GMM을 이용한 화자인증기 구현 = (The) Implementation of Speaker Verification Tool using GMM(Gaussian Mixture Models)
저자
발행사항
광주 : 全南大學校 大學院, 2004
학위논문사항
학위논문(석사)-- 전남대학교 대학원: 전자정보통신공학과 2004. 2
발행연도
2004
작성언어
한국어
주제어
KDC
566.7454 판사항(4)
발행국(도시)
광주
형태사항
34p. : 삽도 ; 30cm .
일반주기명
참고문헌: p. 32-33
소장기관
고도의 정보화 사회가 되어가면서 통신망을 통한 사용자의 대규모 데이터 베이스에 대한 접근과 정보의 검색, 갱신, 수정이 빈번해지고 있다. 이에 따라 정보의 보안문제가 심각해져서 보안시스템의 필요성이 증대되고 있다. 여러 가지 보안 기술중 화자인식은 음성에 포함되어 있는 화자정보를 추출하여 개인들 확인하는 기술로 전화망을 통한 서비스가 증대되고 있는 현대 사회에 가장 효과적인 기술중 하나이다.
본 논문에서는 GMM(Gaussian Mixture Models) 알고리즘을 이용하여 화자 확인 및 식별을 수행하였다. 종래의 DTW(Dynamic Time Warping), 신경회로망, 벡터양자화, HMM(Hidden Marcov Models)등의 방법을 개선하는 차원에서 계산이 용이하고, 성능이 우수한 GMM 알고리즘을 사용하였다. 10개의 숫자�V을 20명의 화자가 3일 단위로 1개월간 발음하여 총 8회의 음성 데이터로 실험하여 가우시안 확률을 구하여 그 값을 비교하여 화자 확인 및 식별을 하였다. 실험결과 화자 확인은 100%의 인식률, 그리고 화자 식별은 99.3%의 인식률, 사칭자 수리 실험에서는 2.21%의 성능을 보였다.
Recently we have had frequent access, search of information, renewal and revision to a large scale database through communication network. The public security becomes serious and the security system is more in demand. The method of speaker verification is one of the most effective in the security systems.
In this paper, we propose about the GMM(Gaussian Mixture Models) algorithm in speaker verification. There are some methods in speaker verification - DTW(Dynamic Time Warping), Neural Network, Vector Quantization, HMM(Hidden Marcov Models). The GMM Algorithm is very effective and good skill. The recognition rate is 100% in verification experiment, 99.3% in identification experiment, 2.21% in imposter acceptance experiment.
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