GMM 기반의 문맥독립 화자 검증 시스템의 성능 향상을 위한 유사도 변환 정규화 방법 = Normalization Method using Likelihood Transformation for Text-Independent Speaker Verification System based on GMM

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용한 문맥독립 화자 검증 시스템을 구현한 후, 여러 가지 기존의 정규화 방법과 arctan 함수를 이용한 제안된 정규화 방법을 사용하여 화자검증실험을 수행하였다. 특정파라미터로서는 선형예측방법을 이용한 켑스트럼 계수와 회귀계수를 사용하고 화자의 발성 변이를 고려하여 CMN(Cepstral Mean Normalization)을 적용하였다. 화자모델 생성을 위한 학습단에서는 화자발성의 음향학적 특징을 잘 표현할 수 있는 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하였고 화자 검증단에서는 ML(Maximum Likelihood)을 이용하여 유사도를 계산하고 기존의 정규화 방법과 arctan 함수를 이용한 방법에 의해 정규화된 점수 (score)와 미리 정해진 문턱 값과 비교하여 검증실험을 수행하였다. 화자 검증 실험결과, arctan 함수를 이용한 방법이 기존의 방법보다 향상된 EER을 나타냄을 확인할 수 있었다.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 화자 검증 시스템
• Ⅲ. 정규화 방법
• Ⅳ. 시스템 구성 및 실험결과
• Ⅴ. 결론
• 참고 문헌