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적대적 생성 신경망을 이용한 오디오 신호 생성 모델 및 훈련 방법

  • 기술번호 : KST2023007146
  • 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 발명에 의한 고 품질의 오디오 신호를 생성하기 위한 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network) 기반의 오디오 신호 생성 모델은, 외부의 입력으로 오디오 신호를 생성하는 생성자, 상기 생성된 오디오 신호를 하모닉 성분 신호와 퍼커시브 성분 신호로 분리하는 하모닉-퍼커시브 분리 모델, 및 상기 하모닉 성분 신호와 상기 퍼커시브 성분 신호 각각의 참/거짓을 판별하는 적어도 하나의 판별자를 포함한다.
Int. CL G10L 21/02 (2006.01.01) G10L 25/18 (2013.01.01) G10L 25/24 (2013.01.01) G06N 3/04 (2023.01.01)
CPC G10L 21/02(2013.01) G10L 25/18(2013.01) G10L 25/24(2013.01) G06N 3/045(2013.01)
출원번호/일자 1020220022925 (2022.02.22)
출원인 한국전자통신연구원, 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0125994 (2023.08.29) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.11.01)
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구
2 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 장인선 대전광역시 유성구
2 백승권 대전광역시 유성구
3 성종모 대전광역시 유성구
4 이태진 대전광역시 유성구
5 임우택 대전광역시 유성구
6 조병호 대전광역시 유성구
7 강홍구 서울특별시 서대문구
8 이지현 서울특별시 서초구
9 이찬우 서울특별시 마포구
10 임형섭 서울특별시 성북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인이상 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***(양재동, 우도빌딩 *층)

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
2022.02.22 수리 (Accepted) 1-1-2022-0197096-88
2 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2022.10.07 수리 (Accepted) 4-1-2022-5235822-97
3 [심사청구]심사청구서·우선심사신청서
2022.11.01 수리 (Accepted) 1-1-2022-1156085-15
4 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2022.12.09 수리 (Accepted) 4-1-2022-5292360-75
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번호 청구항
1 1
프로세서에 의해 수행되는 고 품질의 오디오 신호를 생성하기 위한 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network) 기반의 오디오 신호 생성 모델에 있어서,외부의 입력으로 오디오 신호를 생성하는 생성자;상기 생성된 오디오 신호를 하모닉 성분 신호와 퍼커시브 성분 신호로 분리하는 하모닉-퍼커시브 분리 모델; 및상기 하모닉 성분 신호와 상기 퍼커시브 성분 신호 각각의 참/거짓을 판별하는 적어도 하나의 판별자를 포함하는,적대적 생성 신경망 기반의 오디오 신호 생성 모델
2 2
청구항 1에 있어서, 상기 적어도 하나의 판별자는 상기 하모닉 성분 신호의 참/거짓을 판별하는 제1 판별자와 상기 퍼커시브 성분 신호의 참/거짓을 판별하는 제2 판별자를 포함하는,적대적 생성 신경망 기반의 오디오 신호 생성 모델
3 3
청구항 2에 있어서, 상기 제1 판별자 및 상기 제2 판별자는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)으로 구성되며,상기 제1 판별자의 수용장(Receptive Field)이 상기 제2 판별자의 수용장 보다 더 큰 것을 특징으로 하는,적대적 생성 신경망 기반의 오디오 신호 생성 모델
4 4
청구항 1에 있어서,상기 생성자 및 상기 적어도 하나의 판별자는 손실함수의 오차 역전파가 허용되는 것을 특징으로 하는,적대적 생성 신경망 기반의 오디오 신호 생성 모델
5 5
청구항 1에 있어서, 상기 하모닉-퍼커시브 분리 모델은,상기 생성된 오디오 신호를 스펙트로그램으로 변환시켜 주는 국소 푸리에 변환 모델;상기 스펙트로그램에 하모닉 성분과 퍼커시브 성분 각각을 마스킹하는 하모닉 마스킹 모델과 퍼커시브 마스킹 모델; 및상기 마스킹된 스펙트로그램을 오디오 신호로 변환시켜주는 역 국소 푸리에 변환 모델을 더 포함하는 것을 특징으로 하는,적대적 생성 신경망 기반의 오디오 신호 생성 모델
6 6
프로세서에 의해서 실행되는 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network) 기반의 오디오 신호 생성 모델의 학습 방법에 있어서,생성자가 오디오 신호를 생성하는 단계(a);하모닉-퍼커시브 분리 모델을 이용하여 상기 생성된 오디오 신호를 하모닉 성분 신호와 퍼커시브 성분 신호로 분리하는 단계(b); 및적어도 하나의 판별자가 상기 하모닉 성분 신호와 상기 퍼커시브 성분 신호 각각의 참/거짓을 판별하는 단계(c)를 포함하고,상기 단계(a) 내지 상기 단계(c)의 과정이 반복적으로 수행되어 상기 생성자 및 상기 판별자가 오차역전파(Backward propagation) 방식으로 학습되는 것을 특징으로 하는,학습 방법
7 7
청구항 6에 있어서,상기 적어도 하나의 판별자는 상기 하모닉 성분 신호의 참/거짓을 판별하는 제1 판별자와 상기 퍼커시브 성분 신호의 참/거짓을 판별하는 제2 판별자를 포함하는,학습 방법
8 8
적대적 생성 신경망 (Generative Adversarial Network)을 이용하여 오디오 신호를 생성하는 장치로서,하나 이상의 명령들이 저장된 메모리(memory) 및상기 메모리에 저장된 하나 이상의 명령을 실행하는 프로세서를 포함하고,상기 하나 이상의 명령들은 프로세서가:하모닉 성분 신호를 추출한 데이터 및 퍼커시브 성분 신호를 추출한 데이터를 이용하여 학습된 적어도 하나의 판별자를 활용하여 실제 오디오 신호와 생성자가 생성한 신호를 비교하여 상기 생성자를 학습시키는 단계; 및상기 학습된 생성자를 활용하여 오디오 신호를 생성하는 단계를 수행하도록 하는,오디오 신호 생성 장치
9 9
청구항 8에 있어서,상기 적어도 하나의 판별자는 제1 판별자와 제2 판별자를 포함하고,상기 제1 판별자는 하모닉 성분 신호를 추출한 데이터를 이용하여 학습되고, 상기 제2 판별자는 퍼커시브 성분 신호를 추출한 데이터를 이용하여 학습된 것을 특징으로 하는,오디오 신호 생성 장치
10 10
청구항 9에 있어서,상기 제1 판별자 및 상기 제2 판별자는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)으로 구성되며,상기 제1 판별자의 수용장(Receptive Field)이 상기 제2 판별자의 수용장 보다 더 큰 것을 특징으로 하는,오디오 신호 생성 장치
11 11
청구항 8에 있어서,상기 생성자 및 상기 적어도 하나의 판별자는 손실함수의 오차 역전파가 허용되는 것을 특징으로 하는,오디오 신호 생성 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 정부출연금사업(기관고유사업) 초실감 입체공간 미디어·콘텐츠 원천기술연구