서포트 벡터 머신을 이용한 주변잡음인지 기반의 화자식별기술

초록

본 논문에서는 서프트 벡터 머신을 이용한 주변잡음 인지기술 기반의 화자식별 기법을 제안한다. 제안된 화자식별 기술은 초기의 비음성 프레임으로부터 잡음환경을 인식하고, 음성구간에서는 화자식별을 위하여 여러 가지 잡음환경에서 각각 학습된 서포트 벡터 머신들 중에서 현재 잡음환경과 가장 유사한 환경에서 학습된 것을 선택하여 화자를 식별한다. 특히, 연산량을 줄이기 위하여 교차 그룹화 기반의 다중 부류 서포트 벡터 머신을 도입했다. 제안된 화자식별 기법은 다양한 잡음환경에서 평가되었으며, 단일 서포트 벡터 머신을 이용한 화자 식별 기법에 비하여 우수한 성능을 보였다.