Park, Jisu;Yun, Young-Sun;Cha, Shin;Park, Jeon Gue
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.40
no.5
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pp.466-472
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2021
Speaker Change Detection (SCD) refers to finding the moment when the main speaker changes from one person to the next in a speech conversation. In speaker change detection, difficulties arise due to overlapping speakers, inaccuracy in the information labeling, and data imbalance. To solve these problems, TIMIT corpus widely used in speech recognition have been concatenated artificially to obtain a sufficient amount of training data, and the detection of changing speaker has performed after identifying overlapping speakers. In this paper, we propose an speaker change detection system that considers the speaker overlapping. We evaluated and verified the performance using various approaches. As a result, a detection system similar to the X-Vector structure was proposed to remove the speaker overlapping region, while the Bi-LSTM method was selected to model the speaker change system. The experimental results show a relative performance improvement of 4.6 % and 13.8 % respectively, compared to the baseline system. Additionally, we determined that a robust speaker change detection system can be built by conducting related studies based on the experimental results, taking into consideration text and speaker information.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.187-190
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2002
본 논문에서는 음성 신호에서 발성 화자가 바뀌는 시점을 자동적으로 찾아내는 화자변화 구간 검출에 대하여 연구하였다. 화자변화 검출을 위해서는 음성 신호에 나타나는 화자 개별성에 의한 차이만 비교해야 하는데 실제 환경에서는 화자들이 동일한 내용의 발성을 하지 않으므로 다른 발성내용에 의한 정보가 포함되어 검출 성능을 저하시킨다. 그러므로 각 화자의 개별특성만 강조되도록 발성내용에 포함된 음성학적 정보의 영향을 제거하는 방법을 통해 검출 성능을 향상시켰다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.143-146
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2004
일반적으로, 화상회의에서 화자의 위치를 검출하는 것은 음향 신호를 기반으로 이루어져 왔다. 그러나 물리적인 환경의 제약이나 화자 검출 시스템의 한계를 벗어나는 노이즈가 발생하는 경우에는 검출 시스템의 성능저하를 초래하게 된다. 본 논문에서는 음향 기반의 검출 시스템과 독립적으로, 혹은 상호 보완적으로 사용될 수 있는 영상 기반의 화자 검출 알고리즘에 대하여 제안하고자 한다. 화자의 위치에 관한 정보는 화상회의에 한층 사실감을 부여하는 3 차원 오디오 재생에 사용될 수 있다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1994.06c
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pp.235-240
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1994
모음 검출을 통하여 미리 등록한 단어가 아닌 경우에도 화자를 인식할 수 있도록 특징 파라메터를 개발하고, 실용화가 가능하도록 처리 방법을 간략화한 텍스트 독립 화자 인식 연구를 진행하였다. 이를 위해서, 화자가 발성한 음성에서 모음을 검출하여 화자인식에 사용하는 방법을 제안하였으며, 인식은 각 화자가 발성한 음성 신호에서 모음을 검출한 다음, 검출된 모음의 29 채널의 주파수 에너지를 퍼지값으로 효현한 후, 퍼지 추론을 적용하여 수행하였다. 실험을 위해 모음 검출 알고리듬을 개발하였으며, 화자인식의 특징 파라메터로 29 채널 주파수 에너지를 제안하였는데, 별도의 코드북 없이 사용이 가능하고, 기존의 파라메터에 비해 인식율이 높으면서도 구성 및 계산이 간단한 특징이 있다. 실험결과, 미리 작성된 표준패턴과 동일한 단어를 사용한 텍스트 의존 화자 인식 실험은 95.5% 인식율을 보였고, 표준 패턴과 다른 종류의 단어를 사용한 텍스트 독립 화자인식 실험은 94.2% 인식율을 보이고 있다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05d
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pp.547-552
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2002
본 논문에서는 다수의 사람이 존재하는 입력영상에서 입술 움직임 정보를 이용한 실시간 화자의 클로즈업(close-up) 시스템을 구현한다. 칼라 CCD 카메라를 통해 입력되는 동영상에서 화자를 검출한 후 입술 움직임 정보를 이용하여 다른 한 대의 카메라로 화자를 클로즈업한다. 구현된 시스템은 얼굴색 정보와 형태 정보를 이용하여 각 사람의 얼굴 및 입술 영역을 검출한 후, 입술 영역 변화량을 이용하여 화자를 검출한다. 검출된 화자를 클로즈업하기 위하여 PTZ(Pan/Tilt/Zoom) 카메라를 사용하였으며, RS-232C 시리얼 포트를 이용하여 카메라를 제어한다. 실험결과 3인 이상의 입력 동영상에서 정확하게 화자를 검출할 수 있으며, 움직이는 화자의 얼굴 트레킹이 가능하다.
