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음성 검출을 위한 통계 모델을 적응적으로 결정하는 방법

  • 기술번호 : KST2015157345
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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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 음성 검출을 위한 통계 모델을 적응적으로 결정하는 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 (1) 과거 m개의 이전 프레임에서의 잡음이 섞인 음성에 대한 DFT 계수들을 포함하는 벡터에 대하여, KS 테스트 통계량을 구하는 단계와, (2) 상기 구해진 KS 테스트 통계량을 이용하여 KS 테스트 통계량에 대한 평가치를 구하는 단계와, (3) 각각의 통계 모델에 대해 구해진 상기 평가치들을 비교하여, 평가치가 최소가 되는 통계 모델을 최적 통계 모델로 선택하는 단계와, (4) 상기 단계 (1) 내지 (3)를 일정 구간의 프레임마다 반복하여 해당 일정 구간의 프레임에 대한 최적 통계 모델을 적응적으로 선택하는 단계를 포함하는 방법에 관한 것이다.본 발명은, 음성 검출을 위한 통계 모델을 잡음의 유형 및 SNR 조건에 따라서 적응적으로 결정함으로써, 기존의 가우시안 통계 모델을 사용하는 경우에 비해 음성 검출 성능을 향상시킬 수 있다.음성 검출, 가우시안 통계 모델, 복소수 라플라시안 통계 모델, 복소수 감마 통계 모델, KS 테스트 통계량, 평탄화된 형태, 평탄화 파라미터, 잡음의 유형, 백색 잡음, 차량 잡음, 배블 잡음, 신호 대 잡음비(SNR)
Int. CL G10L 21/02 (2013.01) G10L 25/78 (2013.01) G10L 15/14 (2013.01)
CPC G10L 25/84(2013.01) G10L 25/84(2013.01) G10L 25/84(2013.01)
출원번호/일자 1020060118920 (2006.11.29)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-0718846-0000 (2007.05.10)
공개번호/일자 10-2006-0134882 (2006.12.28) 문서열기
공고번호/일자 (20070516) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2006.11.29)
심사청구항수 1

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 미추홀구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 장준혁 대한민국 서울 서초구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김건우 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***, 에이동 ***호 특허그룹덕원 (가산동, 우림 라이온스밸리)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 남구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 특허출원서
Patent Application		 2006.11.29 수리 (Accepted) 1-1-2006-0883816-60
2 우선심사신청서
Request for Accelerated Examination		 2007.03.09 수리 (Accepted) 1-1-2007-0195601-92
3 등록결정서
Decision to grant		 2007.05.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2007-0255055-05
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2008.03.07 수리 (Accepted) 4-1-2008-0003929-31
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2008.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2008-5093865-89
6 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2009.08.27 수리 (Accepted) 1-1-2009-0526353-18
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2009.11.17 수리 (Accepted) 4-1-2009-5220324-82
8 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2010.10.30 수리 (Accepted) 1-1-2010-0707603-97
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.07.22 수리 (Accepted) 4-1-2015-5098802-16
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.09.05 수리 (Accepted) 4-1-2016-5127132-49
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.03.02 수리 (Accepted) 4-1-2018-5036549-31
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.12.27 수리 (Accepted) 4-1-2018-5266647-91
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번호 청구항
1 1
입력된 음성 신호에 대하여 고속 푸리에 변환(FFT)을 수행하여 주파수 영역의 음성 신호로 변환시키는 단계와, 상기 주파수 영역으로 변환된 음성 신호로부터 잡음 신호의 파워를 추정하는 단계와, 상기 추정된 잡음 신호의 파워에 기초하여 음성의 존재와 비존재에 대하여, 순수 음성과 잡음의 DFT 계수가 특정 통계 모델을 따른다고 가정함으로써 주파수 영역에 대한 우도비(Likelihood Ratio)를 결정하는 단계와, 상기 결정된 우도비로부터 음성 검출에 대한 결정 규칙(Decision Rule)을 계산하는 단계로 구성되는 음성 검출 방법(VAD; Voice Activity Detection)에 있어서, 상기 특정 통계 모델을 적응적으로 결정하는 방법으로서,(1) X(t)가 프레임 t에서의 잡음이 섞인 음성에 대한 DFT 계수라고 하면, 과거 m개의 이전 프레임에서의 잡음이 섞인 음성에 대한 DFT 계수들을 포함하는 에 대하여, 다음 수학식을 이용하여 KS 테스트 통계량 Tt(Xm)을 구하는 단계;여기서, Fx(Xi)는 아래 수학식과 같이 정의되는 경험적인(empirical) 누적 분포 함수이며, F(Xi)는 특정 통계 모델에 대한 누적 분포 함수이다
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.