일반기술

비선형 분석을 이용한 유사화자 인식

음성 정보처리의 문제 중에 하나인 잡음이 완전히 제거되었을 경우조차도 유사한 음성을 갖는 화자들을 구분하는 것은 어려운 일이다. 특히 기존의 음성에 대한 선형 분석 방식들은 이들 유사한 목소리를 구별하기 매우 어렵다. 본 발명에서는 이러한 문제를 비선형 방식을 통하여 해결하였다. 음성 신호의 선형과 비선형 정보가 결합된 음성 정보는 놀라울 정도의 인식율 향상을 가져왔다. 본 발명의�실험을�통하여 화자의 음성들이 선형, 비선형 정보를 모두 가지고 있음을 확인할 수 있다. 즉, 선형 분석을 통하여 다른 포만트(음성 신호의 주파수 특성중 하나)를 갖는 화자들을 구별하고 비선형 분석은 유사한 포만트를 갖는 화자를 구별한다. 그러므로 음성 신호의 분석에서 선형, 비선형 정보를 모두 이용하는 방식은 선형 알고리즘의 한계를 극복하도록 할 수 있다.음성 신호를 선형 분석 방식으로 분석하는 선형 분석기와, 선형 특징을 이용하여 사전에 훈련된 음성의 선형 특징과의 매칭 여부를 비교하는 제 1인식기와, 음성 신호를 비선형 방식으로 분석하여 비선형 특징을 추출하는 비선형 분석기와, 비선형 특징을 이용하여 사전에 훈련된 음성의 비선형 특징과의 매칭 여부를 비교하는 제 2인식기와, 두 인식기의 결과를 조합하여 최종 인식 결과를 출력하는 것을 특징으로 한다. 음성의 비선형 정보를 추출하기 위하여 시간 공간상의 음성 데이터를 위상 공간상의 상태 벡터들로 변환하는 단계와; 상기 재구성된 상태 벡터들의 비선형 특징을 표현할 수 있는 비선형 시계열 분석 방식을 적용하는 단계로 구성된다.