Universal Background Model 클러스터링 방법을 이용한 고속 화자식별 (Fast Speaker Identification Using a Universal Background Model Clustering Method)

서지정보

· 발행기관 : 한국음향학회
· 수록지 정보 : 한국음향학회지 / 33권 / 3호 / 216 ~ 224페이지
· 저자명 : 박주민, 서영주, 김회린

초록

본 논문은 Gaussian Mixture Model (GMM) 기반의 화자식별에서 급격한 계산 복잡도 감소를 위한 새로운방법을 제안한다. 일반적으로 GMM 기반의 화자식별 시스템은 테스트 발성의 길이, 등록 화자의 수, GMM의 크기등 크게 세 가지 요인에 비례하는 많은 계산 복잡도를 가진다. 이러한 점은 화자식별 시스템이 다양한 응용분야에 적용되는 것을 막는 큰 요인이기에 계산 복잡도와 식별 성능 사이의 trade-off 관계는 실제 적용을 위해 가장 중요한 고려요소이다. 식별 성능을 거의 그대로 유지하면서 최대한 계산 복잡도를 감소시키기 위해 우리는 Universal BackgroundModel (UBM) 클러스터링 접근 방법을 제시하고, 또한 이 방법은 실시간 구조의 화자식별에 적용할 수 있다는 것을보여준다. 제안한 방법의 실험을 통해 미미한 정도의 식별 성능 저하에서 speed-up factor 6의 결과를 얻을 수 있었다.

영어초록

In this paper, we propose a new method to drastically reduce computational complexity in GaussianMixture Model (GMM)-based Speaker Identification (SI). Generally, GMM-based SI systems have very highcomputational complexity proportional to the length of the test utterance, the number of enrolled speakers, and theGMM size. These make the SI systems difficult to be used in various real applications in spite of their broadapplicability. Thus, a trade-off between computational complexity and identification accuracy is considered as aprimary issue for practical applications. In order to reduce computational complexity sharply with a little loss ofaccuracy, we introduce a method based on the Universal Background Model (UBM) clustering approach and thenwe show that it can be used successfully in real-time applications. In experiments with the proposed algorithm,we obtained a speed-up factor of 6 with a negligible loss of accuracy.

참고자료

· 없음