 동시에 사용했을 경우 인식 오류율이 가중치를 주지 않은 경우보다 약 2.45％가량 개선되었다.

• 한국음향학회지
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• 제22권5호
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• pp.383-387
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• 2003

본 논문에서는 기존의 고정크기의 코호트 집단을 기반으로 한 화자검증 방법을 다룬다. 특히, 본 논문에서는 고정크기의 코호트 대신에 화자모델들 사이의 거리를 이용하는 가변크기의 새로운 코호트를 제안한다: 제안된 새로운 방식에서는 각 화자로부터 일정한 거리 내에 있는 주변 화자모델들의 밀집도가 고려된다. 그 화자주변의 밀집도가 높으면 코호트의 크기가 자동적으로 증가되어 화자검증률이 개선되고, 반면 밀집도가 적으면 코호트의 크기가 감소되어 계산량이 줄어든다 실험결과 제안된 방법이 기존의 방식에 비하여 EER (Equal Error Rate)을 감소시킴을 확인할 수 있었다.

• 음성과학
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• 제9권4호
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• pp.253-263
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• 2002

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.