• 한국음향학회지
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• 제22권4호
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• pp.299-307
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• 2003

화자독립 음성인식기에서 화자사이의 성도 길이의 영향을 최소화시켜 인식 성능을 개선하는 화자 정규화에 대한 많은 연구가 있어 왔다. 본 연구에서는 벡터양자화기를 이용하여 화자 검증이 가능하다는 사실에 착안하여 벡터 양자화기를 이용한 비교적 간단한 선형 워핑 화자정규화방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 정규화에 이용될 최적의 코드북을 생성한 다음, 이 코드 북을 이용하여 화자의 선형 워핑계수를 추출하고 추출된 워핑계수는 멜 켑스트럼 추출시에 사용되는 멜스케일 필터뱅크를 워핑하기 위해 이용된다. 본고에서 제안한 워핑계수 추출 및 적용 방법의 성능을 확인하기 위해 이산 HMM을 이용한 13가지의 단음절 한글 숫자음 인식기를 이용하여 인식실험을 수행하였으며, 실험 결과 약 29%의 오인식률 감소를 보여 제안하는 화자 정규화방법이 다른 라인서치 워핑계수추출 방법보다 간단한 동시에 효용가치가 있음을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.8-14
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• 2002

본 논문에서는 Gaussian mixture model을 이용한 실시간 문맥독립화자식별시스템을 구현하여 인식실험을 수행하였으며, 인식시스템의 성능을 향상시키기 위하여 화자검증시스템에서 좋은 결과를 보인 유사도 정규화(Likelihood normalization)방법을 적용하여 인식실험을 하였다. 시스템은 크게 전처리단과 화자모델생성단, 화자식별단으로 나누어진다. 전처리단에서는 화자의 발성변화를 고려하여 CMN(Cepstral mean normalization)과 Silence removal 방법을 적용하였다. 화자모델생성단에서는, 화자발성의 음향학적 특징을 잘 표현할 수 있는 GMM(Gaussian mixture model)을 이용하여 화자모델을 작성하였으며, GMM의 파라미터를 최적화하기 위하여 MLE(Maximum likelihood estimation)방법을 사용하였다. 화자식별단에서는 학습된 데이터와 테스트용 데이터로부터 ML(Maximum likelihood)을 이용하여 유사도를 계산하였으며, 이 과정에서 유사도 정규화를 적용한 경우에는 프레임단위로 유사도를 계산하게 된다. 계산된 유사도는 스코어(S$_{C}$)로 표현하였고, 가장 높은 스코어를 가지는 화자가 인식화자로 결정된다. 화자인식에서 발성의 종류로는 문맥독립 문장을 사용하였다. 인식실험을 위해서는 ETRI445 DB와 KLE452 DB를 사용하였으며, 특징파라미터로서는 켑스트럼계수 및 회귀계수값만을 사용하였다. 인식실험에서는 등록화자의 수를 달리하여 일반적인 화자식별방법과 프레임단위유사도정규화방법으로 각각 인식실험을 하였다. 인식실험결과, 프레임단위유사도정규화방법이 인식화자수가 많아지는 경우에 일반적인 방법보다 향상된 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제34권2호
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• pp.171-176
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• 2015

본 논문에서는 Hidden Markov Model(HMM) - Universal Background Model(UBM)의 주 상태 정보 기반의 i-vector 추출 기술을 제안한다. Ergodic HMM이 UBM을 추정하는데 쓰였으며, 이를 통해 동일 화자 음성에도 다양하게 존재하는 특성을 HMM states로 분류할 수 있다. 제안한 방법을 이용하면 HMM의 state 개수에 따라 i-vector 들이 추출되는데, 주 상태 정보 방법을 통해 이들 중 하나를 선택한다. 제안한 방법을 검증하기 위해 National Institute of Standards and Technology(NIST) Speaker Recognition Evaluation(SRE) database를 이용하여 실험을 하였으며, Equal Error Rate(EER) 성능 수치에서 12 %의 성능 향상을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1117-1118
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• 2015

