• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.63-65
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• 2012

본 논문에서는 입력된 음성이 남성화자인지 여성화자인지를 구분하는 FFT 스펙트럼 및 LPC 켑스트럼 입력에 의한 성별인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 특히 남성화자와 여성화자의 특징벡터를 비교 분석하여, 이러한 남녀의 음향학적인 특징벡터의 차이점을 이용하여 신경회로망에 의한 성별 인식에 대한 실험을 수행한다. 특히 12차의 LPC 켑스트럼 및 8차의 저역 FFT 스펙트럼의 특징벡터를 사용한 경우에, 남성화자 및 여성화자에 대해서 양호한 남녀 성별인식률이 구해졌다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.568-574
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• 2010

음성인식에서의 인식률 향상을 위한 노력의 일환으로서, 본 논문에서는 성별을 구분하지 않는 일반적 화자독립 음성인식과 성별에 따른 음성인식의 성능을 비교하는 연구를 수행하였다. 실험을 위해 남녀 각 20명의 화자로 하여금 각각 300단어를 발성하게 하고, 그 음성 데이터를 여성/남성/혼성A/혼성B의 네 그룹으로 나누었다. 우선, 성별 음성인식에 대한 근거의 타당성을 파악하기 위하여 음성 신호의 주파수 분석 및 MFCC 특징벡터들의 성별 차이를 조사하였다. 그 결과, 성별 음성인식의 동기를 뒷받침할 정도의 두드러진 성별 차이가 확인되었다. 음성인식을 수행한 결과, 성을 구분하지 않는 일반적인 화자독립의 경우에 비해 성별 음성인식에서의 오류율이 절반 이하로 떨어지는 것으로 나타났다. 이로부터, 성 인식과 성별 음성인식을 계층적으로 수행함으로써 화자독립의 인식률을 높일 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.515-517
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• 2013

본 논문에서는 잡음 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 신경회로망의 네크워크에 대한 인식결과를 나타낸다. 인식실험의 결과로부터 백색잡음에 대해서는 최대 96% 이상의 인식률, 자동차잡음에 대해서는 최대 88% 이상의 인식률을 구하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권1호
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• pp.37-44
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• 2017

사물 인터넷(IoT) 산업이 확산되면서 사용자의 정보를 특별한 조작 없이 물체가 스스로 인식하는 일이 매우 중요해졌다. 그중에서도 성별(남, 여)은 생물학적인 구조가 달라 성향이 다르고 사회적으로도 기대하는 바가 다르기 때문에 매우 중요한 요소이다. 하지만 얼굴 이미지를 기반으로 한 성별 인식과 관련된 연구는 동일한 성별이라도 다양한 생김새를 가지고 있어서 여전히 도전적인 분야이다. 그리고 성별인식 시스템을 사물 인터넷에 적용하기 위해서는 디바이스 크기를 소형화 시켜야 하며 저전력으로 구동이 가능해야 한다. 따라서 본 논문에서는 저전력으로 실제 사물에서 성별을 인식할 수 있는 기능을 탑재하기 위해 딥 러닝 기반의 성별 인식 알고리즘을 제안하고 이를 모바일 GPU 임베디드 보드에 포팅하여 최종적으로 실시간 성별인식 시스템을 구현하였다. 실험에서는 소비전력과 초당 처리 가능한 프레임 수를 PC환경과 모바일 GPU 임베디드 환경에서 측정하여 저전력 환경에서도 성별 인식이 가능함을 증명하였다.

• 한국음향학회지
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• 제26권2호
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• pp.75-79
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• 2007

본 논문은 SVM(Support Vector Machines)을 이용한 음성신호 기반의 효과적인 성별인식 시스템을 제안한다. 분별적 이진(binary) 패턴 분류기인 SVM은 특징 공간에서 비선형 경계를 찾아 분류하는 방법으로 우수한 성능을 보인다고 알려져 있다. 연구에서는 기존의 성별인식에서 널리 쓰이고 있는 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)를 사용하여 SVM과 기존의 GMM(Gaussian Mixture Model) 알고리즘의 성별인식 성능을 비교하였고, 특히, 보다 향상된 SVM의 성별인식을 위해 MFCC와 Pitch를 이용한 결합 특징 벡터를 적용하였다. 실험결과 MFCC 파라미터를 사용했을 때 제안된 SVM이 GMM보다 우수한 성별인식 성능을 보였고, 제안된 결합 특징 벡터를 사용 했을 때 우수한 성능을 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.536-544
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• 2012

