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음성 인식 시스템에서의 인식 오류 수정 방법

  • 기술번호 : KST2015168998
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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 발명에 의한 음성 인식 시스템에서의 인식 오류 수정 방법은, 음성 인식 결과와 해당 음성의 전사 문장으로 채널 모델과 N-그램 언어 모델을 생성하여 해당 모델을 학습하는 단계; 음성 인식기에서 인식된 문장의 단어와 학습된 상기 채널 모델과 N-그램 언어 모델을 이용하여 전사된 문장의 단어와 일치할 확률이 높은 단어들로 결합시켜 복수개의 후보의 문장들을 생성하는 단계; 각 단어에 대하여 의미가 부여된 의미 기반의 언어 모델을 이용하여 상기 의미 기반의 언어 모델에 있는 단어와 상기 각 복수의 후보 문장들을 구성하는 각 단어를 비교 평가하여 가장 의미가 적합한 단어들의 결합으로 구성된 해당 후보 문장을 선택하는 단계;를 포함함을 특징으로 한다. 본 발명에 의하면 재평가 방법을 통해 음성 인식 시스템에서의 음성 인식 성능을 제고시키며, 새로운 도메인이나 특정 화자에게 음성 인식기를 적응시키고자 할 때 음성 인식기의 모델을 재학습하지 않고도, 빠르게 적응시키는 효과를 제공한다.
Int. CL G10L 15/20 (2013.01) G10L 15/28 (2013.01) G10L 15/06 (2013.01) G10L 15/10 (2013.01)
CPC G10L 15/063(2013.01) G10L 15/063(2013.01) G10L 15/063(2013.01) G10L 15/063(2013.01) G10L 15/063(2013.01)
출원번호/일자 1020060089664 (2006.09.15)
출원인 학교법인 포항공과대학교, 포항공과대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-0825690-0000 (2008.04.22)
공개번호/일자 10-2008-0024911 (2008.03.19) 문서열기
공고번호/일자 (20080429) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2006.09.15)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 학교법인 포항공과대학교 대한민국 경상북도 포항시 남구
2 포항공과대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 포항시 남구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 정민우 대한민국 전북 전주시 완산구
2 이근배 대한민국 경북 포항시 남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 리앤목특허법인 대한민국 서울 강남구 언주로 **길 **, *층, **층, **층, **층(도곡동, 대림아크로텔)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 포항공과대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 포항시 남구
2 학교법인 포항공과대학교 대한민국 경북 포항시 남구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 특허출원서
Patent Application
2006.09.15 수리 (Accepted) 1-1-2006-0668307-00
2 전자문서첨부서류제출서
Submission of Attachment to Electronic Document
2006.09.18 수리 (Accepted) 1-1-2006-5073258-00
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2007.08.07 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2007.09.11 수리 (Accepted) 9-1-2007-0053068-12
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2007.10.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2007-0565770-69
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2007.12.24 수리 (Accepted) 1-1-2007-0924562-09
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2007.12.24 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2007-0924563-44
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2007.12.28 수리 (Accepted) 4-1-2007-5195152-79
9 등록결정서
Decision to grant
2008.03.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2008-0170083-92
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2013.06.13 수리 (Accepted) 4-1-2013-0025573-58
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2014.02.25 수리 (Accepted) 4-1-2014-5024386-11
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.07.25 수리 (Accepted) 4-1-2019-5149263-30
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.11.20 수리 (Accepted) 4-1-2019-5243581-27
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.11.22 수리 (Accepted) 4-1-2019-5245997-53
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2019-5247115-68
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
음성 인식 결과와 해당 음성의 전사 문장으로 채널 모델과 N-그램 언어 모델을 생성하고, 상기 채널 모델의 음성 인식 단어에 대응되는 복수의 후보 단어에 대한 확률과, 각 음성 인식 단어들과 대응되는 후보 단어들이 결합하여 전사 단어의 결합과 일치할 확률을 설정하여 해당 모델을 학습하는 단계; 음성 인식기에서 인식된 문장의 단어와 학습된 상기 채널 모델과 N-그램 언어 모델을 이용하여 전사된 문장의 단어와 일치할 확률이 높은 단어들로 결합시켜 복수개의 후보의 문장들을 생성하는 단계; 및각 단어에 대하여 의미가 부여된 의미 기반의 언어 모델에 있는 단어와 상기 각 복수의 후보 문장들을 구성하는 각 단어를 비교 평가하여 가장 의미가 적합한 단어들의 결합으로 구성된 해당 후보 문장을 선택하는 단계;를 포함함을 특징으로 하는 음성 인식 시스템에서의 인식 오류 수정 방법
2 2
제 1항에 있어서, 상기 의미기반 언어모델은 도메인 문장을 이용하여 의미 프레임 정보를 가지고 학습됨을 특징으로 하는 음성 인식 시스템에 있어서의 인식 오류 수정 방법
3 3
삭제
4 4
제 1항에 있어서, 상기 후보 문장을 생성하는 단계는 상기 채널 모델에 설정된 각 음성인식 단어마다 설정된 후보 단어들의 전사단어와 일치할 확률과, 상기 N-그램 언어 모델에서 후보단어들 간에 접속한 단어열과 전사된 단어의 결합열과 일치할 확률을 고려하여 해당 후보 단어를 결합시켜 생성함을 특징으로 하는 음성 인식 시스템에서의 인식 오류 수정 방법
5 5
제 1항에 있어서, 상기 의미기반 언어모델은 문장의 구문정보와 단어의 의미정보 그리고 대화 정보 중 적어도 하나 이상을 포함함을 특징으로 하는 음성 인식 시스템에서의 인식 오류 수정 방법
6 6
제 5항에 있어서, 상기 구문정보는 문장에서의 단어 간의 품사에 따른 어순 정보를 포함함을 특징으로 하는 음성 인식 시스템에서의 인식 오류 수정 방법
7 7
제 5항에 있어서, 상기 대화 정보는 특정 도메인에서 사용되는 용어 정보를 포함함을 특징으로 하는 음성 인식 시스템에서의 인식 오류 수정 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.