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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.3
- 수록면
- 59 - 69 (11page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2016.14.3.59
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본 논문에서 Fisher 판별식(Discriminant)에 기반 저계수복구(Low Rank Recovery) 방법과 보조사선(Auxiliary Dictionary)를 갖는 가중희소표현(Weighted Sparse Representation)의 강점을 통합한 전체변화공간(Total Variability Space)에서의 화자확인 성능 향상방법에 대해 제안한다. 저계수복구의 Fisher 판별식 방법은 학습데이터로부터 더욱 분별력 있는 특징을 추출하도록 채용되었다. 가중희소표현은 보조사전과 함께 사용되는데, 데이터의 희소성과 국부성 구조를 반영하여 인식기가 이상치(Outlier)에 강인하도록 만들어 준다. TV 드라마 “별에서온 그대”로부터 구축된 발화 DB를 대상으로 한 화자실험 결과는 제안한 방법이 화자확인 성능을 크게 향상시키고, 비교대상의 i-vector 기반의 희소표현, i-vector기반의 저계수복구 방법 및 기타 표준 방법들에 비하여 잡음환경하에서 더 우수한 성능을 보였다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. I-vector Extraction based Observation Confidence
Ⅲ. Low-rank Matrix Recovery and Sparse Representation for Speaker Verification
Ⅳ. Experiments and Results
Ⅴ. Conclusion
References
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
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N. Dehak, P. J. Kenny, R. Dehak, P. Dumouchel, and P. Ouellet, "Front-End factor analysis for speaker verification", IEEE Trans. Audio, Speech, Lang. Process., Vol. 19, No. 4, pp. 788-798, May 2011.
T. D. Trinh, M. K. Park, J. Y. Kim, K. R. Lee, S. H. Choi, and K. Cho, "A modified adaptive GMM approach based GMM supervector and i-vector using NMF decomposition for robust speaker verification", Journal of KIIT, Vol. 13, No. 7, pp. 117-125, July 2015.
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