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      개선된 HMM을 이용한 화자인식 시스템의 성능 향상 = Performance Improvement of Speaker Recognition System Using Modified HMM

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      https://www.riss.kr/link?id=A82306286

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      국문 초록 (Abstract)

      화자인식을 음성을 이용한 개인 확인기술로써 오류율, 인식 시간등의 면에서 지문이나 인장보다 효과적인 방법으로 알려져 있다. 정확한 화자인식을 위해서는 화자의 개인차를 잘 나타낼 ...

      화자인식을 음성을 이용한 개인 확인기술로써 오류율, 인식 시간등의 면에서 지문이나 인장보다 효과적인 방법으로 알려져 있다. 정확한 화자인식을 위해서는 화자의 개인차를 잘 나타낼 수 있는 특징 파라미터의 선택과 화자의 특성을 정의할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 화자 모델인 벡터 양자화 (vector quantization)와 HMM (hidden Markov model)을 이용한 화자인식 시스템을 구현하고, 적은 음성자료로 화자 모델을 학습하는 방법에 대해서 기술하였다. 화자 40인이 2회씩 발성한 1음절 숫자음을 사용하여 일반적인HMM의 경우 평균 72.5%의 인식율을 얻은 반면, 제안한 방법으로 평균 92.8%의 인식율을 얻었다. 본 논문에서 제시한 방법은 짧고 적은 학습 자료로도 높은 인식율을 얻음으로써 화자인식 시스템의 실용화에 효과적인 방법으로 기대된다.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. HMM을 이용한 화자인식 시스템
      • Ⅲ. HMM 학습의 개선
      • Ⅳ. 실험 및 결과
      • 요약
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. HMM을 이용한 화자인식 시스템
      • Ⅲ. HMM 학습의 개선
      • Ⅳ. 실험 및 결과
      • Ⅴ. 결론 및 검토
      • 참고 문헌
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