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자연어 음성인식의 성능향상을 위한 데이터 증강방법(DATA AUGMENTATION METHOD FOR SPONTANEOUS SPEECH RECOGNITION)

  • 기술번호 : KST2017015045
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 심층신경망 기반의 음성인식 시스템에서 자연어 음성인식의 성능향상을 위한 데이터 증강방법이 개시된다. 심층신경망 기반의 음성인식 시스템에서 자연어 음성인식의 성능향상을 위한 데이터 증강방법은, 자연어 발화변이 특성 중 발화속도 변이에 대한 음성 데이터를 증강시키는 단계와, 상기 자연어 발화변이 특성 중 부정확한 발음에 대한 음성 데이터를 증강시키는 단계 및 상기 발화속도 변이와 부정확한 발음에 대하여 증강된 음성 데이터를 이용하여 심층신경망 기반의 음성인식 시스템을 학습하는 단계를 포함한다. 따라서, 음성인식 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다.
Int. CL G10L 15/16 (2006.01.01) G10L 15/18 (2006.01.01) G10L 15/20 (2006.01.01) G10L 15/06 (2006.01.01) G10L 15/04 (2006.01.01)
CPC G10L 15/16(2013.01) G10L 15/16(2013.01) G10L 15/16(2013.01) G10L 15/16(2013.01) G10L 15/16(2013.01)
출원번호/일자 1020160031050 (2016.03.15)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자 10-2158743-0000 (2020.09.16)
공개번호/일자 10-2017-0107283 (2017.09.25) 문서열기
공고번호/일자 (20200922) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.07.17)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이성주 대한민국 대전광역시 유성구
2 강병옥 대한민국 대전광역시 유성구
3 송화전 대한민국 대전광역시 유성구
4 정호영 대한민국 대전광역시 서구
5 정훈 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지명 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로**** 차우빌딩*층

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2016.03.15 수리 (Accepted) 1-1-2016-0249541-51
2 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2018.07.17 수리 (Accepted) 1-1-2018-0704659-15
3 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.07.17 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0704658-69
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.12.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0921680-24
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.02.19 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0178652-05
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)		 2020.02.19 수리 (Accepted) 1-1-2020-0178653-40
7 등록결정서
Decision to grant		 2020.06.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0428757-89
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
입력 시간축 신호에 포함되어 있는 DC 성분을 제거하는 DC 오프셋 제거 필터링부(DC offset removal filter); 입력신호 분석을 위하여 DC 성분이 제거된 입력 시간축 신호의 백색화(pre-whitening) 필터링을 수행하는 백색화 필터부(Pre-emphasis); 입력신호를 프레임 단위로 분할하는 시그널 프레임부(Signal Framing); 분석 프레임에 윈도우 함수를 곱하는 시그널 윈도우부(Signal Windowing); 상기 윈도우 함수가 곱해진 해당 분석 프레임 신호가 음성인지 아닌지를 판별하는 음성 판별부(Voice Activity Detection); LPC(Linear Predictive Coding) 계수들로부터 켑스트럼을 추정하는 켑스트럼 추정부(Cepstrum estimation); 상기 윈도우 함수가 곱해진 해당 프레임과 이웃한 주변(left and right) 프레임의 신호 혹은 켑스트럼 정보를 이용하여 상기 윈도우 함수가 곱해진 해당 프레임이 천이구간인지 아니면 안정된 구간인지를 판별하는 천이구간 판별부(Transient Portion Detection); 상기 음성 판별부로부터 입력된 음성 판별(voice activity detection) 정보와 상기 천이구간 판별부로부터 입력된 천이구간 판별(transient portion