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동적 가중치 값과 토픽 정보를 이용하는 음성인식 방법(METHOD FOR RECOGNITING SPEECH USING DYNAMIC WEIGHT AND TOPIC INFORMATION)

  • 기술번호 : KST2018004400
  • 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 음성인식을 수행하기 위한 네트워크 디코딩에서 음향모델 스코어와 언어모델 스코어의 결합 가중치(또는 동적 가중치)를 음향 환경이나 발성 문장 도메인의 난의도를 고려하여 가변적으로 적용할 수 있도록 하는 방법이 개시된다. 이 방법은 음향환경이 나쁠수록 언어모델 스코어의 가중치를 높이고, 발성 문장 도메인 난의도가 높을수록 음향 모델 스코어 가중치를 높이는 방법으로 음성인식 성능을 개선하는 방법이다. 또한, 이 방법은 사용자의 발성문장 히스토리를 저장하여 같은 언어 도메인의 유사한 주제로 여러 번 발성했을 때, 주제와 관련 단어들을 명확히 인식하도록 토픽 단어 발생 확률을 토픽 스코어로 네트워크 디코딩에 반영하는 구조를 갖는다. 이와 같은 방법은 음향 모델 스코어, 언어 모델 스코어, 토픽 스코어로 이루어지는 음성인식 스코어가 매시간 상황에 따라 변하는 결합 가중치(또는 동적 가중치)의 영향을 받도록 하여, 기존의 고정 값으로 할당된 가중치를 이용하는 음성인식의 한계를 극복하게 하는 방법이다.
Int. CL G10L 17/12 (2013.01.01) G10L 17/02 (2013.01.01) G10L 19/07 (2013.01.01) G10L 15/08 (2006.01.01) G10L 15/26 (2006.01.01)
CPC G10L 17/12(2013.01) G10L 17/12(2013.01) G10L 17/12(2013.01) G10L 17/12(2013.01) G10L 17/12(2013.01) G10L 17/12(2013.01)
출원번호/일자 1020160129670 (2016.10.07)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2018-0038707 (2018.04.17) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 1

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김동현 대한민국 대전광역시 유성구
2 김상훈 대한민국 대전광역시 유성구
3 김승희 대한민국 대전광역시 유성구
4 박준 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 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2016.10.07 수리 (Accepted) 1-1-2016-0972307-43
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번호 청구항
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음성 신호로부터 특징 벡터 정보와 음향학적 정보를 프레임 단위로 추출하는 단계;음향모델 데이터베이스과 상기 특징 벡터 정보를 비교하는 과정에서 상기 음향모델 데이터베이스에 구축된 음향모델에서 관측된 상태가 출력될 확률값(이하, 출력 상태 확률값)을 음향모델 스코어로 계산하는 단계;언어모델 데이터베이스를 참조하여, 상기 특징 벡터 정보에 대응하는 후보 단어들의 N-그램 발생확률값을 언어모델 스코어로 계산하는 단계;상기 음향학적 정보, 상기 출력 상태 확률값의 엔트로피, 의미적 관계에 있는 상기 후보 단어들을 연결한 단어 네트워크에서 상기 후보 단어들을 연결하는 모든 경로의 수를 나타내는 토큰(token) 개수를 이용하여 상기 음향모델 스코어와 상기 언어모델 스코어 간의 결합 정도를 결정하는 결합 가중치(또는 동적 가중치)를 매 프레임 마다 계산하는 단계;특정 토픽과 관련된 단어의 발생 확률값과 상기 특정 토픽과 관련된 단어의 발생 주기에 따른 토픽 가중치를 이용하여 토픽 스코어를 매 프레임 마다 계산하는 단계;상기 음향모델 스코어, 상기 언어모델 스코어, 상기 결합 가중 및 상기 토픽 스코어를 이용하여 음성인식 스코어를 매 프레임 마다 계산하는 단계; 및상기 단어 네트워크에서 상기 음성인식 스코어가 가장 높은 단어열을 탐색하고, 탐색된 단어열을 포함하는 문장을 음성 인식 결과로 출력하는 단계를 포함하는 음성인식 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 한국전자통신연구원 한국전자통신연구원연구운영비지원 언어장벽 없는 국가 구현을 위한 자동통번역 산업 경쟁력 강화 사업