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입력되는 음성신호를 소정 사이즈의 프레임 단위로 분리하는 프레임 형성부;상기 음성신호의 각 프레임 별로 정적 특징 벡터를 추출하는 정적 특징 추출부;기저함수를 이용하여, 상기 추출된 정적 특징 벡터의 시간에 따른 변화를 나타내는 동적 특징 벡터를 추출하는 동적 특징 추출부; 및상기 추출된 정적 특징 벡터와 동적 특징 벡터를 결합하여 특징 벡터 스트림을 구성하는 특징 벡터 결합부를 포함하고, 상기 동적 특징 추출부는, 상기 기저함수로 코사인 기저함수를 이용하며, 상기 동적 특징 추출부는, 상기 추출된 정적 특징 벡터의 시간열에 대하여 DCT(discrete cosine transform)를 수행하여 DCT 성분들을 계산하는 DCT부; 및상기 DCT 성분들 중 음성신호의 변화와 상관관계가 높은 일부 DCT 성분을 상기 동적 특징 벡터로 선택하는 동적 특징 선택부를 포함하는, 음성인식을 위한 특징 추출 장치
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제1항에 있어서,상기 동적 특징 선택부는,상기 DCT 성분들 중 DC 성분을 제외한 저주파 성분을 상기 동적 특징 벡터로 선택하는, 음성인식을 위한 특징 추출 장치
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제4항에 있어서,상기 동적 특징 선택부는,1차 내지 3차 중 적어도 한 차의 DCT 성분을 상기 동적 특징 벡터로 선택하는, 음성인식을 위한 특징 추출 장치
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입력되는 음성신호를 소정 사이즈의 프레임 단위로 분리하는 프레임 형성부;상기 음성신호의 각 프레임 별로 정적 특징 벡터를 추출하는 정적 특징 추출부;기저벡터를 이용하여, 상기 추출된 정적 특징 벡터의 시간에 따른 변화를 나타내는 동적 특징 벡터를 추출하는 동적 특징 추출부; 및상기 추출된 정적 특징 벡터와 동적 특징 벡터를 결합하여 특징 벡터 스트림을 구성하는 특징 벡터 결합부를 포함하고, 상기 동적 특징 추출부는, 상기 기저벡터로 주성분분석(principle component analysis)을 통하여 미리 얻어진 기저벡터를 이용하고, 상기 동적 특징 추출부는,상기 추출된 정적 특징 벡터의 시간열에 대하여 주성분분석(principle component analysis)을 수행하여 주성분을 추출하는 주성분분석부; 및상기 추출된 주성분 중 음성신호의 변화와 상관관계가 높은 일부 주성분을 상기 동적 특징 벡터로 선택하는 동적 특징 선택부를 포함하는, 음성인식을 위한 특징 추출 장치
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입력되는 음성신호를 소정 사이즈의 프레임 단위로 분리하는 프레임 형성부;상기 음성신호의 각 프레임 별로 정적 특징 벡터를 추출하는 정적 특징 추출부;기저함수를 이용하여, 상기 추출된 정적 특징 벡터의 시간에 따른 변화를 나타내는 동적 특징 벡터를 추출하는 동적 특징 추출부; 및상기 추출된 정적 특징 벡터와 동적 특징 벡터를 결합하여 특징 벡터 스트림을 구성하는 특징 벡터 결합부를 포함하고, 상기 동적 특징 추출부는, 기저벡터로 독립성분분석(independent component analysis)을 통하여 미리 얻어진 기저벡터를 이용하고, 상기 동적 특징 추출부는,상기 추출된 정적 특징 벡터의 시간열에 대하여 독립성분분석(independent component analysis)을 수행하여 독립성분을 추출하는 주성분분석부; 및상기 추출된 독립성분 중 음성신호의 변화와 상관관계가 높은 일부 독립성분을 상기 동적 특징 벡터로 선택하는 동적 특징 선택부를 포함하는, 음성인식을 위한 특징 추출 장치
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제1항에 있어서,입력되는 음성신호를 소정 사이즈의 프레임 단위로 분리하는 프레임 형성부;상기 음성신호의 각 프레임 별로 정적 특징 벡터를 추출하는 정적 특징 추출부;기저벡터를 이용하여, 상기 추출된 정적 특징 벡터의 시간에 따른 변화를 나타내는 동적 특징 벡터를 추출하는 동적 특징 추출부; 및상기 추출된 정적 특징 벡터와 동적 특징 벡터를 결합하여 특징 벡터 스트림을 구성하는 특징 벡터 결합부를 포함하고, 상기 동적 특징 추출부는, 상기 기저벡터로 고유벡터분석(eigen vector analysis)을 통하여 미리 얻어진 기저벡터를 이용하고, 상기 동적 특징 추출부는,상기 추출된 정적 특징 벡터의 시간열에 대하여 고유벡터분석(eigen vector analysis)을 수행하여 고유벡터 성분를 추출하는 주성분분석부; 및상기 추출된 고유벡터 성분 중 음성신호의 변화와 상관관계가 높은 일부 고유벡터 성분을 상기 동적 특징 벡터로 선택하는 동적 특징 선택부를 포함하는, 음성인식을 위한 특징 추출 장치
