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에스브이엠의 입력벡터에 최적화된 가중치를 적용하여 에스엠브이 코덱의 음성 / 음악 분류 성능을 향상시키는 방법

  • 기술번호 : KST2014024004
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 SVM의 입력벡터에 최적화된 가중치를 적용하여 SMV 코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상시키는 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 (1) SMV 코덱의 인코딩 부분의 전처리 과정에서, 적어도 하나 이상의 특징벡터를 추출하는 단계, (2) 상기 단계 (1)에서 추출된 특징벡터 및 라그랑지안 최적화(Lagrangian Optimization) 기법을 이용하여, 음성/음악 분류 판별식을 도출하는 단계, (3) GPD(Generalized Probabilistic Descent) 기반의 MCE(Minimum Classification Error) 훈련에 기초하여, 상기 단계 (1)에서 추출된 특징벡터에 대한 가중치를 획득하는 단계, 및 (4) 상기 단계 (3)에서 획득된 가중치를, 상기 단계 (2)에서 도출된 음성/음악 분류 판별식에 적용하여, SMV에 입력된 음성신호를 분류하는 단계를 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다. 본 발명의 SVM의 입력벡터에 최적화된 가중치를 적용하여 SMV 코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상시키는 방법에 따르면, 특징벡터들이 음성/음악 분류에 영향을 미치는 정도에 따라, SVM에 입력되는 특징벡터에 대한 가중치를 변별적으로 적용함으로써, SVM 기반 음성/음악 분류 성능을 더욱 향상시키는 것이 가능해진다. SMV 코덱, SVM(Support Vector Machine), 변별적 가중치
Int. CL G10L 15/08 (2013.01) G10L 25/81 (2013.01) G10L 19/00 (2013.01)
CPC G10L 25/81(2013.01) G10L 25/81(2013.01) G10L 25/81(2013.01) G10L 25/81(2013.01)
출원번호/일자 1020090079057 (2009.08.26)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2011-0021328 (2011.03.04) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 거절
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2009.08.26)
심사청구항수 3

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 미추홀구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 장준혁 대한민국 서울특별시 서초구
2 김상균 대한민국 인천광역시 부평구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김건우 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***, 에이동 ***호 특허그룹덕원 (가산동, 우림 라이온스밸리)

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2009.08.26 수리 (Accepted) 1-1-2009-0522359-98
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2009.11.17 수리 (Accepted) 4-1-2009-5220324-82
3 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)
2010.10.30 수리 (Accepted) 1-1-2010-0707632-11
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2011.01.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0034232-35
5 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)
2011.03.21 수리 (Accepted) 1-1-2011-0207518-54
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2011.04.19 수리 (Accepted) 1-1-2011-0291564-47
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2011.04.19 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2011-0291563-02
8 거절결정서
Decision to Refuse a Patent
2011.10.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0607814-82
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2015.07.22 수리 (Accepted) 4-1-2015-5098802-16
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2016.09.05 수리 (Accepted) 4-1-2016-5127132-49
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2018.03.02 수리 (Accepted) 4-1-2018-5036549-31
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2018.12.27 수리 (Accepted) 4-1-2018-5266647-91
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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SVM(Support Vector Machine)의 입력벡터에 최적화된 가중치를 적용하여, SMV(Selectable Mode Vocoder) 코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상시키는 방법에 있어서, (1) SMV 코덱의 인코딩 부분의 전처리 과정에서, 적어도 하나 이상의 특징벡터를 추출하는 단계; (2) 상기 단계 (1)에서 추출된 특징벡터 및 라그랑지안 최적화(Lagrangian Optimization) 기법을 이용하여, 음성/음악 분류 판별식을 도출하는 단계; (3) GPD(Generalized Probabilistic Descent) 기반의 MCE(Minimum Classification Error) 훈련에 기초하여, 상기 단계 (1)에서 추출된 특징벡터에 대한 가중치를 획득하는 단계; 및 (4) 상기 단계 (3)에서 획득된 가중치를, 상기 단계 (2)에서 도출된 음성/음악 분류 판별식에 적용하여, SMV에 입력된 음성신호를 분류하는 단계 를 포함하는 것을 특징으로 하는, SVM의 입력벡터에 최적화된 가중치를 적용한 SMV 코덱의 음성/음악 분류 성능 향상 방법
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제1항에 있어서, 상기 특징벡터에는, 이동평균 에너지, 잡음/묵음의 이동평균 반사계수, 부분적 잔류 에너지의 이동평균, 정규화된 피치 상관도의 이동평균, 주기적 계수 및 음악 연속 계수의 이동평균이 포함되는 것을 특징으로 하는, SVM의 입력벡터에 최적화된 가중치를 적용한 SMV 코덱의 음성/음악 분류 성능 향상 방법
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제1항에 있어서, 상기 단계 (2)에서, 상기 음성/음악 분류 판별식(f(Wx))은 다음의 수학식으로 정의되는 것을 특징으로 하는, SVM의 입력벡터에 최적화된 가중치를 적용한 SMV 코덱의 음성/음악 분류 성능 향상 방법
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제3항에 있어서, 상기 특징벡터들에 대한 가중치 는 다음의 수학식으로 갱신될 수 있는 것을 특징으로 하는, SVM의 입력벡터에 최적화된 가중치를 적용한 SMV 코덱의 음성/음악 분류 성능 향상 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업자원부 한국과학기술연구원 IT핵심기술개발사업 장애인 및 고령자를 위한 Digital Guardian 기술개발