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음성 인식 시스템에 있어서 감정 변화에 강인한 학습 방법

기술번호 : KST2014032222
담당센터 : 부산기술혁신센터
전화번호 : 051-606-6561

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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 음성 인식 시스템에 있어서, 감정이 포함되지 않은 학습 데이터에 음성 변환 기술을 이용하여 감정이 포함된 음성을 인식하는데 도움이 되는 다수의 음성 파라메터를 생성하고, 이들을 기존 학습 데이터와 함께 학습하게 하는 방법을 제안함으로써 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템을 구현하게 하는 것을 그 특징으로 하고 있다. 도 3은 본 발명에서 제안하는 음성 인식 학습 시스템의 블록도이다. 음성 인식 시스템의 학습에 사용될 감정이 포함되지 않은 N개의 학습 데이터 Sk,(k=1,...,N)는 주파수 변환(102)이 포함된 특징 추출 과정(201, 도 2)에서 변환 파라메터 α를 사용하여 학습 데이터를 음성 파라메터 벡터열 Xkα,(k=1,...,N)로 변환된다. 특징 추출 과정(201, 도 2)에서, 입력된 음성 신호는 푸리에 변환(101)을 거쳐 주파수 변환(102)이 이루어진다. 이때 변환 파라메터 α의 값에 따라 다른 음성 파라메터가 생성된다. 이렇게 주파수 변환이 이루어진 스펙트럼은 필터뱅크(103)에 의하여 스펙트럼의 개수를 줄이고, 그 출력에 로그(104)를 적용하여 스펙트럼 크기를 축소한 후에 이산 코사인 변환(105)을 통해 최종 음성 파라메터로 출력된다. 다수의 음성 파라메터를 만들기 위하여 변환 파라메터 의 값을 일정한 범위 내에서 샘플링하여 사용한다(200). 예로 0.88 ≤ α ≤ 1.12 범위에서 0.02 간격으로 13가지로 샘플링하여 사용할 수 있다. 이 과정에서 M개의 변환 파라메터가 사용된다면 N개의 학습 데이터는 각각의 변환 파라메터에 의하여 변형되어 N×M개의 음성 파라메터로 변환된다. 결국 감정이 포함되지 않은 N개의 학습데이터로부터 추출된 N×M개의 음성 파라메터는 감정이 포함된 음성 데이터를 대신한다. N×M개의 학습 데이터는 음성 인식 학습 모듈(202)을 학습하는데 사용되며, 학습된 음성 모델(202의 출력 λ)은 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템을 구현하는데 사용된다. 본 발명은 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템을 구현하기 위해 감정이 포함된 음성 데이터를 학습하게 하는 대신에, 감정이 포함되지 않은 음성 데이터로부터 감정이 포함된 음성 데이터를 대신하는 학습 데이터를 추출하여 이를 음성 인식 학습 모듈에서 학습하게 함으로써 종래의 음성 인식 시스템의 음성 인식 성능을 효율적으로 개선시킨다.
Int. CL	G10L 15/20 (2013.01) G10L 15/06 (2013.01) G10L 15/02 (2013.01)
CPC	G10L 25/63(2013.01) G10L 25/63(2013.01) G10L 25/63(2013.01)
출원번호/일자	1020100100056 (2010.10.13)
출원인	군산대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자	10-2010-0117055 (2010.11.02) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태	거절
심사진행상태	수리
심판사항
구분	신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자	Y (2010.10.13)
심사청구항수	3

출원인

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번호	이름	국적	주소
1	군산대학교산학협력단	대한민국	전라북도 군산시 대학로 *** (

발명자

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번호	이름	국적	주소
1	김원구	대한민국	전라북도 군산시
2	장민석	대한민국	전라북도 군산시

대리인

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번호	이름	국적	주소
1	김종혁	대한민국	서울특별시 강남구 논현로길 , *층(역삼동, 신한빌딩)(특허법인 천지)

최종권리자

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번호	이름	국적	주소
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번호	서류명	접수/발송일자	처리상태	접수/발송번호
1	[특허출원]특허출원서 [Patent Application] Patent Application	2010.10.13	수리 (Accepted)	1-1-2010-0662535-91
2	[대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서 [Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)	2010.10.18	수리 (Accepted)	1-1-2010-0669216-49
3	[출원인변경]권리관계변경신고서 [Change of Applicant] Report on Change of Proprietary Status	2010.10.28	수리 (Accepted)	1-1-2010-5035782-50
4	[명세서등 보정]보정서 [Amendment to Description, etc.] Amendment	2011.03.18	보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment)	1-1-2011-0201644-69
5	[우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서 [Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)	2011.03.23	수리 (Accepted)	1-1-2011-0211021-14
6	선행기술조사의뢰서 Request for Prior Art Search	2011.03.30	수리 (Accepted)	9-1-9999-9999999-89
7	선행기술조사보고서 Report of Prior Art Search	2011.04.15	수리 (Accepted)	9-1-2011-0035555-52
8	의견제출통지서 Notification of reason for refusal	2011.04.26	발송처리완료 (Completion of Transmission)	9-5-2011-0223647-57
9	거절결정서 Decision to Refuse a Patent	2011.07.29	발송처리완료 (Completion of Transmission)	9-5-2011-0423635-45
10	출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information	2012.02.03	수리 (Accepted)	4-1-2012-5023436-69
11	출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information	2015.10.28	수리 (Accepted)	4-1-2015-5142778-85
12	출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information	2019.02.27	수리 (Accepted)	4-1-2019-5038912-94
13	출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information	2020.07.09	수리 (Accepted)	4-1-2020-5153535-17