In this paper, we propose the system which detects the speaker, who is speaking currently, among a number of users. A proposed speaker detection system based on stereo vision and audio is mainly composed of the followings: a position estimation of speaker candidates using stereo camara and microphone, a current speaker detection, and a speaker information acquisition based on a mobile device. We use the haar-like features and the adaboost algorithm to detect the faces of speaker candidates with stereo camera, and the position of speaker candidates is estimated by a triangulation method. Next, the Time Delay Of Arrival (TDOA) is estimated by the Cross Power Spectrum Phase (CPSP) analysis to find the direction of source with two microphone. Finally we acquire the information of the speaker including his position, voice, and face by comparing the information of the stereo camera with that of two microphone. Furthermore, the proposed system includes a TCP client/server connection method for mobile service.
In this paper, we implement a real time speaker close-up system using lip motion information from input images having some people. After detecting a speaker from input moving pictures through one color CCD camera, the other camera closes up the speaker by using lip motion information. The implemented system detects a face and lip area of each person by means of a facial color and a morphological information, and then finds out a speaker by using lip area variation. A PTZ(Pan/Tilt/Zoom) camera is used in order to close up the detected speaker and it is controlled by RS-232C serial port. Consequently, we can exactly detect a speaker in input moving pictures including more than three people.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.681-682
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2016
본 논문에서는 화자 식별에서 음성신호의 애매한 점을 보완할 수 있는 신경회로망의 오차역전파학습 알고리즘과 모음구간 검출에 기초하여 입력되는 음성의 화자 패턴을 구분하는 일본어 단어 패턴인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 일본어 데이터베이스로부터의 단어를 사용하여 음성의 특징벡터를 추출하여 분석하고 이러한 음성의 특징벡터의 차이를 이용하여 일본어 화자에 대한 패턴인식 실험을 수행하였다.
Speaker segmentation is a process of automatically detecting the speaker boundary points in the audio data. Speaker segmentation methods are divided into two categories depending on whether they use a prior knowledge or not: One is the model-based segmentation and the other is the metric-based segmentation. In this paper, we introduce the eigenvoice-based speaker weight distance method and compare it with the representative metric-based methods. Also, we employ and compare the Euclidean and cosine similarity functions to calculate the distance between speaker weight vectors. And we verify that the speaker weight distance method is computationally very efficient compared with the method directly using the distance between the speaker adapted models constructed by the eigenvoice technique.
In this paper, we proposed a verification of speaker change utilizing the KL distance based on GMM-UBM to improve the performance of conventional BIC based Speaker Change Detection(SCD). We have verified Conventional BIC-based SCD using KL-distance based SCD which is robust against difference of information volume than BIC-based SCD. And we have applied GMM-UBM to compensate asymmetric information volume. Conventional BIC-based SCD was composed of two steps. Step 1, to detect the Speaker Change Candidate Point(SCCP). SCCP is positive local maximum point of dissimilarity d. Step 2, to determine the Speaker Change Point(SCP). If ${\Delta}BIC$ of SCCP is positive, it decides to SCP. We examined verification of SCP using GMM-UBM based KL distance D. If the value of D on each SCP is higher than threshold, we accepted that point to the final SCP. In the experimental condition MDR(Missed Detection Rate) is 0, FAR(False Alarm Rate) when the threshold value of 0.028 has been improved to 60.7%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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