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음성 변환 방법

  • 기술번호 : KST2022000977
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 개시의 일 실시예에 따라 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 개시된다. 상기 컴퓨터 프로그램은 서버의 하나 이상의 프로세서에서 실행되는 경우 음성 변환을 위한 이하의 동작들을 수행하도록 하며 상기 동작들은, 음성 정보 추출 모델을 이용하여 음성 데이터로부터 음성 정보를 추출하는 동작; 화자 정보 추출 모델을 이용하여 화자 데이터로부터 화자 정보를 추출하는 동작; 및 상기 음성 정보 및 상기 화자 정보를 음성 변환 모델의 입력으로 연산하여 화자와 관련된 변환 음성 데이터를 생성하는 동작;을 포함할 수 있다.
Int. CL G10L 21/003 (2013.01.01) G10L 15/02 (2006.01.01) G10L 17/02 (2013.01.01) G10L 15/183 (2013.01.01) G10L 15/04 (2006.01.01) G10L 25/15 (2013.01.01)
CPC G10L 21/003(2013.01) G10L 15/02(2013.01) G10L 17/02(2013.01) G10L 15/183(2013.01) G10L 15/04(2013.01) G10L 25/15(2013.01)
출원번호/일자 1020220002773 (2022.01.07)
출원인 고려대학교 산학협력단, 넷마블 주식회사
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0009475 (2022.01.24) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/분할
원출원번호/일자 10-2020-0023600 (2020.02.26)
관련 출원번호 1020200023600
심사청구여부/일자 Y (2022.01.07)
심사청구항수 15

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구
2 넷마블 주식회사 대한민국 서울특별시 구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이성환 서울특별시 강남구
2 윤현욱 서울특별시 동대문구
3 이상훈 서울특별시 성북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이대호 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로 *** (논현동,어반하이브빌딩) **층(파이특허법률사무소)
2 박건홍 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로 *** (논현동,어반하이브빌딩) **층(파이특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [분할출원]특허출원서
[Divisional Application] Patent Application
2022.01.07 수리 (Accepted) 1-1-2022-0024239-19
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번호 청구항
1 1
컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램은 서버의 하나 이상의 프로세서에서 실행되는 경우 음성 변환을 위한 이하의 동작들을 수행하도록 하며 상기 동작들은,음성 정보 추출 모델을 이용하여 음성 데이터로부터 음성 정보를 추출하는 동작;화자 정보 추출 모델을 이용하여 발화에 영향을 주는 화자와 관련된 캐릭터의 동작에 관한 화자 동작 데이터를 포함하는 화자 데이터로부터 화자 정보를 추출하는 동작 - 상기 화자 동작 데이터는 상기 캐릭터의 움직임, 상기 캐릭터의 손의 움직임 및 상기 캐릭터의 발의 움직임 각각에 관한 항목 값을 포함함 - ; 및상기 음성 정보 및 상기 화자 정보를 음성 변환 모델의 입력으로 연산하여 화자와 관련된 변환 음성 데이터를 생성하는 동작 - 상기 변환 음성 데이터는 상기 항목 값 각각이 변경되는 정도가 반영되어, 상기 음성 데이터에 포함된 음성의 세기, 속도 및 피치가 변환된 데이터인 - ;을 포함하는,컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
