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신옥근,Shin Ok-keun 한국음향학회 2004 韓國音響學會誌 Vol.23 No.8
포만트 등의 음향학적인 정보를 이용하지 않는 연속음성인식 (CSR)을 위한 벡터 양자화기 기반의 화자 정규화 방법을 제안한다. 이 방법은 앞서 제안한 간단한 숫자음 인식기를 위한 화자정규화 방법을 개선한 것으로, 코드북의 크기를 증가시켜 가면서 벡터양자화기를 반복적으로 학습시킴으로써 정규화된 코드북을 구한 다음, 치를 이용하여 시험용화자의 워핑계수를 추정한다. 코드북 생성과 워핑계수 추정을 위해 모음 음소의 집합과 자음과 모음을 포함한 모든 음소의 집합 등 두 가지 음소집합을 이용i,겨 실험하였으며, 추정한 워핑계수에 상응하는 구간선형 워핑함수를 이용하여 인식기의 학습과 시험에 사용될 특징벡터를 워핑하였다. TIMIT 코퍼스와 HTK toolkit을 이용한 음소인식 실험을 수행하여 제안하는 방법의 성능을 조사한 결과, 포만트를 이용한 워핑 방법과 비슷한 성능을 가짐을 확인하였다. Proposed is a speaker normalization method based on vector quantizer for continuous speech recognition (CSR) system in which no acoustic information is made use of. The proposed method, which is an improvement of the previously reported speaker normalization scheme for a simple digit recognizer, builds up a canonical codebook by iteratively training the codebook while the size of codebook is increased after each iteration from a relatively small initial size. Once the codebook established, the warp factors of speakers are estimated by comparing exhaustively the warped versions of each speaker's utterance with the codebook. Two sets of phones are used to estimate the warp factors: one, a set of vowels only. and the other, a set composed of all the Phonemes. A Piecewise linear warping function which corresponds to the estimated warp factor is adopted to warp the power spectrum of the utterance. Then the warped feature vectors are extracted to be used to train and to test the speech recognizer. The effectiveness of the proposed method is investigated by a set of recognition experiments using the TIMIT corpus and HTK speech recognition tool kit. The experimental results showed comparable recognition rate improvement with the formant based warping method.
신옥근,Shin, Ok-Keun 한국음향학회 2005 韓國音響學會誌 Vol.24 No.5
화자들 사이의 워핑특성을 알아보기 위해 비정형 워핑함수를 도출하는 실험을 수행하였다. 이를 위해 모음의 MFCC와 LP 스펙트럼을 이용하여 화자별, 음소별 대표 스펙트럼을 선정한 다음 음소별 기준 스펙트럼을 선택하였다. 기준 스펙트럼과 대표 스펙트럼을 스펙트럼의 전체대역에서 DTW로 비교하여 화자별 워핑함수를 구한 다음, 이들을 clustering함으로써 비정형 워핑함수의 집합을 도출하였다. 이 함수집합에서 남성화자와 여성화자의 함수들이 각각 구간선형함수와 파워함수와 유사함을 관찰할 수 있었으며, 이를 근거로 이 함수들을 조합한 하이브리드 워핑함수집합을 정의하였다. 음소단위의 인식 실험을 통하여 새로 정의된 함수들의 인식률을 시험하였으며 두 함수집합 모두에서 개선된 인식률을 얻을 수 있었다. In this paper. experiments are conducted to extract a set of non-Parametric warping functions to examine the characteristics of the warping among speakers' utterances. For this Purpose. we made use of MFCC and LP spectra of vowels in choosing reference spectrum of each vowel as well as representative spectra of each speaker. These spectra are compared by DTW to give the warping functions of each speaker. The set of warping functions are then defined by clustering the warping functions of all the speakers. Noting that male and female warping functions have shapes similar to Piecewise linear function and Power function respectively, a new hybrid set of warping functions is defined. The effectiveness of the extracted warping functions are evaluated by conducting phone level recognition experiments, and improvements in accuracy rate are observed in both warping functions.
신옥근,Shin, Ok-Keun 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지B Vol.12 No.4
화자독립 음성인식기의 화자 정규화를 위해 GMM(Gaussian mixture model)분포를 이용하는 방법에 대해 실험한다. 이 방법은 벡터 양자화기를 이용한 선행 연구를 개선한 것으로, 정규화된 학습용 특징벡터들의 확률분포를 최적의 클러스터의 수를 갖는 GMM분포로 모델링한 다음, 이 분포를 이용하여 시험용화자의 워핑계수를 추정한다. 이 연구의 목적은 기존의 ML을 이용한 방법의 단점을 개선하는 동시에 벡터 양자화기를 이용한 선행연구와'soft decision'이라 불리는 확률 분포를 이용한 방법의 성능을 비교하는데 있다. TIMIT 코퍼스를 대상으로 한 음소 인식 실험에서 클러스터의 수를 적절한 크기로 설정한 GMM분포를 이용함으로써 벡터 양자화기를 이용한 방법에 비해 약간 나은 인식률을 얻을 수 있었다. For the purpose of speaker normalization in speaker independent speech recognition systems, experiments are conducted on a method based on Gaussian mixture model(GMM). The method, which is an improvement of the previous study based on vector quantizer, consists of modeling the probability distribution of canonical feature vectors by a GMM with an appropriate number of clusters, and of estimating the warp factor of a test speaker by making use of the obtained probabilistic model. The purpose of this study is twofold: improving the existing ML based methods, and comparing the performance of what is called 'soft decision' method with that of the previous study based on vector quantizer. The effectiveness of the proposed method is investigated by recognition experiments on the TIMIT corpus. The experimental results showed that a little improvement could be obtained tv adjusting the number of clusters in GMM appropriately.