공항 안내 시스템 중 하나인 디지털 사이니지는 탑승객에게 비행 정보 및 공항정보를 효과적으로 제공하여 공항의 업무 효율을 향상시키는 목적으로 사용할 수 있다. 그러나 현재 공항의 디지털 사이니지는 한 종류의 광고를 모든 고객에게 무차별적으로 표출함으로서 광고의 효율성에 문제점을 내포한다. 이러한 비효율성문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 성별인식기능의 지능형 디지털 사이니지를 연구하였다. 성별인식 지능형 디지털 사이니지는 전방의 고객을 실시간으로 인식하고 고객의 성별을 추정하여 성별에 맞는 광고를 표출하는 시스템이다. 또한 광고 효과 소프트웨어로 고객의 광고에 대한 집중도를 분석하여 광고 효과를 크게 증가 시킬 수 있다. 지능형 디지털 사이니지에 응용된 성별 인식은 형상인식과 통계분석 기법을 사용하여 고객의 성별을 추정하였다. 스마트 디지털 사이니지는 고객의 성별에 따른 광고를 표출함으로서 고객의 서비스 만족도 및 공항업무효율의 향상에 기여할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.619-620
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• 2017

본 논문에서는 음성인식 알고리즘에 매우 중요한 정보를 제공하는 화자의 성별인식을 위하여 신경회로망을 사용하여 잡음 환경 하에서 남성음성 및 여성음성의 화자를 식별하는 성별인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 신경회로망은 MFCC의 계수를 사용하여 음성의 각 구간에서 남성음성 및 여성음성의 화자를 인식할 수 있는 알고리즘이다. 실험결과로부터 백색잡음이 중첩된 잡음환경 하에서 음성신호의 MFCC의 특징벡터를 사용함으로써 남성음성 및 여성음성의 화자에 대해서 양호한 성별인식 결과가 구해졌다.

• 한국음향학회지
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• 제26권6호
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• pp.243-249
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• 2007

본 논문은 Group Delay(GD)를 이용한 음성신호 기반의 효과적인 성별인식 시스템을 제안한다. 일반적인 음성 인식과 관련된 시스템에서 사용되는 특징들은 위상에 관한 정보를 제거한 크기만의 정보를 이용하여 구성한다. 본 연구에서는 위상에 관한 정보를 토대로 유도되어 지는 GD의 성별에 따른 특징을 알아보고, 보다 향상된 성별인식을 위해 MFCC(Mel-frequency cepstral coefficient), LPC(linear predictive coding) 계수, 반사계수(reflection coefficient) 그리고 포만트(formant)등과 같은 크기 정보와 GD를 이용한 결합 특징 벡터를 적용하였다. 실험을 통해 성별에 따른 GD의 특징을 확인할 수 있었고, 이를 이용한 제안된 특징 벡터를 사용했을 때 우수한 인식 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.745-748
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• 2016

사물 인터넷(loT)의 확산에 따라 기계가 사용자의 정보를 인식하는 일이 매우 중요해졌다. 그 중에서도 성별은 사용자의 특징을 판단하는 결정적인 요소 중 하나이다. 하지만 아직 성별 인식에 관련된 연구는 여전히 도전적이며 향상시킬 부분이 많이 남아있다. 본 논문에서는 deep-convolutional neural network (DCNN)를 이용하여 높은 성능을 갖는 성별 인식 네트워크를 제안하며, 이를 모바일 GPU 보드에 임베디드 포팅(porting)하여 실시간 성별인식 시스템을 구성한 뒤, PC 환경과 모바일 GPU 환경에서 제안하는 시스템의 성능을 비교, 분석한다.

• 한국음향학회지
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• 제27권5호
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• pp.252-255
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• 2008

본 논문에서는 성별 인식 시스템의 성능향상을 위해 변별적 가중치 학습 (discriminative weight training) 기반의 최적화된 SVM (support vector machine)을 제안한다. MCE (minimum classification error)방법을 도입하여, 각각의 MFCC (mel-frequency cepstral coefficients) 특징벡터 차수별로 다른 가중치를 가지는 SVM을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 동일 가중치를 가지는 SVM 기반의 성별인식 시스템과 비교하였으며, 우수한 성능을 보인다.