• 한국음향학회지
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• 제40권2호
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• pp.148-154
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• 2021

문장 독립 화자 인증 연구에서는 일반화 성능 향상을 위해 문장 정보와 독립적인 화자 특징을 추출하는 것이 필수적이다. 그렇지만 심층 신경망은 학습 데이터에 의존적이므로, 동일한 시계열 정보를 반복 학습할 경우, 화자 정보를 학습하는 대신 문장 정보에 과적합 될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 과적합을 방지하기 위해 시간 축으로 입력층 혹은 은닉층을 분할 및 무작위 재배열하여 시계열 정보의 순서를 뒤섞는 세그멘트 단위 혼합 계층을 제안한다. 세그멘트 단위 혼합 계층은 입력층 뿐만 아니라 은닉층에도 적용이 가능하므로, 입력층에서의 일반화 기법에 비해 효과적이라 알려진 은닉층에서의 일반화 기법으로 활용이 가능하며, 기존의 데이터 증강 방법과 동시에 적용할 수도 있다. 뿐만아니라, 세그멘트의 단위 크기를 조절하여 혼합의 정도를 조절할 수도 있다. 본 논문에서는 제안한 방법을 적용하여 문장 독립 화자 인증 성능이 개선됨을 확인하였다.