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입력 음성에서 선형 스펙트럼 데이터 및 캡스트럼 데이터를 추출하는 단계;
클린 음향 모델과 상기 캡스트럼 데이터를 이용하여 가우시안 점유 확률을 추정하는 단계;
상기 가우시안 점유 확률, 상기 선형 스펙트럼 데이터 및 상기 클린 음향 모델을 선형 스펙트럼 도메인으로 변환한 음향 모델을 이용하여 잡음 매개 변수를 추정하는 단계; 및
상기 잡음 매개 변수를 이용하여 잡음 음성 모델을 생성하는 단계를 포함하는, 최대 우도 선형 스펙트럴 변환을 이용한 음향 모델 적응 방법
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2
제 1 항에 있어서,
상기 잡음 매개 변수를 추정하는 단계는,
닫힌 연산 보조 함수를 이용하는 단계인 것을 특징으로 하는, 최대 우도 선형 스펙트럴 변환을 이용한 음향 모델 적응 방법
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3
삭제
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4
삭제
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5
제 1 항에 있어서,
상기 잡음 음성 모델을 생성하는 단계는,
상기 잡음 음성 모델을 캡스트럼 도메인으로 변환하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 최대 우도 선형 스펙트럴 변환을 이용한 음향 모델 적응 방법
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6
발화 음성으로부터 특징 벡터를 추출하는 단계; 및
상기 특징 벡터를 잡음 음성 모델과 비교하여 최대 우도를 갖는 인식 단어를 생성하는 단계를 포함하고,
상기 잡음 음성 모델은,
클린 음향 모델과 입력 음성의 캡스트럼 데이터를 이용하여 가우시안 점유 확률을 추정하며, 상기 가우시안 점유 확률, 상기 입력 음성의 선형 스펙트럼 데이터 및 상기 클린 음향 모델을 선형 스펙트럼 도메인으로 변환한 음향 모델을 이용하여 잡음 매개 변수를 추정하는 과정을 통해 생성된 음성 모델인 것을 특징으로 하는, 잡음 음성 모델을 이용한 음성 인식 방법
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7
제1항, 제2항, 제5항 내지 제6항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터 시스템에서 실행하기 위한 프로그램이 기록된, 컴퓨터 시스템이 판독할 수 있는 기록매체
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8
입력 음성에서 특징 벡터에 대한 선형 스펙트럼 데이터를 추출하는 선형 스펙트럼 특징 추출부;
상기 선형 스펙트럼 데이터를 캡스트럼 데이터로 변환하는 캡스트럼 특징 추출부;
클린 음향 모델과 상기 캡스트럼 데이터를 이용하여 가우시안 점유 확률을 추정하는 점유 확률 계산부;
상기 가우시안 점유 확률, 상기 선형 스펙트럼 데이터 및 상기 클린 음향 모델을 선형 스펙트럼 도메인으로 변환한 음향 모델을 이용하여 잡음 매개 변수를 추정하는 잡음 매개 변수 추정부; 및
상기 잡음 매개 변수를 이용하여 잡음 음성 모델을 생성하는 잡음 음성 모델 생성부를 포함하는, 최대 우도 선형 스펙트럴 변환을 이용한 음향 모델 적응 장치
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9
제 8 항에 있어서,
상기 잡음 매개 변수 추정부는,
닫힌 연산 보조 함수를 이용하는 것을 특징으로 하는, 최대 우도 선형 스펙트럴 변환을 이용한 음향 모델 적응 장치
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10
삭제
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11
삭제
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12
제 8 항에 있어서,
상기 잡음 음성 모델 생성부는,
상기 잡음 음성 모델을 캡스트럼 도메인으로 변환하는 것을 특징으로 하는, 최대 우도 선형 스펙트럴 변환을 이용한 음향 모델 적응 장치
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13
음성 신호를 입력받는 마이크부;
상기 음성 신호로부터 특징 벡터를 추출하는 특징 벡터 추출부;
클린 음향 모델과 입력 음성의 캡스트럼 데이터를 이용하여 가우시안 점유 확률을 추정하며, 상기 가우시안 점유 확률, 상기 입력 음성의 선형 스펙트럼 데이터 및 상기 클린 음향 모델을 선형 스펙트럼 도메인으로 변환한 음향 모델을 이용하여 잡음 매개 변수를 추정하는 과정을 통해 생성된 잡음 음성 모델을 저장하는 잡음 음성 모델 저장부; 및
상기 특징 벡터를 상기 잡음 음성 모델과 비교하여 최대 우도를 갖는 인식 단어를 생성하는 음성 인식부를 포함하는, 잡음 음성 모델을 이용한 음성 인식 장치
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