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입력되는 음성 및 영상 신호의 특징을 추출하는 특징 추출부; 입력층, 은닉층, 융합층, 결합층을 포함하는 다층퍼셉트론 구조로 이루어지고 전방향 신경망 구조를 가지며, 상기 신경망 구조를 기반으로 역전파 학습 알고리즘을 통해 각 계층간 신경망 가중치를 조정하여 입력 패턴에 대한 목표 출력 값을 생성하고, 상기 입력층 및 상기 은닉층에서는 윈도우 개념을 적용하여 입력 특징의 추상화 기능을 수행하고, 상기 융합층에서 상기 음성 및 영상 신호의 특징들을 상기 조정된 신경망 가중치를 이용하여 윈도우 개념을 통해 함축적 시제위치로 융합하여 사용자 음성을 고립단어로 인식함으로써 잡음에 의한 음성정보의 손실을 보상하는 이중모드 신경망 인식기; 역전파 학습알고리즘을 사용하여 순차 정보를 학습할 수 있는 다층퍼셉트론 구조를 가지며, 입력 정보를 이진형으로 표현하여 상기 순차 정보를 인식함으로써 순차적으로 사용되는 사용자의 명령어 패턴을 인식하는 문맥정보 인식기; 및 상기 이중모드 신경망 인식기의 인식결과 값을 우선적으로 고려하고 상기 이중모드 신경망 인식기의 인식결과 값이 임계값보다 작을 경우에 한해 상기 문맥정보 인식기의 인식결과 값을 순차적으로 고려하며, 상기 두 인식기의 인식결과 값이 모두 임계값보다 작을 경우에는 상기 두 인식기의 인식결과 값을 곱하여 상기 두 인식기의 인식결과 값의 차이가 작은 것을 최종 인식 결과로 선택하는 후처리부;로 구성되는 것을 특징으로 하는 신경망에 기반한 음성, 영상, 및 문맥의 통합 음성인식 장치
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제 1항에 있어서, 상기 특징 추출부는, 입력된 음성 신호를 끝점 검출 과정을 통해 고립단어로 분할하여 음성 신호와 영상 신호를 고립단어 단위로 동기화하고, 각각에 대한 특징 벡터를 추출하는 것을 특징으로 하는 신경망에 기반한 음성, 영상, 및 문맥의 통합 음성인식 장치
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제 1항에 있어서, 상기 이중모드 신경망 인식기는, 상기 입력층 및 상기 은닉층에서, 윈도우 개념을 적용하여 입력 특징의 추상화 기능을 수행하는 것을 특징으로 하는 신경망에 기반한 음성, 영상, 및 문맥의 통합 음성인식 장치
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입력되는 음성 및 영상 신호로부터 특징 벡터를 추출하는 특징 추출단계; 입력층, 은닉층, 융합층, 결합층을 포함하는 다층퍼셉트론의 전방향 신경망 구조를 가지며, 상기 융합층에서 상기 음성 및 영상 신호의 특징들을 신경망을 기반으로 윈도우 개념을 통해 함축적 시제위치로 융합하여 사용자 음성을 고립단어로 인식함으로써 잡음에 의한 음성정보의 손실을 보상하는 이중모드 신경망 인식 단계; 역전파 학습알고리즘을 사용하여 순차 정보를 학습할 수 있는 다층퍼셉트론 구조를 통해 순차적으로 사용되는 사용자 명령어 패턴을 인식하며, 입력 정보를 이진형으로 표현하여 순차 정보를 인식함으로써 이동 단말기에서의 상기 사용자 명령어 패턴을 인식하는 문맥정보 인식 단계; 및 상기 이중모드 신경망 인식 단계의 인식결과 값을 우선적으로 고려하고 그 인식결과 값이 임계값보다 작을 경우에 한해 상기 문맥정보 인식 단계의 인식결과 값을 순차적으로 고려하며, 상기 두 인식결과 값이 모두 임계값보다 작을 경우에는 상기 두 인식결과 값을 곱하여 두 인식결과 값의 차이가 작은 것을 최종 인식 결과로 선택하여 출력하는 후처리 단계;로 이루어지는 것을 특징으로 하는 신경망에 기반한 음성, 영상, 및 문맥의 통합 음성인식 방법
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제 9항에 있어서, 상기 특징 추출 단계는, 끝점 검출 과정을 통해 분할되는 고립단어 단위로 음성 신호와 영상 신호를 동기화하고, 각각의 음성 및 영상 신호에 대한 특징 벡터를 추출하는 것을 특징으로 하는 신경망에 기반한 음성, 영상, 및 문맥의 통합 음성인식 방법
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제 9항에 있어서, 상기 이중모드 신경망 인식 단계는, 각 계층에 윈도우 개념을 적용하여 입력 특징의 추상화 기능을 수행하는 것을 특징으로 하는 신경망에 기반한 음성, 영상, 및 문맥의 통합 음성인식 방법
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