• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.755-759
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• 2009

인간의 감정을 인식하는 기술은 인간-로봇 상호작용 분야의 중요한 연구주제 중 하나이다. 특히, 화자독립 감정인식은 음성감정인식의 상용화를 위해 꼭 필요한 중요한 이슈이다. 일반적으로, 화자독립 감정인식 시스템은 화자종속 시스템과 비교하여 감정특징 값들의 화자 그리고 성별에 따른 변화로 인하여 낮은 인식률을 보인다. 따라서 본 논문에서는 신뢰도 평가방법을 이용한 감정인식결과의 거절 방법을 사용하여 화자독립 감정인식 시스템을 일관되고 정확하게 구현할 수 있는 방법을 제시한다. 또한, 제안된 방법과 기존 방법의 비교를 통하여 제안된 방법의 효율성 및 가능성을 검증한다.

• 한국음향학회지
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• 제23권5호
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• pp.400-409
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• 2004

본 논문에서는 임의의 화자가 발성한 음성을 다른 화자가 발성한 음성처럼 들리도록 변환하는 음성 변환 알고리즘을 제안하였다. 개인이 지니고 있는 음성의 특성을 변환하기 위해 성도 전달 함수의 특성을 변환 변수로 사용하였으며, 기존의 기법과 비교하여 목표 화자의 음성과 주관적, 객관적으로 더욱 유사한 변환음을 얻기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 성도 전달 함수의 변환은 전체 특징 벡터 공간을 분류 한 뒤, 각 구획에 대한 선형 변환식을 통해 구현된다. 특징 변수로서 LPC 켑스트럼을 사용하였으며, 벡터 공간의 분류와 선형 변환식의 추정을 동시에 최적화시키는 분류-변환 알고리즘이 새로이 제안되었다. 제안된 음성 변환 기법의 성능을 평가하기 위해 3명의 남성 화자와 1명의 여성 화자로부터 수집된 약 150개의 문장을 사용하여 변환 규칙을 생성하였으며, 이를 동일한 화자가 발성한 다른 150개의 문장에 대해 적용하여 객관적인 성능 평가와 주관적 청취 테스트를 수행하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권3호
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• pp.175-182
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• 2004

화자인증이란 생체인식 방법 중의 하나로 사람의 목소리를 이용하여 사용자를 인증하는 방법이다. 현재까지 가장 많이 사용되는 화자인증 알고리즘으로는 HMM(Hidden Markov Model)과 DTW(Dynamic Time Warping)를 들 수 있는데, 이들 알고리즘은 사용자의 등록 및 인증을 위해 많은 수의 특징벡터를 필요로 하므로 스마트 카드와 같은 메모리가 제한된 시스템에는 적용하기 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 SVM(Support vector Machine)을 이용함으로써 적은 양의 메모리와 적은 계산량으로 화자인증을 수행할 수 있는 방법을 제안하였으며, 이의 실시간 처리를 위해 하드웨어 구조를 제시하였다. 한국어 4연숫자 데이터베이스를 이용하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가한 결과, 기존 알고리즘에 비해 약간의 에러율 증가가 있었으나 수행시간 및 모델크기에서는 상당한 감소를 나타내었다. SVM을 이용한 화자인증 알고리즘을 하드웨어로 구현한 결과, 소프트웨어로 구현한 경우에 비해서 훈련시간은 175분의 1, 인증시간에서는 6분의 1의 감소를 나타내었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.9-14
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• 2003

기존의 성도 정규화 방법은 화자 간 정규화의 정확성을 개선하기 위한 매우 좋은 방법이다. 본 논문에서는 피치 변경 발성에 기반을 둔 새로운 화자 내 warping 인수 추정 방법을 제안한다. 화자 내 피치 변경 발성은 성문과 성도에 의해 발생되는 음성의 음향학적 차이 때문에 음성의 특징 공간 분포는 다르게 나타날 것이다. 발성의 변동은 frequency 성분과 amplitude 성분의 두가지 유형이 있다. 성도 정규화는 화자 간 정규화 방법들 중에서 주파수 정규화 방법이다. 여기에서는 화자 내 정규화를 위하여 진폭 변동을 정규화하는 방법을 제안한다. 참조 피치와 입력 피치의 역비례 계산에 의해서 진폭 warping 인수를 결정하는 것이 가능하다. 성능 평가를 위한 인식 실험 결과 숫자와 단어 인식에서 0.4%∼2.3% 정도의 인식 오류가 감소되었다.

