• 제목/요약/키워드: Forensic Speaker Recognition

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과학수사를 위한 한국인 음성 특화 자동화자식별시스템 (Forensic Automatic Speaker Identification System for Korean Speakers)

  • 김경화;소병민;유하진
    • 말소리와 음성과학
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    • 제4권3호
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    • pp.95-101
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    • 2012
  • In this paper, we introduce the automatic speaker identification system 'SPO(Supreme Prosecutors Office) Verifier'. SPO Verifier is a GMM(Gaussian mixture model)-UBM(universal background model) based automatic speaker recognition system and has been developed using Korean speakers' utterances. This system uses a channel compensation algorithm to compensate recording device characteristics. The system can give the users the ability to manage reference models with utterances from various environments to get more accurate recognition results. To evaluate the performance of SPO Verifier on Korean speakers, we compared this system with one of the most widely used commercial systems in the forensic field. The results showed that SPO Verifier shows lower EER(equal error rate) than that of the commercial system.

다양한 음성을 이용한 자동화자식별 시스템 성능 확인에 관한 연구 (Variation of the Verification Error Rate of Automatic Speaker Recognition System With Voice Conditions)

  • 홍수기
    • 대한음성학회지:말소리
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    • 제43호
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    • pp.45-55
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    • 2002
  • High reliability of automatic speaker recognition regardless of voice conditions is necessary for forensic application. Audio recordings in real cases are not consistent in voice conditions, such as duration, time interval of recording, given text or conversational speech, transmission channel, etc. In this study the variation of verification error rate of ASR system with the voice conditions was investigated. As a result in order to decrease both false rejection rate and false acception rate, the various voices should be used for training and the duration of train voices should be longer than the test voices.

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보이스피싱 음성 파일에 대한 법과학적 화자 분석 방법의 적용 사례 (Application Example of Forensic Speaker Analysis Method for Voice-phishing Speech Files)

  • 박남인;이중;전옥엽;김태훈
    • 디지털포렌식연구
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    • 제13권1호
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    • pp.35-44
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    • 2019
  • 보이스피싱(Voice Phishing)은 목소리를 이용하여 상대방의 개인정보 등을 불법적으로 알아내어 피해자로부터 현금을 송금하게 하는 방식으로 이루어진다. 이러한 보이스피싱 피해액은 매년 꾸준히 증가하고 있어, 사회적으로 문제가 되고 있다. 이로 인해 최근 금융감독원은 피해자들로부터 보이스피싱 사기범들의 목소리를 수집하고 있다. 본 논문에서는 대량의 음성 파일 중 동일한 사람으로부터 발성된 목소리가 있는지에 대한 효율적인 법과학적 화자 분석 방법을 이용하여 실제 수집된 보이스피싱 음성 파일에 대해 적용하여 분석하였다. 먼저, 데이터베이스(DB)에 저장된 음성 파일에 대한 i-vector를 획득한 후, 전체 음성 파일에 대한 i-vector의 코사인 유사도 행렬을 생성하였다. 그리고 전체 파일의 i-vector에 대해 상호 유사도가 높은 후보군들에 대해 그룹핑함으로써 보이스피싱 파일에 대해 화자 분석을 수행하였다. 82명의 화자로 구성된 6,724개의 음성 파일에 대해 EER(Error Equal Rate) 측정 결과, GMM기반 화자 인식 방법보다 i-vector기반 화자 인식 방법의 EER이 개선되는 것이 확인되었다. 또한, 금융감독원에서 수집한 2,327개의 보이스피싱 신고 음성파일들을 상호 비교한 결과, 음성특징이 유사한 것으로 확인되는 화자 군집들이 일부 확인되는 것을 확인하였다.

발성유형지수 k (Phonation Type Index k)

  • 박한상
    • 대한음성학회:학술대회논문집
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    • 대한음성학회 2002년도 11월 학술대회지
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    • pp.77-80
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    • 2002
  • This study proposes phonation type index k as a descriptor of the overall spectral tilt, which is free from the effects of fundamental frequency and vowel quality. The newly proposed phonation type index k presents a simple and single measure of the overall spectral tilt. Phonation type index k can be applied to speech technology. It can also be used in diagnosing patients voice qualities in speech pathology. The distribution of phonation type index k, which is speaker-dependent, may be useful in forensic phonetics and voice recognition as an indicator of speaker identity.

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