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선택 모드 보코더(Selectable Mode Vocoder; SMV)에 기초한 보이스-피싱(voice-phishing) 검출 방법으로서,
(1) 훈련용 음성 신호에 대한 SMV 복호화 과정에서 자동으로 추출되는 파라미터들을 특징 벡터로서 이용하여 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model; GMM)을 구성하는 단계; 및
(2) 입력 음성 신호에 대한 SMV 복호화 과정에서 자동으로 추출되는 파라미터들을 특징 벡터로서, 상기 단계 (1)에서 구성된 상기 GMM에 적용하여, 상기 입력 음성 신호에 대한 보이스-피싱 여부를 결정하는 단계
를 포함하는 보이스-피싱 검출 방법
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제1항에 있어서,
상기 단계 (1)의 특징 벡터와 상기 단계 (2)의 특징 벡터로서 동일한 종류의 파라미터들을 이용하는 것을 특징으로 하는 보이스-피싱 검출 방법
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제2항에 있어서,
상기 파라미터들에는, SMV 복호화 과정 중 상기 입력 음성 신호에 대하여 추출된 LSF(Line Spectral Frequency)를 LPC(Linear Prediction Coding)로 변환하는 과정에서 자동으로 추출되는 파라미터들이 포함되는 것을 특징으로 하는 보이스-피싱 검출 방법
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제2항에 있어서,
상기 파라미터들에는, SMV 복호화 과정 중 상기 입력 음성 신호에 대하여 구해진 LPC를 음성 신호로 바꾸는 후처리 과정에서 자동으로 추출되는 파라미터들이 포함되는 것을 특징으로 하는 보이스-피싱 검출 방법
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제1항에 있어서,
SMV 복호화 과정에서 자동으로 추출되는 상기 파라미터들을 조합하여 특징 벡터로서 이용하는 것을 특징으로 하는 보이스-피싱 검출 방법
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제5항에 있어서,
반사 계수(Reflection Coefficients; RC), LSF의 제1 계수, 피치 지연(pitch lag), 수정된 피치 지연(corrected pitch lag) 파라미터들을 조합하여 특징 벡터로서 이용하는 것을 특징으로 하는 보이스-피싱 검출 방법
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제1항에 있어서,
상기 단계 (2)에서, 상기 입력 음성 신호에 대하여 구성된 상기 특징 벡터를 상기 GMM에 적용한 결과를 우도(likelihood)로서 구한 후, 이를 이용하여 상기 입력 음성 신호에 대한 보이스-피싱 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 보이스-피싱 검출 방법
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