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자료유형
학술저널
저자정보
손수원 (Department of Electronic Engineering Korea University) 노진상 (Department of Electronic Engineering Korea University) 김성수 (Samsung Electronics) 이재원 (Samsung Electronics) 고한석 (Department of Electronic Engineering Korea University)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제34권 제2호
발행연도
2015.1
수록면
171 - 176 (6page)

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본 논문에서는 Hidden Markov Model(HMM) - Universal Background Model(UBM)의 주 상태 정보 기반의 i-vector 추출 기술을 제안한다. Ergodic HMM이 UBM을 추정하는데 쓰였으며, 이를 통해 동일 화자 음성에도 다양하게 존재하는 특성을 HMM states로 분류할 수 있다. 제안한 방법을 이용하면 HMM의 state 개수에 따라 i-vector 들이 추출되는데, 주 상태 정보 방법을 통해 이들 중 하나를 선택한다. 제안한 방법을 검증하기 위해 National Institute of Standards and Technology(NIST) Speaker Recognition Evaluation(SRE) database를 이용하여 실험을 하였으며, Equal Error Rate(EER) 성능 수치에서 12 %의 성능 향상을 확인할 수 있었다.
#문맥독립 #화자검증

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N. Dehak. / 2011 / Front-end factor analysis for speaker verification / IEEE Trans. on Audio, Speech, and Lang. Process 19:788~798 google schola P. Kenny / 2010 / Bayesian speaker verification with heavy tailed priors / Odyssey Speker and Language Recognition Workshop google schola 권태희 / 2003 / 은닉 마코프 모델 확률 보정을 이용한 음성 인식 성능 향상 / 한국음향학회지 22(2):145~152 dbpia D. a. Reynolds. / 2000 / Speaker verification using adapted Gaussian mixture models / Digital Signal Processing 10:19~41 google schola A. Poritz / 1982 / Linear predictive hidden Markov models and the speech signal / ICASSP :1291~1294 google schola

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