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컴퓨터로 구현 가능한 심층 신경망 기반 음성인식 장치에서 모델 파라미터 학습방법에 있어서,(a) 시간 도메인의 음성 입력 신호에서 특징 파라미터를 추출하기 위한 신호처리 알고리즘을 심층 신경망 기반의 신호처리기(signal processing DNN)로 변환하는 단계;(b) 상기 심층 신경망 기반의 신호처리기와 심층 신경망 기반의 분류기(classification DNN)을 융합하는 단계; 및(c) 상기 심층 신경망 기반의 신호처리기 및 상기 심층 신경망 기반의 분류기가 융합된 심층학습 모델에서 모델 파라미터를 학습하는 단계를 포함하고,상기 (b) 단계는,상기 심층 신경망 기반의 신호처리기에서 출력된 특징 파라미터를 상기 심층 신경망 기반의 분류기에 입력하는 단계를 포함하는 것인 심층 신경망 기반 음성인식 장치에서 모델 파라미터 학습방법
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제1항에 있어서, 상기 (a) 단계는,상기 신호처리 알고리즘을 구성하는 복수의 선형 연산들을 행렬의 내적 또는 외적을 이용하여 단일 선형 연산으로 변환하는 단계를 포함하는 것인 심층 신경망 기반 음성인식 장치에서 모델 파라미터 학습방법
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제1항에 있어서, 상기 (c) 단계는,상기 시간 도메인의 음성 입력 신호에 대한 목표 출력 값을 생성하기 위해, 모델 파라미터를 조정하는 단계를 포함하는 것인 심층 신경망 기반 음성인식 장치에서 모델 파라미터 학습방법
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제4항에 있어서, 상기 (c) 단계는,역전파 학습 알고리즘을 이용하여 상기 시간 도메인의 음성 입력 신호에 대한 출력 값의 에러가 최소가 되는 모델 파라미터를 결정하는 단계를 포함하는 것인 심층 신경망 기반 음성인식 장치에서 모델 파라미터 학습방법
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적어도 하나 이상의 프로세서와, 상기 프로세서에 의해 실행되는 코드가 저장된 비휘발성 메모리를 포함하는 신호처리 알고리즘이 통합된 심층 신경망 기반의 음성인식 장치에 있어서, 상기 프로세서는, 시간 도메인의 음성 입력 신호에서 특징 파라미터를 추출하기 위한 신호처리 알고리즘을 심층 신경망 기반의 신호처리기(signal processing DNN)로 변환하고;상기 심층 신경망 기반의 신호처리기와 심층 신경망 기반의 분류기(classification DNN)를 융합하고; 및상기 심층 신경망 기반의 신호처리기 및 상기 심층 신경망 기반의 분류기가 융합된 심층학습 모델에서 모델 파라미터를 학습하도록 구성되고,상기 심층 신경망 기반의 신호처리기에서 출력된 특징 파라미터를 상기 심층 신경망 기반의 분류기에 입력하는 것인 신호처리 알고리즘이 통합된 심층 신경망 기반의 음성인식 장치
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제6항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 신호처리 알고리즘을 구성하는 복수의 선형 연산들을 행렬의 내적 또는 외적을 이용하여 단일 선형 연산으로 변환하는 것인 신호처리 알고리즘이 통합된 심층 신경망 기반의 음성인식 장치
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제6항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 시간 도메인의 음성 입력 신호에 대한 목표 출력 값을 생성하기 위해, 모델 파라미터를 조정하는 것인 신호처리 알고리즘이 통합된 심층 신경망 기반의 음성인식 장치
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제9항에 있어서, 상기 프로세서는,역전파 학습 알고리즘을 이용하여 상기 시간 도메인의 음성 입력 신호에 대한 출력 값의 에러가 최소가 되는 모델 파라미터를 결정하는 것인 신호처리 알고리즘이 통합된 심층 신경망 기반의 음성인식 장치
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