일반기술

웨이블렛변환을 이용한 외부노이즈에 강인한 화자식별

* 구성 및 원리 본 기술은 잡음이 첨가된 음성신호를 웨이블렛 서브밴드 필터뱅크를 이용하여 각 주파수 대역별로 신호를 분리한 후 개별적인 대역별로 인식 알고리즘을 수행하기 때문에 어떤 서브밴드에서의 노이즈 영향이 다른 서브밴드에서는 미치지 않으므로 대역제약된 형태로 주어지는 주변잡음이 있는 환경하에서 우수한 성능을 보이도록 하는 웨이블렛변환을 이용한 외부노이즈에 강인한 화자식별방법이다. * 기술적 배경 잡음처리를 위해 가장 대표적으로 사용되는 스펙트럼 차감법인 경우 음성이 존재하지 않는 구간에서 추정한 잡음을 잡음환경에서 차감하여 잡음을 제거하므로, 추정한 잡음의 형태가 화자인식기에 입력되는 잡음 음성에 포함된 잡음과 상이한 특성을 나타낼 경우에는 효과적인 잡음제거가 불가능하다는 문제점을 지니고 있다. 그 외에, 위너 필터와 칼만 필터를 이용한 음질 향상의 연구도 진행되고 있지만, 이 방법 또한 잡음의 형태가 천천히 변하는 통계적 특성을 갖는 비정상(nonstationary)인 경우 음질 향상면에서 좋은 결과를 얻을 수 없다.* 독창성 및 우수성 본 기술의 웨이블렛변환을 이용한 외부노이즈에 강인한 화자식별방법은 외부잡음에 강인한 특성을 갖는 효과를 가지므로 그 기술적 우수성과 독창성이 있다고 할 수 있다.* 적용제품 및 관련시장 본 기술의 웨이블렛변환을 이용한 외부노이즈에 강인한 화자식별방법은 생체인식이나 지문인식 등과 같은 기존의 보안기술을 대체할 수 있는 새로운 기술이므로 보안 시스템 분야에 적용될 것으로 보인다. 관련시장도 이러한 생체인식, 지문인식과 같은 첨단 보안시스템 관련시장이 될 것이다. * 특징 및 장점 본 기술은 다음과 같은 특징 및 장점을 가진다. 첫째, 어떤 서브밴드에서의 노이즈 영향이 다른 서브밴드에서는 미치지 않으므로 대역제약된 형태로 주어지는 주변잡음이 있는 환경하에서 우수한 성능을 갖는다. 둘째, 외부잡음에 강인한 특성을 갖는다.