• 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.

• 대한치매학회지
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• 제23권1호
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• pp.1-10
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• 2024

Background and Purpose: Voice, reflecting cerebral functions, holds potential for analyzing and understanding brain function, especially in the context of cognitive impairment (CI) and Alzheimer's disease (AD). This study used voice data to distinguish between normal cognition and CI or Alzheimer's disease dementia (ADD). Methods: This study enrolled 3 groups of subjects: 1) 52 subjects with subjective cognitive decline; 2) 110 subjects with mild CI; and 3) 59 subjects with ADD. Voice features were extracted using Mel-frequency cepstral coefficients and Chroma. Results: A deep neural network (DNN) model showed promising performance, with an accuracy of roughly 81% in 10 trials in predicting ADD, which increased to an average value of about 82.0%±1.6% when evaluated against unseen test dataset. Conclusions: Although results did not demonstrate the level of accuracy necessary for a definitive clinical tool, they provided a compelling proof-of-concept for the potential use of voice data in cognitive status assessment. DNN algorithms using voice offer a promising approach to early detection of AD. They could improve the accuracy and accessibility of diagnosis, ultimately leading to better outcomes for patients.

• 응용통계연구
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• 제32권2호
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• pp.213-227
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• 2019

본 논문에서는 베이즈 신경망을 결합한 종단 간 딥러닝 모형을 한국어 음성인식에 적용하였다. 논문에서는 종단 간 학습 모형으로 연결성 시계열 분류기(connectionist temporal classification), 주의 기제, 그리고 주의 기제에 연결성 시계열 분류기를 결합한 모형을 사용하였으며. 각 모형은 순환신경망(recurrent neural network) 혹은 합성곱신경망(convolutional neural network)을 기반으로 하였다. 추가적으로 디코딩 과정에서 빔 탐색과 유한 상태 오토마타를 활용하여 자모음 순서를 조정한 최적의 문자열을 도출하였다. 또한 베이즈 신경망을 각 종단 간 모형에 적용하여 일반적인 점 추정치와 몬테카를로 추정치를 구하였으며 이를 기존 종단 간 모형의 결괏값과 비교하였다. 최종적으로 본 논문에 제안된 모형 중에 가장 성능이 우수한 모형을 선택하여 현재 상용되고 있는 Application Programming Interface (API)들과 성능을 비교하였다. 우리말샘 온라인 사전 훈련 데이터에 한하여 비교한 결과, 제안된 모형의 word error rate (WER)와 label error rate (LER)는 각각 26.4%와 4.58%로서 76%의 WER와 29.88%의 LER 값을 보인 Google API보다 월등히 개선된 성능을 보였다.