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화자의 시스템 호출음에 의해 음성 입력 신호를 자동적으로 검출하여 기록하는 수단과, 상기의 기록된 입력 음성신호를 신호처리하여 음성 구간을 검출하는 수단과, 상기의 음성 구간에 대한 특징 추출을 수행하는 수단과, 상기의 특징 추출 정보로부터 화자를 인식하는 수단과, 상기의 특징 추출 정보로부터 핵심어를 추출하여 수신자를 인식하는 수단을 포함하여 구성됨을 특징으로 하는 부서 자동 안내를 위한 음성 다이얼링 시스템
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제1항에 있어서, 상기의 화자 입력 음성신호를 기록한 후, 15밀리초의 중첩을 허용하고, 30밀리초의 프레임 분할을 수행하여 10차의 선형 예측법을 거쳐 12차 켑스트럼, 12차분 켑스트럼, 파워 및 차분 파워의 음성 특징 추출을 수행함을 특징으로 하는 부서 자동 안내를 위한 음성 다이얼링 시스템
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제1항에 있어서, 상기의 음성 인식 처리를 위하여, 이산형 HMM의 관측 벡터 표현을 위한 LBG벡터-양자화 클러스터링을 이용한 다중 코드북을 생성함을 특징으로 하는 부서 자동 안내를 위한 음성 다이얼링 시스템
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제1항에 있어서, 상기의 음성 인식 처리를 위하여, 연속형 혼합 가우시언 HMM에 대하여 데이터의 일정 구간 분할과, k-평균 클러스터링 알고리즘에 의한 HMM 상태 천이 확률 및 각 상태에 대한 혼합 확률, 평균 벡터 그리고 공분산 행렬에 대한 초기 모수치를 산정함을 특징으로 하는 부서 자동 안내를 위한 음성 다이얼링 시스템
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제1항에 있어서, 상기의 음성 인식 처리를 위하여, 에르고딕형 상태 천이 구조에 대한 포워드-백워드 알고리즘을 통한 최우 추정 학습 방식 및 포워드-백워드 변수 계산의 스케일링 방식을 특징으로 하는 부서 자동 안내를 위한 음성 다이얼링 시스템
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제1항에 있어서, 상기의 음성 인식 처리를 위하여, 무음과 배경잡음, 가비지 모델을 포함하는 연결 단어의 인식을 위한 에르고딕형 HMM단어 모델에 대한 일반적 프레임 동기 원패스 탐색을 적용함을 특징으로 하는 부서 자동 안내를 위한 음성 다이얼링 시스템
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제1항에 있어서, 상기의 음성 인식 처리를 위하여, 아, 에, 음, 저 등의 감탄사와 부탁 어휘들을 HMM가비지 모델을 통한 학습으로 감탄사의 임의 삽입과 부탁 어휘의 변형에 대해 융통성있는 핵심어 인식 처리를 수행함을 특징으로 하는 부서 자동 안내를 위한 음성 다이얼링 시스템
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제1항에 있어서, 상기의 음성 인식 처리를 위하여, 혼합 가우시언 에르고딕형 HMM모델을 기반으로 한 문서 독립적인 화자 모델 학습과 그에 따른 화자 인식을 수행함을 특징으로 하는 부서 자동 안내를 위한 음성 다이얼링 시스템
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제1항에 있어서, 상기의 음성 인식 처리를 위하여, 입력된 신호의 전체 파형과 검출된 음성 구간 및 인식 단어열의 그래픽 디스플레이와 단기간 입력 신호를 즉각적으로 디스플레이하여 주는 윈도우 인터페이스 방식을 채택함을 특징으로 하는 부서 자동 안내를 위한 음성 다이얼링 시스템
