모음인식과 벡터 양자화를 이용한 화자인식 시스템에 대한 연구

Abstract

본 논문에서는 모음 인식과 VQ를 이용한 text-independent 화자 인식 system을 제안하고, 기존의 VQ를 이용한 화자 인식 system과 성능을 비교하여 보았다. 모음 인식과 VQ를 이용한 화자 인식 system은 모음 분리 과정과 모음 인식과정 그리고 평균 distribution을 계산하여 화자를 인식하는 과정으로 구성되어 있다. 모음 분리는 자동으로 하는 방법과 수동으로 하는 방법 2 가지를 사용하였고, 모음 인식은 수동으로만 하였다. 자동 모음 분리는 음성 신호로부터 추출한 3가지 feature(RMS energy, BTR, SFBR)을 사용하여 모음을 분리하는 방법을 사용하였다. 그리고 training 과정에서 각 화자마다 네 가지 모음(아(와),어,오,에(애))에 대한 VQ codebook을 만들고, test 과정에서 모음 인식의 결과에 따라 평균 distortion을 계산할 때 사용되는 VQ codebook을 선택하였다. 실험 결과, noise의 영향이 없는 상태에서, 모음 인식과 VQ를 이용한 화자 인식 system은 codeword 수가 작을 때는 VQ를 이용한 화자 인식 system보다 성능이 좋았으나 codeword수가 클 때는 성능이 나빠졌다. 그리고 noise의 영향만을 고려한 경우, 모음 인식과 VQ를 이용한 화자 인식 system은 VQi}OE 이용한 화자 인식 system보다 전반적으로 인식률이 높았다. 그리고 noise의 영향(SNR=20dB)과 전화선의 영향을 고려한 경우에도, 모음 인식과 VQ를 이용한 화자 인식 system의 인식율이 VQ를 이용한 화자 인식 system의 인식율에 비해 전반적으로 높았다. 한편 모음 인식과 VQ를 이용한 화자 인식 system은 VQ를 이용한 화자 인식 system과는 달리 음성 처리 영역이 모음 부분으로 한정되기 때문에, test 음성 data 양이 많아지고 codeword 수가 커지면 모음 분리와 모음 인식으로 인한 overhead를 고려하더라도 계산량이 작아지는 장점이 있다.