맞춤기술찾기

이전대상기술

화자 음성 분석 장치, 방법, 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 및 컴퓨터 프로그램

  • 기술번호 : KST2022002828
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 일 실시예에 따른 화자 음성 분석 장치는, 화자의 음성 신호로부터 상기 음성 신호에 대한 평균과 표준편차를 추출하는 특징 추출부; 병렬 구조이면서 서로 연결되지 않은 두 개의 은닉층과 가중치합 연산부 및 제1 출력층을 포함하는 화자 분류부; 및 상기 두 개의 은닉층 중 어느 하나에 연결되어서 상기 연결된 은닉층으로부터 상기 평균과 상기 표준편차를 전달받는 기울기 역전층(GRL: gradient reversal layer)과, 상기 기울기 역전층으로부터 출력되는 데이터를 기초로 상기 음성 신호의 채널을 분류하는 제2 출력층을 포함하는 채널 분류부를 포함하며, 상기 두 개의 은닉층 각각은 상기 평균과 상기 표준편차를 입력 받고, 상기 가중치합 연산부는 상기 평균과 상기 표준편차가 상기 두 개의 은닉층 각각을 통과한 결과에 기초하여 상기 평균과 상기 표준 편차 각각에 대한 가중치 합을 연산하며, 상기 제1 출력층은 상기 연산된 가중치 합을 기초로 상기 음성 신호에 대한 화자를 분류할 수 있다.
Int. CL G10L 17/02 (2013.01.01) G10L 17/14 (2013.01.01) G10L 17/08 (2013.01.01) G10L 17/24 (2013.01.01) G10L 15/06 (2006.01.01)
CPC G10L 17/02(2013.01) G10L 17/14(2013.01) G10L 17/08(2013.01) G10L 17/24(2013.01) G10L 2015/0635(2013.01)
출원번호/일자 1020200109284 (2020.08.28)
출원인 국방과학연구소, 한양대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0028373 (2022.03.08) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.08.28)
심사청구항수 8

