화자 인식 모델

화자 인식 모델

- 이 목소리가 등록된 사람과 같은 사람인가? 를 묻는 1:1 비교 기반의 인증 시스템(feat.GPT4o)

1. 개념적 구분

화자 인식 VS 화자 검증

• 화자 인식
  • 누구 인지 찾는것 (1:N)
  • ex) 이 사람 누구야?
• 화자 검증
  • 같은 사람인지 확인 하는 것
  • ex) 이 목소리 XXX 맞아?

2. 전체 시스템 구조 (파이프라인)

입력 음성

 

전처리 (MFCC, Mel 등)

 

임베딩 추출 (x-vector 등)

 

벡터 비교 (cosine, PLDA)

 

Same or Not?

 

3. 핵심 구성 요소

• 입력 전처리
  • 음성 파일을 Mel-Spectrogram, MFCC, FIlterbank 등의 특징으로 변환
  • 모델이 받아들이기 쉬운 수치 데이터로 바꾸는 단계
• 특징 추출
  • 딥러딩 모델 (TDNN, ECAPA-TDNN, ResNet, Next-TDNN) 이 사용됨
  • 입력 음성을 고정 길이 벡터(보통 128 ~ 512 차원) 로 변환 -> x-vector
• 비교
  • 두 개의 x-vector 사이의 유사도를 측정
  • 일반적인 방법:
    • Cosine Similarity
    • Euclidean Distance (L2)
    • PLDA (Probabilistic Linear Discriminant Analysis)
• 판별
  • 유사도 점수를 기준으로 임계값을 넘으면 같은 사람
  • 넘지 못하면 다른 사람

4. 주요 용어 정리

• Enrollment
  • 등록
  • 화자의 음성을 통해 x-vector 를 저장하는 과정
• Verification
  • 검증
  • 입력 음성을 등록된 x-vector 와 비교
• x-vector
  • 화자의 고유한 특징을 표현하는 고정 길이 벡터
• Threshold
  • "이 정도 이상이면 같은 사람" 이라고 판별하는 기준값

5. 예시 시나리오

• 음성 등록
  1. red_jh.wav (음성 파일 준비)
  2. Mel Spectrogram
  3. NeXt-TDNN
  4. red_jh_xvextor.pt (음성 데이터 벡터화)
• 검증 요청
  • Threshold - 0.85 (같은 사람으로 판별)

6. 실제 사용처

• 핀테크
  • 음성 기반 로그인 (은행 인증 등)
• 스마트 디바이스
  • 음성 명령의 사용자 구분 (스마트 스피커)
• 보안 
  • 출입 인증, 통화 모니터링
• 법의학
  • 녹취록의 화자 신원 확인