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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이태승 (한국항공대학교 대학원 항공전자공학과) 황병원 (한국항공대학교 대학원 항공전자공학과)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제22권 제5호
발행연도
2003.1
수록면
360 - 366 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2003

QlDCS를 이용한 MLP 기반 화자증명 시스템의 등록속도 개선방법
이태승 ,  황병원 한국통신학회 학술대회논문집 2003.07 학술대회자료
정질적 기준을 이용한 다층신경망 기반 화자증명 시스템의 등록속도 단축방법
이태승 ,  황병원 한국음향학회지 2003.01 학술저널

2002

MLP 기반 화자증명 시스템에서 학습 데이터 감축을 통한 등록속도 향상방법
이태승 ,  황병원 한국정보과학회 학술발표논문집 2002.04 학술대회자료

초록· 키워드

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다층신경망 (multilayer perceptron)이 다른 패턴인식 방법에 비해 여러 가지 이점을 제공하지만 다층신경망에 기반한 화자증명 시스템은 낮은 증명오류를 달성하기 위한 대규모 배경화자로 인한 느린 등록속도의 문제를 안는다. 이 문제를 해결하기 위해 QnDCS(quantitative discriminative cohort speakers) 방법에서 화자군집 방법을 다층신경망 기반화자증명 시스템에 도입하여 화자등록에 필요한 배경화자의 수를 줄이려는 시도가 있었다. QnDCS 방법이 목적을 어느 정도 달성하긴 했지만 등록속도의 향상률이 만족할만한 수준이지 못했다. 본 논문에서는 보다 높은 등록속도 향상률을 달성하기 위한 방법으로서, 선택되는 배경화자의 수를 더욱 낮추는 정질에 기반한 기준을 도입한 QlDCS (qualitative discriminative cohort speakers) 방법을 제안한다. 두 방법에 대한 성능평가를 위해 다층신경망과 지속음에 기반한 화자증명 시스템과 음성 데이터베이스를 사용한 실험을 실시한다 그 결과 제안한 방법이 QlDCS에 비해 온라인 방식의 EBP (error backpropagation)에 대한 학습속도 향상률 면에서 2배 이상 더 짧은 시간 내에 화자를 등록하는 것으로 나타나 보다 높은 효율을 지녔음을 증명한다.
#다층신경망 #화자증명 #화자군집 #음성인식 #패턴인식 #Multilayer perceptron #Speaker verification #Cohort speakers #Speech recognition #Pattern recognition

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