detection) 정보를 이용하여 해당 음성이 음성구간인지 아닌지를 판별하고 일단 음성구간으로 판별되면 그 구간이 천이구간인지 안정된 구간인지를 판별하는 안정구간 판별부(Non-speech, transient and steady portion detection); 상기 윈도우 함수가 곱해진 입력신호를 성도(vocal tract) 성분과 여기신호(excitation) 성분으로 분할하는 입력신호 분할부(Linear Predictive Analysis); 상기 분할된 여기신호로부터 Fourier 변환 과정을 이용하여 파워 스펙트럼(power spectrum)을 추정하는 파워 스펙트럼 추정부(power spectrum estimation); 상기 추정된 파워 스펙트럼 정보와 상기 안정구간 판별(non-speech, transient and steady portion detection) 정보를 이용하여 음성과 배경 잡음의 power spectral density(PSD)를 추정하는 PSD 추정부(speech and noise PSD estimation);상기 추정된 음성과 배경잡음의 PSD 정보를 이용하여 시간축 위너 필터(Wiener filter) 계수들을 추정하는 위너 필터 추정부(Wiener filter estimation); 상기 추정된 시간축 위너 필터(Wiener filter) 계수를 이용하여 상기 입력신호 분할부로부터 입력되는 여기신호에 포함되어 있는 배경잡음 성분을 제거하는 위너 필터링부(Wiener filtering); 및 LPC 계수와 상기 위너 필터링부로부터 배경잡음 성분이 제거된 여기신호를 합성하여 부정확한 발음을 합성하는 성도 필터링부(Vocal Tract Filtering);를 포함하는 자연어 음성인식의 성능향상을 위한 데이터 증강장치
2 2
제 1항에 있어서, 상기 시그널 윈도우부는, 음성신호 분석을 위해서 해밍 윈도우(Hamming window)를 사용하는 것인 자연어 음성인식의 성능향상을 위한 데이터 증강장치
3 3
제 1항에 있어서, 상기 켑스트럼 추정부를 통해 추정된 켑스트럼 정보는 해당 프레임이 천이구간인지 아닌지를 판별하는 정보인 것인 자연어 음성인식의 성능향상을 위한 데이터 증강장치
4 4
제 1항에 있어서, 상기 위너 필터링부는 열화된 여기신호를 획득하는 것인 자연어 음성인식의 성능향상을 위한 데이터 증강장치
5 5
DC 오프셋 제거 필터링부(DC offset removal filtering)에서 시간축 입력신호의 DC 성분을 제거하는 단계; 백색화(pre-whitening) 필터를 이용하여 백색화 필터부(Pre-emphasis)에서 입력신호를 분석하는 단계; 시그널 프레임부(Signal Framing)에서 입력신호를 프레임 단위로 나눠주는 단계; 시그널 윈도우부(Signal Windowing)에서 분석 프레임에 윈도우 함수를 곱해주는 단계; 음성 판별부(Voice Activity Detection)에서 해당 분석 프레임 신호가 음성인지 아닌지를 판별하는 단계; 켑스트럼 추정부(Cepstrum estimation)에서 LPC 계수들로부터 켑스트럼을 추정하는 단계; 천이구간 판별부(Transient Portion Detection)에서 해당 프레임과 이웃한 주변(left and right) 프레임의 신호 혹은 켑스트럼 정보를 이용하여 해당 프레임이 천이구간인지 아니면 안정된 구간인지를 판별하는 단계; 안정구간 판별부(Non-speech, transient and steady portion detection)에서 입력된 음성 판별(voice activity detection) 정보와 천이구간 판별(transient portion detection) 정보를 이용하여 해당 음성이 음성구간인지 아닌지를 판별하고 일단 음성구간으로 판별되면 그 구간이 천이구간인지 안정된 구간인지를 판별하는 단계; 입력신호 분할부(Linear Predictive Analysis)에서 입력신호를 성도(vocal tract) 성분과 여기 신호(excitation) 성분으로 나누어 주는 단계; 시간축 변환부(Variable Rate TSM(time scale modification))에서 synchronized overlap and add(SOLA) 방법을 이용하여 상기 분할된 여기신호를 대상으로 시간축 변환을 수행하는 단계; LPC 변환부(LPC to LSF conversion)에서 LPC 계수를 LSF(line spectral frequencies or LSP(line spectral pairs))로 변환하는 단계; LSF 추정부(LSF estimation)에서 주변 프레임들의 LSF 값과 시간축 변환비율 상관관계를 이용하여 해당 프레임의 LSF 값을 추정하는 단계; LSF 변환부(LSF to LPC conversion)에서 LSF 값을 성도모델계수로 변환하는 단계; 및 성도 필터링부(Vocal Tract Filtering)에서 시간축 변환된 여기신호와 추정된 성도모델계수를 이용하여 발화속도 변이현상이 반영된 음성신호를 구하는 단계;를 포함하되, 상기 해당 프레임의 LSF 값을 추정하는 단계는, LSF 추정과정(시간축 변환비율 003c# 1
6 6
제 5항에 있어서, 상기 윈도우 함수를 곱해주는 단계는, 음성신호분석을 위해서 해밍 윈도우(Hamming window)를 사용하는 것인 자연어 음성인식의 성능향상을 위한 데이터 증강방법
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패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 한국전자통신연구원 SW컴퓨팅산업원천기술개발 언어학습을 위한 자유발화형 음성대화처리 원천기술 개발