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환경 군집화를 이용한 고속 화자 적응 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2015171779
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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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 음성인식 기술 분야에서 적응 환경과 테스트 환경이 불일치로 인한 성능 저하를 억제할 수 있도록 한 환경 군집화를 이용한 고속 화자 적응 시스템 및 방법에 관한 것으로, 그 시스템은 잡음 환경의 적응 데이터와 테스트 테이터의 불일치를 줄이기 위해 잡음이 제거된 적응 데이터와 테스트 데이터를 만드는 잡음 제거부;상기 잡음이 제거된 적응 데이터의 잔여 왜곡을 제거하기 위하여 환경 군집화를 통해 적응 데이터를 유사한 환경별로 분류하는 환경 군집화부;상기 환경 군집화부에서의 환경 군집화 과정에서 적응 데이터가 N 개로 군집화된 경우에 군집화된 적응데이터 별로 화자적응을 통해 N 개의 의 화자 적응 모델들을 만드는 화자 적응부;인식 단계에서 테스트 데이터와 유사한 환경의 적응 데이터를 이용해 만든 화자 적응 모델을 사용할 수 있도록,테스트 데이터가 입력으로 들어오면 군집화된 적응 데이터 정보를 이용해 유사도를 계산하여, 가장 유사한 하나의 적응 데이터 그룹만으로 적응된 화자 적응 모델을 선택하는 적응 모델 선택부;를 포함한다. 환경 군집화, 고속 화자 적응, 음성인식, MLED, 화자 적응 모델, 잡음 제거
Int. CL G10L 15/20 (2006.01)
CPC G10L 15/07(2013.01) G10L 15/07(2013.01) G10L 15/07(2013.01) G10L 15/07(2013.01) G10L 15/07(2013.01) G10L 15/07(2013.01)
출원번호/일자 1020080040492 (2008.04.30)
출원인 부산대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-0960918-0000 (2010.05.25)
공개번호/일자 10-2009-0114713 (2009.11.04) 문서열기
공고번호/일자 (20100604) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2008.04.30)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 부산대학교 산학협력단 대한민국 부산광역시 금정구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김형순 대한민국 부산광역시 금정구
2 송화전 대한민국 부산 금정구
3 김영국 대한민국 부산광역시 금정구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 문춘오 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로**길 *, 테헤란오피스빌딩 ***호 문앤파트너특허법률사무소 (역삼동)
2 오위환 대한민국 서울특별시 서초구 강남대로**길 **, *층 (반포동, 새로나빌딩)(스카이특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 부산대학교 산학협력단 대한민국 부산광역시 금정구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2008.04.30 수리 (Accepted) 1-1-2008-0312922-34
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2008.12.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2009.01.16 수리 (Accepted) 9-1-2009-0005454-43
4 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2009.03.17 수리 (Accepted) 1-1-2009-0160571-70
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2009.12.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2009-0521178-09
6 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2010.02.17 수리 (Accepted) 1-1-2010-0103124-28
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2010.03.16 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2010-0166772-04
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2010.03.16 수리 (Accepted) 1-1-2010-0166774-95
