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음성 합성 모델을 위한 학습 방법

  • 기술번호 : KST2023010692
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 음성 합성 모델을 위한 적대적 학습 방법이 개시된다. 개시된 음성 합성 모델을 위한 학습 방법은 언어 임베딩 벡터에 포함된 화자 정보에 대한 제1분류값, 화자 임베딩 벡터에 포함된 언어 정보에 대한 제2분류값, 운율 임베딩 벡터에 포함된 화자 정보에 대한 제3분류값 및 상기 운율 임베딩 벡터에 포함된 언어 정보에 대한 제4분류값을 생성하는 단계; 및 상기 제1 내지 제4분류값을 이용하여, 상기 언어 임베딩 벡터, 상기 화자 임베딩 벡터 및 상기 운율 임베딩 벡터가 서로 독립적으로 생성되도록, 적대적 학습을 수행하는 단계를 포함한다.
Int. CL G10L 13/02 (2006.01.01) G10L 13/08 (2006.01.01) G10L 17/02 (2013.01.01) G10L 17/04 (2013.01.01) G10L 17/18 (2013.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G10L 13/02(2013.01) G10L 13/08(2013.01) G10L 17/02(2013.01) G10L 17/04(2013.01) G10L 17/18(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020220059464 (2022.05.16)
출원인 한양대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0159984 (2023.11.23) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.05.16)
심사청구항수 2

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 강남구
2 김민경 서울특별시 동대문구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 민영준 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로 ****, *층(도곡동, 차우빌딩)(맥스국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2022.05.16 수리 (Accepted) 1-1-2022-0514519-03
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2023.01.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2023.04.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2023-0086858-41
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2023.05.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2023-0442636-06
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2023.06.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2023-0673993-95
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2023.06.20 수리 (Accepted) 1-1-2023-0673986-75
7 등록결정서
Decision to grant		 2023.10.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2023-0970651-76
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번호 청구항
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언어 임베딩 벡터에 포함된 화자 정보에 대한 제1분류값, 화자 임베딩 벡터에 포함된 언어 정보에 대한 제2분류값, 운율 임베딩 벡터에 포함된 화자 정보에 대한 제3분류값 및 상기 운율 임베딩 벡터에 포함된 언어 정보에 대한 제4분류값을 생성하는 단계; 및상기 제1 내지 제4분류값을 이용하여, 상기 언어 임베딩 벡터, 상기 화자 임베딩 벡터 및 상기 운율 임베딩 벡터가 서로 독립적으로 생성되도록, 적대적 학습을 수행하는 단계를 포함하는 음성 합성 모델을 위한 학습 방법
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제 1항에 있어서,상기 적대적 학습을 수행하는 단계는상기 언어 임베딩 벡터, 상기 화자 임베딩 벡터 및 상기 운율 임베딩 벡터가 서로 독립적으로 생성되도록, 음성 학습 모델에 대한 학습을 수행하며,상기 음성 학습 모델은상기 언어 임베딩 벡터, 상기 화자 임베딩 벡터 및 상기 운율 임베딩 벡터를 생성하며, 입력 텍스트에 대한 멜 스펙트로그램을 출력하는 음성 학습 네트워크; 및상기 제1 내지 제4분류값을 생성하는 제1 내지 제4분류기를 포함하는 음성 합성 모델을 위한 학습 방법
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제 2항에 있어서,상기 적대적 학습을 수행하는 단계는상기 제1 내지 제4분류기에 대한 손실값이 최대가 되고, 상기 음성 합성 네트워크에 대한 손실값이 최소가 되도록, 상기 음성 학습 모델에 대한 학습을 수행하는음성 합성 모델을 위한 학습 방법
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제 3항에 있어서,상기 적대적 학습을 수행하는 단계는하기의 수학식과 같이 표현되는 손실 함수를 이용하여, 상기 제1 내지 제4분류기 및 음성 합성 네트워크에 대한 학습을 수행하는음성 합성 모델을 위한 학습 방법
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제 4항에 있어서,상기 제3 및 제4분류기에 대한 손실 함수의 가중치는상기 제1 및 제2분류기에 대한 손실 함수 각각의 가중치보다 큰음성 합성 모델을 위한 학습 방법
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