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언어 모델 가중치 추정 방법 및 이를 위한 장치

  • 기술번호 : KST2015089037
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 연속어 음성 인식 결과에 따라 적응적으로 언어 모델 가중치를 추정하는 언어 모델 가중치 추정 방법 및 이를 위한 장치가 개시된다. 음성 신호로부터 변환된 음성 특징 벡터를 수신하고, 음성 특징 벡터에 제 1 언어 모델을 적용하여 제 1 차 탐색을 수행하고, 단어 격자 및 단어 격자의 제 1 음향 스코어를 출력하는 제 1 탐색부, 음성 특징 벡터에 음향 모델을 적용하여 제 2 음향 스코어를 출력하는 음소 인식부, 제 1 음향 스코어 및 제 2 음향 스코어를 이용하여 상기 제 1 탐색부의 연속어 음성 인식 결과와 음소 인식부의 음소 인식 결과의 음향 스코어를 비교하여 상기 음성 인식 결과가 음소 인식 결과보다 음향 스코어가 좋은 경우 상기 제 1 언어 모델 가중치를 출력하는 가중치 추정부 및 제 1 언어 모델 가중치와 동일한 제 2 언어 모델 가중치를 적용하여 제 2 차 탐색을 수행하여 최종 인식 결과를 출력하는 제2 탐색부를 포함하여 구성될 수 있다. 따라서, 제 1차 탐색에서 정답을 찾지 못한 경우에 대해서 상대적으로 낮은 언어 모델 가중치를 적용하여, 음향 스코어의 비중을 높여 정답을 찾을 가능성을 높이게 하고, 제 2차 탐색의 성능을 높여 연속어 음성인식 시스템의 성능향상을 기대할 수 있다.
Int. CL G10L 15/10 (2006.01) G10L 15/14 (2006.01)
CPC
출원번호/일자 1020100127907 (2010.12.14)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2012-0066530 (2012.06.22) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 취하
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 전형배 대한민국 대전광역시 서구
2 이윤근 대한민국 대전광역시 서구
3 정의석 대한민국 대전광역시 유성구
4 김종진 대한민국 대전광역시 서구
5 정훈 대한민국 강원도 홍천군
6 박전규 대한민국 서울특별시 서초구
7 정호영 대한민국 대전광역시 서구
8 강병옥 대한민국 충청남도 계룡시
9 박기영 대한민국 대전광역시 유성구
10 이성주 대한민국 대전광역시 유성구
11 강점자 대한민국 대전광역시 서구
12 송화전 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인이상 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***(양재동, 우도빌딩 *층)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2010.12.14 수리 (Accepted) 1-1-2010-0824581-36
2 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
언어 모델 가중치 추정 장치에 있어서,음성 신호로부터 변환된 음성 특징 벡터를 수신하고, 상기 수신된 음성 특징 벡터에 제 1 언어 모델을 적용하여 제 1 차 탐색을 수행하고, 단어 격자 및 단어 격자의 제 1 음향 스코어를 출력하는 제 1 탐색부;상기 음성 특징 벡터에 음향 모델을 적용하여 제 2 음향 스코어를 출력하는 음소 인식부;상기 제 1 음향 스코어 및 상기 제 2 음향 스코어를 이용하여 상기 제 1 탐색부의 연속어 음성 인식 결과와 음소 인식부의 음소 인식 결과의 음향 스코어를 비교하여 상기 음성 인식 결과가 음소 인식 결과보다 음향 스코어가 좋은 경우 상기 제 1 언어 모델 가중치를 출력하는 가중치 추정부; 및상기 단어 격자에 상기 출력된 제 1 언어 모델 가중치와 동일한 제 2 언어 모델 가중치를 적용하여 제 2 차 탐색을 수행하여 최종 인식 결과를 출력하는 제2 탐색부를 포함하는 것을 특징으로 하는 가중치 추정 장치
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 가중치 추정부는,상기 연속어 음성 인식 결과가 상기 음소 인식 결과보다 음향 스코어가 좋지 않을 경우 상기 제 1 언어 모델 가중치보다 낮은 가중치를 출력하는 것을 특징으로 하는 가중치 추정 장치