공공임대주택은 서민을 위한 주거안정 차원에서 중요한 복지정책 중 하나이다. 그러나 입주자에 대한 적합성 여부를 검증하는 데 있어서 실제 거주하고 있는지를 검증하는 데 많은 비용과 어려움이 발생하여 입주자가 거주하고 있지 않는 상태에서 재계약하는 경우가 많이 발생하고 있다. 본 연구에서는 거주하고 있는 사실을 검증할 수 있는 화자인증 시스템을 활용한 입주자 관리 방안을 제안한다. 제안된 방안으로 구현된 시스템을 통하여 적은 비용 및 높은 신뢰도로 거주사실을 확인할 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국음향학회지
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• 제21권8호
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• pp.735-743
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• 2002

본 논문에서는 세 가지 문맥독립 화자식별방법을 제안한다. 먼저, 화자 식별시 성도의 특성을 충분히 표현하지 못한 프레임이 포함되지 않도록 하는 프레임선택 (Frame Selection; FS)방법을 제안한다. 이 방법은 각 프레임에서 가장 큰 유사도와 두 번째로 큰 유사도의 차이를 평가하여 중요 프레임을 선택한 후, 선택된 프레임만을 이용하여 유사도를 계산하는 방법이다. 두 번째로 제안하는 복합 (Hyrid)방법은 FS와 가중모델순위 (Weighting Model Rank: WMR)방법을 결합시킨 것으로, FS방법을 이용하여 중요 프레임을 선택한 후, 지수함수 가중치를 이용하여 식별화자를 결정하는 것이다. 마지막으로 제안하는 수정된 가중모델순위 (Modified WMR; MWMR)방법은 식별화자를 결정할 때 유사도의 상대적 위치만을 고려하였던 기존의 U방법과는 달리 유사도와 유사도의 상대적 위치를 함께 고려하는 방법이다. 화자식별 실험결과 제안한 방법들이 기존의 ML 방법보다 향상된 식별률을 보였으며, 복합 방법 및 MWMR방법의 경우에는 WMR방법보다 각각 약 2%와 3%의 향상된 식별률을 나타내어 제안한 방법들의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.259-262
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• 2022

정보화 시대 스마트폰이 대중화되고 실시간 인터넷 사용이 가능해짐에 따라, 본인을 식별하기 위한 사용자 인증이 필수적으로 요구된다. 대표적인 사용자 인증 기술로는 아이디와 비밀번호를 이용한 비밀번호 인증이 있지만, 키보드로부터 입력받는 이러한 인증 정보는 시각 장애인이나 손 사용이 불편한 사람, 고령층과 같은 사람들이 많은 서비스로부터 요구되는 아이디와 비밀번호를 기억하고 입력하기에는 불편함이 따를 뿐만 아니라, 키로거와 같은 공격에 노출되는 문제점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 자신의 신체의 특징을 활용하는 생체 인증이 대두되고 있으며, 그중 목소리로 사용자를 인증한다면, 효과적으로 비밀번호 인증의 한계점을 극복할 수 있다. 이러한 화자 인식 기술은 KT의 기가 지니와 같은 음성 인식 기술에서 활용되고 있지만, 목소리는 위조 및 변조가 비교적 쉽기에 지문이나 홍채 등을 활용하는 인증 방식보다 정확도가 낮고 음성 인식 오류 또한 높다는 한계점이 존재한다. 상기 목소리를 활용한 사용자 인증 기술인 화자 인식 기술을 활용하기 위하여, 사용자 목소리를 학습시켰으며, 목소리의 주파수를 추출하는 MFCC 알고리즘을 이용해 테스트 목소리와 정확도를 측정하였다. 그리고 악의적인 공격자가 사용자 목소리를 흉내 내는 경우나 사용자 목소리를 마이크로 녹음하는 등의 방법으로 획득하였을 경우에는 높은 확률로 인증의 우회가 가능한 것을 검증하였다. 이에 따라, 더욱 효과적으로 화자 인식의 정확도를 향상시키기 위하여, 본 논문에서는 목소리에 잡음을 섞는 방법으로 화자를 인식하는 방안을 제안한다. 제안하는 방안은 잡음이 정확도에 매우 민감하게 반영되기 때문에, 기존의 인증 우회 방법을 무력화하고, 더욱 효과적으로 목소리를 활용한 화자 인식 기술을 제공할 것으로 사료된다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 2004년도 하계종합학술발표회논문초록집
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• pp.206-206
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• 2004