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입력되는 음성신호를 소정 사이즈의 프레임 단위로 분리하는 단계;상기 음성신호의 각 프레임 별로 정적 특징 벡터를 추출하는 단계;기저함수를 이용하여, 상기 추출된 정적 특징 벡터의 시간에 따른 변화를 나타내는 동적 특징 벡터를 추출하는 단계; 및상기 추출된 정적 특징 벡터와 동적 특징 벡터를 결합하여 특징 벡터 스트림을 구성하는 단계를 포함하고, 상기 동적 특징 벡터를 추출하는 단계는, 상기 기저함수로 코사인 기저함수를 이용하고, 상기 동적 특징 벡터를 추출하는 단계는, 상기 추출된 정적 특징 벡터의 시간열에 대하여 DCT(discrete cosine transform)를 수행하여 DCT 성분들을 계산하고, 상기 DCT 성분들 중 음성신호의 변화와 상관관계가 높은 일부 DCT 성분을 상기 동적 특징 벡터로 선택하는, 음성인식을 위한 특징 추출 방법
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제12항에 있어서,상기 동적 특징 벡터를 추출하는 단계는,상기 DCT 성분들 중 DC 성분을 제외한 저주파 성분을 상기 동적 특징 벡터로 선택하는, 음성인식을 위한 특징 추출 방법
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제15항에 있어서,상기 동적 특징 벡터를 추출하는 단계는,1차 내지 3차 중 적어도 한 차의 DCT 성분을 상기 동적 특징 벡터로 선택하는, 음성인식을 위한 특징 추출 방법
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입력되는 음성신호를 소정 사이즈의 프레임 단위로 분리하는 단계; 상기 음성신호의 각 프레임 별로 정적 특징 벡터를 추출하는 단계; 기저벡터를 이용하여, 상기 추출된 정적 특징 벡터의 시간에 따른 변화를 나타내는 동적 특징 벡터를 추출하는 단계; 및상기 추출된 정적 특징 벡터와 동적 특징 벡터를 결합하여 특징 벡터 스트림을 구성하는 단계를 포함하고, 상기 동적 특징 벡터를 추출하는 단계는,상기 기저벡터로 주성분분석(principle component analysis)을 통하여 미리 얻어진 기저벡터를 이용하고, 상기 추출된 정적 특징 벡터의 시간열에 대하여 주성분분석을 수행하여 주성분을 추출하는 단계; 및상기 추출된 주성분 중 음성신호의 변화와 상관관계가 높은 일부 주성분을 상기 동적 특징 벡터로 선택하는 단계를 포함하는 것인 음성인식을 위한 특징 추출 방법
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입력되는 음성신호를 소정 사이즈의 프레임 단위로 분리하는 단계; 상기 음성신호의 각 프레임 별로 정적 특징 벡터를 추출하는 단계; 기저벡터를 이용하여, 상기 추출된 정적 특징 벡터의 시간에 따른 변화를 나타내는 동적 특징 벡터를 추출하는 단계; 및상기 추출된 정적 특징 벡터와 동적 특징 벡터를 결합하여 특징 벡터 스트림을 구성하는 단계를 포함하고, 상기 동적 특징 벡터를 추출하는 단계는,상기 기저벡터로 독립성분분석(independent component analysis)을 통하여 미리 얻어진 기저벡터를 이용하고, 상기 추출된 정적 특징 벡터의 시간열에 대하여 독립성분분석을 수행하여 독립성분을 추출하는 단계; 및상기 추출된 독립성분 중 음성신호의 변화와 상관관계가 높은 일부 독립성분을 상기 동적 특징 벡터로 선택하는 단계를 포함하는 것인 음성인식을 위한 특징 추출 방법
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입력되는 음성신호를 소정 사이즈의 프레임 단위로 분리하는 단계; 상기 음성신호의 각 프레임 별로 정적 특징 벡터를 추출하는 단계; 기저벡터를 이용하여, 상기 추출된 정적 특징 벡터의 시간에 따른 변화를 나타내는 동적 특징 벡터를 추출하는 단계; 및상기 추출된 정적 특징 벡터와 동적 특징 벡터를 결합하여 특징 벡터 스트림을 구성하는 단계를 포함하고, 상기 동적 특징 벡터를 추출하는 단계는,상기 기저벡터로 고유벡터분석(eigen vector analysis)을 통하여 미리 얻어진 기저벡터를 이용하고, 상기 추출된 정적 특징 벡터의 시간열에 대하여 고유벡터분석을 수행하여 고유벡터 성분을 추출하는 단계; 및상기 추출된 고유벡터 성분 중 음성신호의 변화와 상관관계가 높은 일부 고유벡터 성분을 상기 동적 특징 벡터로 선택하는 단계를 포함하는 것인 음성인식을 위한 특징 추출 방법
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