화자인식 (Speaker Diarization)
"음성으로 사람을 구분하는 AI 기술"
개요
화자 인식(Speaker Recognition)은 음성 신호를 분석하여 특정 화자를 식별하거나 검증하는 기술입니다. 화자 인식은 크게 화자식별(Speaker Identification)과 화자검증(Speaker Verification)으로 나눌 수 있습니다.
화자식별은 여러 사람 중에서 특정 화자를 식별하는 작업입니다.
화자검증은 특정한 화자가 맞는지 확인하는 작업입니다.
화자식별/화자검증
화자인식 서비스 구성도
특징 (Key Features)
화자 등록 과정
화자 등록은 화자 인식을 위한 중요한 첫 번째 단계입니다. 등록된 화자는 이후에 인증이나 식별이 가능해집니다. 등록 과정에서 고려해야 할 사항은 다음과 같습니다:
화자 등록 데이터의 품질: 화자의 목소리 데이터를 정확하고 충분히 수집해야 합니다.
음성 데이터의 일관성: 등록 과정에서 다양한 환경에서의 음성 데이터를 수집하는 것이 중요합니다. 이렇게 해야 인증 시에도 더 정확하게 식별할 수 있습니다.
등록할 화자 수: 시스템이 얼마나 많은 화자를 수용할 수 있을지 고려해야 합니다.
화자 인식 성능에 영향을 주는 요소
화자 인식의 성능은 여러 요소에 의해 영향을 받을 수 있습니다. 이를 고려하여 시스템을 설계하고 최적화해야 합니다.
잘못 발음되거나 잘못 읽힌 문구
사용자가 음성을 정확하게 발음하지 않거나 잘못 읽은 경우, 시스템이 화자를 잘못 인식할 수 있습니다.
극단적인 감정 상태
화자가 감정적으로 매우 격앙된 상태에 있을 때, 목소리가 달라져 인식에 영향을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 화가 나거나 매우 슬픈 상태에서의 목소리는 평상시와 달라지기 때문에 성능이 떨어질 수 있습니다.
마이크 배치의 시간적 변화 (intra- or intersession)
마이크의 위치가 달라지면 음성 신호가 달라질 수 있습니다. 이는 화자 인식 시스템에서 중요한 요소로, 일관된 마이크 위치가 중요합니다.
불완전하거나 일관되지 않은 방음/음향
잔향(Reverberation): 방에 에코나 잔향이 있으면 음성 신호가 왜곡될 수 있습니다.
배경 소음(Noise): 주변의 소음이 크면 음성 신호가 흐려져 인식 정확도가 떨어질 수 있습니다.
채널 불일치 (Channel Mismatch)
마이크 종류의 차이: 등록 시 사용한 마이크와 인증 시 사용한 마이크가 다르면 성능이 저하될 수 있습니다. 따라서 동일한 장비를 사용하는 것이 중요합니다.
질병(Sickness)
감기 등으로 인한 목소리 변화가 발생하면, 화자의 목소리가 변하여 시스템이 제대로 인식하지 못할 수 있습니다.
나이(Aging)
나이가 들면서 목소리의 주파수나 발음에 변화가 생기면, 이전에 등록된 모델로는 화자를 정확히 식별할 수 없는 경우가 발생할 수 있습니다.
Speaker Embedding
화자의 특징을 추출하기 위해 다양한 화자로부터 화자를 구분할 수 있는 기반이 되는 speaker embedding 모델을 생성해야 합니다. 식별 또는 검증하고자 하는 화자는 speaker embedding 모델로부터 화자의 특징을 나타내는 vector를 구할 수 있습니다.
Model Types
ECAPA-TDNN: Emphasized Channel Attention, Propagation and Aggregation in TDNN Based Speaker Verification
Model size: 83M (speechbrain)
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