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학회보고서 작성안내

Speaker Recognition by Machines and Humans [Tutorial]

2015-11-04 org.kosen.entty.User@331b0409 강용훈(kangyh)

    분야

    정보/통신

    개최일

    2015년 11월

    신청자

    강용훈(kangyh)

    개최장소

    URL

    첨부파일

행사&학회소개
1. Introduction
2. SPEAKER-RECOGNITION TASKS
3. CHALLENGES IN SPEAKER RECOGNITION
4. SOURCES OF VARIABILITY IN SPEAKER RECOGNITION
5. CHALLENGES IN SPEAKER RECOGNITION
6. SPEAKER CHARACTERIZATION: FEATURE PARAMETERS
7. PROPERTIES OF IDEAL FEATURES
8. AUDITORY VERSUS ACOUSTIC FEATURES
9. LINGUISTIC VERSUS NONLINGUISTIC FEATURES
10. SHORT-TERM VERSUS LONG-TERM FEATURES
11. FORENSIC SPEAKER RECOGNITION
12. THE LIKELIHOOD RATIO
13. APPROACHES IN FORENSIC SPEAKER IDENTIFICATION
14. IDENTIFY SPEECH SEGMENTS
15. SPEAKER RECOGNITION VERSUS DISCRIMINATION
16. FAMILIARITY WITH LANGUAGE
17. ABSTRACT REPRESENTATIONS OF SPEECH
18. SPEAKER RECOGNITION IN THE BRAIN: FINAL REMARKS
19. FEATURE PARAMETERS IN AUTOMATIC SPEAKER RECOGNITION SYSTEMS
20. SPEAKER MODELING
21. PERFORMANCE EVALUATION IN STANDARDIZED Data sets
22. RECENT ADVANCEMENTS IN AUTOMATIC SPEAKER RECOGNITION
23. CONCLUSIONS










보고서작성신청
애플 시리, 안드로이드 구글나우, MS 코타나와 같은 음성기반 개인비서가 각광을 받고 있음.
당장은 제한적인 개인비서 역할에 불과하나, 모바일 지불과 e-commerce와 같은 곳에 보다 보안성/편의성을 높이는 Key 기술로 활용가능성은 무궁무진함.
본 논문은 음성, 말속의 습관 등을 기계가 학습하고 이를 바탕으로 개인인증을 할 수 있는 기술에 대해 전반적인 기술소개와 일부 근본적 원리에 대해 저자의 Insight를 담아내었음.
향후 주목받을 핵심 기술에 대해 미리 정보/트렌드를 제공하는 선행 분석물의 의미가 클 것으로 생각됨.
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