• 한국음향학회지
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• 제18권1호
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• pp.86-91
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• 1999

본 연구에서는 문맥 종속 또는 문맥 독립형 화자 인식에서의 단점을 개선하는 방법으로 문맥 제시형 화자 인식 실험을 수행하였다. 화자 인식 알고리즘으로는 개선된 Dynamic Time Warping(DTW)을 사용하였고 실시간 처리를 위하여 전체 계산량을 증가시키지 않는 아주 간단한 끝점검출알고리즘을 사용하였으며, 여러 가지 다양한 특징 파라미터를 이용하여 인식실험을 행한 결과 weighted cepstrum을 이용했을 때 가장 좋은 인식성능을 얻을 수 있었다. 실험결과 세 개의 단어를 제시하였을 경우 화자식별오류는 0.02%를 보였고, 화자확인은 문턱값을 적절히 정했을 때 사용자 거부율 1.89%, 사칭자 허용률 0.77%, 총 확인 오류0.97%를 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.437-442
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• 2005

화자독립 음성인식기의 화자 정규화를 위해 GMM(Gaussian mixture model)분포를 이용하는 방법에 대해 실험한다. 이 방법은 벡터 양자화기를 이용한 선행 연구를 개선한 것으로, 정규화된 학습용 특징벡터들의 확률분포를 최적의 클러스터의 수를 갖는 GMM분포로 모델링한 다음, 이 분포를 이용하여 시험용화자의 워핑계수를 추정한다. 이 연구의 목적은 기존의 ML을 이용한 방법의 단점을 개선하는 동시에 벡터 양자화기를 이용한 선행연구와'soft decision'이라 불리는 확률 분포를 이용한 방법의 성능을 비교하는데 있다. TIMIT 코퍼스를 대상으로 한 음소 인식 실험에서 클러스터의 수를 적절한 크기로 설정한 GMM분포를 이용함으로써 벡터 양자화기를 이용한 방법에 비해 약간 나은 인식률을 얻을 수 있었다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권1호
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• pp.96-107
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• 1996

본 논문에서는 직교 벡터 공간 변환을 이용한 새로운 음성 개성 변환 알고리즘을 제안하였다. 음성 개성 변환이란 임의 환자(source)가 가지고 있는 몇 개의 특징 변수를 다른 화자(target)의 특징 변수로 변환하는 기법이다. 본 논문에서는 LPC 켑스트럼 계수와 여기 신호의 스펙트럼, 그리고 피치 궤적을 변환하여 음성 개성변환을 구현하였다. LPC 켑스트럼 계수의 변환을 위해 직교 벡터 공간 변환 기법이 제안되었다. 이 기법은 KL(Karhunen-Loeve)변환을 이용한 principle component의 분리와 최소 자승 오차를 갖는 선형 좌표 변환을 통해 LPC 켑스트럼의 변환을 수행한다. 또한, 화자간의 운율적인 특징을 변환하기 위해 피치 궤적 변환 기법이 제안되었다. 피치 궤적 변환을 위하여 먼저 두 화자간의 기준 피치 패턴의 작성하고 기준 패턴간의 대응 관계를 추정한 후 이를 이용하여 source 화자의 피치 패턴이 target 피치 패턴으로 변환되도록 하였다. 컴퓨터를 이용한 모의 실험 결과 제안된 알고리즘은 객관적인 평가와 주관적인 평가에 있어서 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국음향학회지
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• 제35권6호
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• pp.501-509
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• 2016

