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본 논문은 Gaussian Mixture Model (GMM) 기반의 화자식별에서 급격한 계산 복잡도 감소를 위한 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 GMM 기반의 화자식별 시스템은 테스트 발성의 길이, 등록 화자의 수, GMM의 크기 등 크게 세 가지 요인에 비례하는 많은 계산 복잡도를 가진다. 이러한 점은 화자식별 시스템이 다양한 응용분야에 적용되는 것을 막는 큰 요인이기에 계산 복잡도와 식별 성능 사이의 trade-off 관계는 실제 적용을 위해 가장 중요한 고려요소이다. 식별 성능을 거의 그대로 유지하면서 최대한 계산 복잡도를 감소시키기 위해 우리는 Universal Background Model (UBM) 클러스터링 접근 방법을 제시하고, 또한 이 방법은 실시간 구조의 화자식별에 적용할 수 있다는 것을 보여준다. 제안한 방법의 실험을 통해 미미한 정도의 식별 성능 저하에서 speed-up factor 6의 결과를 얻을 수 있었다.
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W. M. Campbell / 2006 / Support vector machines using GMM supervectors for speaker verification / IEEE Signal Process. Lett 13:308~311
B. Xiang / 2003 / Efficient text-independent speaker verification with structural Gaussian mixture models and neural network / IEEE Trans. Speech Audio Process 11:447~456
K. R. Farrell / 1994 / Speaker recognition using neural networks and conventional classifiers / IEEE Trans. Speech Audio Process 2:194~205
D. A. Reynolds / 1995 / Robust text-independent speaker identification using Gaussian mixture models / IEEE Trans. Signal Process 3:72~83
D. A. Reynolds / 2000 / Speaker verification using adapted Gaussian mixture models / Digit. Signal Process 10:19~41
B. Xiang / 2003 / Efficient text-independent speaker verification with structural Gaussian mixture models and neural network / IEEE Trans. Speech Audio Process 11:447~456
K. R. Farrell / 1994 / Speaker recognition using neural networks and conventional classifiers / IEEE Trans. Speech Audio Process 2:194~205
D. A. Reynolds / 1995 / Robust text-independent speaker identification using Gaussian mixture models / IEEE Trans. Signal Process 3:72~83
D. A. Reynolds / 2000 / Speaker verification using adapted Gaussian mixture models / Digit. Signal Process 10:19~41
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