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권5호
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• pp.583-592
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• 2000

본 논문에서는 독립성분분석을 이용한 음성의 특징 벡터 변환방법을 제안한다. 제안한 방법은 여러 환경에서 수집된 음성신호의 켑스트럼 벡터를 다수의 특징 함수들의 선형결합으로 가정하고, 독립성분분석을 이용하여 분리된 켑스트럼 벡터를 학습과 인식에 사용한다. 변환된 벡터 영역에서는 반복적으로 나타나는 화자의 특징 정보는 강조되고 임의로 나타나는 채널 왜곡은 억제되는 효과를 볼 수 있다. 제안된 방법의 유효성을 검증하기 위해 실제 전화음성으로 문장독립형 화자식별 실험을 수행하였으며, 결과를 통해 독립성분분석을 이용한 특징벡터의 변환이 채널 환경 변화에 대해 보다 강인함을 보였다.

• 융합정보논문지
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• 제7권6호
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• pp.159-166
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• 2017

본 논문에서는 방송 뉴스에서 화자 변화 검증 성능 향상을 위해서 입력소음음성 향상과 SNR(Signal to Noise Ratio)기반 가중 함수 $w_m$를 적용한 KL 거리 $D_s$를 실험하였다. GMM-UBM(Gaussian Mixture Model-Universal Background Model) 기반 KL(Kullback Leibler) 거리 D를 이용한 화자 변화 검증 시스템(실험 0)을 기본 시스템으로 한다. 실험 1은 실험 0의 입력소음음성 향상을 위해 MMSE Log-STSA(Minimum Mean Square Error Log-Spectral Amplitude Estimator)를 적용하였다. 실험 2는 실험 1의 기존 KL거리 D 대신에 $D_s$를 적용하였다. 실험 데이터베이스는 다양한 소음을 반영하기 위해 스포츠 뉴스와 실외 인터뷰를 중심으로 구축하였다. 실험은 화자 변화 정보의 누락을 막기 위해 MDR(Missed Detection Rate) 0%를 기준으로 하였다. 실험 0은 FAR(False Alarm Rate) 71.5%의 성능을 보였다. 실험 1은 FAR 67.3%로 실험0에 비해 4.2% 향상되었고, 실험 2는 FAR 60.7%로 10.8% 향상되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권6호
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• pp.151-156
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• 2015

본 논문에서는 스마트폰 환경의 얼굴 검출, 인식 및 화자 인증 기반 다중생체인식 개인인증 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 Modified Census Transform과 gabor filter 및 k-means 클러스터 분석 알고리즘을 통해 얼굴의 주요 특징을 추출하여 얼굴인식을 위한 데이터 전처리를 수행한다. 이후 Linear Discriminant Analysis기반 본인 인증을 수행하고(얼굴인식), Mel Frequency Cepstral Coefficient기반 실시간성 검증(화자인증)을 수행한다. 화자인증에 사용하는 음성 정보는 실시간으로 변화하므로 본 논문에서는 Dynamic Time Warping을 통해 이를 해결한다. 제안된 다중생체인식 시스템은 얼굴 및 음성 특징 정보를 융합 및 스마트폰 환경에 최적화하여 실시간 얼굴검출, 인식과 화자인증 과정을 수행하며 단일 생체인식에 비해 약간 낮은 95.1%의 인식률을 보이지만 1.8%의 False Acceptance Ratio를 통해 객관적인 실시간 생체인식 성능을 입증하여 보다 신뢰할 수 있는 시스템을 완성한다.