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독립 벡터 분석 및 모델 기반 특징 향상을 이용한 강인한 음성 인식 방법

  • 기술번호 : KST2016020269
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 독립 벡터 분석 및 모델 기반 특징 향상 방법을 이용한 강인한 음성 인식 방법에 관한 것이다. 상기 음성 인식 방법은, (a) 마이크로폰으로 입력된 신호들에 대하여 독립 벡터 분석(Independent Vector Analysys)하여 IVA 타겟 음성 신호와 IVA 노이즈 신호를 추정하는 단계; (b) 상기 추정된 IVA 타겟 음성 신호 및 IVA 노이즈 신호를 각각 입력 신호 및 노이즈 신호로 설정하여, 모델 기반 특징 향상(Model-based Feature Enhancement;'MBFE') 방법을 적용하여 타겟 음성 신호를 추정하는 단계; 를 구비하여 음성 인식의 정확도를 향상시킨다.
Int. CL G10L 21/0216 (2013.01) G10L 15/14 (2006.01)
CPC G10L 21/0216(2013.01) G10L 21/0216(2013.01)
출원번호/일자 1020150037384 (2015.03.18)
출원인 서강대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1647059-0000 (2016.08.03)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20160810) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2015.03.18)
심사청구항수 3

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서강대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 마포구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박형민 대한민국 서울특별시 강남구
2 조지원 대한민국 서울특별시 마포구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이지연 대한민국 서울특별시 관악구 남부순환로 ****, ***호 제니스국제특허법률사무소 (봉천동, 청동빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 서강대학교산학협력단 서울특별시 마포구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2015.03.18 수리 (Accepted) 1-1-2015-0264133-09
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2016.02.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0103737-60
3 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2016.04.11 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2016-0344961-75
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2016.04.11 수리 (Accepted) 1-1-2016-0344926-87
5 등록결정서
Decision to grant		 2016.06.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0438199-63
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2017.01.11 수리 (Accepted) 4-1-2017-5005781-67
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.01.22 수리 (Accepted) 4-1-2019-5014626-89
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
(a) 마이크로폰으로 입력된 신호들에 대하여 독립 벡터 분석(Independent Vector Analysys)하여 IVA 타겟 음성 신호와 IVA 노이즈 신호를 추정하는 단계;(b) 상기 추정된 IVA 타겟 음성 신호 및 IVA 노이즈 신호를 각각 입력 신호 및 노이즈 신호로 설정하여, 모델 기반 특징 향상(Model-based Feature Enhancement;'MBFE') 방법을 적용하여 타겟 음성 신호를 추정하는 단계;를 구비하고, 상기 (a) 단계는 (a1) 타겟에 대한 방향을 추정하는 단계;(a2) 마이크로폰으로 입력된 신호들에 대하여 독립 벡터 분석하여 소스 신호들을 출력하는 단계;(a3) 상기 추정된 타겟에 대한 방향을 이용하여 상기 IVA 출력 신호 중 IVA 타겟 음성 신호 및 IVA 노이즈 신호를 각각 선택하는 단계;를 구비하여 음성 인식의 정확도를 향상시킨 것을 특징으로 하는 강인한 음성 인식 방법
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삭제
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제1항에 있어서, 상기 (a3) 단계는, 분리 매트릭스를 이용하여 directions-of-Arrivals(DOA)를 계산하고, 상기 추정된 방향 정보와 상기 계산된 DOA를 비교하고, (a2) 단계에서 출력된 소스 신호들 중에서, 상기 추정된 타겟에 대한 방향과 DOA의 차이가 최소인 출력은 IVA 타겟 음성 신호로 결정하고, 그 외의 다른 출력들은 IVA 노이즈 신호로 결정하는 것을 특징으로 하는 강인한 음성 인식 방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 (b) 단계에서의 상기 모델 기반 특징 향상 방법은 HMM(Hidden-Markov-model)을 기반으로 한 로그 멜-주파수 파워 스펙트럼 계수들(Logarithmic Mel-frequency Power Spectral Coefficients; 이하 'LMPSCs'라 한다)로부터 clean LMPSCs의 최소 평균 제곱 에러(a minimum mean square error ; 이하, 'MMSE'라 한다)의 추정을 유도해 내는 것을 특징으로 하는 강인한 음성 인식 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 서강대학교 산학협력단 이공분야기초연구사업 중견연구자지원산업 시청각정보를 이용한 강인한 멀티모달 음성인식 기술 개발