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음성인식을 위한 반자동 정제-음성데이터 추출 및 전사 데이터 생성 방법

  • 기술번호 : KST2022013817
  • 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 본 발명은 음성인식을 위한 반자동 정제-음성데이터 추출 및 전사 데이터 생성 방법에 관한 것이다. 본 발명의 실시예에 따른 음성인식을 위한 반자동 정제-음성데이터 추출 및 전사 데이터 생성 방법은 음성데이터를 슬라이싱하고 정제된 코퍼스를 구축하는 단계와, 정제된 코퍼스를 활용하여 음성인식기 모델 학습을 수행하는 단계 및 반자동으로 정제-음성데이터를 추출하고, 전사데이터를 생성하는 단계를 포함한다.
Int. CL G10L 15/26 (2006.01.01) G10L 15/02 (2006.01.01) G10L 15/06 (2006.01.01) G10L 15/183 (2013.01.01) G06F 40/20 (2020.01.01)
CPC G10L 15/26(2013.01) G10L 15/02(2013.01) G10L 15/063(2013.01) G10L 15/183(2013.01) G06F 40/20(2013.01)
출원번호/일자 1020210006697 (2021.01.18)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0104432 (2022.07.26) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.02.17)
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 방준성 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지명 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로**** 차우빌딩*층

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.01.18 수리 (Accepted) 1-1-2021-0062694-15
2 [심사청구]심사청구서·우선심사신청서
2022.02.17 수리 (Accepted) 1-1-2022-0180666-16
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번호 청구항
1 1
(a) 음성데이터를 슬라이싱하고 정제된 코퍼스를 구축하는 단계;(b) 정제된 코퍼스를 활용하여 음성인식기 모델 학습을 수행하는 단계; 및(c) 반자동으로 정제-음성데이터를 추출하고, 전사데이터를 생성하는 단계를 포함하는 음성인식을 위한 반자동 정제-음성데이터 추출 및 전사 데이터 생성 방법
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제1항에 있어서, 상기 (a) 단계는 기설정 시간 이하로 원본 음성데이터 파일을 자르는 전처리를 수행하는 것인 음성인식을 위한 반자동 정제-음성데이터 추출 및 전사 데이터 생성 방법
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제1항에 있어서, 상기 (c) 단계는 전사문자열과 디코딩문자열의 유사치를 확인하고, 유사치가 기준값 이상인 문자열들에 대해서만 문자열 매칭을 수행하는 것인 음성인식을 위한 반자동 정제-음성데이터 추출 및 전사 데이터 생성 방법
4 4
제3항에 있어서, 상기 (c) 단계는 상기 전사문자열과 디코딩문자열을 단어 또는 어절 단위로 분리하고, 상기 디코딩문자열에 대해 빈 칸을 제거한 문자열을 생성하는 것인 음성인식을 위한 반자동 정제-음성데이터 추출 및 전사 데이터 생성 방법
5 5
제4항에 있어서, 상기 (c) 단계는 상기 전사문자열의 첫 번째 단어와 같은 단어가 상기 디코딩문자열에 대해 빈 칸을 제거한 문자열에 있는지 검색하고, 공통된 단어 부분을 특정 문자로 치환하는 것인 음성인식을 위한 반자동 정제-음성데이터 추출 및 전사 데이터 생성 방법
6 6
제5항에 있어서, 상기 (c) 단계는 상기 전사문자열의 첫 번째 단어와 상기 디코딩문자열에 대해 빈 칸을 제거한 문자열의 어절에 대한 유사치를 산출하는 것인 음성인식을 위한 반자동 정제-음성데이터 추출 및 전사 데이터 생성 방법
7 7
제6항에 있어서, 상기 (c) 단계는 상기 전사문자열의 첫 번째 단어에 대해 앞에서부터 한 글자씩 늘여 나가면서, 유사치가 기준값보다 높은 단어에 동일한 글자가 있는지 매칭을 수행하는 것인 음성인식을 위한 반자동 정제-음성데이터 추출 및 전사 데이터 생성 방법
8 8
제6항에 있어서, 상기 (c) 단계는 상기 전사문자열과 상기 디코딩문자열의 남아있는 단어의 그룹 개수를 고려하여 최종 선택을 수행하는 것인 음성인식을 위한 반자동 정제-음성데이터 추출 및 전사 데이터 생성 방법
9 9
제8항에 있어서, 상기 (c) 단계는 상기 전사문자열과 상기 디코딩문자열에 남아있는 단어의 그룹 개수가 같을 경우 상기 전사문자열을 최종 선택하는 것인 음성인식을 위한 반자동 정제-음성데이터 추출 및 전사 데이터 생성 방법
10 10
제8항에 있어서, 상기 (c) 단계는 상기 전사문자열과 상기 디코딩문자열에 대해 어느 한 쪽에만 단어 그룹이 남았을 경우, 남아 있는 그룹의 문장을 선택하는 것인 음성인식을 위한 반자동 정제-음성데이터 추출 및 전사 데이터 생성 방법
11 11
제8항에 있어서, 상기 (c) 단계는 상기 디코딩문자열에 대해서만 단어 그룹이 남아 있을 경우, 상기 전사문자열을 선택하는 것인 음성인식을 위한 반자동 정제-음성데이터 추출 및 전사 데이터 생성 방법
12 12
제8항에 있어서, 상기 (c) 단계는 상기 전사문자열과 상기 디코딩문자열에 대해 남아 있는 단어의 그룹 개수가 상이할 경우, 그룹의 개수가 많은 쪽을 선택하는 것인 음성인식을 위한 반자동 정제-음성데이터 추출 및 전사 데이터 생성 방법
13 13
제8항에 있어서, 상기 (c) 단계는 상기 전사문자열과 상기 디코딩문자열의 끝 부분에만 둘 다 단어 그룹이 남아 있을 경우, 글자의 개수가 긴 쪽을 선택하는 것 인 음성인식을 위한 반자동 정제-음성데이터 추출 및 전사 데이터 생성 방법
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패밀리정보가 없습니다
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1 경찰청 한국전자통신연구원 미래형국민치안서비스개발(R&D)(경찰청) 대화형 치안 지식서비스 폴봇 개발