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음성 신호 발생시 음원 발생 구간을 검출하는 음원 검출부;상기 검출된 음원의 특징 파라미터를 추출하는 음원 특징 추출부; 하나 이상의 참조 음원의 정보가 저장되어 있는 참조 음원 저장부; 및상기 추출한 음원 특징 파라미터 및 상기 참조 음원들의 정보에 기반하여 상기 음성 신호를 분류하는 음원 분류부를 포함하되, 상기 음원 특징 추출부는, MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients) 방식에 의하여 상기 검출된 음원의 특징 파라미터를 추출하는, 음원 분류 장치
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제1항에 있어서, 상기 음원 검출부는, 상기 음성 신호의 파워와 배경 잡음 파워의 차이가 음원 검출 기준값보다 큰 경우, 상기 음원 발생 구간으로 검출하는, 음원 분류 장치
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제2항에 있어서,상기 배경 잡음 파워는 시간적 변화를 고려하여 예측되는, 음원 분류 장치
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삭제
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제1항에 있어서,상기 참조 음원들의 정보는 상기 참조 음원들의 가우시안 혼합 모델인, 음원 분류 장치
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제5항에 있어서,상기 음원 분류부는, 상기 검출된 음원의 특징 파라미터 분포를 추정하는 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 계산하고, 상기 계산된 가우시안 혼합 모델과 상기 참조 음원들의 가우시안 혼합 모델이 가장 유사한 참조 음원으로 상기 음성 신호를 분류하는, 음원 분류 장치
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제1항에 있어서,상기 참조 음원의 정보는,하나 이상의 기본 음원들의 정보를 포함하며,복수의 음원을 하나의 음원으로 규명한 외부 음원의 정보를 더 포함하는, 음원 분류 장치
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제7항에 있어서,상기 외부 음원의 정보는 복수의 가우시안 혼합 모델인, 음원 분류 장치
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음성 신호 발생시 음원 발생 구간을 검출하는 단계;상기 검출된 음원의 특징 파라미터를 추출하는 단계; 및상기 추출한 음원의 특징 파라미터 및 참조 음원들의 정보에 기반하여 상기 음성 신호를 분류하는 단계를 포함하되, 상기 검출된 음원의 특징 파라미터를 추출하는 단계는, MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients) 방식에 의한, 음원 분류 방법
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제9항에 있어서,상기 음원 발생 구간을 검출하는 단계는,상기 음성 신호의 파워와 배경 잡음 파워의 차이가 음원 검출 기준값보다 큰 경우, 상기 음원 발생 구간으로 검출하는 단계를 더 포함하는, 음원 분류 방법
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제10항에 있어서,상기 음원 발생 구간을 검출하는 단계는,상기 배경 잡음 파워를 시간적 변화를 고려하여 예측하는 단계를 더 포함하는, 음원 분류 방법
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삭제
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제9항에 있어서,상기 참조 음원들의 정보는 상기 참조 음원들의 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)인, 음원 분류 방법
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제13항에 있어서,상기 검출된 음원의 특징 파라미터 분포를 추정하는 가우시안 혼합 모델을 계산하는 단계;상기 계산된 가우시안 혼합 모델과 상기 참조 음원들의 가우시안 혼합 모델이 가장 유사한 참조 음원으로 상기 음성 신호를 분류하는 단계를 더 포함하는, 음원 분류 방법
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제9항에 있어서,상기 참조 음원의 정보는,하나 이상의 기본 음원들의 정보를 포함하며,복수의 음원을 하나의 음원으로 규명한 외부 음원의 정보를 더 포함하는, 음원 분류 방법
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제15항에 있어서,상기 외부 음원의 정보는 복수의 가우시안 혼합 모델인, 음원 분류 방법
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