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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
이윤정 (숭실대학교 정보통신전자공학부) 이기용 (숭실대학교 정보통신전자공학부)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회 학술발표대회 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
발행연도
2002.1
수록면
225 - 228 (4page)

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본 논문에서는 화자인식을 위하여 강인한 주성분 분석법(Robust Principal Component Analysis)을 갖는 화자인식 방법을 제안하였다. 강인한 주성분 분석법은 특징벡터들의 outlier가 존재할 경우 k-차원으로 줄이면서 강인한 화자 모델을 만들기 위하여 사용한다. 기존의 PCA 방법은 순수한 화자의 정보가 잡음 등의 outlier에 의해 손상될 수 있으므로, 강인한 주성분 분석법을 사용하여 outlier의 영향을 감소 시켰다. 화자 별로 k-차원 diagonal GMM 학습시 mixture 수를 적응시켜 데이터 저장 공간을 최소화하였다. 200명의 고립 숫자음을 사용하여 기존의 diagonal GMM 방법과 제안된 방법을 실험한 결과, 제안된 방법에서 약 $1.5\%$더 높은 인증률을 얻을 수 있었다.

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