본 논문에서는 짧은 테스트 발성에 대한 화자 확인 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 테스트 발성의 길이가 짧을 경우 i-벡터/확률적 선형판별분석 기반 화자 확인 시스템의 성능이 하락한다. 제안한 방법은 짧은 발성으로부터 추출한 특징 벡터를 심층 신경망으로 변환하여 발성 길이에 따른 변이를 보상한다. 이 때, 학습시의 출력 레이블에 따라 세 종류의 심층 신경망 이용 방법을 제안한다. 각 신경망은 입력 받은 짧은 발성 특징에 대한 출력 결과와 원래의 긴 발성으로부터 추출한 특징과의 차이를 줄이도록 학습한다. NIST (National Institute of Standards Technology, 미국) 2008 SRE(Speaker Recognition Evaluation) 코퍼스의 short 2-10 s 조건 하에서 제안한 방법의 성능을 평가한다. 실험 결과 부류 내 분산 정규화 및 선형 판별 분석을 이용하는 기존 방법에 비해 최소 검출 비용이 감소하는 것을 확인하였다. 또한 짧은 발성 분산 정규화 기반 방법과도 성능을 비교하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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• pp.152-156
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• 1994

본 논문에서는 연속출력 확률분포 HMM 모델의 단점을 보완하기 위해 1) 지속시간 확률분포를 갖는 HMM, 2) 동적특징 파라메터를 부여한 HMM, 3) 혼합연속출력 확률분포 HMM을 구성하여 한국어 단음절에 대한 인식실험을 하였다. 실험결과 화자 종속에서는 연속출력 확률분포 HMM 보다 지속시간 확률분포를 갖는 HMM의 경우 0.70%, 동적특징 파라메터를 부여한 HMM의 경우 1.06%, 혼합연속출력 확률분포 HMM의 경우 1.64%의 인식류리 향상되었다. 화자 독립에서는 연속출력 확률분포 HMM보다 동적특징 파라메터를 부여한 HMM의 경우 1.4%, 혼합연속 출력 확률분포 HMM의 경우 2.36%, 지속시간 확률분포를 갖는 HMM의 경우 2.78%의 인식률이 향상되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1989년도 한글날기념 학술대회 발표논문집
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• pp.120-125
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• 1989

음성 신호에는 언어정보이외에 여러 요인에 의한 정보가 포함되어 있어서, 문자와 일대일로 대응되는 분절을 정확하게 검출하기가 어렵다. 본 연구에서는 선형 예측계수 (LPC) 스펙트럼의 첨두 부분을 강조한 이진 (binary) 스펙트럼을 제안하고, 이를 바탕으로 음의 안정영역과 천이영역을 통합하여 음향특징을 추출하고자 한다. 각 영역의 특징은 이진 스펙트럼을 누적하여 구하며, 통합적인 특징은 각 영역의 특징을 결합한 관계적 특징으로 나타낸다. 제 2 차 포르만트 주파수의 궤적을 관계적 특징으로 하여, 양순 비음과 치조 비음을 구별한 결과, 모음의 문맥과 화자에 비교적 독립적인 인식결과를 얻을 수 있었다. 또한 이진 스펙트럼이 원래의 스펙트럼에 포함된 정보를 유지하는지 검토하기 위해, 같은 거리척도 (distance measure) 에 의해 인식 실험한 결과 이진 스펙트럼의 성능이 오히려 우수하게 나타났으며, 관계적 이진 스펙트럼의 경우 화자에 따른 변화가 더욱 적었다. 음성에 백색 잡음 (Gaussian white noise)을 더하여 잡음음성 (noisy speech) 을 만든 뒤, 같은 방법으로 실험한 결과도 유사한 인식결과를 얻을 수 있어 제안된 이진 스펙트럼의 유효성을 확인하였다.