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관심음원 제거방법에 있어서, 두 개의 마이크 각각으로부터의 입력 혼합신호를 제공받아 단구간 푸리에 변환하여 시간-주파수 영역으로 변환하는 단계;상기 시간-주파수 영역의 입력 혼합신호들로부터 관심음원신호를 제거하기 위한 벡터를 설정하는 단계;상기 관심음원제거 벡터를 이용하여 입력 혼합신호에서 관심음원신호를 제거하여 혼합된 잡음신호를 생성하는 단계;를 구비하고, 상기 관심음원제거 벡터는 수학식 41 및 42에 따라 학습됨을 특징으로 하는 관심음원 제거방법
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제1항에 있어서, 상기 관심음원제거 벡터는 DUET 히스토그램에 따른 수학식 43에 따라 초기화됨을 특징으로 하는 관심음원 제거방법
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제3항에 있어서, 상기 DUET 히스토그램은 이차원 가우시안 윈도우로 2차원 필터링됨을 특징으로 하는 관심음원 제거방법
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음성인식방법에 있어서, 두 개의 마이크 각각으로부터의 입력 혼합신호를 제공받아 단구간 푸리에 변환하여 시간-주파수 영역으로 변환하는 단계;상기 시간-주파수 영역의 입력 혼합신호들로부터 관심음원신호를 제거하기 위한 관심음원제거 벡터를 설정하는 단계;상기 관심음원제거 벡터를 이용하여 입력 혼합신호에서 관심음원신호를 제거하여 혼합된 잡음신호를 생성하는 단계;상기 혼합된 잡음신호와 입력 혼합신호 사이의 에너지 비에 따라 이진 마스크를 생성하는 단계;상기 이진 마스크와 상기 입력 혼합신호를 이용하여 관심음원에 대한 손실특징을 복원하는 단계;상기 관심음원에 대한 손실특징이 복원된 결과를 이용한 음성인식을 이행하는 단계;를 구비함을 특징으로 하는 음성인식방법
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제5항에 있어서, 상기 관심음원제거 벡터는 수학식 44 및 45에 따라 학습됨을 특징으로 하는 음성인식방법
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제5항에 있어서, 상기 관심음원제거 벡터는 DUET 히스토그램에 따른 수학식 46에 따라 초기화됨을 특징으로 하는 음성인식방법
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제7항에 있어서, 상기 DUET 히스토그램은 이차원 가우시안 윈도우로 2차원 필터링됨을 특징으로 하는 음성인식방법
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제5항에 있어서, 상기 손실특징 복원은, 수학식 47, 48,49, 50에 따르는 클러스터 기반 손실특징 복원임을 특징으로 하는 음성인식방법
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청구항 제1항, 제3항 및 제4항 중 어느 한 항에 따른 관심음원제거방법을 구현하는 각 단계들을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 기록매체
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청구항 제5항 내지 제9항 중 어느 한 항에 따른 음성인식방법을 구현하는 각 단계들을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 기록매체
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2개의 마이크로부터 각각 입력된 입력혼합신호들로부터 음성 인식하는 음성 인식 장치에 있어서, 상기 입력혼합신호들로부터 잡음 신호를 생성하고, 상기 잡음신호와 상기 입력혼합신호 사이의 에너지비에 따라 이진 마스크를 생성하는 마스크 생성부;상기 마스크 생성부에 의해 생성된 이진 마스크와 상기 입력혼합신호를 이용하여 관심음원에 대한 손실 특징을 복원하는 손실특징 복원부; 및상기 손실특징 복원부에 의하여 손실 특징이 복원된 관심음원의 특징정보를 이용하여 음성인식을 이행하는 음성 인식부;를 구비하는 음성 인식 장치
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제12항에 있어서, 상기 음성 인식 장치는 상기 손실특징 복원부에 의해 손실 특징이 복원된 관심 음원의 특징 정보를 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient) 변환하여 음성 인식부로 제공하는 MFCC 변환부를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 음성 인식 장치
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제12항에 있어서, 상기 마스크 생성부는,상기 입력혼합신호들로부터 관심음원신호를 제거하기 위한 관심음원제거 벡터를 설정하고, 상기 관심음원제거 벡터를 이용하여 상기 입력혼합신호에서 관심음원신호를 제거하여 혼합된 잡음신호를 생성하고, 상기 혼합된 잡음신호와 상기 입력혼합신호 사이의 에너지비에 따라 관심음원성분을 구분하기 위한 이진마스크를 생성하는 것을 특징으로 하는 음성 인식 장치
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