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수집되는 음성 신호에 포함되는 각각의 프레임을 추출할 때의 각각의 시간 정보를 포함하는 복수의 특징 벡터를 추출하는 특징 벡터 추출부;상기 추출된 특징 벡터를 이용하여, 체질 및 화자별 클래스 모델로부터 우도(likelihood) 확률을 계산하는 우도 확률 계산부; 및상기 계산된 우도 확률에 기초하여, 사용자 정보를 인식 및 판단하는 인식 및 판단부를 포함하고,상기 프레임의 시간 정보는 상기 음성 신호의 전체 구간에서 상기 프레임의 위치를 식별하는 정보인 것을 특징으로 하는 음성 처리 장치
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제1항에 있어서,상기 인식 및 판단부는 상기 계산된 우도 확률에 기초하여, 상기 사용자의 신원을 인식하는 음성 처리 장치
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제1항에 있어서,상기 인식 및 판단부는 상기 계산된 우도 확률에 기초하여, 상기 사용자의 건강 상태 및 사상 체질 중에서 적어도 하나를 판단하는 음성 처리 장치
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제1항에 있어서,상기 우도 확률 계산부는,상기 수집되는 음성 신호의 특징 벡터와 복수의 후보 클래스 각각에 대해서 우도 확률을 계산하는 음성 처리 장치
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제4항에 있어서,상기 우도 확률 계산부는,상기 수집되는 음성 신호의 특징 벡터와, 태양, 태음, 소양, 및 소음 중에서 적어도 하나의 사상 체질에 대한 후보 클래스 각각에 대해서 우도 확률을 계산하는 음성 처리 장치
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6
제4항에 있어서,상기 우도 확률 계산부는,상기 수집되는 음성 신호의 특징 벡터와, 화자별로 구분되는 후보 클래스 각각에 대해서 우도 확률을 계산하는 음성 처리 장치
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제4항에 있어서,상기 인식 및 판단부는,상기 수집되는 음성 신호의 특징 벡터와, 상기 복수의 후보 클래스 각각에 대응되는 복수개의 우도 확률을 정렬하고, 상기 정렬된 순위 중에서 특정 순위에 해당하는 우도 확률의 평균값을 대표 우도 확률로 결정하며, 상기 결정된 대표 우도 확률을 이용하여 사용자 정보를 인식 및 판단하는 음성 처리 장치
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8
수집되는 음성 신호에 포함되는 각각의 프레임을 추출할 때의 각각의 시간 정보를 포함하는 복수의 특징 벡터를 추출하는 단계;상기 추출된 특징 벡터를 이용하여, 체질 및 화자별 클래스 모델로부터 우도(likelihood) 확률을 계산하는 단계; 및상기 계산된 우도 확률에 기초하여, 사용자 정보를 인식 및 판단하는 단계를 포함하고,상기 프레임의 시간 정보는 상기 음성 신호의 전체 구간에서 상기 프레임의 위치를 식별하는 정보인 것을 특징으로 하는 음성 처리 방법
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제8항에 있어서,상기 사용자 정보를 인식 및 판단하는 단계는,상기 계산된 우도 확률에 기초하여, 상기 사용자의 신원을 인식하는 단계를 포함하는 음성 처리 방법
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10
제8항에 있어서,상기 사용자 정보를 인식 및 판단하는 단계는,상기 계산된 우도 확률에 기초하여, 상기 사용자의 건강 상태 및 사상 체질 중에서 적어도 하나를 판단하는 단계를 포함하는 음성 처리 방법
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11
제8항에 있어서,상기 우도(likelihood) 확률을 계산하는 단계는,상기 수집되는 음성 신호의 특징 벡터와 복수의 후보 클래스 각각에 대해서 우도 확률을 계산하는 단계를 포함하는 음성 처리 방법
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제11항에 있어서,상기 사용자 정보를 인식 및 판단하는 단계는,상기 수집되는 음성 신호의 특징 벡터와, 상기 복수의 후보 클래스 각각에 대응되는 복수개의 우도 확률을 정렬하는 단계;상기 정렬된 순위 중에서 특정 순위에 해당하는 우도 확률의 평균값을 대표 우도 확률로 결정하는 단계; 및상기 결정된 대표 우도 확률을 이용하여 사용자 정보를 인식 및 판단하는 단계를 포함하는 음성 처리 방법
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제8항 내지 제12항 중에서 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체
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제1항에 있어서,상기 시간 정보는 전체 시간에 대해 추출되는 프레임의 위치를 나타내는 비율값이고, 0 이상 1 이하인 것을 특징으로 하는 음성 처리 장치
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