• 한국음향학회지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.585-591
• /
• 2002

다층 신경망 (MLP: multilayer perceptron)은 기존의 패턴인식 방법에 비해 몇 가지 이점을 제공하지만 학습에 비교적 많은 시간을 요구한다. 이 점은 화자증명 시스템의 인식방법으로서 다층 신경망을 사용할 경우 등록시간이 길어지는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 기존의 시스템에서 채택한 화자군집 방법을 응용하여 다층 신경망 학습에 필요한 배경화자 수를 줄임으로써 화자등록 시간을 단축하는 방법을 제안하고, 지속음을 인식단위로 하는 다층 신경망 화자증명 시스템에 이 방법을 적용한 실험결과를 통해 그 효과를 확인한다.

• 한국음향학회지
• /
• 제23권7호
• /
• pp.548-553
• /
• 2004

본 연구에서는 집단화 오차를 최소로 하기위해 개선된 LBG 알고리즘을 제안한다. 기존의 LBG 알고리즘은 화자확인 시스템에 적용시 소량의 학습 데이터의 분포가 가지는 특수성으로부터 기인하는 문제점들이 발생한다. 즉, 개인별 특성을 무시하고 항상 일정한 크기의 코드북을 생성해야 하는데서 기인하는 군집화 오류와 분할할 (Splitting) 방향을 잘못 선택하면서 발생하는 집단화의 오류가 전체 화자 인식율 저하의 원인이 된다. 따라서, 본 연구에서는 개인별로 최적의 크기를 가지는 가변길이 코드북 생성 기법과 중심값으로부터 최외곽의 멤버 벡터 인덱스를 찾고 다시 최외곽 멤버 벡터에서 가장 먼 멤버 벡터 인덱스를 찾음으로써 분할할 방향을 인위적으로 지정해 주는 개선된 군집화 알고리즘을 제안한다. 실험 결과, 제안된 방식을 적용한 화자확인 시스템이 기존의 LBG알고리즘을 사용한 시스템보다 오거부율(FR)은 3.165%, 오수락율 (FA)는 0.06%씩 각각 향상 되었다.

• 응용통계연구
• /
• 제37권2호
• /
• pp.209-224
• /
• 2024

화자검증(speaker verification)이란 두개의 음성 데이터로부터 같은 화자의 목소리 인지 아닌지를 판단하는것을 말한다. 범죄현장에서 범인의 목소리만이 증거로 남는경우, 두개의 목소리를 객관적이고 정확하게 비교할 수 있는 화자 검증 시스템 또는 화자 매칭 시스템의 구축이 시급하다. 본 연구에서는 한국어에 대한 화자검증 딥러닝 모형을 새롭게 구축하고, 학습에 필요한 적절한 형태의 학습데이터셋에 대해 연구한다. 음성데이터는 고차원이면서 백그라운드 노이즈를 포함하는 등의 변동성이 큰 특징이 있다. 따라서 화자 검증 시스템을 구축하기위해 딥러닝 기반의 방법 선택하는경우가 많다. 본 연구에서는 ECAPA-TDNN 모형을 선택하여 화자 매칭 알고리즘을 구축하였다. 구축한 모형을 학습시키는데 사용한 Voxceleb은 대용량의 목소리 데이터로 다양한 국적을 가진 사람들로부터 음성데이터를 포함하지만 한국어에 대한 정보는 포함하지 않는 다. 본 연구에서는 한국어 음성데이터를 학습에 포함시켰을때와 포함시키지 않았을때 학습 데이터 내 해당언어의 존재 유무가 모델의 성능에 미치는 영향에 대해 파악하였다. Voxceleb으로만 학습한 모델과 언어와 화자의 다양성을 최대로 하기 위해 Voxceleb과 한국어 데이터셋을 결합한 데이터셋으로 학습한 모델을 비교하였을 때, 모든 테스트 셋에 대해 한국어를 포함한 학습데이터의 성능이 개선됨을 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
• /
• pp.205-208
• /
• 2003

While multilayer perceptrons (MLPs) have great possibility on the application to speaker verification, they suffer from inferior learning speed. to appeal to users, the speaker verification systems based on MLPs must achieve a reasonable enrolling speed and it is thoroughly dependent on the fast learning of MLPs. To attain real-time enrollment on the systems, the previous two studies have been devoted to the problem and each satisfied the objective. In this paper the two studies are combined md applied to the systems, on the assumption that each method operates on different optimization principle. By conducting experiments using an MLP-based speaker verification system to which the combination is applied on real speech database, the feasibility of the combination is verified from the results of the experiments.

