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비언어적 발성(NVVs) 환경에서도 화자의 정체성을 일관되게 식별하기 위한 새로운 프레임워크를 제안합니다. MoE 모듈과 조건부 증류 기술을 활용하여 음성 성능 저하 없이 NVV에 대한 화자 확인 성능을 크게 개선했습니다.
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원문 바로가기표현력이 풍부한 텍스트 음성 변환 (TTS) 및 음성 변환 (VC) 시스템이 자연스러움을 높이기 위해 비언어적 발성 (Non-Verbal Vocalizations, NVVs)을 점점 더 많이 생성함에 따라, 언어적 및 비언어적 세그먼트 모두에서 정체성 일관성을 객관적으로 평가하기 위한 신뢰할 수 있는 화자 확인 (Speaker Verification, SV)이 필수적이 되고 있습니다. 그러나 현재의 SV 시스템은 NVVs에 대한 일반화 성능이 떨어지며, NVV 데이터로 미세 조정 (Fine-tuning)을 수행할 경우 음성 성능에 대한 치명적 망각 (Catastrophic Forgetting)이 발생합니다. 본 연구에서는 10가지 NVV 유형에 걸친 최초의 체계적인 연구를 제시하며, 동결된 Data2Vec 자기 지도 학습 (Self-supervised) 특징과 ECAPA-TDNN을 결합하고, 학습된 도메인 인식 라우팅 (Domain-aware routing)을 갖춘 전문가 혼합 (Mixture of Experts, MoE) 모듈로 강화된 프레임워크를 제안합니다. 사전 학습된 교사 (Teacher) 모델을 통한 음성 입력에 대한 조건부 증류 (Conditional Distillation) 손실은 음성-대-음성 정확도를 유지하며, 대조 손실 (Contrastive Loss)은 음성과 NVV 간의 도메인 격차를 메워줍니다. 우리의 방법은 사전 학습된 베이스라인 대비 음성-NVV EER (Equal Error Rate)을 38.93%에서 22.66%로 낮추었으며, 증류 (Distillation)를 통해 음성 EER을 13.17%에서 9.24%로 개선했습니다.