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음향 이벤트의 인식 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2022017647
  • 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 음향 이벤트의 인식 방법 및 장치가 개시된다. 본 발명의 일실시예에 따른 음향 이벤트의 인식 방법은 복수의 프레임으로 구성된 음향 신호로부터, 상기 프레임 별 상기 음향 이벤트의 발생 여부에 대한 이벤트 확률을 계산하는 단계; 미리 결정된 제1 임계치와 상기 이벤트 확률을 이용하여, 상기 음향 신호에서 상기 음향 이벤트가 발생한 이벤트 구간들을 추출하는 단계; 상기 이벤트 구간들 마다, 상기 이벤트 확률에 기초하여, 기준 확률을 결정하는 단계; 및 상기 제1 임계치 보다 높은 제2 임계치와 상기 기준 확률을 비교함으로써, 상기 음향 신호에 포함된 음향 이벤트를 식별하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G10L 25/78 (2013.01.01) G10L 25/93 (2013.01.01) G10L 25/30 (2013.01.01)
CPC G10L 25/78(2013.01) G10L 25/93(2013.01) G10L 25/30(2013.01) G10L 2025/783(2013.01)
출원번호/일자 1020210031397 (2021.03.10)
출원인 한국전자통신연구원, 경북대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0126981 (2022.09.19) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 18

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구
2 경북대학교 산학협력단 대한민국 대구광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 정영호 대전광역시 유성구
2 박수영 대전광역시 서구
3 이석진 대구광역시 수성구
4 김민한 대구광역시 수성구
5 신승현 부산광역시 수영구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 무한 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(역삼동,화물재단빌딩)

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
2021.03.10 수리 (Accepted) 1-1-2021-0282368-39
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번호 청구항
1 1
음향 이벤트의 인식 방법에 있어서,복수의 프레임으로 구성된 음향 신호로부터, 상기 프레임 별 상기 음향 이벤트의 발생 여부에 대한 이벤트 확률을 계산하는 단계; 미리 결정된 제1 임계치와 상기 이벤트 확률을 이용하여, 상기 음향 신호에서 상기 음향 이벤트가 발생한 이벤트 구간들을 추출하는 단계; 상기 이벤트 구간들 마다, 상기 이벤트 확률에 기초하여, 기준 확률을 결정하는 단계; 및 상기 제1 임계치 보다 높은 제2 임계치와 상기 기준 확률을 비교함으로써, 상기 음향 신호에 포함된 음향 이벤트를 식별하는 단계를 포함하는 인식 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 이벤트 확률을 계산하는 단계는,음향 신호에 대하여 이벤트 확률을 출력하도록 트레이닝된 인공지능 모델을 이용하여, 상기 음향 신호로부터, 상기 프레임 별 이벤트 확률을 계산하는, 인식 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 이벤트 구간들을 추출하는 단계는,인접한 프레임들의 이벤트 확률이 상기 제1 임계치 보다 높은 경우, 상기 인접한 프레임들을 상기 이벤트 구간으로 결정하는, 인식 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 기준 확률을 결정하는 단계는, 상기 이벤트 구간에 포함되는 이벤트 확률 중 가장 높은 이벤트 확률을 기준 확률로 결정하는, 인식 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 기준 확률을 결정하는 단계는, 상기 이벤트 구간에 포함되는 이벤트 확률들의 평균을 기준 확률로 결정하는, 인식 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 기준 확률을 결정하는 단계는, 상기 이벤트 구간에 포함되는 이벤트 확률들 중 가장 높은 N개의 이벤트 확률들의 평균을 기준 확률로 결정하는, 인식 방법
7 7
제1항에 있어서,상기 기준 확률을 결정하는 단계는, 상기 이벤트 구간에 포함되는 이벤트 확률들 중 가장 낮은 M개의 이벤트 확률들의 평균을 기준 확률로 결정하는, 인식 방법
8 8
제1항에 있어서,상기 음향 이벤트를 식별하는 단계는,상기 기준 확률이 상기 제2 임계치 보다 낮은 경우, 상기 기준 확률이 포함된 이벤트 구간은 상기 음향 이벤트가 발생하지 않은 것으로 결정하는, 인식 방법
9 9
제1항에 있어서,상기 음향 이벤트를 식별하는 단계는,상기 기준 확률이 상기 제2 임계치 보다 높은 경우, 상기 기준 확률이 포함된 이벤트 구간은 상기 음향 이벤트가 발생한 것으로 결정하는, 인식 방법
10 10
음향 이벤트의 인식 방법을 수행하는 인식 장치에 있어서,상기 인식 장치는, 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는, 복수의 프레임으로 구성된 음향 신호로부터, 상기 프레임 별 상기 음향 이벤트의 발생 여부에 대한 이벤트 확률을 계산하고, 미리 결정된 제1 임계치와 상기 이벤트 확률을 이용하여, 상기 음향 신호에서 상기 음향 이벤트가 발생한 이벤트 구간들을 추출하고, 상기 이벤트 구간들 마다, 상기 이벤트 확률에 기초하여, 기준 확률을 결정하고, 상기 제1 임계치 보다 높은 제2 임계치와 상기 기준 확률을 비교함으로써, 상기 음향 신호에 포함된 음향 이벤트를 식별하는,인식 장치
11 11
제10항에 있어서,상기 프로세서는, 음향 신호에 대하여 이벤트 확률을 출력하도록 트레이닝된 인공지능 모델을 이용하여, 상기 음향 신호로부터, 상기 프레임 별 이벤트 확률을 계산하는, 인식 장치
12 12
제10항에 있어서,상기 프로세서는, 상기 이벤트 구간에 포함되는 이벤트 확률 중 가장 높은 이벤트 확률을 기준 확률로 결정하는, 인식 장치
13 13
제10항에 있어서,상기 프로세서는, 상기 이벤트 구간에 포함되는 이벤트 확률들의 평균을 기준 확률로 결정하는, 인식 장치
14 14
제10항에 있어서,상기 프로세서는, 상기 이벤트 구간에 포함되는 이벤트 확률들 중 가장 높은 N개의 이벤트 확률들의 평균을 기준 확률로 결정하는, 인식 장치
15 15
제10항에 있어서,상기 프로세서는, 상기 이벤트 구간에 포함되는 이벤트 확률들 중 가장 낮은 M개의 이벤트 확률들의 평균을 기준 확률로 결정하는, 인식 장치
16 16
제10항에 있어서,상기 프로세서는, 상기 기준 확률이 상기 제2 임계치 보다 낮은 경우, 상기 기준 확률이 포함된 이벤트 구간은 상기 음향 이벤트가 발생하지 않은 것으로 결정하는, 인식 장치
17 17
제10항에 있어서,상기 프로세서는, 상기 기준 확률이 상기 제2 임계치 보다 높은 경우, 상기 기준 확률이 포함된 이벤트 구간은 상기 음향 이벤트가 발생한 것으로 결정하는, 인식 장치
18 18
제10항에 있어서,상기 프로세서는, 인접한 프레임들의 이벤트 확률이 상기 제1 임계치 보다 높은 경우, 상기 인접한 프레임들을 상기 이벤트 구간으로 결정하는, 인식 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 ETRI연구개발지원사업 신체기능의 이상이나 저하를 극복하기 위한 휴먼 청각 및 근력 증강 원천 기술 개발