2 2
제 1 항에 있어서,상기 음성 정보는:상기 음성 데이터에 포함된 언어적 의미를 나타내는 언어 정보; 및상기 음성 데이터에 포함된 발화 특성과 관련된 음향 정보;를 포함하는,컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
3 3
제 1 항에 있어서,상기 음성 정보 추출 모델을 이용하여 음성 데이터로부터 음성 정보를 추출하는 동작은:상기 음성 데이터를 사전 결정된 시간 단위로 분할하는 동작;상기 분할된 음성 데이터들을 각각 주파수 성분으로 변환하는 동작; 및상기 변환된 주파수 성분을 상기 음성 정보 추출 모델의 입력으로 연산하여 상기 음성 정보를 추출하는 동작;을 포함하는,컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
4 4
제 3 항에 있어서,상기 변환된 주파수 성분을 상기 음성 정보 추출 모델의 입력으로 연산하여 상기 음성 정보를 추출하는 동작은:상기 변환된 주파수 성분을 상기 음성 정보 추출 모델에 포함된 언어 정보 추출 모델의 입력으로 연산하여, 상기 음성 데이터의 시간 구간에 대응되는 언어 정보를 출력하는 동작; 및상기 변환된 주파수 성분을 상기 음성 정보 추출 모델에 포함된 음성 부가 정보 추출 모델의 입력으로 연산하여, 음향 정보를 출력하는 동작;을 포함하는,컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
5 5
제 4 항에 있어서,상기 변환된 주파수 성분을 상기 음성 정보 추출 모델에 포함된 음성 부가 정보 추출 모델의 입력으로 연산하여, 상기 음향 정보를 출력하는 동작은:상기 사전 결정된 시간 단위로 분할된, 음성 데이터의 둘 이상의 시간 구간 별 주파수 성분을 각각 상기 음성 부가 정보 추출 모델의 입력으로 하여 연산하는 동작;상기 음성 부가 정보 추출 모델을 이용하여 상기 둘 이상의 시간 구간 별 주파수 성분들의 분포를 각각 상이한 방법으로 나타내는 둘 이상의 음향 벡터를 출력하는 동작; 및상기 둘 이상의 음향 벡터를 샘플링 하여 음향 정보를 출력하는 동작;을 포함하는,컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
6 6
제 1 항에 있어서,상기 음성 정보 추출 모델을 이용하여 음성 데이터로부터 음성 정보를 추출하는 동작은,상기 음성 정보에 포함된 음향 정보를 조정하여, 조정된 음향 정보를 생성하는 동작;을 포함하는,컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
7 7
제 6 항에 있어서,상기 음향 정보는 음성의 세기, 속도 또는 피치 중 적어도 하나에 관한 벡터 값이고, 그리고상기 조정된 음향 정보는 상기 음향 정보의 음성의 세기, 속도 또는 피치 중 적어도 하나가 조정된 벡터 값인,컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
8 8
제 1 항에 있어서,화자 정보 추출 모델을 이용하여 발화에 영향을 주는 화자와 관련된 캐릭터의 동작에 관한 화자 동작 데이터를 포함하는 화자 데이터로부터 화자 정보를 추출하는 동작:상기 화자 데이터에 포함된 화자 외형 데이터 또는 화자 동작 데이터 중 적어도 하나에 관한 하나 이상의 항목 값을 벡터화 하는 동작; 및상기 벡터화 된 하나 이상의 항목 값을 상기 화자 정보 추출 모델의 입력으로 연산하여 상기 화자 정보를 출력하는 동작;을 포함하는,컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
9 9
제 8 항에 있어서,상기 화자 데이터에 포함된 화자 외형 데이터 또는 상기 화자 동작 데이터 중 적어도 하나에 관한 항목 값을 벡터화 하는 동작은:상기 화자 동작 데이터에 포함된 동작 항목 값들이 시간 구간 별로 변경되는 정도를 연산하는 동작; 및상기 변경되는 정도에 따라 화자 동작 정보를 연산하여, 벡터화 된 동작 항목 값을 결정하는 동작;을 포함하는,컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
10 10
