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저자정보
Tan Dat Trinh (Chonnam National University) Min Kyung Park (Chonnam National University) Jin Young Kim (Chonnam National University) Kyong Rok Lee (Nambu University) Seung Ho Choi (Dongshin University) Keeseong Cho (ETRI)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제13권 제7호(JKIIT, Vol.13, No.7)
발행연도
2015.7
수록면
117 - 125 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2015.13.7.117

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우리는 적응 GMM(가우시안 혼합 모델) 훈련의 새로운 변형을 조사하여 화자 검증 성능을 개선하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 이 모델은 수정 기대 최대 알고리즘과 관측 신뢰도로 불리는 관측 확률의 가중치 인자를 기초로 하는 수정 최대 사후 추정과 결합하여 훈련된다. 여기서 관측 신뢰도는 신호 대 잡음비(SNR) 추정을 기초로 하여 계산된다. 이 수정 적응 GMM 훈련 알고리즘을 바탕으로 우리는 SVM의 입력 특징 벡터로 간주되는 GMM 수퍼벡터(Supervector)와 i-벡터를 구성하는 것을 제안한다. 또한, 화자 검증을 위한 판별 특징은 GMM 수퍼벡터와 i-벡터에서의 음수 미포함 행렬 분해(NMF)를 이용하여 개발하였다. 한국드라마 “별에서 온 그대”를 참조한 실험결과는 우리가 제안한 방법이 다양한 소음 환경 상에서 SVM을 기반으로 하는 기준 GMM-UBM, GMM 수퍼벡터와 i-벡터가 상당히 뛰어난 결과를 낸 것을 볼 수 있다.

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. The Proposed Approach for Speaker Verification System
Ⅲ. Experiments and Results
Ⅳ. Conclusion
Reference

참고문헌 (17)

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