9 등록결정서
Decision to grant		 2010.05.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2010-0208007-15
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.01.02 수리 (Accepted) 4-1-2014-0000027-56
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.01.13 수리 (Accepted) 4-1-2016-5004891-78
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2017.01.09 수리 (Accepted) 4-1-2017-5004005-98
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2017.01.10 수리 (Accepted) 4-1-2017-5004797-18
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
음성 인식을 위한 화자 적응 시스템에 있어서, 잡음 환경의 적응 데이터와 테스트 테이터의 불일치를 줄이기 위해 잡음이 제거된 적응 데이터와 테스트 데이터를 만드는 잡음 제거부; 상기 잡음이 제거된 적응 데이터의 잔여 왜곡을 제거하기 위하여 환경 군집화를 통해 적응 데이터를 유사한 환경별로 분류하는 환경 군집화부; 상기 환경 군집화부에서의 환경 군집화 과정에서 적응 데이터가 N 개로 군집화된 경우에 군집화된 적응데이터 별로 화자적응을 통해 N 개의 의 화자 적응 모델들을 만드는 화자 적응부; 인식 단계에서 테스트 데이터와 유사한 환경의 적응 데이터를 이용해 만든 화자 적응 모델을 사용할 수 있도록, 테스트 데이터가 입력으로 들어오면 군집화된 적응 데이터 정보를 이용해 유사도를 계산하여, 가장 유사한 하나의 적응 데이터 그룹만으로 적응된 화자 적응 모델을 선택하는 적응 모델 선택부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 환경 군집화를 이용한 고속 화자 적응 시스템
2 2
음성 인식을 위한 화자 적응에 있어서, 화자 적응시 적응 환경과 테스트 환경의 불일치를 제거하기 위하여 잡음이 제거된 적응 데이터와 테스트 데이터를 만드는 단계; 상기 잡음제거 과정을 거친 후에도 남아있는 잔여 왜곡 문제를 해결하기 위해 환경 군집화를 통해 적응 데이터를 유사한 환경별로 분류하는 단계; 상기 환경 군집화 과정에서 적응 데이터가 N 개로 군집화된 경우에 군집화된 적응데이터 별로 화자적응을 통해 N 개의 의 화자 적응 모델들을 만드는 단계; 테스트 데이터가 입력으로 들어오면 군집화된 적응 데이터 정보를 이용해 유사도를 계산하여, 테스트 데이터와 가장 유사한 환경의 적응 데이터로부터 생성된 화자 적응 모델을 사용하여 인식을 하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 환경 군집화를 이용한 고속 화자 적응 방법
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삭제
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제 2 항에 있어서, 상기 환경 군집화 과정에서 적응 데이터가 N 개로 군집화된 경우에는, 군집화된 적응데이터 별로 화자적응을 통해 N 개의 의 화자 적응 모델들을 만드는 과정을 수행하고, 테스트 데이터가 입력으로 들어오면 군집화된 적응 데이터 정보를 이용해 유사도를 계산하여, 테스트 데이터와 유사한 개의 적응 데이터로부터 생성된 화자 적응 모델들의 가중 합 형식으로 인식에 사용하는 것을 특징으로 하는 환경 군집화를 이용한 고속 화자 적응 방법
5 5
제 4 항에 있어서, 상기 화자 적응 모델들의 가중 합 형식으로 인식에 사용하기 위하여, 을 이용하고, 여기서, 는 유사한 환경별로 군집화된 적응 데이터를 이용해서 적응된 화자 적응 모델의 평균, 는 환경별 가중치, 는 화자 적응 모델을 가중 합으로 업데이트한 모델의 평균인 것을 특징으로 하는 환경 군집화를 이용한 고속 화자 적응 방법
6 6
제 5 항에 있어서, 유사한 K 개의 그룹의 가중치를 선정하는 하기 위해 fuzzy k-means 알고리즘에서 거리기반 가중치 추정함수인 맴버쉽 함수를 사용하고 이는, 으로 정의되고, 여기서 K 는 클러스터 개수를 의미하며, 는 각 i 번째 클러스터를 의미하고, 는 테스트 데이터를 의미하는 것을 특징으로 하는 환경 군집화를 이용한 고속 화자 적응 방법
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제 6 항에 있어서, 상기는 가중치 변수로 0에서 ∞사이의 값을 갖고, 가 0인 경우 K개 모두 의 동일한 가중치를 가지게 되어 K 개의 화자 적응모델이 동일한 가중치를 갖고, 가 ∞인 경우 가장 큰 가중치를 갖는 하나의 화자 적응 모델만을 사용하는 것을 특징으로 하는 환경 군집화를 이용한 고속 화자 적응 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.