• 한국음향학회지
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• 제39권2호
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• pp.137-142
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• 2020

문장 종속 짧은 발화에서 문장 독립 긴 발화까지 다양한 환경에서 I-vector 특징에 기반을 둔 많은 연구가 수행되었다. 본 논문에서는 원거리 잡음 환경에서 녹음한 데이터에서 Probabilistic Linear Discriminant Analysis(PLDA)를 적용한 I-vector와 주의 집중 기법을 접목한 Long Short Term Memory(LSTM) 기반의 화자 임베딩을 추출하여 결합한 화자 검증 알고리즘을 소개한다. LSTM 모델의 Equal Error Rate(EER)이 15.52 %, Attention-LSTM 모델이 8.46 %로 7.06 % 성능이 향상되었다. 이로써 본 논문에서 제안한 기법이 임베딩을 휴리스틱 하게 정의하여 사용하는 기존 추출방법의 문제점을 해결할 수 있는 것을 확인하였다. PLDA를 적용한 I-vector의 EER이 6.18 %로 결합 전 가장 좋은 성능을 보였다. Attention-LSTM 기반 임베딩과 결합하였을 때 EER이 2.57 %로 기존보다 3.61 % 감소하여 상대적으로 58.41 % 성능이 향상되었다.

• ETRI Journal
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• 제32권3호
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• pp.395-405
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• 2010

A novel multiclassifier system (MCS) strategy is proposed and applied to a text-dependent speaker verification task. The presented scheme optimizes the linear combination of classifiers on an on-line basis. In contrast to ordinary MCS approaches, neither a priori distributions nor pre-tuned parameters are required. The idea is to improve the most accurate classifier by making use of the incremental information provided by the second classifier. The on-line multiclassifier optimization approach is applicable to any pattern recognition problem. The proposed method needs neither a priori distributions nor pre-estimated weights, and does not make use of any consideration about training/testing matching conditions. Results with Yoho database show that the presented approach can lead to reductions in equal error rate as high as 28%, when compared with the most accurate classifier, and 11% against a standard method for the optimization of linear combination of classifiers.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.401-405
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• 1998

SVAPI 1.0 환경에서의 어구 종속 화자 확인 시스템에 대해 기술한다. 구현된 시스템은 궁극적으로 공중 전화망 응용이 가능한 실용 시스템을 목표로 개발되었으며 이를 위해 SVAPI 위원회에 의해 제안된 SVAPI 1.0을 개발 환경으로 사용하였다. SVAPI는 객체 지향 구조, 클라이언트-서버 및 telephony 환경의 지원등이 특징이며 어플리케이션과 엔진을 독립적으로 개발할 수 있는 이점을 제공한다. 구현된 데모 시스템은 펜티엄 프로세서와 Windows95/NT 4.0 운영체제 그리고 Win16/Win32 API를 통해 제어 가능하며 음성 입력이 가능한 디바이스를 장착한 IBM 호환 PC이다. 화자의 성문 등록은 화자가 동일한 어구를 3회 발성하여 이뤄지며 등록과 확인의 응답속도는 모두 1초 이내이다. 소프트웨어의 구성은 크게 어플리케이션과 어구 종속 화자 확인 엔진으로 구분할 수 있으며 엔진은 끝점 검출 알고리즘, 음성 특징 추출 알고리즘 그리고 연속 HMM 기반의 화자 성문 모델 등록 및 유사도 계산 등을 포함한 확인 알고리즘으로 구성되어 있다. 화자의 성문은이름과 같은 약 3음절 이상의 단어로 등록되고 테스트되었다. 엔진의 객관적인 평가를 위해 전화선을 통해 남자 6명, 여자 3명의 화자로부터 자신의 이름을 각각 40회 발성하여 구축된 음성 데이터 베이스를 사용하였으며 실험 결과 남자는 2.85%, 여자는 2.44%의 EER을 각각 얻었다.