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딥러닝을 이용한 음향 방향 추정 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2019023397
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 모델 생성부가, 미리 저장된 복수의 상호상관그래프를 딥러닝(Deep Learning)에 기초해 학습하여 상호상관그래프의 핵심 성분을 강조한 그래프인 강조 상호상관그래프를 생성하는 모델인 그래프 재생성 모델을 생성하는 단계, 그래프 생성부가, 특정 음원으로부터 생성되어 복수 개의 마이크가 각각 수집한 복수 개의 수집 음향 데이터 상호 간의 주파수 영역에서의 상호상관그래프인 수집 데이터 상호상관그래프를 생성하는 단계, 그래프 재생성부가, 수집 데이터 상호상관그래프를 그래프 재생성 모델에 입력하여 수집 데이터 상호상관그래프의 핵심 성분을 강조한 그래프인 수집 데이터 강조 상호상관그래프를 생성하는 단계 및 음향 방향 추정부가, 수집 데이터 강조 상호상관그래프에 기초하여, 특정 음원이 존재하는 방향을 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 딥러닝을 이용한 음향 방향 추정 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.
Int. CL G01S 3/801 (2006.01.01) G01S 3/86 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G01S 3/801(2013.01) G01S 3/801(2013.01) G01S 3/801(2013.01)
출원번호/일자 1020160132070 (2016.10.12)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1812159-0000 (2017.12.19)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20171226) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.10.12)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 고한석 대한민국 서울특별시 용산구
2 문성규 대한민국 경기도 안양시 동안구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 홍성욱 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***(역삼동) 동아빌딩 *층(주식회사에스와이피)
2 심경식 대한민국 서울시 강남구 역삼로 *** 동아빌딩 *층(에스와이피특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 서울특별시 성북구
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		 2016.10.12 수리 (Accepted) 1-1-2016-0988312-91
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2017.10.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2017.12.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2017-0182692-92
4 등록결정서
Decision to grant		 2017.12.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0882310-28
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.10.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5210941-09
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
모델 생성부가, 미리 저장된 복수의 상호상관그래프를 딥러닝(Deep Learning)에 기초해 학습하여 상호상관그래프의 핵심 성분을 강조한 그래프인 강조 상호상관그래프를 생성하는 모델인 그래프 재생성 모델을 생성하는 단계;그래프 생성부가, 특정 음원으로부터 생성되어 복수 개의 마이크가 각각 수집한 복수 개의 수집 음향 데이터 상호 간의 주파수 영역에서의 상호상관그래프인 수집 데이터 상호상관그래프를 생성하는 단계;그래프 재생성부가, 상기 수집 데이터 상호상관그래프를 상기 그래프 재생성 모델에 입력하여 상기 수집 데이터 상호상관그래프의 핵심 성분을 강조한 그래프인 수집 데이터 강조 상호상관그래프를 생성하는 단계; 및음향 방향 추정부가, 상기 수집 데이터 강조 상호상관그래프에 기초하여, 상기 특정 음원이 존재하는 방향을 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 딥러닝을 이용한 음향 방향 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 미리 저장된 복수의 상호상관그래프는,복수의 음원 방향별 상호상관그래프 및 복수의 SNR(Signal to Noise Ratio)별 상호상관그래프 중 선택된 복수의 상호상관그래프를 포함하는 것을 특징으로 하는, 딥러닝을 이용한 음향 방향 추정 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 그래프 재생성 모델은,심층 신뢰 신경망-심층 신경망(Deep Belief Network-Deep Neural Network) 알고리즘에 기초하여 생성되는 것을 특징으로 하는, 딥러닝을 이용한 음향 방향 추정 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 특정 음원이 존재하는 방향을 추정하는 단계에서,상기 음향 방향 추정부는, 상기 수집 데이터 강조 상호상관그래프의 최대값에 대응되는 각도를 상기 특정 음원이 존재하는 방향으로 추정하는 것을 특징으로 하는, 딥러닝을 이용한 음향 방향 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 특정 음원이 존재하는 방향을 추정하는 단계 이후에,디스플레이부가, 상기 특정 음원이 존재하는 방향을 출력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 딥러닝을 이용한 음향 방향 추정 방법
6 6
미리 저장된 복수의 상호상관그래프를 딥러닝(Deep Learning)에 기초해 학습하여 상호상관그래프의 핵심 성분을 강조한 그래프인 강조 상호상관그래프를 생성하는 모델인 그래프 재생성 모델을 생성하는 모델 생성부;특정 음원으로부터 생성되어 복수 개의 마이크가 각각 수집한 복수 개의 수집 음향 데이터 상호 간의 주파수 영역에서의 상호상관그래프인 수집 데이터 상호상관그래프를 생성하는 그래프 생성부;상기 수집 데이터 상호상관그래프를 상기 그래프 재생성 모델에 입력하여 상기 수집 데이터 상호상관그래프의 핵심 성분을 강조한 그래프인 수집 데이터 강조 상호상관그래프를 생성하는 그래프 재생성부; 및상기 수집 데이터 강조 상호상관그래프에 기초하여, 상기 특정 음원이 존재하는 방향을 추정하는 음향 방향 추정부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 딥러닝을 이용한 음향 방향 추정 장치
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1 중소기업청 고려대학교산학협력단 산학연협력기술개발 음향 분석 기술 기반 차량 주변 상황인지 기술 개발