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심층신경망을 이용하여 음향 신호를 정규화하는 방법

  • 기술번호 : KST2019008443
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 일 실시예에 따른 복수의 기기에서 취득한 음향 신호를 정규화하는 방법은, 복수의 기기에서 입력된 음향 신호를 수집하는 단계, 상기 수집한 음향 신호로부터 복수의 단구간 스펙트럼을 생성하는 단계, 상기 복수의 기기 중 기준 기기를 결정하는 단계, 심층신경망(Deep Neural Network)을 이용하여, 상기 복수의 기기의 단구간 스펙트럼에 대한 상기 기준 기기의 단구간 스펙트럼의 비율을 학습하는 단계, 복수의 기기 중 어느 하나의 기기로부터 음향 신호를 입력받는 단계, 상기 학습된 심층신경망을 이용하여, 상기 입력된 음향 신호의 단구간 스펙트럼 대한 상기 비율을 산출하는 단계, 및 상기 입력된 음향 신호의 단구간 스펙트럼에 상기 산출된 비율을 곱하여 정규화된 신호를 생성하는 단계를 포함한다.
Int. CL G10L 19/02 (2006.01.01) G10L 25/30 (2013.01.01)
CPC G10L 19/02(2013.01) G10L 19/02(2013.01)
출원번호/일자 1020170163636 (2017.11.30)
출원인 서울과학기술대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0064235 (2019.06.10) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.11.30)
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울과학기술대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 노원구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최승호 서울특별시 강남구
2 윤덕규 서울특별시 광진구
3 최재규 경기도 부천시

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인엠에이피에스 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로*길 **, *층 (역삼동, 한동빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 서울과학기술대학교 산학협력단 서울특별시 노원구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2017.11.30 수리 (Accepted) 1-1-2017-1199848-13
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2018.05.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2018.07.09 수리 (Accepted) 9-1-2018-0034557-27
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.08.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0619474-74
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)
2019.10.28 수리 (Accepted) 1-1-2019-1102416-32
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.10.28 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-1102427-34
7 [공지예외적용 보완 증명서류]서류제출서
2019.10.28 수리 (Accepted) 1-1-2019-1102413-06
8 [출원서 등 보완]보정서
2019.10.28 수리 (Accepted) 1-1-2019-1102393-70
9 거절결정서
Decision to Refuse a Patent
2020.03.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0200732-68
10 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)
2020.04.20 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2020-0403859-61
11 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.04.20 수리 (Accepted) 1-1-2020-0403900-46
12 등록결정서
Decision to Grant Registration
2020.04.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0292833-50
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
복수의 기기에서 취득한 음향 신호를 정규화하는 방법에 있어서,복수의 기기에서 입력된 음향 신호를 수집하는 단계;상기 수집한 음향 신호로부터 복수의 단구간 스펙트럼을 생성하는 단계;상기 복수의 기기 중 기준 기기를 결정하는 단계;심층신경망(Deep Neural Network)을 이용하여, 상기 복수의 기기의 단구간 스펙트럼에 대한 상기 기준 기기의 단구간 스펙트럼의 비율을 학습하는 단계;복수의 기기 중 어느 하나의 기기로부터 음향 신호를 입력받는 단계;상기 학습된 심층신경망을 이용하여, 상기 입력된 음향 신호의 단구간 스펙트럼 대한 상기 비율을 산출하는 단계; 및상기 입력된 음향 신호의 단구간 스펙트럼에 상기 산출된 비율을 곱하여 정규화된 신호를 생성하는 단계를 포함하고,상기 학습하는 단계는,상기 심층신경망의 입력 레이어에 상기 복수의 기기의 단구간 스펙트럼을 입력하고, 출력 레이어에 상기 복수의 기기의 단구간 스펙트럼에 대한 상기 기준 기기의 단구간 스펙트럼의 비율을 입력한 후, 상기 비율의 산출 과정을 학습하는 것이고,상기 심층신경망은 N 개의 입력 노드를 포함하는 상기 입력 레이어 및 N 개의 출력 노드를 포함하는 상기 출력 레이어를 포함하고,상기 N의 값은 상기 수집한 음향 신호에 대한 주파수 영역에서 직류(DC) 성분을 포함하는 하프(half) 스펙트럼 대역까지의 주파수 해상도(frequency bin)에 기초하여 결정되는 것인, 정규화 방법
2 2
제 1 항에 있어서상기 단구간 스펙트럼을 생성하는 단계에 앞서, 상기 복수의 기기에서 수집한 음향 신호와 상기 기준 기기에서 수집한 음향 신호를 동기화하는 단계를 더 포함하는 것인, 정규화 방법
3 3
제 1 항에 있어서,상기 단구간 스펙트럼을 생성하는 단계는,상기 복수의 기기에서 수집한 각각의 신호를 기 설정된 시간 간격으로 분할하는 단계, 및FFT(Fast Fourier Transform)을 통해 상기 분할된 신호로부터 단구간 스펙트럼을 생성하는 단계를 포함하는 것인, 정규화 방법
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삭제
5 5
제 1 항에 있어서,상기 정규화된 신호를 생성하는 단계는, 상기 입력된 음향 신호의 단구간 스펙트럼에 상기 산출된 비율을 곱하여 정규화된 단구간 스펙트럼을 생성하는 단계,IFFT(Inverse Fast Fourier Transform)을 통해 상기 정규화된 단구간 스펙트럼을 정규화된 단구간 음향 신호로 변환하는 단계, 및상기 정규화된 단구간 음향 신호를 연결하여 정규화된 음향 신호를 생성하는 단계 를 포함하는 것인, 정규화 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 서울과학기술대학교 산학협력단 방송통신산업기술개발사업 시청자 이동형 자유시점 360VR 실감미디어 제공을 위한 시스템 설계 및 기반기술 연구