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하이브리드 특징벡터 처리 방법 및 이를 이용한 화자 인식 방법과 장치

  • 기술번호 : KST2015084433
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 본 발명은 하이브리드 특징벡터를 이용하여 화자 인식의 정확성을 향상시키는 방법에 관한 것으로서, 특징벡터 AS-MFCC(Autocorrelation Sequence - Mel-Frequency Cepstral Coefficient)와 RAS-MFCC(Relative AS-MFCC)를 동시에 사용하는 멀티스트리밍 방법과 서브밴드 특징벡터 재결합 방법을 혼합하여 이용하며, 본 발명에 의하면 잡음 환경에서 정확하고 신뢰도 높은 인식 결과를 제공할 수 있다. AS-MFCC, RAS-MFCC, 멀티스트리밍 방법, 서브밴드 특징벡터 재결합
Int. CL G10L 17/20 (2013.01) G10L 19/02 (2013.01) G10L 17/02 (2013.01)
CPC G10L 17/02(2013.01) G10L 17/02(2013.01) G10L 17/02(2013.01) G10L 17/02(2013.01)
출원번호/일자 1020080128695 (2008.12.17)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자 10-1081972-0000 (2011.11.03)
공개번호/일자 10-2010-0070097 (2010.06.25) 문서열기
공고번호/일자 (20111109) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항 심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2008.12.17)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 윤호섭 대한민국 대전광역시 유성구
2 김혜진 대한민국 대전광역시 유성구
3 윤영우 대한민국 경상남도 밀양시
4 황대환 대한민국 대전광역시 유성구
5 김성탁 대한민국 대전광역시 유성구
6 지미경 대한민국 서울특별시 영등포구
7 김회린 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지명 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로**** 차우빌딩*층

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구
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		 2008.12.17 수리 (Accepted) 1-1-2008-0867779-62
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2009.08.04 수리 (Accepted) 4-1-2009-5150899-36
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2011.01.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0040350-11
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2011.03.21 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2011-0205361-36
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2011.03.21 수리 (Accepted) 1-1-2011-0205363-27
6 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2011.08.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0463189-10
7 명세서 등 보정서(심사전치)
Amendment to Description, etc(Reexamination)		 2011.09.19 보정승인 (Acceptance of amendment) 7-1-2011-0034386-06
8 등록결정서
Decision to grant		 2011.10.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0629241-35
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.02.02 수리 (Accepted) 4-1-2015-0006137-44
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
입력된 음성으로부터 생성한 제1 특징벡터와 상기 제1 특징벡터를 시간 필터링하여 생성한 제2 특징벡터를 각각 주파수 대역별 서브밴드로 나누는 단계; 상기 서브밴드별로 서브밴드 특징벡터를 추출하여 상기 제1 특징벡터와 제2 특징벡터 각각의 유사도를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 제1 특징벡터와 제2 특징벡터의 유사도를 통합하는 단계를 포함하고, 상기 유사도 산출 단계는, 상기 추출된 서브밴드 특징벡터를 상기 제1 특징벡터와 제2 특징벡터별로 통합하는 단계; 및 상기 통합된 서브밴드 특징벡터로부터 서브밴드별 유사도를 산출하는 단계를 포함하는 것 인 하이브리드 특징벡터 처리 방법
2 2
삭제
3 3
하이브리드 특징벡터 처리 장치 및 상기 하이브리드 특징벡터 처리 장치로부터 출력되는 통합 인식 결과를 통해, 화자를 인식하는 화자 인식기를 포함하며, 상기 하이브리드 특징벡터 처리 장치는, 입력된 음성으로부터 생성한 제1 특징벡터의 서브밴드별 유사도를 산출하는 제1 특징벡터 처리 유닛; 상기 제1 특징벡터를 시간 필터링하여 생성한 제2 특징벡터의 서브밴드별 유사도를 산출하는 제2 특징벡터 처리 유닛; 및 상기 제1 특징벡터 처리 유닛과 제2 특징벡터 처리 유닛으로부터 산출된 유사도를 통합하여 출력하는 하이브리드 유닛을 포함하고, 상기 제1 특징벡터 처리 유닛과 제2 특징벡터 처리 유닛은, 상기 제1 특징벡터와 제2 특징벡터를 각각 주파수 대역별 서브밴드로 나누고, 상기 서브밴드별로 서브밴드 특징벡터를 추출하여 상기 제1 특징벡터와 제2 특징벡터별로 통합하는 서브밴드 처리기; 및 상기 통합된 특징벡터로부터 서브밴드별 유사도를 추출하는 유사도 추출기를 포함하는 것 인 화자 인식 장치
4 4
삭제
5 5
제3항에 있어서, 상기 화자 인식기는, 상기 통합 출력된 유사도가 최대가 되는 등록화자를 입력 음성의 화자로 식별하고, 상기 통합 출력된 유사도가 기준치 이상인 경우에는, 음성 입력의 화자를 제시된 화자로 검증하는 것인 화자 인식 장치
6 6
삭제
7 7
입력된 음성으로부터 생성한 제1 특징벡터와 상기 제1 특징벡터를 시간 필터링하여 생성한 제2 특징벡터를 각각 서브밴드로 분할하고, 서브밴드별로 서브밴드 특징벡터를 추출하여 상기 제1 특징벡터와 제2 특징벡터 각각의 유사도를 산출하는 단계; 산출된 제1 특징벡터와 제2 특징벡터의 유사도를 통합하는 단계; 및 상기 통합된 유사도를 통해 화자를 인식하는 단계를 포함하고, 상기 유사도 산출 단계는, 상기 서브밴드별 특징벡터를 상기 제1 특징벡터와 제2 특징벡터별로 통합하는 단계; 및 상기 통합된 특징벡터로부터 서브밴드별 유사도를 산출하는 단계를 포함하는 것 인 화자 인식 방법
8 8
삭제
9 9
제7항에 있어서, 상기 유사도 통합 단계는, 상기 서브밴드별 유사도를 통합하여, 상기 제1 특징벡터와 제2 특징벡터의 통합 유사도를 산출하는 것인 화자 인식 방법
10 10
제7항에 있어서, 상기 화자 인식 단계는, 상기 통합된 유사도가 최대가 되는 등록화자를 입력 음성의 화자로 식별하고, 상기 통합된 유사도가 기준치 이상인 경우에는, 음성 입력의 화자를 제시된 화자로 검증하는 것인 화자 인식 방법
11 11
삭제
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 지식경제부 및 정보통신연구진흥원 한국전자통신연구원 IT원천기술개발 u-로봇 HRI 솔루션 및 핵심 소자 기술 개발