제 1 항에 있어서,상기 음성 정보 및 상기 화자 정보를 음성 변환 모델의 입력으로 연산하여 화자와 관련된 변환 음성 데이터를 생성하는 동작은:상기 음성 정보에 포함된 언어 정보, 상기 음성 정보에 포함된 음향 정보 및 상기 화자 정보를 결합하여 상기 음성 변환 모델의 입력으로 연산하는 동작;상기 음성 변환 모델로부터 출력된 시간 단위 별 주파수 성분을 각각 변환하는 동작; 및상기 변환된 주파수 성분을 결합하여 상기 변환 음성 데이터를 생성하는 동작;을 포함하는,컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
11 11
제 2 항에 있어서,상기 음성 정보 및 상기 화자 정보를 음성 변환 모델의 입력으로 연산하여 화자와 관련된 변환 음성 데이터를 생성하는 동작은:상기 언어 정보의 둘 이상의 시간 구간 각각에 상기 음향 정보 및 상기 화자 정보를 매칭하여 상기 음성 변환 모델의 입력으로 연산하는 동작;을 포함하는,컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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제 1 항에 있어서,상기 음성 정보 추출 모델 및 상기 화자 정보 추출 모델은 각각 하나 이상의 차원 축소 레이어를 포함하고, 그리고상기 음성 변환 모델은 하나 이상의 차원 확장 레이어를 포함하는,컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
13 13
서버의 하나 이상의 프로세서에서 실행되는 음성 변환 방법에 있어서,음성 정보 추출 모델을 이용하여 음성 데이터로부터 음성 정보를 추출하는 단계;화자 정보 추출 모델을 이용하여 발화에 영향을 주는 화자와 관련된 캐릭터의 동작에 관한 화자 동작 데이터를 포함하는 화자 데이터로부터 화자 정보를 추출하는 단계 - 상기 화자 동작 데이터는 상기 캐릭터의 움직임, 상기 캐릭터의 손의 움직임 및 상기 캐릭터의 발의 움직임 각각에 관한 항목 값을 포함함 -; 및상기 음성 정보 및 상기 화자 정보를 음성 변환 모델의 입력으로 연산하여 화자와 관련된 변환 음성 데이터를 생성하는 단계 - 상기 변환 음성 데이터는 상기 항목 값 각각이 변경되는 정도가 반영되어, 상기 음성 데이터에 포함된 음성의 세기, 속도 및 피치가 변환된 데이터인 -;를 포함하는,음성 변환 방법
14 14
음성 변환을 위한 서버로서,하나 이상의 코어를 포함하는 프로세서;네트워크부; 및메모리; 를 포함하고,상기 프로세서는,음성 정보 추출 모델을 이용하여 음성 데이터로부터 음성 정보를 추출하고,화자 정보 추출 모델을 이용하여 발화에 영향을 주는 화자와 관련된 캐릭터의 동작에 관한 화자 동작 데이터를 포함하는 화자 데이터로부터 화자 정보를 추출하고 - 상기 화자 동작 데이터는 상기 캐릭터의 움직임, 상기 캐릭터의 손의 움직임 및 상기 캐릭터의 발의 움직임 각각에 관한 항목 값을 포함함 -, 그리고상기 음성 정보 및 상기 화자 정보를 음성 변환 모델의 입력으로 연산하여 화자와 관련된 변환 음성 데이터를 생성하는 - 상기 변환 음성 데이터는 상기 항목 값 각각이 변경되는 정도가 반영되어, 상기 음성 데이터에 포함된 음성의 세기, 속도 및 피치가 변환된 데이터인 -,음성 변환을 위한 서버
15 15
학습 과정에서 적어도 일부가 업데이트 되는 뉴럴 네트워크의 파라미터에 대응하는 데이터 구조가 저장된 컴퓨터 판독가능한 기록 매체로서, 상기 뉴럴 네트워크의 동작은 상기 파라미터에 적어도 부분적으로 기초하고, 상기 학습 과정은:음성 정보 추출 모델을 이용하여 음성 데이터로부터 음성 정보를 추출하는 단계;화자 정보 추출 모델을 이용하여 발화에 영향을 주는 화자와 관련된 캐릭터의 동작에 관한 화자 동작 데이터를 포함하는 화자 데이터로부터 화자 정보를 추출하는 단계 - 상기 화자 동작 데이터는 상기 캐릭터의 움직임, 상기 캐릭터의 손의 움직임 및 상기 캐릭터의 발의 움직임 각각에 관한 항목 값을 포함함 -; 및상기 음성 정보 및 상기 화자 정보를 음성 변환 모델의 입력으로 연산하여 화자와 관련된 변환 음성 데이터를 생성하는 단계- 상기 변환 음성 데이터는 상기 항목 값 각각이 변경되는 정도가 반영되어, 상기 음성 데이터에 포함된 음성의 세기, 속도 및 피치가 변환된 데이터인 -;를 포함하는,데이터 구조가 저장된 컴퓨터 판독가능한 기록 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 고려대학교산학협력단 인공지능핵심고급인재양성 인공지능대학원지원(고려대학교)