맞춤기술찾기

홈으로 가기
맞춤기술찾기
이전대상기술
프린트하기

이전대상기술

인간 음성의 유성음 특징을 이용한 음성 판별 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2015082888
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
상담신청 PDF 받기
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 외부로부터 수신된 음향 신호의 부가 잡음을 제거하는 입력 신호 음질 향상부, 입력 신호 음질 향상부로부터 음향 신호를 수신하여 음향 신호에 포함된 음성 신호의 끝점을 검출하는 제1 끝점 검출부, 제1 끝점 검출부로부터 수신된 음향 신호에 포함된 음성 신호의 유성음 특징을 추출하는 유성음 특징 추출부, 유성음 특징 추출부에서 추출된 유성음 특징의 판단 기준이 되는 유성음 모델 파라미터를 저장하는 유성음/비유성음 판단 모델부 및 유성음 특징 추출부에서 추출된 유성음 특징을 유성음/비유성음 판단 모델부의 유성음 모델 파라미터를 이용하여 유성음 부분을 판단하는 유성음/비유성음 판별부를 포함하는 음성 신호 판별장치를 제공할 수 있다. 음성 인식, 끝점 탐색, 유성음 검출
Int. CL G10L 25/93 (2013.01.01) G10L 21/0208 (2013.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020070095375 (2007.09.19)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자 10-0930584-0000 (2009.12.01)
공개번호/일자 10-2009-0030063 (2009.03.24) 문서열기
공고번호/일자 (20091209) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2007.09.19)
심사청구항수 13

