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적대적 학습 기법을 이용한 음성 합성 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2023006505
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 적대적 학습 기법을 이용한 음성 합성 방법은, 음성 데이터 입력을 수신하는 단계, 상기 음성 데이터 입력에 기반하여 음성을 합성하기 위한 적대적 모델을 학습하는 단계 및 상기 적대적 모델을 이용하여 타겟 음성의 프레임을 합성하는 단계를 포함하고, 상기 음성의 프레임을 합성하는 단계는, 비자동 회귀 방식으로 상기 타겟 음성의 프레임을 합성하는 것을 포함할 수 있다.
Int. CL G10L 13/02 (2006.01.01) G10L 13/08 (2006.01.01) G10L 25/30 (2013.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G10L 13/02(2013.01) G10L 13/08(2013.01) G10L 25/30(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020220021354 (2022.02.18)
출원인 한양대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0124266 (2023.08.25) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 발송처리완료
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.02.18)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성동구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 장준혁 서울특별시 성동구
2 이모아 서울특별시 성동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 해움특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 *** ,동관 ****호 ****호, ****호, ****호 (역삼동, 한신인터밸리**빌딩)

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
2022.02.18 수리 (Accepted) 1-1-2022-0184014-51
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2022.09.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2022.11.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2023-0057648-91
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2023.03.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2023-0293967-41
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2023.05.10 수리 (Accepted) 1-1-2023-0519588-38
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2023.05.10 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2023-0519587-93
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번호 청구항
1 1
음성 합성 방법에 있어서,음성 데이터 입력을 수신하는 단계;상기 음성 데이터 입력에 기반하여 음성을 합성하기 위한 적대적 모델을 학습하는 단계; 및상기 적대적 모델을 이용하여 타겟 음성의 프레임을 합성하는 단계를 포함하되,상기 음성의 프레임을 합성하는 단계는, 비자동 회귀 방식으로 상기 타겟 음성의 프레임을 합성하는 것을 특징으로 하는, 적대적 학습 기법을 이용한 음성 합성 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 음성의 프레임을 합성하는 단계는, 상기 적대적 모델을 이용하여 비자동 회귀 방식으로 상기 타겟 음성의 전체 프레임을 합성하는 것을 특징으로 하는, 적대적 학습 기법을 이용한 음성 합성 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 음성 데이터 입력을 수신하는 단계는, 멜 스펙토그램 신호 정보 및 상기 타겟 음성의 합성을 위한 텍스트를 모노토닉 어텐션 정보를 입력 정보로서 수신하는 것을 특징으로 하는, 적대적 학습 기법을 이용한 음성 합성 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 적대적 모델을 학습하는 단계는, 상기 모노토닉 어텐션의 출력값을 이용하여 적대적 학습을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 적대적 학습 기법을 이용한 음성 합성 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 음성 데이터 입력에 포함된 상기 텍스트를 인코딩하기 위한 텍스트 인코더의 출력에 기반하여 상기 타겟 음성의 시퀀스 길이를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 적대적 학습 기법을 이용한 음성 합성 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 적대적 모델을 학습하는 단계는, 복원 손실(LOSSrecon), 주기 예측 손실(LOSSdur) 및 적대적 로스 손실을 합한 값을 손실 함수로 하여, 상기 손실 함수의 절대값이 최소가 되로 상기 적대적 모델을 학습하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 적대적 학습 기법을 이용한 음성 합성 방법
7 7
메모리;음성 데이터 입력을 수신하는 입력부; 및상기 입력부를 통해 수신된 상기 음성 데이터 입력에 기반하여 음성을 합성하기 위한 적대적 모델을 학습하고, 상기 적대적 모델을 상기 메모리에 저장하며, 상기 메모리에 저장된 상기 적대적 모델을 이용하여 비자동 회귀 방식으로 타겟 음성의 프레임을 합성하는 제어부를 포함하는, 적대적 학습 기법을 이용한 음성 합성 장치
8 8
제7항에 있어서,상기 제어부는, 상기 적대적 모델을 이용하여 비자동 회귀 방식으로 상기 타겟 음성의 전체 프레임을 합성하는 것을 특징으로 하는, 적대적 학습 기법을 이용한 음성 합성 장치
9 9
제8항에 있어서,상기 제어부는, 상기 입력부를 제어하여 멜 스펙토그램 신호 및 상기 타겟 음성의 합성을 위한 텍스트를 모노토닉 어텐션의 입력으로서 수신하는 것을 특징으로 하는, 적대적 학습 기법을 이용한 음성 합성 장치
10 10
제9항에 있어서,상기 제어부는, 상기 모노토닉 어텐션의 출력값을 이용하여 적대적 학습을 수행하는 것을 특징으로 하는, 적대적 학습 기법을 이용한 음성 합성 장치
11 11
제10항에 있어서,상기 제어부는, 상기 음성 데이터 입력에 포함된 상기 텍스트를 인코딩하기 위한 텍스트 인코더의 출력에 기반하여 상기 타겟 음성의 시퀀스 길이를 추정하는 것을 특징으로 하는, 적대적 학습 기법을 이용한 음성 합성 장치
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제11항에 있어서,상기 제어부는복원 손실(LOSSrecon), 주기 예측 손실(LOSSdur) 및 적대적 로스 손실을 합한 값을 손실 함수로 하여, 상기 손실 함수의 절대값이 최소가 되로 상기 적대적 모델을 학습하는 것을 특징으로 하는, 적대적 학습 기법을 이용한 음성 합성 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한양대학교산학협력단 방송통신산업기술개발(R&D,정보화) AI스피커 음성비서를 위한 지능형 음성신호처리 기술개발