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제1항에 있어서, 상기의 음성 인식 처리를 위하여, 화자 인식 결과를 말해주고, 인식된 수신자의 소속 연구팀을 안내해주며, 인식 화자와 수신자의 사진을 디스플레이해 주는 음성 및 그래픽 사용자 인터페이스 방식을 적용함을 특징으로 하는 부서 자동 안내를 위한 음성 다이얼링 시스템
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입력 아날로그 음성 신호를 디지털 신호로 변환하는 수단과, 상기의 디지털 음성신호를 입력받아 그 특징을 추출하는 수단과, 상기의 입력 음성신호 처리를 위하여 HMM모델의 바움-웰치 학습을 수행하는 수단과, 상기의 입력 음성신호 처리를 위하여 원패스 탐색을 통한 연결 단어의 인식을 수행하는 수단과, 상기의 음성신호 처리를 위하여 문서 독립 화자 HMM학습을 수행하는 수단과, 상기의 음성신호 처리를 위하여 화자 인식을 수행하는 수단과, 상기의 음성 인식 결과를 음성과 그래픽을 이용해서 출력해주는 수단을 포함하여 구성됨을 특징으로 하는 부서 자동 안내를 위한 음성 다이얼링 시스템
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제11항에 있어서, 상기의 음성 신호 처리와 특징 추출의 수단은, 입력 음성신호의 대역 통과 필터링을 수행하는 수단과, 상기의 필터링된 신호를 증폭하는 수단과, 상기의 증폭된 신호에서 음성 구간을 추출하는 수단과, 상기의 추출된 음성 구간에 대하여 선형 예측 분석을 수행하는 수단과, 상기의 선형 예측 분석에 이어서 켑스트럼 및 차분 켑스트럼 추출을 수행하는 수단과, 상기의 켑스트럼 추출에 이어서 음성 신호의 에너지 및 차분 에너지의 추출과 정규화를 수행하는 수단과, 상기의 추출된 제 정보들로부터 입력 특징 벡터를 구하는 수단을 더 포함하여 구성됨을 특징으로 하는 부서 자동 안내를 위한 음성 다이얼링 시스템
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제11항에 있어서, 상기의 화자 인식 수단은; 각 화자가 학습시 읽어 수집한 학습 문서의 음성 데이터를 HMM화자 모델을 위해 학습시켜 화자 모델 모수들을 추출하는 수단과, 인식시에는 상기 추출된 모수들을 로딩하여 임의의 호출문 입력에 대해 각 화자 모델의 비터비 디코딩에 의한 점수 계산을 하여, 최고 점수의 모델을 인식된 화자로 정하는 수단을 포함하여 화자를 인식함을 특징으로 하는 부서 자동 안내를 위한 음성 다이얼링 시스템
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제12항에 있어서, 상기의 음성 구간의 검출수단은, 배경 잡음으로부터 해당 프레임에 음성이 존재하는지를 판단함에 있어, 최초 3프레임의 평균을 배경 잡음으로 보고, 이것을 임계치로 사용하여 이 값보다 높으면 음성 구간, 낮으면 비음성 구간으로 설정함을 특징으로 하는 부서 자동 안내를 위한 음성 다이얼링 시스템
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제13항에 있어서, 상기의 화자 인식시; 우도 점수에 있어 최고치와 두 번째 높은 점수의 차를 프레임 길이로 정규화하여 그 값이 일정량 이상 크지 않은 경우 화자 인식을 거부하는 수단을 더 포함하여 구성됨을 특징으로 하는 부서 자동 안내를 위한 음성 다이얼링 시스템
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화자의 음성신호를 입력받는 수단과, 상기 입력된 음성신호를 신호처리하여 음성 인식에 적당하게 가공하는 수단과, 상기 가공된 음성 정보로부터 특징 벡터를 추출하는 수단과, 상기 특징 벡터들이 의미하는 인식 정보들로부터 화자를 인식하는 수단과, 상기 특징 벡터들이 의미하는 인식 정보들로부터 수신자 인식에 관련된 핵심어를 추출하여 수신자를 인식하는 수단과, 상기 인식된 수신자와 화자를 전화 연결해 주는 수단을 포함하여 구성됨을 특징으로 하는 부서 자동 안내를 위한 음성 다이얼링 시스템
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