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군집화된 EV를 이용한 고속 화자 적응 방법

  • 기술번호 : KST2015171872
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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 군집화 과정에서의 차원 축소 및 MLED(Maximum Likelihood Eigen Decomposition)를 이용한 가중치 추정에 의해 인식 성능 향상, 메모리 사용량 감소가 가능하도록 한 군집화된 EV를 이용한 고속 화자 적응 방법에 관한 것으로, R명의 화자로부터 R개의 화자종속 모델을 구성하고, 상기 각 화자종속 모델의 모든 파라메터를 하나의 벡터로 구성하는 단계;상기 구성된 R개의 벡터를 열벡터로 갖는 행렬내에서 믹스쳐(mixture)별 부분행렬(submatrix)을 군집화하는 단계;상기 군집화된 행렬로부터 EV(eigenvoice)를 생성하는 단계;상기 생성된 군집화된 EV(eigenvoice)를 사용하여 MLED(Maximum Likelihood Eigen Decomposition)로 가중치를 추정하는 단계;를 포함한다. Eigenvoice, 군집화, 화자 적응, MLED, 화장 종속 모델, EV
Int. CL G10L 17/00 (2013.01) G10L 17/04 (2013.01) G10L 15/14 (2013.01)
CPC G10L 17/04(2013.01) G10L 17/04(2013.01) G10L 17/04(2013.01)
출원번호/일자 1020090016901 (2009.02.27)
출원인 부산대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1059925-0000 (2011.08.22)
공개번호/일자 10-2010-0097980 (2010.09.06) 문서열기
공고번호/일자 (20110826) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2009.02.27)
심사청구항수 4

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 부산 금정구
2 송화전 대한민국 부산 금정구
3 이태진 대한민국 부산 금정구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 정기택 대한민국 서울특별시 서초구 강남대로**길 **, *층 (반포동, 새로나빌딩)(스카이특허법률사무소)
2 문춘오 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로**길 *, 테헤란오피스빌딩 ***호 문앤파트너특허법률사무소 (역삼동)
3 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
2009.02.27 수리 (Accepted) 1-1-2009-0123636-37
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2009.09.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2009.10.13 수리 (Accepted) 9-1-2009-0057160-88
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2010.07.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2010-0322762-10
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2010.09.28 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2010-0623784-94
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)
2010.09.28 수리 (Accepted) 1-1-2010-0623782-03
7 최후의견제출통지서
Notification of reason for final refusal
2010.12.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2010-0580720-87
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)
2010.12.22 수리 (Accepted) 1-1-2010-0849510-35
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2010.12.22 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2010-0849513-72
10 등록결정서
Decision to grant
2011.05.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0285045-13
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2014.01.02 수리 (Accepted) 4-1-2014-0000027-56
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2016.01.13 수리 (Accepted) 4-1-2016-5004891-78
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2017.01.09 수리 (Accepted) 4-1-2017-5004005-98
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2017.01.10 수리 (Accepted) 4-1-2017-5004797-18
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번호 청구항
1 1
R명의 화자로부터 R개의 화자종속 모델을 구성하고, 상기 각각의 R개의 화자종속 모델별로 해당하는 모든 파라메터를 하나의 벡터로 만들어 R개의 벡터를 구성하는 단계; 상기 구성된 R개의 벡터를 열벡터로 갖는 행렬내에서 믹스쳐(mixture)별 부분행렬(submatrix)을 군집화하는 단계; 상기 군집화된 행렬로부터 EV(eigenvoice)를 생성하는 단계; 상기 생성된 군집화된 EV(eigenvoice)를 사용하여 MLED(Maximum Likelihood Eigen Decomposition)로 가중치를 추정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 군집화된 EV를 이용한 고속 화자 적응 방법
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 군집화를 위한 대상이, 인 부분행렬일 때, 군집화 결과는, 이고, 여기서, 은 m번째 믹스쳐(mixture)가 속하는 군집의 인덱스를 나타낸다
3 3
제 2 항에 있어서, 상기 인 행렬에서, 는 에서 s번째 화자의 m번째 믹스쳐(mixture)의 벡터인 것을 특징으로 하는 군집화된 EV를 이용한 고속 화자 적응 방법
4 4
제 1 항에 있어서, 상기 군집화된 EV(eigenvoice)는, 이고, 여기에서, 이며, 는 으로 군집화된 k번째 EV(eigenvoice)의 m번째 믹스쳐(mixture)인 것을 특징으로 하는 군집화된 EV를 이용한 고속 화자 적응 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 지식경제부 한국산업기술평가원 21세기프론티어기술개발사업 대화음성 인터페이스 기술개발