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딥러닝을 활용한 소리 시각화 디바이스 및 이의 제어방법

  • 기술번호 : KST2022015964
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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 딥러닝을 활용한 소리 시각화 디바이스 및 이의 제어방법에 관한 것으로, 사용자의 단말기에 구비된 마이크를 통해서 입력된 소리 정보를 인식하는 소리 정보 인식부, 인공 신경망 모델을 이용하여 상기 소리 정보를 상황의 종류에 따라 분류하는 소리 정보 분류부 및 상기 소리 정보가 분류된 상기 상황의 종류를 시각화한 시각화 정보를 생성하는 시각화 정보 생성부를 포함하고, 상기 단말기와 통신 가능하도록 연결되고, 상기 시각화 정보를 상기 단말기에 전송하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 활용한 소리 시각화 디바이스 및 이의 제어방법에 관한 것이다.
Int. CL G10L 21/10 (2013.01.01) G10L 15/16 (2006.01.01) G10L 15/08 (2006.01.01) G06K 9/62 (2022.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G10L 21/10(2013.01) G10L 15/16(2013.01) G10L 15/08(2013.01) G06K 9/6267(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020210013840 (2021.02.01)
출원인 경상국립대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0110884 (2022.08.09) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.02.01)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경상국립대학교산학협력단 대한민국 경상남도 진주시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 남영호 경남 진주시
2 이동욱 경북 칠곡군
3 권영민 경남 진주
4 조재준 부산 북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김종석 대한민국 부산광역시 해운대구 센텀서로 **(우동) KNN타워 ****호(브릿지특허법률사무소)

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
2021.02.01 수리 (Accepted) 1-1-2021-0125186-33
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2021.03.05 수리 (Accepted) 4-1-2021-5079964-11
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.09.09 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2021.12.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0089581-80
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2022.05.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0395046-41
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번호 청구항
1 1
사용자의 단말기에 구비된 마이크를 통해서 입력된 소리 정보를 인식하는 소리 정보 인식부; 인공 신경망 모델을 이용하여 상기 소리 정보를 상황의 종류에 따라 분류하는 소리 정보 분류부; 및상기 소리 정보가 분류된 상기 상황의 종류를 시각화한 시각화 정보를 생성하는 시각화 정보 생성부;를 포함하고, 상기 단말기와 통신 가능하도록 연결되고, 상기 시각화 정보를 상기 단말기에 전송하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 활용한 소리 시각화 디바이스
2 2
제 1항에 있어서, 상기 소리 위험도 출력부는, 상기 인공 신경망 모델을 도시환경에서 들을 수 있는 소리에 대한 데이터 셋을 이용하여 각각의 소리에 대한 특징을 추출한 후 상기 인공 신경망 모델에 학습시키는 학습부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 활용한 소리 시각화 디바이스
3 3
제 1항에 있어서, 상기 시각화 정보 생성부는, 상기 상황의 종류와 대응하는 이미지 또는 영상이 기 저장되는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 활용한 소리 시각화 디바이스
4 4
제 1항에 있어서, 상기 단말기는, 사용자로부터 착용된 웨어러블 디바이스에 상기 시각화 정보를 전송하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 활용한 소리 시각화 디바이스
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소리 정보 인식부에 의하여, 사용자의 단말기에 구비된 마이크를 통해서 입력된 소리 정보가 인식되는 소리 정보 인식단계; 소리 정보 분류부에 의하여, 인공 신경망 모델이 이용되어 상기 소리 정보가 상황의 종류에 따라 분류되는 소리 정보 분류단계; 및시각화 정보 생성부에 의하여, 상기 소리 정보가 분류된 상기 상황의 종류가 시각화된 시각화 정보가 생성되는 시각화 정보 생성단계;를 포함하는 딥러닝을 활용한 소리 시각화 디바이스의 제어방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육부 경상대학교 산학연협력고도화지원(R&D) 사회맞춤형산학협력선도대학(LINC+)육성(0.5)