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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최재승 (신라대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제15권 제9호(JKIIT, Vol.15, No.9)
발행연도
2017.9
수록면
23 - 28 (6page)
DOI
10.14801/jkiit.2017.15.9.23

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음성인식분야에서 화자의 성별인식은 음성인식 시스템에 중요한 정보를 제공하고 있다. 특히 화자의 음성에 기초한 성별인식은 남성화자 및 여성화자에 의해서 발성되는 음성신호를 구별하는 방법이다. 본 논문에서는 화자의 성별인식을 위하여 다층으로 구성된 퍼셉트론의 신경회로망 네트워크를 사용하여 배경잡음 환경 하에서 음성 인식률을 향상시키는 개선된 성별인식시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 다층 퍼셉트론 네트워크는 MFCC의 특징 파라미터를 사용하여 음성의 각 구간에서 남성화자와 여성화자를 인식할 수 있는 알고리즘이다. 본 논문의 실험결과로부터 백색잡음이 중첩된 음성신호의 MFCC의 특징벡터를 사용함으로써 남성화자에 대해서는 평균 94.92%, 여성화자에 대해서는 평균 99.39%의 성별인식 결과가 구해졌다. 따라서 본 논문에서 제안한 알고리즘이 백색잡음에 대하여 비교적 유효하다는 것을 실험으로 확인할 수 있었다.
#mel frequency cepstral coefficient #gender recognition #speech recognition #multilayer perceptron neural network

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. MFCC 특징 추출 및 화자성별인식 효과
Ⅲ. MLPNN을 사용한 성별인식 시스템
Ⅳ. 음성데이터 및 실험결과
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
M. Kos, D. Vlaj, and Z. Ka?i?, Speaker's gender classification and segmentation using spectral and cepstral feature averaging, International Conference on Systems, Signals and Image Processing, pp. 1-4, Jun. 2011. J. S. Choi, Classification Algorithm of Male and Female in the Noisy Environment, Journal KIIT, Vol. 10, No. 11, pp. 63-68, Nov. 2012. M. K. Omar, M. Hasegawa-Johnson, and S. Levinson, Gaussian mixture models of phonetic boundaries for speech recognition, IEEE Workshop on Automatic Speech Recognition and Understanding, pp. 33-36, Dec. 2001. Y. J. Chung, Adaptation of Noisy Speech Acoustic Models Considering Variations in Training Noise Signals, Journal of KIIT, Vol. 13, No. 5, pp. 27-34, May 2015. Z. Qawaqneh, A. A. Mallouh, and B. D. Barkana, Deep neural network framework and transformed MFCCs for speaker's age and gender classification, Knowledge-Based Systems, Vol. 115, pp. 5-14, Jan. 2017.

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