• 한국음향학회지
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• 제40권5호
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• pp.466-472
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• 2021

화자 전환 검출은 대화 중에 발성 화자가 다른 사람으로 바뀌는 시점을 검출하는 것을 의미한다. 이 과정에서 화자 중복, 화자 정보 표기의 부정확성, 데이터 불균형 등으로 화자가 바뀌는 순간을 검출하는 데 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 음성 인식에 널리 사용되는 TIMIT 데이터를 가공하여 충분한 양의 훈련 데이터를 얻었으며, 화자가 겹치는지를 파악한 후에 화자 전환 여부를 판단하였다. 본 논문에서는 화자 겹침을 고려한 화자 전환 검출 시스템을 구축하기 위하여 다양한 접근법을 사용하여 성능을 평가하고 검증했다. 그 결과 화자 겹칩 영역을 제거하기 위해 X-Vector 구조와 유사한 형태의 검출 시스템과 화자 전환 검출 시스템을 모델링하기 위한 Bi-LSTM 모델을 제안하였다. 실험 결과 기준 시스템보다 상대적으로 각각 4.6 %, 13.8 % 성능 향상을 확인하였다. 또한, 실험 결과를 기반으로 텍스트 정보와 화자 정보 등을 고려한다면 좀 더 강인한 화자 전환 검출 시스템을 구축할 수 있을 것으로 판단한다.

• 한국음향학회지
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• 제21권7호
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• pp.641-647
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• 2002

본 논문에서는 경향 양자화 기법을 적용하여 분절 특징 은닉 마코프 모델 (HMM: hidden Markov model)의 매개 변수 수를 줄이는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 분절 특징 HMM에서 사용하는 분절 특징, 즉 모수적 궤적을 위치 정보와 경향 정보로 분리한 후, 분리된 경향 정보를 경향 코드북을 이용하여 공유한다. 분절 특징에서 위치 정보는 특징의 기준 점을 나타내고, 경향 정보는 분절 특징의 변이를 의미하며 특징의 많은 부분을 차지하고 있다. 따라서 경향 정보가 공유될 수 있다면 분절 특징 HMM의 매개 변수 수를 줄일 수 있을 것이다. 실험 결과 제안된 방식이 기존의 시스템과 비슷한 성능을 보였으며 매개 변수 수를 줄이는 방안으로 고려될 수 있음을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제19권3호
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• pp.35-44
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• 2000

본 논문에서는 음성 패턴을 효율적으로 모델링하고자 분절 특징(segmental feature)을 이 용하여 은닉 마코프 모델(hidden markov model)의 일반적인 형식에 기반한 새로운 모수적 궤적 모델 (parametric trajectory model)을 제안한다. 일반적으로 벡터의 열로써 표현되는 분절은 관측 열의 궤적(trajectory)으로 표현된다. 이 궤적은 연속적인 프레임들의 전이 정보(transitional information)를 표현하는 디자인 행렬을 이용하여 얻어지며, 다항식의 회귀 함수(polynomial regression function)로써 나타낼 수 있다. 이러한 궤적을 HMM에 적용하기 위해서 프레임 특징 대신 분절의 특성 을 표현하는 궤적으로 대치하고 우도(likelihood) 계산에 궤적들의 비교에 의한 확률 값을 반영시켜야 한다. 본 논문에서는 궤적간의 유사도를 측정하는 분절 우도(segment likelihood)와 모델을 구성하는 궤적변수의 추정 알고리즘을 제안한다. 임의의 분절에 대한 관측 확률은 제안된 분절 우도와 궤적의 추정 오차(estimation error of trajectories)의 곱으로써 표현된다. 궤적의 추정 오차는 상태에서 주어진 분절 우도의 가중치로 표현될 수 있으며, 이 가중치는 궤적과 대응되는 분절의 적합도를 표현하는 확률을 나타낸다. 본 논문에서 제 안된 모델은 일반적 인 HMM과 모수적 궤적 모델의 일반화(generalization) 또는 확장(extension) 모델로 생각될 수 있다. 본 모델의 성능을 평가하기 위하여 TIMIT 데이터에 기반한 실험을 한 결과, 분절 길이(segment length)와 회귀 차수(regression order)가 변할수록 일반적인 HMM에 비하여 뚜렷한 성능향상이 있음을 알 수 있었다.