맞춤기술찾기

홈으로 가기
맞춤기술찾기
이전대상기술
프린트하기

이전대상기술

근육 조합 최적화를 통한 안면근육 표면근전도 신호기반 단모음인식 방법(A monophthong recognition method based on facial surface EMG signals by optimizing muscle mixing)

  • 기술번호 : KST2017013595
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
상담신청 PDF 받기
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 안면근육의 표면근전도 신호를 기반으로 분류기를 적용하여, 발성 없이 근전도 신호만으로 한국어 단모음을 인식하는, 안면근육 표면근전도 신호기반 단모음인식 방법에 관한 것으로서, (a) 모음을 발음할 때 측정되는 다수의 안면근육의 표면근전도 신호의 훈련용 데이터를 이용하여, 각 모음의 안면근육 및 특징에 의한 분류기들을 생성하는 단계; (b) 각 모음의 각 안면근육에 대하여 사용할 특징을 선정하는 단계; (c) 각 모음을 인식하는 안면근육들의 분류기 조합들 중 해당 모음을 인식할 분류기 조합을 선정하는 단계; 및, (d) 선정된 분류기 조합으로 해당 모음을 인식하는 단계를 포함하는 구성을 마련한다.상기와 같은 방법에 의하여, 발성 없이도 안면근육의 근전도만으로 모음을 인식함으로써, 원하지 않는 음성 노이즈에 노출되지 않기 때문에 옥외 장소나 차내 등 소음이 많은 곳에서도 정확하게 음성을 인식할 수 있고, 발성자가 성대에 손상이 있더라도 음성인식을 할 수 있다.
Int. CL G10L 15/22 (2016.03.24) G10L 15/02 (2016.03.24) G10L 15/18 (2016.03.24) A61B 5/0488 (2016.03.24) G06K 9/00 (2016.03.24)
CPC G10L 15/22(2013.01) G10L 15/22(2013.01) G10L 15/22(2013.01) G10L 15/22(2013.01) G10L 15/22(2013.01)
출원번호/일자 1020160017213 (2016.02.15)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2017-0095603 (2017.08.23) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.02.15)
심사청구항수 9

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 미추홀구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 김덕환 대한민국 서울특별시 양천구
2 이병현 대한민국 인천광역시 남동구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 특허법인 정안 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로 *** ***층(논현동,썬라이더빌딩)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 인하대학교산학협력단 인천광역시 미추홀구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2016.02.15 수리 (Accepted) 1-1-2016-0147397-13
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.09.05 수리 (Accepted) 4-1-2016-5127132-49
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2017.03.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0196731-89
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2017.05.17 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-0469621-44
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2017.05.17 수리 (Accepted) 1-1-2017-0469606-69
6 등록결정서
Decision to grant		 2017.09.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0675068-73
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.03.02 수리 (Accepted) 4-1-2018-5036549-31
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.12.27 수리 (Accepted) 4-1-2018-5266647-91
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
안면근육 표면근전도 신호기반 단모음인식 방법에 있어서,(a) 모음을 발음할 때 측정되는 다수의 안면근육의 표면근전도 신호의 훈련용 데이터를 이용하여, 각 모음의 안면근육 및 특징에 의한 분류기들을 생성하는 단계;(b) 각 모음의 각 안면근육에 대하여 사용할 특징을 선정하는 단계;(c) 각 모음을 인식하는 안면근육들의 분류기 조합들 중 해당 모음을 인식할 분류기 조합을 선정하는 단계; 및,(d) 선정된 분류기 조합으로 해당 모음을 인식하는 단계를 포함하고,상기 (c)단계에서, 각 모음 별로 인식 정확도가 가장 높은 순으로 안면근육의 분류기들을 조합하여, 인식 정확도가 가장 높은 조합을 해당 분류기 조합으로 선정하는 것을 특징으로 하는 안면근육 표면근전도 신호기반 단모음인식 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 (b)단계에서, 각 모음 마다 각 안면근육 별로 다수의 특징들 중 가장 높은 인식 정확도를 가지는 특징으로 선정하는 것을 특징으로 하는 안면근육 표면근전도 신호기반 단모음인식 방법
3 3
삭제
4 4
제1항에 있어서,상기 (c)단계에서, 다수의 분류기 조합은 조합된 분류기의 결과들을 논리식으로 결합하여 모음의 인식 결과를 분류하는 것을 특징으로 하는 안면근육 표면근전도 신호기반 단모음인식 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 (c)단계에서, 다수의 분류기 조합은 조합된 분류기의 적어도 50% 이상의 분류기가 해당 모음을 인식하는 경우 해당 모음을 인식하는 것으로 분류하는 것을 특징으로 하는 안면근육 표면근전도 신호기반 단모음인식 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 표면근전도 신호는 악이복근 전복(Anterior Belly of Digastricus), 입꼬리올림근(Levator Anguli Oris), 대관골근(Zygomaticus Major), 광경근(Platysma), 교근(Masseter) 중 적어도 1개 이상의 안면근육으로부터 검출되는 신호인 것을 특징으로 하는 안면근육 표면근전도 신호기반 단모음인식 방법
7 7
제1항에 있어서,상기 모음은 한국어 단모음으로서, 'ㅏ', 'ㅐ', 'ㅓ', 'ㅗ', 'ㅜ', 'ㅡ', 'ㅣ' 중 적어도 1개 이상인 것을 특징으로 하는 안면근육 표면근전도 신호기반 단모음인식 방법
8 8
제1항에 있어서,상기 특징은 RMS(Root Mean Squre), VAR(Variance), MMAV1(Modified Mean Absolute Value 1), MMAV2(Modified Mean Absolute Value 2), 캡스트럼 계수(Cepstral Coefficients) 중 어느 하나 이상의 특징 추출 알고리즘에 의해 구해지는 것을 특징으로 하는 안면근육 표면근전도 신호기반 단모음인식 방법
9 9
제1항에 있어서,상기 분류기는 QDA(Quadratic Discriminant Analysis) 또는 HMM(Hidden Markov Model) 분류기인 것을 특징으로 하는 안면근육 표면근전도 신호기반 단모음인식 방법
10 10
제1항 내지 제2항, 제4항 내지 제9항 중 어느 한 항의 안면근육 표면근전도 신호기반 단모음인식 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.