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사후 신호대 잡음비, 선행 신호대 잡음비 및 예측 신호대잡음비를 특징 벡터로 이용하는 서포트 벡터머신에 기초한음성 검출 방법

  • 기술번호 : KST2015157372
  • 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 사후 SNR(a posteriori SNR), 선행 SNR(a priori SNR) 및 예측 SNR(predicted SNR)을 결합하여 이를 특징 벡터로서 이용하는 서포트 벡터머신(Support Vector Machine; SVM)에 기초한 음성 검출 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 (1) 학습용 음성 데이터로부터 사후 SNR, 선행 SNR 및 예측 SNR을 추출한 후, 이들을 결합하여 훈련용 특징 벡터를 생성하는 단계와, (2) 생성된 상기 훈련용 특징 벡터를 이용하여 SVM 모델을 생성하는 단계와, (3) 테스트하고자 하는 음성 데이터로부터 사후 SNR, 선행 SNR 및 예측 SNR을 추출한 후, 이들을 결합하여 테스트 특징 벡터를 생성하는 단계와, (4) 추출한 상기 테스트 특징 벡터를 상기 SVM 모델 생성 단계에서 생성한 상기 SVM 모델에 대입하여 음성을 검출하는 단계를 포함하는 SVM에 기초한 음성 검출 방법에 관한 것이다.본 발명의 SVM에 기초한 음성 검출 방법에 따르면, 사후 SNR, 선행 SNR 및 예측 SNR을 결합하여 이들을 SVM에 대한 특징 벡터로서 사용함으로써, 실시간으로 음성 신호를 처리해야 하는 이동 통신 환경에 적합하게 하면서도 음성 검출 성능을 대폭 향상시킬 수 있다.서포트 벡터머신(Support Vector Machine; SVM), 음성 검출 방법, 특징 벡터, 신호대 잡음비(Signal to Noise Ratio; SNR), 사후 SNR(a posteriori SNR), 선행 SNR(a priori SNR), 예측 SNR(predicted SNR), 학습(training), 테스트, SVM 모델
Int. CL G10L 15/20 (2013.01) G10L 25/84 (2013.01)
CPC G10L 15/06(2013.01) G10L 15/06(2013.01)
출원번호/일자 1020070017243 (2007.02.21)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-0869385-0000 (2008.11.12)
공개번호/일자 10-2008-0077720 (2008.08.26) 문서열기
공고번호/일자 (20081119) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2007.02.21)
심사청구항수 2

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
2 조규행 대한민국 서울 금천구
3 박윤식 대한민국 서울 은평구
4 이계환 대한민국 경기 광명시 광

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		 2007.02.21 수리 (Accepted) 1-1-2007-0152099-18
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2007.12.21 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2008.01.15 수리 (Accepted) 9-1-2008-0004341-80
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2008.03.07 수리 (Accepted) 4-1-2008-0003929-31
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2008.03.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2008-0172123-77
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2008.05.28 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2008-0383910-39
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2008.05.28 수리 (Accepted) 1-1-2008-0383907-02
8 보정요구서
Request for Amendment		 2008.06.05 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2008-0071809-34
9 [출원서등 보정]보정서(납부자번호)
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment(Payer number)		 2008.06.11 수리 (Accepted) 1-1-2008-0404011-46
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2008.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2008-5093865-89
11 등록결정서
Decision to grant		 2008.10.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2008-0550769-17
12 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2009.08.27 수리 (Accepted) 1-1-2009-0526705-86
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2009.11.17 수리 (Accepted) 4-1-2009-5220324-82
14 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2010.10.30 수리 (Accepted) 1-1-2010-0707605-88
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.07.22 수리 (Accepted) 4-1-2015-5098802-16
16 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.09.05 수리 (Accepted) 4-1-2016-5127132-49
17 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.03.02 수리 (Accepted) 4-1-2018-5036549-31
18 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.12.27 수리 (Accepted) 4-1-2018-5266647-91
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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사후 신호대 잡음비(a posteriori SNR), 선행 신호대 잡음비(a priori SNR) 및 예측 신호대 잡음비(predicted SNR)를 특징 벡터로서 이용하는 서포트 벡터머신(Support Vector Machine; SVM)에 기초한 음성 검출 방법으로서,학습용 음성 데이터로부터 사후 SNR, 선행 SNR 및 예측 SNR을 추출한 후, 이들을 결합하여 훈련용 특징 벡터 을 생성하는 단계;생성된 상기 훈련용 특징 벡터를 이용하여, 음성 클래스와 비음성 클래스의 가장 가까운 점들 사이의 거리가 최대화될 수 있도록 최적의 가중벡터 와 최적의 바이어스 을 구하여 다음 수학식 1과 같이 SVM 모델을 생성하는 단계<수학식 1>(여기서, T는 전치행렬을 의미하며, 함수 는 다음 수학식 2와 같이 정의되는 커널 함수임
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제1항에 있어서,상기 커널 함수로서 다음 수학식 3과 같이 정의되는 RBF(Radius Basis Function)를 사용하는 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.