본 논문은 텔레매틱스 환경에서 문장독립형 화자인증을 이용한 VoIP 음성 보안통신기술을 제안한다. 보안통신을 위해 송신측에서는 화자의 음성정보로부터 생성된 공개키를 통해 음성 패킷을 암호화하여 수신측에 전송함으로써 중간자 공격에 대항한다. 수신측에서는 수신된 암호화된 음성패킷을 복호화한 후에 추출된 음성 특징과 송신측으로부터 수신받은 음성키를 비교하여 화자인증을 수행한다. 제안된 방식에서는 Gaussian Mixture Model(GMM)-supervector를 Bayesian information criterion (BIC) 방식과 Mahalanobis distance (MD) 방식을 이용한 Support Vector Machine (SVM) 커널에 적용하여 문장독립형 화자인증 정확도를 향상시켰다.
본 논문에서는 이동환경에서 개인의 신원을 인증하는 수단으로 치열영상과 음성을 생체정보로 이용한 멀티모달 화자인증 방법에 대하여 제안한다. 제안한 방법은 이동환경의 단말장치중의 하나인 스마트폰의 영상 및 음성 입력장치를 이용하여 생체 정보를 획득하고, 이를 이용하여 사용자 인증을 수행한다. 더불어, 제안한 방법은 전체적인 사용자 인증 성능의 향상을 위하여 두 개의 단일 생체인식 결과를 결합하는 멀티모달 방식으로 구성하였고, 결합 방법으로는 시스템의 제한된 리소스를 고려하여 비교적 간단하면서도 우수한 성능을 보이는 가중치 합의 방법을 사용하였다. 제안한 멀티모달 화자인증 시스템의 성능평가는 스마트폰에서 획득한 40명의 사용자에 대한 데이터베이스를 이용하였고, 실험 결과, 치열영상과 음성을 이용한 단일 생체인증 결과는 각각 8.59%와 11.73%의 EER를 보였으며, 멀티모달 화자인증 결과는 4.05%의 EER를 나타냈다. 이로부터 본 논문에서는 인증 성능을 향상하기 위하여 두 개의 단일 생체인증 결과를 간단한 가중치 합으로 결합한 결과, 높은 인증 성능의 향상을 도모할 수 있었다.
인터넷과 스마트폰 활용이 대중화되면서 사용자들은 다양한 방법과 미디어를 통해 언제 어디서나 정보시스템에 접근하여 필요한 서비스를 이용하는 다채널 환경에서 살고 있다. 이러한 서비스를 받는 과정에서 사용자는 본인임을 인증하는 사용자 인증 단계를 필수적으로 수행해야 하는데 대표적인 방식이 아이디 패스워드 인증 방식이다. 아이디 패스워드 기반의 사용자 인증 방식은 본인의 인증정보를 기억 후 키보드를 통한 입력만으로 인증이 가능하므로 타 인증 방식들과 비교했을 시 가장 편리하다는 평가를 받는다. 반면 현대 웹 서비스에선 요구하는 패스워드의 문자열 조합방식이 다르고 복잡성이 높은 엔트로피 값의 패스워드 설정만을 허용하고 있다. 이러한 복잡한 문자열로 구성된 패스워드는 사용자가 이용하고자 하는 서비스가 많을수록 개인정보 유출방지를 위해 주기적으로 패스워드 변경을 권고하기 때문에 이를 기억해야 할 사용자 인증정보의 개수도 비례하여 증가한다. 이러한 높은 엔트로피 값을 가지는 사용자의 인증정보를 시각 장애인이나 손사용이 불편한 사람 혹은 고령층이 일일이 기억하고 키보드 입력을 통해 사용하기엔 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 위와 같은 취약계층 및 일반 사용자에게 로그인 과정에서의 간편한 사용자 인증 방식 제공을 위해 구글 어시스턴트와 MFCC 및 DTW 알고리즘 그리고 화자 인증을 사용한 사용자 인증 방식을 제안한다.
본 논문에서는 스마트폰 환경의 얼굴 검출, 인식 및 화자 인증 기반 다중생체인식 개인인증 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 Modified Census Transform과 gabor filter 및 k-means 클러스터 분석 알고리즘을 통해 얼굴의 주요 특징을 추출하여 얼굴인식을 위한 데이터 전처리를 수행한다. 이후 Linear Discriminant Analysis기반 본인 인증을 수행하고(얼굴인식), Mel Frequency Cepstral Coefficient기반 실시간성 검증(화자인증)을 수행한다. 화자인증에 사용하는 음성 정보는 실시간으로 변화하므로 본 논문에서는 Dynamic Time Warping을 통해 이를 해결한다. 제안된 다중생체인식 시스템은 얼굴 및 음성 특징 정보를 융합 및 스마트폰 환경에 최적화하여 실시간 얼굴검출, 인식과 화자인증 과정을 수행하며 단일 생체인식에 비해 약간 낮은 95.1%의 인식률을 보이지만 1.8%의 False Acceptance Ratio를 통해 객관적인 실시간 생체인식 성능을 입증하여 보다 신뢰할 수 있는 시스템을 완성한다.
