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음성 인식을 위한 음향 모델 학습 장치 및 그 학습 방법

  • 기술번호 : KST2020006240
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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 음성 인식을 위한 음향 모델 학습 방법은, N개의 출력 노드에 의해 N개의 상태들을 갖도록 구성된 심층 신경망 기반의 대형 음향 모델과 미전사된(Untranscribed) 대량 음성 데이터를 입력으로 이용하여, M(M 003c# N)개의 출력 노드에 의해 M개의 상태들을 갖도록 구성된 심층 신경망 기반의 소형 음향 모델을 대상으로 비교사 학습(Unsupervised learning)을 수행하고, 사용자 환경과 매칭되는 전사된(transcribed) 소량 음성 데이터를 입력으로 이용하여, 상기 비교사 학습에 의해 학습된 소형 음향 모델을 대상으로 교사 학습(Supervised learning)을 수행하여, 미세 조정된 심층 신경망 기반의 최종 음향 모델을 생성한다.
Int. CL G10L 15/06 (2006.01.01) G10L 15/14 (2006.01.01) G10L 15/16 (2006.01.01)
CPC G10L 15/063(2013.01) G10L 15/063(2013.01) G10L 15/063(2013.01)
출원번호/일자 1020180143612 (2018.11.20)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0063315 (2020.06.05) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.06.24)
심사청구항수 13

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 강병옥 대전광역시 유성구
2 박전규 대전광역시 유성구
3 이윤근 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
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.11.20 수리 (Accepted) 1-1-2018-1156900-94
2 [심사청구]심사청구서·우선심사신청서
 2020.06.24 수리 (Accepted) 1-1-2020-0652841-13
3 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.06.24 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0652840-78
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번호 청구항
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N개의 출력 노드에 의해 N개의 상태들을 갖도록 구성된 심층 신경망 기반의 대형 음향 모델과 미전사된(Untranscribed) 대량 음성 데이터를 입력으로 이용하여, M(M 003c# N)개의 출력 노드에 의해 M개의 상태들을 갖도록 구성된 심층 신경망 기반의 소형 음향 모델을 대상으로 비교사 학습(Unsupervised learning)을 수행하는 단계; 및사용자 환경과 매칭되는 전사된(transcribed) 소량 음성 데이터를 입력으로 이용하여, 상기 비교사 학습에 의해 학습된 소형 음향 모델을 대상으로 교사 학습(Supervised learning)을 수행하여, 미세 조정된 심층 신경망 기반의 최종 음향 모델을 생성하는 단계;를 포함하는 음성 인식을 위한 음향 모델 학습 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 국가전략프로젝트(과기정통부) 언어학습을 위한 자유발화형 음성대화처리 원천기술 개발