3 3
제 2 항에 있어서, 제2 탐색부는,상기 출력된 제 1 언어 모델 가중치보다 낮은 제 2 언어 모델 가중치를 적용하여 제 2 차 탐색을 수행하는 것을 특징으로 하는 가중치 추정 장치
4 4
제 1 항에 있어서, 상기 가중치 추정부는,상기 연속어 음성 인식 결과가 상기 음소 인식 결과보다 음향 스코어가 좋지도 않고 나쁘지 않은 경우 상기 제 1 언어 모델 가중치 및 제 2 언어 모델 가중치 사이의 값에 해당하는 중간의 가중치를 출력하는 것을 특징으로 하는 가중치 추정 장치
5 5
제 4 항에 있어서, 제 2 탐색부는,상기 출력된 제 1 언어 모델 가중치 및 제 2 언어 모델 가중치 사이의 값에 해당하는 언어모델 가중치를 적용하여 제 2 차 탐색을 수행하는 것을 특징으로 하는 가중치 추정 장치
6 6
제 1 항에 있어서, 상기 단어 격자는,상기 제 1 탐색부에서 탐색된 복수개의 단어 조합을 단어간 연결 정보로 정의한 것을 특징으로 하는 가중치 추정 장치
7 7
제 1 항에 있어서, 상기 단어 격자는,상기 제 1 탐색부의 연속어 음성 인식 결과를 평가하는데 사용되는 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 가중치 추정 장치
8 8
언어 모델 가중치 추정 방법에 있어서,음성 신호로부터 변환된 음성 특징 벡터를 수신하고, 상기 수신된 음성 특징 벡터에 제 1 언어 모델을 적용하여 제 1 차 탐색을 수행하고, 단어 격자 및 단어 격자의 제 1 음향 스코어를 출력하는 단계;상기 음성 특징 벡터에 음향 모델을 적용하여 제 2 음향 스코어를 출력하는 단계;상기 제 1 음향 스코어 및 상기 제 2 음향 스코어를 이용하여 상기 제 1 탐색부의 연속어 음성 인식 결과와 음소 인식부의 음소 인식 결과의 음향 스코어를 비교하는 단계;상기 비교 결과 상기 음성 인식 결과가 음소 인식 결과보다 음향 스코어가 좋은 경우 상기 제 1 언어 모델 가중치를 출력하는 단계; 및 상기 단어 격자에 상기 출력된 제 1 언어 모델 가중치와 동일한 제 2 언어 모델 가중치를 적용하여 제 2 차 탐색을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 가중치 추정 방법
9 9
제 8 항에 있어서, 상기 가중치를 출력하는 단계는,상기 비교 결과 상기 음성 인식 결과가 음소 인식 결과보다 음향 스코어가 좋지 않은 경우 상기 제 1 언어 모델 가중치보다 낮은 가중치를 출력하는 것을 특징으로 하는 가중치 추정 방법
10 10
제 9 항에 있어서, 제 2 차 탐색을 수행하는 단계는,상기 제 1 언어 모델 가중치보다 낮은 제 2 언어 모델 가중치를 적용하는 것을 특징으로 하는 가중치 추정 방법
11 11
제 8 항에 있어서, 상기 가중치를 출력하는 단계는,상기 비교 결과 상기 음성 인식 결과가 음소 인식 결과보다 음향 스코어가 좋지도 않고 나쁘지 않은 경우 상기 제 1 언어 모델 가중치 및 제 2 언어 모델 가중치 사이의 값에 해당하는 중간의 가중치를 출력하는 것을 특징으로 하는 가중치 추정 방법
12 12
제 11 항에 있어서, 제 2 차 탐색을 수행하는 단계는,상기 제 1 언어 모델 가중치 및 제 2 언어 모델 가중치 사이의 값에 해당하는 언어모델 가중치를 적용하여 제 2 차 탐색을 수행하는 것을 특징으로 하는 가중치 추정 방법
13 13
제 8 항에 있어서, 상기 단어 격자는,상기 제 1 탐색에서 탐색된 복수개의 단어 조합을 단어간 연결 정보로 정의한 것을 특징으로 하는 가중치 추정 방법
14 14
제 8 항에 있어서, 상기 단어 격자는,상기 제 1 탐색에서 연속어 음성 인식 결과를 평가하는데 사용되는 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 가중치 추정 방법
지정국 정보가 없습니다
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1 US2012150539 US 미국 DOCDBFAMILY
2 US8666739 US 미국 DOCDBFAMILY
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 지식경제부 한국전자통신연구원 정보통신산업원천기술개발사업 모바일 플랫폼 기반 대화모델 적용 자연어 음성 인터페이스 기술 개발