본 논문에서는 스마트폰에 내장되어있는 다양한 장치들 중 가장 기본적인 장치인 마이크와 스피커를 이용한 사용자 인증 방법을 제안한다. 제안 방법은 음향 채널을 통해 챌린지를 전달함으로 인해 인증 대상이 사용 대상 장치로부터 근거리에 위치함을 보장할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 인증 방법은 두 가지로, 스마트폰을 일종의 하드웨어 토큰으로 활용하여 고정시스템 또는 웹사이트 등에 로그인하는 방법과 스마트폰을 사용하고자 하는 사용자가 스마트폰에 로그인하기 위해 가까운 고정 PC를 토큰으로 활용하는 방법이다. 특히 제안 방식은 일반적으로 사용하는 마이크와 스피커를 이용함으로써 추가적인 장치가 필요 없으며 간단한 조작만으로 인증을 수행 할 수 있어 노약자나 장애인 등이 쉽게 사용할 수 있다.
Speaker verification systems based on multilayer perceptrons (MLPs) have good prospects in reliability and flexibility required as a successful authentication system. However, the poor learning speed of the error backpropagation (EBP) which is representative learning method of MLPs is the major defect to be complemented to achieve real-time user enrollments. In this paper, we implement an MLP-based speaker verification system and apply the existing two methods of the omitting patterns in instant learning (OIL) and the discriminative cohort speakers (DCS) to approach real-time enrollment. An evaluation of the system on a Korean speech database demonstrates the feasibility of the system as a speaker verification system of high performance.
Voice interface can not only make daily life more convenient through artificial intelligence speakers but also improve the working environment of the factory. This paper presents a voice-assisted work management system that supports both speech and speaker recognition. This system is able to provide machine control and authorized worker authentication by voice at the same time. We applied two speech recognition methods, Google's Speech application programming interface (API) service, and DeepSpeech speech-to-text engine. For worker identification, the SincNet architecture for speaker recognition was adopted. We implemented a prototype of the work management system that provides voice control with 26 commands and identifies 100 workers by voice. Worker identification using our model was almost perfect, and the command recognition accuracy was 97.0% in Google API after post- processing and 92.0% in our DeepSpeech model.
This thesis implemented security systems of voice awareness which is higher accessible than existing security system using biological authentication system and is inexpensive in module of security device, and has an advantage in usability. Proposed the security systems of voice awareness implemented algorithm for characteristic extraction of inputted speaker's voice signal verification, and also implemented database of access control that is founded on extractible output. And a security system of voice awareness has a function of an authority of access control to system.
최근 시스템에 음성 인증 기능이 탑재됨에 따라 화자(Speaker)를 정확하게 인증하는 중요성이 높아지고 있다. 이에 따라 다양한 방법으로 화자를 인증하는 모델이 제시되어 왔다. 본 논문에서는 Short-time Fourier transform(STFT)를 적용한 새로운 화자 인증 모델을 제안한다. 이 모델은 기존의 Mel-Frequency Cepstrum Coefficients(MFCC) 추출 방법과 달리 윈도우 함수를 약 66.1% 오버랩하여 화자 인증 시 정확도를 높일 수 있다. 새로운 화자 인증 모델을 제안한다. 이 때, LSTM 셀을 적용한 Recurrent Neural Network(RNN)라는 딥러닝 모델을 사용하여 시변적 특징을 가지는 화자의 음성 특징을 학습하고, 정확도가 92.8%로 기존의 화자 인증 모델보다 5.5% 정확도가 높게 측정되었다.
단일 생체인식 시스템의 인식률을 높이는 것은 생체인식 방법마다 취약점이 있기 때문에 그 한계가 있기 마련이다. 얼굴 인식의 경우 조명과 같은 환경적 요인으로 인식률이 저하될 수 있으며, 화자 확인의 경우도 잡음과 같은 환경적 요인으로 인식률이 크게 저하될 수 있다. 따라서 두 가지 이상의 생체특징을 결합하여 다중 생체인식 시스템을 구현함으로써 그 취약점을 보완하는 추세에 있다. 본 논문에서는 얼굴 인식과 화자 확인 시스템을 결합하여 다중 생체인식 시스템을 구현하였고, 일반적인 가중치합 알고리즘에 환경 변수를 적용하여 기존의 다중 생체 인식 시스템보다 인식률을 향상시켰다. 본 시스템은 비밀키 기반의 애플릿으로 구현되어 있으므로 웹 상의 사용자 인증을 필요로 하는 응용에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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