화자인식 시스템은 음성 신호를 분석하여 화자를 식별하는 기술입니다. 이 기술을 파이썬으로 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

음성 신호 분석

1. 라이브러리 설치

   pip install librosa
   

2. 오디오 파일 로드

   import librosa
   
   audio_file = 'audio.wav'
   audio_data, sample_rate = librosa.load(audio_file)
   

3. 음성 특징 추출

   import numpy as np
   from scipy.fftpack import fft
   
   n_fft = 2048
   hop_length = 512
   
   # STFT 계산
   stft = np.abs(librosa.stft(audio_data, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length))
   
   # 스펙트로그램 변환
   spectrogram = librosa.amplitude_to_db(stft, ref=np.max)
   
   # 샘플링 비율에 따른 시간축 계산
   time = np.arange(0, len(audio_data)) / sample_rate
   

4. 음성 특징 벡터 생성

   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
   
   # 음성 특징 벡터 생성
   features = np.mean(spectrogram.T, axis=0)
   
   # 표준화 진행
   scaler = StandardScaler()
   scaled_features = scaler.fit_transform([features])
   

화자 식별

1. 화자 모델 학습

   from sklearn.mixture import GaussianMixture
   
   num_speakers = 5
   
   # Gaussian Mixture Model(GMM)을 사용한 모델 학습
   gmm = GaussianMixture(n_components=num_speakers, covariance_type='diag')
   gmm.fit(speaker_features)
   

2. 화자 식별

   # 테스트 음성 데이터 로드 및 특징 벡터 생성
   
   # 가우시안 분포에 기반한 로그 우도 계산
   
   # 최적의 화자 식별
      
   # 결과 출력
   

요약

파이썬을 사용하여 화자인식 시스템을 구현하는 방법에 대해 알아보았습니다. 음성 신호를 분석하고 특징을 추출하여 화자를 식별하는 과정을 포함합니다. 이를 통해 다양한 응용 분야에서 화자인식 기술을 활용할 수 있습니다.

#AI #음성인식