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 국방과학연구소 대한민국 대전광역시 유성구
2 한양대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성동구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 장준혁 서울특별시 성동구
2 최정환 서울특별시 성동구
3 조제일 대전광역시 유성구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 제일특허법인(유) 대한민국 서울특별시 서초구 마방로 ** (양재동, 동원F&B빌딩)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
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 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.08.28 수리 (Accepted) 1-1-2020-0909897-19
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2021.10.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0812277-62
3 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2021.12.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-1471653-59
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2021.12.20 수리 (Accepted) 1-1-2021-1471651-68
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
화자의 음성 신호로부터 상기 음성 신호에 대한 평균과 표준편차를 추출하는 특징 추출부;병렬 구조이면서 서로 연결되지 않은 두 개의 은닉층과 가중치합 연산부 및 제1 출력층을 포함하는 화자 분류부; 및상기 두 개의 은닉층 중 어느 하나에 연결되어서 상기 연결된 은닉층으로부터 상기 평균과 상기 표준편차를 전달받는 기울기 역전층(GRL: gradient reversal layer)과, 상기 기울기 역전층으로부터 출력되는 데이터를 기초로 상기 음성 신호의 채널을 분류하는 제2 출력층을 포함하는 채널 분류부를 포함하며,상기 두 개의 은닉층 각각은 상기 평균과 상기 표준편차를 입력 받고, 상기 가중치합 연산부는 상기 평균과 상기 표준편차가 상기 두 개의 은닉층 각각을 통과한 결과에 기초하여 상기 평균과 상기 표준 편차 각각에 대한 가중치 합을 연산하며, 상기 제1 출력층은 상기 연산된 가중치 합을 기초로 상기 음성 신호에 대한 화자를 분류하는화자 음성 분석 장치
2 2
제 1 항에 있어서,상기 특징 추출부는,상기 화자 음성의 주파수를 기준으로 상기 음성 신호의 차원을 줄이는 복수 개의 ResNet층 및 상기 음성 신호의 시간을 기준으로 상기 평균과 상기 표준편차를 추출하는 TSP(temporal statistics pooling) 층을 포함하는화자 음성 분석 장치
3 3
제 1 항에 있어서,상기 기울기 역전층(GRL: gradient reversal layer)과 연결된 은닉층의 파라미터는,상기 채널 분류부의 채널 손실함수에 의해 값이 정해지는화자 음성 분석 장치
4 4
화자 음성 분석 장치에 의해 수행되는 화자 음성 분석 방법에 있어서,화자의 음성 신호로부터 상기 음성 신호에 대한 평균과 표준편차를 추출하는 단계와,병렬 구조이면서 서로 연결되지 않은 두 개의 은닉층 각각이 상기 평균과 상기 표준편차를 입력 받는 단계와,상기 평균과 상기 표준편차가 상기 두 개의 은닉층 각각을 통과한 결과에 기초하여 상기 평균과 상기 표준 편차 각각에 대한 가중치 합을 연산하고, 상기 연산된 가중치 합을 기초로 상기 음성 신호에 대한 화자를 분류하는 단계와,상기 두 개의 은닉층 중 어느 하나에 연결되어서 상기 연결된 은닉층으로부터 상기 평균과 상기 표준편차를 전달받는 기울기 역전층(GRL: gradient reversal layer)으로부터 출력되는 데이터를 기초로 상기 음성 신호의 채널을 분류하는 단계를 포함하는화자 음성 분석 방법
5 5
제 4 항에 있어서,상기 음성 신호에 대한 평균과 표준편차를 추출하는 단계는,상기 화자 음성의 주파수를 기준으로 상기 음성 신호의 차원을 줄이는 단계와, 상기 음성 신호의 시간을 기준으로 상기 평균과 상기 표준편차를 추출하는 단계를 포함하는화자 음성 분석 방법
6 6
제 5 항에 있어서,상기 기울기 역전층(GRL: gradient reversal layer)과 연결된 은닉층의 파라미터는,상기 채널 분류부의 채널 손실함수에 의해 값이 정해지는화자 음성 분석 방법
7 7
컴퓨터 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능 기록매체로서,상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면,화자의 음성 신호로부터 상기 음성 신호에 대한 평균과 표준편차를 추출하는 단계와,병렬 구조이면서 서로 연결되지 않은 두 개의 은닉층 각각이 상기 평균과 상기 표준편차를 입력 받는 단계와,상기 평균과 상기 표준편차가 상기 두 개의 은닉층 각각을 통과한 결과에 기초하여 상기 평균과 상기 표준 편차 각각에 대한 가중치 합을 연산하고, 상기 연산된 가중치 합을 기초로 상기 음성 신호에 대한 화자를 분류하는 단계와,상기 두 개의 은닉층 중 어느 하나에 연결되어서 상기 연결된 은닉층으로부터 상기 평균과 상기 표준편차를 전달받는 기울기 역전층(GRL: gradient reversal layer)으로부터 출력되는 데이터를 기초로 상기 음성 신호의 채널을 분류하는 단계를 포함하는 방법을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는컴퓨터 판독 가능한 기록매체
8 8
컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램으로서,상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면,화자의 음성 신호로부터 상기 음성 신호에 대한 평균과 표준편차를 추출하는 단계와,병렬 구조이면서 서로 연결되지 않은 두 개의 은닉층 각각이 상기 평균과 상기 표준편차를 입력 받는 단계와,상기 평균과 상기 표준편차가 상기 두 개의 은닉층 각각을 통과한 결과에 기초하여 상기 평균과 상기 표준 편차 각각에 대한 가중치 합을 연산하고, 상기 연산된 가중치 합을 기초로 상기 음성 신호에 대한 화자를 분류하는 단계와,상기 두 개의 은닉층 중 어느 하나에 연결되어서 상기 연결된 은닉층으로부터 상기 평균과 상기 표준편차를 전달받는 기울기 역전층(GRL: gradient reversal layer)으로부터 출력되는 데이터를 기초로 상기 음성 신호의 채널을 분류하는 단계를 포함하는 방법을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는컴퓨터 프로그램
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.