Gender Recognition for Speaker in Colored Noise by Speech/Non-speech Discrimination
Jae-Seung Choi · The Journal of Korean Institute of Information Technology · 2013
본 논문에서는 음성인식을 위하여 신경회로망을 사용한 화자독립 성별인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 유색잡음 환경 하에서 음성 구간 및 비음성 구간을 검출한 후에, 선형예측부호화 분석에 의한 켑스트럼 계수와 고속푸리에 변환에 의한 스펙트럼의 특징데이터를 신경회로망에 학습시킴으로써 화자를 인식하는 방법이다. 본 실험에서는 잡음이 부가된 음성신호(입력 SNR=20dB)를 사용하여 신경회로망을 학습시켰으며, 자동차잡음 및 지하철잡음에 대하여 음성 및 비음성에 대한 구간검출 결과가 양호하게 구해졌다. 32-40-2 네트워크의 실험결과에 의하면, 자동차잡음에 대하여 평균 81.7%, 지하철잡음에 대해서는 평균 77.7%의 평균 남녀 성별인식률이 구해졌다.