[일상에 스며든 AI 음성인식 서비스] 화자 검증 (Speaker Verification)

daglo 팀 · 2022년 7월 26일

지문처럼, 목소리에도 개인을 식별할 수 있는 성문이 있습니다. 이를 통해 목소리로 사람을 식별할 수 있는데요. 예를 들어, 질문이 개인 정보에 관한 것일 때, AI는 음성 인증을 통해 사용자의 음성과 일치하는 경우에만 답변을 제공합니다. 또는, 자동으로 목소리의 주인인 발화자를 인식해 회의록을 작성할 때 활용할 수 있습니다.

음성 인증은 크게 등록 과정과 인증 과정으로 구분됩니다.

1. 등록과정

등록 과정에서는 등록할 사용자의 음성으로부터 특징을 추출합니다. Speaker Embedding Extraction 이라고 하는데요. 화자 특징 추출 방법에는 대표적은 i-vector, x-vector가 활용될 수 있습니다.

등록할 사용자의 음성 특징을 추출하는 방법에는 특정 문장을 읽게 해 특징을 추출하는 Text dependent 방법과, 임의의 발화로부터 특징을 추출하는 Text independent 방법이 있습니다. 등록할 사용자의 음성에 대해 특징 추출 전, VAD(Voice Activation Detection)나 노이즈 제거 등의 전처리가 수행될 수 있습니다.

2. 인증 과정

인증 과정에서도 마찬가지로 인증을 수행할 사용자의 음성으로부터 특징을 추출합니다. 인증을 수행할 사용자의 음성에서 추출한 특징 벡터를 기존에 등록된 특징 벡터와 비교하는데요. 이 과정에서 유사도를 판단해 동일인인지 타인인지 여부를 판단합니다. 특정 벡터 간 유사도 판단에는 코사인 유사도와 유클리디언 유사도 등이 활용될 수 있습니다.

인증을 수행할 사용자의 음성에 대해서도 특징 추출 전, VAD나 노이즈 제거 등의 전처리가 수행될 수 있습니다.

화자 인증의 평가 방법, EER (Equal Error Rate)

화자 인증의 평가 방법으로는 동일인이 맞는지 평가하는 EER(Equal Error Rate)이 있습니다. 화자 인증의 경우, 보안 상 “타인인데 동일인으로 인식하는 오류(False positive)”가 낮은 것이 “동일인인데 타인으로 인식하는 오류(False negative)”가 낮은 것보다 중요하므로, Min DCF(Minimum Detection Cost Function)와 같은 평가 방법 또한 이용될 수 있습니다.

액션파워의 뛰어난 음성 인증 능력

• 액션파워는 EER 0.01 (즉, 정확도 99%)의 뛰어난 음성 인증 능력을 보유하고 있어요.
• 액션파워는 국내 유명 금융사의 실제 음성 데이터를 기준으로 한 음성 인증 테스트에서도 훌륭한 성능을 보인 바 있습니다.

액션파워에 대한 더 많은 이야기가 궁금하다면?
More about Action Power

← 블로그로 돌아가기