번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호	청구항
1	1 음성 인식 시스템에 있어서, 감정이 포함되지 않은 N개의 학습 데이터(S1,
2	2 제 1항에 있어서,감정이 포함되지 않은 N개의 학습 데이터에 M개의 주파수 변환 파라메터를 적용하여 추출한 N×M개의 음성 파라메터가 감정이 포함된 학습데이터를 대신하게 하는 것을 특징으로 하는 음성 인식 학습 방법

순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번	연구부처	주관기관	연구사업	연구과제
1	교육과학기술부	군산대학교	중견연구(핵심연구) 지원사업	e-비즈니스 환경에 적합한 음성 마이닝 기반의 의사결정지원 시스템 연구 및 개발

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번호	서류명	접수/발송일자	처리상태	접수/발송번호
1	[특허출원]특허출원서	2010.10.13	수리 (Accepted)	1-1-2010-0662535-91
2	[대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서	2010.10.18	수리 (Accepted)	1-1-2010-0669216-49
3	[출원인변경]권리관계변경신고서	2010.10.28	수리 (Accepted)	1-1-2010-5035782-50
4	[명세서등 보정]보정서	2011.03.18	보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment)	1-1-2011-0201644-69
5	[우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서	2011.03.23	수리 (Accepted)	1-1-2011-0211021-14
6	선행기술조사의뢰서	2011.03.30	수리 (Accepted)	9-1-9999-9999999-89
7	선행기술조사보고서	2011.04.15	수리 (Accepted)	9-1-2011-0035555-52
8	의견제출통지서	2011.04.26	발송처리완료 (Completion of Transmission)	9-5-2011-0223647-57
9	거절결정서	2011.07.29	발송처리완료 (Completion of Transmission)	9-5-2011-0423635-45
10	출원인정보변경(경정)신고서	2012.02.03	수리 (Accepted)	4-1-2012-5023436-69
11	출원인정보변경(경정)신고서	2015.10.28	수리 (Accepted)	4-1-2015-5142778-85
12	출원인정보변경(경정)신고서	2019.02.27	수리 (Accepted)	4-1-2019-5038912-94
13	출원인정보변경(경정)신고서	2020.07.09	수리 (Accepted)	4-1-2020-5153535-17


기술번호	KST2014032222
자료제공기관	NTB
기술공급기관	한국발명진흥회
기술명	음성 인식 시스템에 있어서 감정 변화에 강인한 학습 방법
기술개요	본 발명은 음성 인식 시스템에 있어서, 감정이 포함되지 않은 학습 데이터에 음성 변환 기술을 이용하여 감정이 포함된 음성을 인식하는데 도움이 되는 다수의 음성 파라메터를 생성하고, 이들을 기존 학습 데이터와 함께 학습하게 하는 방법을 제안함으로써 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템을 구현하게 하는 것을 그 특징으로 하고 있다. 도 3은 본 발명에서 제안하는 음성 인식 학습 시스템의 블록도이다. 음성 인식 시스템의 학습에 사용될 감정이 포함되지 않은 N개의 학습 데이터 Sk,(k=1,...,N)는 주파수 변환(102)이 포함된 특징 추출 과정(201, 도 2)에서 변환 파라메터 α를 사용하여 학습 데이터를 음성 파라메터 벡터열 Xkα,(k=1,...,N)로 변환된다. 특징 추출 과정(201, 도 2)에서, 입력된 음성 신호는 푸리에 변환(101)을 거쳐 주파수 변환(102)이 이루어진다. 이때 변환 파라메터 α의 값에 따라 다른 음성 파라메터가 생성된다. 이렇게 주파수 변환이 이루어진 스펙트럼은 필터뱅크(103)에 의하여 스펙트럼의 개수를 줄이고, 그 출력에 로그(104)를 적용하여 스펙트럼 크기를 축소한 후에 이산 코사인 변환(105)을 통해 최종 음성 파라메터로 출력된다. 다수의 음성 파라메터를 만들기 위하여 변환 파라메터 의 값을 일정한 범위 내에서 샘플링하여 사용한다(200). 예로 0.88 ≤ α ≤ 1.12 범위에서 0.02 간격으로 13가지로 샘플링하여 사용할 수 있다. 이 과정에서 M개의 변환 파라메터가 사용된다면 N개의 학습 데이터는 각각의 변환 파라메터에 의하여 변형되어 N×M개의 음성 파라메터로 변환된다. 결국 감정이 포함되지 않은 N개의 학습데이터로부터 추출된 N×M개의 음성 파라메터는 감정이 포함된 음성 데이터를 대신한다. N×M개의 학습 데이터는 음성 인식 학습 모듈(202)을 학습하는데 사용되며, 학습된 음성 모델(202의 출력 λ)은 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템을 구현하는데 사용된다. 본 발명은 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템을 구현하기 위해 감정이 포함된 음성 데이터를 학습하게 하는 대신에, 감정이 포함되지 않은 음성 데이터로부터 감정이 포함된 음성 데이터를 대신하는 학습 데이터를 추출하여 이를 음성 인식 학습 모듈에서 학습하게 함으로써 종래의 음성 인식 시스템의 음성 인식 성능을 효율적으로 개선시킨다.
개발상태	기술개발완료
기술의 우수성
응용분야
시장규모 및 동향
희망거래유형	기술매매
사업화적용실적
도입시고려사항


과제고유번호	1345100077
세부과제번호	2007-0056927
연구과제명	e-비즈니스 환경에 적합한 음성 마이닝 기반의 의사결정지원 시스템 연구 및 개발
성과구분	출원
부처명	교육과학기술부
연구관리전문기관명	한국연구재단
연구주관기관명	군산대학교
성과제출연도	2009
연구기간	200709~201008
기여율	1
연구개발단계명	기초연구
6T분류명	IT(정보기술)

특허성과

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