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주의집중 기반 문맥 종속 음향 모델을 이용한 음성 인식 장치 및 방법(Apparatus and Method for Recognizing speech By Using Attention-based Context-Dependent Acoustic Model)

  • 기술번호 : KST2018001882
  • 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 본 발명의 일면에 따른 본 발명의 일면에 따른 주의집중 기반 문맥 종속 음향 모델을 이용한 음성 인식 장치는 입력층으로부터 입력데이터를 입력받아 예측값을 제1 출력층의 버퍼에 출력하는 예측 심층 신경망; 및 제1 출력층으로부터 문맥창을 입력받아 최종 결과값을 출력하는 문맥 심층신경망;을 포함한다.
Int. CL G10L 25/30 (2013.01.01) G10L 15/16 (2006.01.01) G10L 15/183 (2013.01.01) G10L 19/04 (2006.01.01)
CPC G10L 25/30(2013.01) G10L 25/30(2013.01) G10L 25/30(2013.01) G10L 25/30(2013.01)
출원번호/일자 1020160102897 (2016.08.12)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자 10-2033411-0000 (2019.10.11)
공개번호/일자 10-2018-0018031 (2018.02.21) 문서열기
공고번호/일자 (20191017) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.02.02)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 송화전 대한민국 대전광역시 유성구
2 강병옥 대한민국 대전광역시 유성구
3 박전규 대한민국 대전광역시 유성구
4 이윤근 대한민국 대전광역시 서구
5 전형배 대한민국 대전광역시 서구
6 정호영 대한민국 대전광역시 서구

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
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		 2016.08.12 수리 (Accepted) 1-1-2016-0785410-17
2 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2018.02.02 수리 (Accepted) 1-1-2018-0120731-63
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.02.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0145153-94
4 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2019.04.26 수리 (Accepted) 1-1-2019-0436033-14
5 보정요구서
Request for Amendment		 2019.04.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2019-0071287-81
6 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2019.04.30 수리 (Accepted) 1-1-2019-0442523-71
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.05.02 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0454238-99
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2019.05.02 수리 (Accepted) 1-1-2019-0454239-34
9 등록결정서
Decision to grant		 2019.08.02 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0560995-88
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
입력층으로부터 입력데이터를 입력받아 미리 설정된 문맥창의 크기에 따라 예측값을 제1 출력층의 버퍼에 출력하고, 출력된 예측값을 가로축으로 예측값의 시점이 일치하도록 정렬하여 문맥 창을 생성하는 예측 심층 신경망; 및, 제1 출력층으로부터 상기 문맥창을 입력받아 훈련된 학습을 토대로 최종 결과값을 출력하는 문맥 심층 신경망;을 포함하는 주의집중 기반 문맥 종속 음향 모델을 이용한 음성 인식 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 예측 심층 신경망은,DNN(Deep Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network) 및 BiLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory) 중 적어도 하나를 포함하는주의집중 기반 문맥 종속 음향 모델을 이용한 음성 인식 장치
3 3
제1항에 있어서,상기 문맥 심층 신경망은,상기 문맥창을 입력데이터로 하여 최종 출력값을 예측하도록 학습하는 것을 훈련하고, 훈련된 학습을 토대로 출력값을 예측하는 것인 주의집중 기반 문맥 종속 음향 모델을 이용한 음성 인식 장치
4 4
제1항에 있어서,상기 예측 심층 신경망은 하나 이상의 개별 예측 심층 신경망 노드를 포함하고, 개별 예측 심층 신경망 노드는 입력데이터로부터 예측된 예측값을 이용하여 문맥 창을 생성하는 것인주의집중 기반 문맥 종속 음향 모델을 이용한 음성 인식 장치
5 5
제1항에 있어서,상기 예측 심층 신경망은 일부 예측값을 규칙적으로 생략하여 예측하는 것인,주의집중 기반 문맥 종속 음향 모델을 이용한 음성 인식 장치
6 6
제5항에 있어서,상기 문맥 심층 신경망은 생략된 상기 일부 예측값들을 보간법에 의하여 근방의 예측값을 이용하여 산출하는 것인주의집중 기반 문맥 종속 음향 모델을 이용한 음성 인식 장치
7 7
음성 신호열을 입력받는 단계;상기 음성 신호열을 벡터 형태의 입력데이터로 변환하는 단계; 상기 입력데이터를 토대로 예측값을 산출하기 위하여 가중치 벡터를 학습하는 단계;상기 입력데이터와 상기 가중치 벡터를 이용하여 가중치 합을 예측값으로 산출하는 단계;상기 예측값들로부터 문맥 창을 생성하는 단계; 및상기 문맥 창으로부터 최종 결과값을 연산하는 단계;를 포함하되,상기 최종 결과값을 연산하는 단계는 발화 속도에 따라 주의집중 기반 심층 신경망을 이용하여 제1 출력층의 연산값들로부터 최종 결과값을 연산하는 방법을 달리하여 상기 최종 결과값을 연산하는 것인주의집중 기반 문맥 종속 음향 모델을 이용하는 음성 인식 방법
8 8
삭제
9 9
제7항에 있어서,상기 가중치 벡터를 학습하는 단계는,학습에 의해 미리 설정된 기준 가중치 벡터를 시간축을 기준으로 가중치를 높이고, 역전파(back-propagation)에 의하여 산출된 값이 입력데이터와 일치하도록 학습하는 것을 특징으로 하는주의집중 기반 문맥 종속 음향 모델을 이용하는 음성 인식 방법
10 10
제7항에 있어서,상기 문맥 창으로부터 최종 결과값을 연산하는 단계는,화자에 따라 제1 출력층의 연산값들로부터 최종 결과값을 연산하는 방법을 달리하는 화자종속 방법에 따라 상기 최종 결과값을 연산하는 것을 특징으로 하는주의집중 기반 문맥 종속 음향 모델을 이용하는 음성 인식 방법
11 11
삭제
12 12
제7항에 있어서,상기 산출하는 단계는,DNN(Deep Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network) 및 LSTM(Long Short-Term Memory) 중 적어도 하나의 방법을 이용하여 산출하는 것을 특징으로 하는주의집중 기반 문맥 종속 음향 모델을 이용하는 음성 인식 방법
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1 US20180047389 US 미국 FAMILY

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1 US2018047389 US 미국 DOCDBFAMILY
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 한국전자통신연구원 SW컴퓨팅산업원천기술개발 언어학습을 위한 자유발화형 음성대화처리 원천기술 개발