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 이성주 대한민국 대전 유성구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 신영무 대한민국 서울특별시 강남구 영동대로 ***(대치동) KT&G타워 *층(에스앤엘파트너스)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 주식회사 엘젠아이씨티 서울특별시 강남구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2007.09.19 수리 (Accepted) 1-1-2007-0679619-21
2 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2008.04.08 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2008-0253510-19
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2008.06.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2008.07.15 수리 (Accepted) 9-1-2008-0045168-82
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2009.03.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2009-0133205-09
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2009.05.25 수리 (Accepted) 1-1-2009-0310686-41
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2009.05.25 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2009-0310751-11
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2009.08.04 수리 (Accepted) 4-1-2009-5150899-36
9 최후의견제출통지서
Notification of reason for final refusal		 2009.09.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2009-0384251-19
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2009.10.06 수리 (Accepted) 1-1-2009-0611174-14
11 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2009.10.06 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2009-0611199-44
12 등록결정서
Decision to grant		 2009.11.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2009-0486694-80
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.02.02 수리 (Accepted) 4-1-2015-0006137-44
14 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2019.08.22 수리 (Accepted) 1-1-2019-0863621-55
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
외부로부터 수신된 음향 신호의 부가 잡음을 제거하는 입력 신호 음질 향상부; 상기 입력 신호 음질 향상부로부터 음향 신호를 수신하여 상기 음향 신호에 포함된 음성 신호의 끝점을 검출하는 제1 끝점 검출부; 상기 제1 끝점 검출부로부터 수신된 음향 신호에 포함된 음성 신호의 유성음 특징을 추출하는 유성음 특징 추출부; 상기 유성음 특징 추출부에서 추출된 유성음 특징의 판단 기준이 되는 유성음 모델 파라미터를 저장하는 유성음/비유성음 판단 모델부; 상기 유성음 특징 추출부에서 추출된 유성음 특징을 상기 유성음/비유성음 판단 모델부의 유성음 모델 파라미터를 이용하여 유성음 부분을 판단하는 유성음/비유성음 판별부 및 상기 유성음/비유성음 판별부의 판단 결과 및 제1 끝점 검출부의 검출 결과에 상응하여 수신된 상기 음향 신호에 포함된 음성 신호의 끝점을 검출하는 제2 끝점 검출부 를 포함하는 음성 신호 판별장치
2 2
삭제
3 3
제1항에 있어서, 상기 입력 음성 음질 향상부는 위너 필터, 최소 평균 제곱 오류(MMSE : Minimum mean square error) 방식 및 칼만 방식 중 어느 하나의 방식을 사용하여 부가 잡음을 제거한 시간축 신호를 출력하는 것 을 특징으로 하는 음성 신호 판별장치
4 4
제1항에 있어서, 상기 유성음 특징 추출부는 수신된 연속 음성 신호의 변형 시간-주파수 신호 파라미터(Modified TF parameter), HLFBER(high-to-Low Frequency Band Energy Ratio), 조성(Tonality), CMNDV(Cumulative Mean Normalized Difference Valley), ZCR(Zero-Crossing Rate), LCR(Level-Crossing Rate), PVR(Peak-to-Valley Ratio), ABPSE(Adaptive Band-Partitioning Spectral Entropy), NAP(Normalized Autocorrelation Peak),스펙트럼 엔트로피(Spectral entropy) 및 AMDV(Average Magnitude Difference Valley) 특징을 모두 추출하는 것 을 특징으로 하는 음성 신호 판별장치
5 5
제1항에 있어서, 상기 유성음/비유성음 판단 모델부는 순수 음성 모델에서 추출된 각 유성음 특징의 임계치 및 경계치, GMM(Gaussian Mixture Model), MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 SVM(Support Vector Machine) 방식의 모델 파라미터 값 중 어느 하나를 포함하는 것 을 특징으로 하는 음성 신호 판별장치
6 6
제1항에 있어서, 상기 유성음/비유성음 판별부는 상기 유성음 특징의 임계치 및 경계치와 상기 추출된 음성 신호의 유성음 특징을 단순 비교하는 방식, 통계적 모델을 이용하는 GMM 방식, 인공 지능을 이용하는 MLP 방식, CART(Classification and Regression Tree) 방식, LRT(Likelihood Ratio Test) 방식 및 SVM 방식 중 어느 하나를 이용하는 것 을 특징으로 하는 음성 신호 판별장치
7 7
제1항에 있어서, 상기 제1 끝점 검출부는 상기 수신된 음향 신호의 시간-주파수 영역의 에너지 및 엔트로피 기반의 특징을 이용하여 상기 음향 신호에 포함된 음성 신호의 끝점을 검출하고 VSFR(Voiced Speech Frame Ratio)를 이용하여 음성인지 판단하고 음성 마킹 정보를 제공하는 것 을 특징으로 하는 음성 신호 판별장치
8 8
제1항에 있어서, 상기 제2 끝점 검출부는 GSAP(Global Speech Absence Probability), ZCR, LCR 및 엔트로피 계열의 파라미터 중 어느 하나를 이용하여 상기 음향 신호에 포함된 음성 신호의 끝점을 검출하는 것 을 특징으로 하는 음성 신호 판별장치
9 9
외부로부터 음향 신호를 수신하는 단계; 상기 입력된 음향 신호의 부가 잡음을 제거하는 단계; 상기 부가 잡음이 제거된 음향 신호를 수신하여 상기 음향 신호에 포함된 음성 신호의 제1 끝점을 검출하는 단계 상기 제1 끝점이 검출된 음성 신호의 유성음 특징들을 추출하는 단계; 상기 추출된 유성음 특징들과 미리 설정된 유성음/비유성음 판단 모델을 비교하여 입력된 음향 신호 중 유성음 부분을 판단하는 단계 및 상기 유성음 부분의 판단 결과에 상응하여 상기 음향 신호에 포함된 음성 신호의 제2 끝점을 검출하는 단계 를 포함하는 음성 신호 판별 방법
10 10
삭제
11 11
제9항에 있어서, 상기 음향 신호의 부가 잡음 제거는 위너 필터, 최소 평균 제곱 오류방식 및 칼만 방식 중 어느 하나의 방식을 사용하는 것 을 특징으로 하는 음성 신호 판별 방법
12 12
제9항에 있어서, 상기 유성음 특징은 수신된 연속 음성 신호의 변형 시간-주파수 신호 파라미터, HLFBER, 조성, CMNDV, ZCR, LCR, PVR, ABPSE, NAP, 스펙트럼 엔트로피 및 AMDV 특징인 것 을 특징으로 하는 음성 신호 판별 방법
13 13
제9항에 있어서, 상기 유성음/비유성음 판단 모델은 순수 음성 모델에서 추출된 각 유성음 특징의 임계치 및 경계치, GMM, MLP 및 SVM 방식의 모델 파라미터 값 중 어느 하나를 포함하는 것 을 특징으로 하는 음성 신호 판별 방법
14 14
제9항에 있어서, 상기 유성음 부분을 판단하는 방법은 상기 유성음 특징의 임계치 및 경계치와 상기 추출된 음성 신호의 유성음 특징을 단순 비교하는 방식, 통계적 모델을 이용하는 GMM 방식, 인공 지능을 이용하는 MLP 방식, CART 방식, LRT 방식 및 SVM 방식 중 어느 하나를 이용하는 것 을 특징으로 하는 음성 신호 판별 방법
15 15
제9항에 있어서, 상기 제1 끝점을 검출하는 단계는 끝점 찾기 방식(EPD : end-point detection)을 적용하여 상기 음향 신호에 포함된 음성 신호의 시작점 및 종료점을 검출하는 단계 를 더 포함하는 음성 신호 판별 방법
지정국 정보가 없습니다
순번, 패밀리번호, 국가코드, 국가명, 종류의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 패밀리정보 - 패밀리정보 표입니다.
순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 US20090076814 US 미국 FAMILY

DOCDB 패밀리 정보

순번, 패밀리번호, 국가코드, 국가명, 종류의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 패밀리정보 - DOCDB 패밀리 정보 표입니다.
순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 US2009076814 US 미국 DOCDBFAMILY
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 정보통신부 한국전자통신연구원 IT신성장동력핵심기술개발사업 신성장동력산업용 대용량 대화형 분산 처리 음성인터페이스기술개발