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최소 분류 오차 기법을 이용한 감정 인식 방법

  • 기술번호 : KST2014036575
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 개시된 최소 분류 오차 기법을 이용한 감정 인식 방법은 화자의 감정 인식에 있어서 가우시안 혼합 모델을 사용하여 중립 감정을 분류하고, 감정 인식 특징 벡터에 대한 분류 오류의 손실 함수 값을 최소화하는 변별적 가중치가 적용된 가우시안 혼합 모델을 사용하여 상기 중립 감정 외의 기타 감정을 분류한다. 감정 인식에 있어서 구분이 어려운 중립 감정 외의 감정들의 특징 벡터에 대하여 최소 분류 오차 기법에 의하여 구해진 변별적 가중치를 적용하여 감정 인식을 수행함으로써, 감정 인식의 성능을 향상시킬 수 있다. 감정 인식, 최소 분류 오차 기법, 가우시안 혼합 모델
Int. CL G10L 25/90 (2006.01) G10L 15/14 (2006.01)
CPC G10L 25/63(2013.01) G10L 25/63(2013.01)
출원번호/일자 1020090015507 (2009.02.24)
출원인 한국과학기술연구원, 한국전자통신연구원
등록번호/일자 10-1014321-0000 (2011.02.07)
공개번호/일자 10-2010-0096580 (2010.09.02) 문서열기
공고번호/일자 (20110214) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2009.02.24)
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술연구원 대한민국 서울특별시 성북구
2 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김익재 대한민국 서울특별시 강서구
2 김형곤 대한민국 서울특별시 서초구
3 장준혁 대한민국 서울특별시 양천구
4 이계환 대한민국 경기도 광명시 광
5 배창석 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김 순 영 대한민국 서울특별시 종로구 종로*길 **, **층 케이씨엘특허법률사무소 (수송동, 석탄회관빌딩)
2 김영철 대한민국 서울특별시 종로구 종로*길 **, **층 케이씨엘특허법률사무소 (수송동, 석탄회관빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술연구원 대한민국 서울특별시 성북구
2 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2009.02.24 수리 (Accepted) 1-1-2009-0115215-97
2 [전자문서첨부서류]전자문서첨부서류등 물건제출서
[Attachment to Electronic Document] Submission of Object such as Attachment to Electronic Document
2009.02.25 수리 (Accepted) 1-1-2009-5007922-31
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2009.08.04 수리 (Accepted) 4-1-2009-5150899-36
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2009.08.07 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2009.09.11 수리 (Accepted) 9-1-2009-0050336-19
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2009.12.15 수리 (Accepted) 4-1-2009-5247056-16
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2010.07.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2010-0322761-64
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2010.09.28 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2010-0623271-84
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2010.09.28 수리 (Accepted) 1-1-2010-0623270-38
10 등록결정서
Decision to grant
2011.01.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0053417-75
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2014.02.19 수리 (Accepted) 4-1-2014-5022002-69
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2015.02.02 수리 (Accepted) 4-1-2015-0006137-44
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번호 청구항
1 1
화자로부터 발생된 음성 신호 및 화자의 피부 전기 반응도를 기반으로 감정인식 특징 벡터를 추출하는 단계; 상기 추출한 감정 인식 특징 벡터를 기반으로, 가우시안 혼합 모델을 사용하여 중립 감정을 분류하는 단계; 및 상기 감정 인식 특징 벡터에 대한 분류 오류의 손실 함수 값을 최소화하는 변별적 가중치가 적용된 가우시안 혼합 모델을 사용하여, 기 분류된 상기 중립 감정 이외의 감정들을 분류하는 단계를 포함하며, 상기 기 분류된 상기 중립 감정 이외의 감정들을 분류하는 단계는, 상기 변별적 가중치가 적용된 우도비와 감정을 분류하는 문턱값의 크기를 비교하여 감정 분류를 하는 것을 특징으로 하는 최소 분류 오차 기법을 이용한 감정 인식 방법
2 2
제1항에 있어서, 화자로부터 발생된 음성 신호 및 화자의 피부 전기 반응도를 기반으로 감정인식 특징 벡터를 추출하는 단계는 음성 신호의 MFCC, 델타 MFCC(ΔMFCC), 피치 및 음악 연속성 계수 중 적어도 하나 이상의 특징 벡터 및 피부 전기반응도 특징 벡터를 추출하는 것을 특징으로 하는 최소 분류 오차 기법을 이용한 감정 인식 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 가우시안 혼합 모델은, 음성 신호 및 피부 전기 반응도로 구성된 데이터베이스로부터 훈련용 특징벡터인 MFCC, 델타 MFCC(Delta MFECC), 피치 및 음악 연속성 계수 중 적어도 하나 이상의 특징 벡터 및 피부 전기반응도 특징 벡터를 추출하고, 상기 추출된 특징벡터로부터 상기 가우시안 혼합 모델이 생성되는 것을 특징으로 하는 최소 분류 오차 기법을 이용한 감정 인식 방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 중립 감정 이외의 감정들은 화남 감정 및 즐거움 감정인 것을 특징으로 하는 최소 분류 오차 기법을 이용한 감정 인식 방법
5 5
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1 지식경제부 및 정보통신연구진흥원 한국전자통신연구원 IT 원천기술개발 퍼스널 Life Log 기반 지능형 서비스 기술개발