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딥러닝 기반 화자 인식 시스템의 법과학 사례 적용 방안 : VOCALISE를 중심으로
Forensic Applications of Deep Learning-Based Speaker Recognition : A Case Study on VOCALISE

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  • 발행기관
    한국법과학회 바로가기
  • 간행물
    한국법과학회지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제26권 제1호 (2025.05)바로가기
  • 페이지
    pp.55-63
  • 저자
    박찬규, 전옥엽, 박남인
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A467644

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원문정보

초록

영어
According to statistics from the National Forensic Service (NFS), the number of telephone financial fraud cases has more than doubled since onset of COVID-19 compared to the previous year. Telephone financial fraud, including false emergency calls to numbers 112 or 119, involves using telecommunication networks to threaten victims or extort money and valuables. The amount lost to voice phishing, in particular, has been steadily increasing annually posing a significant social problem. In such cases of telephone financial fraud, voice recordings serve as a crucial piece of evidence. This paper researches the forensic application of the latest deep learning-based speaker recognition technology for analyzing an individual from voice evidence. It explains the operational principles and usage of VOCALISE, a commercial speaker recognition engine developed by Oxford Wave Research. Notably, VOCALISE, widely used in forensic analysis organizations worldwide, is adept at creating sample groups from speaker datasets, measuring their statistical characteristics, and analyzing specific voice signals. To evaluate performance on korean speech data, we used 736 voice files collected from 159 individuals involved in actual voice crime cases to calculate the Equal Error Rate (EER) and Cost of Log-Likelihood Ratio (CLLR). Based on these real audio recordings when actual voice evidence is submitted by investigative agencies the paper explains how to use VOCALISE for a globally accepted likelihood ratio-based verbal expression method.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. VOCALISE의 x-vector 뉴럴 네트워크 구조
1. 훈련(Training) 과정
2. 추론(Inference) 과정
Ⅲ. VOCALISE의 x-vector 기반 화자인식 과정
1. 전처리
2. 음성 파일에 대한 특징벡터 추출
3. 추출된 음성 특징벡터 간의 스코어링
Ⅳ. VOCALISE를 활용한 법과학 화자 인식 절차 수립
1. 평가 데이터 수집
2. 성능 평가 (i-vector vs. x-vector)
3. 화자 인식 결과 해석
Ⅴ. 고찰 및 향후 계획
Ⅵ. 사사
Ⅶ. 참고문헌

키워드

Speaker recognition Audio recording Deep learning Likelihood VOCALISE

저자

  • 박찬규 [ Chan-Kyu Park | 국립과학수사연구원 법공학부 디지털과 감정관 ]
  • 전옥엽 [ Oc-Yeub Jeon | 국립과학수사연구원 법공학부 디지털과 감정관 ]
  • 박남인 [ Nam In Park | 국립과학수사연구원 법공학부 디지털과 감정관 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국법과학회 [Korean Society of Forensic Science]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    복합학>과학기술학
  • 소개
    법과학 분야는 사회정의 구현에 있어 크나큰 가치가 있음에도 불구하고 우리나라에서는 이 분야에 대한 인식이 미흡하여 선진 외국에 비해 침체되어 있는 실정이다. 이에 우리나라에서도 법과학 분야와 관련 있는 학계, 연구기관, 수사기관 등 유관 단체들로 구성된 한국 법과학회를 창립하여 이 분야를 활성화 시켜 과학수사를 한층 더 발전시키기 위함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국법과학회지 [Korean Journal of Forensic Science]
  • 간기
    반년간
  • pISSN
    1598-0715
  • 수록기간
    2000~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 367 DDC 347

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