• 말소리와 음성과학
• /
• 제2권3호
• /
• pp.127-134
• /
• 2010

Additive noise and channel mismatch strongly degrade the performance of speaker verification systems, as they distort the features of speech. In this paper a histogram transformation technique is presented to improve the robustness of text-independent speaker verification systems. The technique transforms the features extracted from speech such that their histogram is conformed to a reference distribution. The effect of different standard deviations for the reference distribution is investigated. Experimental results indicate that, in channel mismatched environments, the proposed technique offers significant improvements over existing techniques. We also verify performance improvement of the proposed method using statistics.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
• /
• pp.571-573
• /
• 2004

Speaker verification systems based on multilayer perceptrons (MLPs) have good prospects in reliability and flexibility required as a successful authentication system. However, the poor learning speed of the error backpropagation (EBP) which is representative learning method of MLPs is the major defect to be complemented to achieve real-time user enrollments. In this paper, we implement an MLP-based speaker verification system and apply the existing two methods of the omitting patterns in instant learning (OIL) and the discriminative cohort speakers (DCS) to approach real-time enrollment. An evaluation of the system on a Korean speech database demonstrates the feasibility of the system as a speaker verification system of high performance.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제45권5호
• /
• pp.162-172
• /
• 2008

본 논문에서는 이동환경에서 개인의 신원을 인증하는 수단으로 치열영상과 음성을 생체정보로 이용한 멀티모달 화자인증 방법에 대하여 제안한다. 제안한 방법은 이동환경의 단말장치중의 하나인 스마트폰의 영상 및 음성 입력장치를 이용하여 생체 정보를 획득하고, 이를 이용하여 사용자 인증을 수행한다. 더불어, 제안한 방법은 전체적인 사용자 인증 성능의 향상을 위하여 두 개의 단일 생체인식 결과를 결합하는 멀티모달 방식으로 구성하였고, 결합 방법으로는 시스템의 제한된 리소스를 고려하여 비교적 간단하면서도 우수한 성능을 보이는 가중치 합의 방법을 사용하였다. 제안한 멀티모달 화자인증 시스템의 성능평가는 스마트폰에서 획득한 40명의 사용자에 대한 데이터베이스를 이용하였고, 실험 결과, 치열영상과 음성을 이용한 단일 생체인증 결과는 각각 8.59%와 11.73%의 EER를 보였으며, 멀티모달 화자인증 결과는 4.05%의 EER를 나타냈다. 이로부터 본 논문에서는 인증 성능을 향상하기 위하여 두 개의 단일 생체인증 결과를 간단한 가중치 합으로 결합한 결과, 높은 인증 성능의 향상을 도모할 수 있었다.

• 대한음성학회지:말소리
• /
• 제47호
• /
• pp.131-140
• /
• 2003

We propose a new method of generating client models for HMM based text-dependent speaker verification system with only a small amount of training data. To make a client model, statistical methods such as segmental K-means algorithm are widely used, but they do not guarantee the quality or reliability of a model when only limited data are avaliable. In this paper, we propose a blind speech segmentation based on level building DTW algorithm as an alternative method to make a client model with limited data. In addition, considering the fact that voiced sounds have much more speaker-specific information than unvoiced sounds and energy of the former is higher than that of the latter, we also propose a new score evaluation method using the observation probability raised to the power of weighting factor estimated from the normalized log energy. Our experiment shows that the proposed methods are superior to conventional HMM based speaker verification system.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 전문대학교육위원
• /
• pp.176-179
• /
• 2005

In this paper, we propose the new method that separate the existing common VQ code book into two parts, one is the common VQ code book which is the half of existing common VQ code book, another is the personal speaker VQ code book which accommodate the personal speaker characteristic, variation to improve the performance of the text-dependent speaker verification system using discrete HMM. We apply the propose method m this paper to the text-dependent speaker verification system using discrete HMM and have the improvement performance of about 0.24% compared to existing method

• ETRI Journal
• /
• 제28권3호
• /
• pp.320-328
• /
• 2006

Using biometrics to verify a person's identity has several advantages over the present practice of personal identification numbers (PINs) and passwords. To gain maximum security in a verification system using biometrics, the computation of the verification as well as the storing of the biometric pattern has to take place in a smart card. However, there is an open issue of integrating biometrics into a smart card because of its limited resources (processing power and memory space). In this paper, we propose a speaker verification algorithm using a support vector machine (SVM) with a very few features, and implemented it on a 32-bit smart card. The proposed algorithm can reduce the required memory space by a factor of more than 100 and can be executed in real-time. Also, we propose a hardware design for the algorithm on a field-programmable gate array (FPGA)-based platform. Based on the experimental results, our SVM solution can provide superior performance over typical speaker verification solutions. Furthermore, our FPGA-based solution can achieve a speed-up of 50 times over a software-based solution.