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사용자로부터 입력된 음성 데이터로부터 특징 벡터를 추출하는 특징 추출부;상기 특징 벡터를 윈도우 크기만큼 선택하는 특징 벡터 선택 및 변환부;트리 검색을 통하여 상기 윈도우 크기만큼 선택된 특징 벡터에 대응하는 최대 유사 GMM(Gaussian Mixture Model)을 선택하고, 상기 선택된 GMM을 이용하여 변환 매개변수를 측정하는 특징 벡터 적응부; 및음성 인식부를 포함하고, 상기 특징 벡터 선택 및 변환부는상기 측정된 변환 매개변수를 이용하여 상기 특징 벡터를 변환하며,상기 음성 인식부는상기 변환된 특징 벡터, 데이터베이스에 기록된 음향 모델 및 언어 모델을 이용하여 상기 사용자의 음성을 인식하는 음성 인식 시스템
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제1항에 있어서, 상기 특징 벡터 적응부는트리 GMM과 상기 특징 벡터를 비교하여 상기 최대 유사 GMM를 선택하는 트리 GMM 비교부; 및상기 선택된 GMM을 이용하여 상기 변환 매개변수를 측정하는 변환 매개변수 측정부를 포함하는 음성 인식 시스템
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제2항에 있어서, 상기 트리 GMM 비교부는상기 음향 모델에 대한 모든 상태들 중 유사 상태들을 묶어 나가는 보텀-업(Bottom-Up) 알고리즘을 수행하여 상기 트리 GMM을 생성하는음성 인식 시스템
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제3항에 있어서, 상기 트리 GMM 비교부는확장된 응집 클러스팅(agglomerative clustering) 방식을 이용하여 상기 보텀-업 알고리즘을 수행하는 음성 인식 시스템
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제2항에 있어서, 상기 변환 매개변수 측정부는상기 선택된 GMM을 이용한 최소 제곱 회귀 방식으로 상기 변환 매개변수를 측정하는음성 인식 시스템
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제1항에 있어서,상기 음향 모델은트리 GMM 생성 및 상기 변환 매개변수 측정을 위한 기본 음향 모델을 나타내는음성 인식 시스템
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사용자로부터 입력된 음성 데이터로부터 특징 벡터를 추출하는 단계;상기 특징 벡터를 윈도우 크기만큼 선택하는 단계; 트리 검색을 통하여 상기 윈도우 크기만큼 선택된 특징 벡터에 대응하는 최대 유사 GMM(Gaussian Mixture Model)을 선택하는 단계;상기 선택된 GMM을 이용하여 변환 매개변수를 측정하는 단계; 상기 측정된 변환 매개변수를 이용하여 상기 특징 벡터를 변환하는 단계; 및 상기 변환된 특징 벡터, 데이터베이스에 기록된 음향 모델 및 언어 모델을 이용하여 상기 사용자의 음성을 인식하는 단계를 포함하는 음성 인식 방법
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제7항에 있어서, 상기 최대 유사 GMM(Gaussian Mixture Model)을 선택하는 단계는트리 GMM과 상기 특징 벡터를 비교하여 상기 최대 유사 GMM를 선택하는음성 인식 방법
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