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음성인식기에 입력되는 음성신호에서 잡음 성분을 구분하여 차단하거나 신호가 분포하지 않는 주파수 영역을 억제하는 전처리 과정과, 음성신호중 인식에 꼭 필요하다다고 판단되는 성분만을 골라서 특징벡터로 추출하는 특징벡터 추출 과정과, 음성신호의 입력과 출력과의 관계를 알려주고, 상기 추출된 특징벡터를 입력으로 하여 현재의 입력이 어느 클래스에 속하는지를 판단하는 학습/인식 과정과, 인식된 결과에 대하여 이 결과가 타당한 것인지 검증하는 후처리 과정으로 이루어지는 음성인식방법에 있어서, 상기 전처리 과정에서, 인간의 청각 기관에서 일어나는 마스킹 메카니즘을 입력 음성신호간의 경쟁으로 단순화하고 필터링의 방법으로 모델링하여, 상기 특징벡터 추출 과정의 계산에 이용함을 특징으로 하는 특징벡터의 필터링을 이용한 음성인식방법
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청구항 1에 있어서, 상기 전처리 과정에서, 상기 입력된 음성신호의 주파수 정보를 이용하여 음성신호간의 양방향 경쟁관계로 단순화하고 멕시칸 모자 형태의 필터를 매 프레임마다 적용하여 신호간의 상호억제를 모델링하는 주파수 마스킹을 행함을 특징으로 하는 특징벡터의 필터링을 이용한 음성인식방법
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청구항 2에 있어서, 상기 시간적 마스킹을 거친 주파수 정보 는, 특징벡터 추출 과정에서 시간 에서의 번째 주파수 대역 내의 에너지는 이고, 멕시칸 모자 형태의 필터 계수는 인 경우 수학식 6에 의해 계산됨을 특징으로 하는 특징벡터의 필터를 이용한 음성인식방법
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청구항 1에 있어서, 상기 전처리 과정에서, 상기 입력된 음성신호의 주파수 정보를 이용하여 앞선 음성신호가 뒤따르는 음성신호에 영향을 미치는 것으로 단순화하고 비대칭적인 멕시칸 모자 형태의 필터를 적용하여 단방향으로 억제를 모델링하는 시간적 마스킹을 행함을 특징으로 하는 특징벡터의 필터를 이용한 음성인식방법
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청구항 4에 있어서, 상기 시간적 마스킹을 거친 주파수 정보 는, 특징벡터 추출 과정에서 시간 에서의 번째 주파수 대역 내의 에너지는 , 와 는 시간상수를 결정하는 변수, 와 는 각 항의 크기를 결정하는 상수인 경우, 수학식 7에 의해 계산됨을 특징으로 하는 특징벡터의 필터를 이용한 음성인식방법
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청구항 5에 있어서, 상기 수학식 7을, 무한합을 z-영역에서의 전이 함수인 수학식 8로 표현하여 실제 계산에 있어서 수학식 9로 단순화해서 계산함을 특징으로 하는 특징벡터의 필터를 이용한 음성인식방법
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청구항 1에 있어서, 상기 전처리 과정은, 상기 입력된 음성신호를 일정시간 구간으로 구분하여 프레임을 나누는 프레임단위 구성단계와, 상기 프레임으로 구분된 음성신호에 해밍 윈도우를 곱하는 해밍 윈도우단계와, 상기 프레임 내의 신호의 주파수 정보를 얻기 위하여 푸리에 변환을 하는 푸리에 변환단계와, 상기 푸리에 변환을 통하여 얻어진 음성신호의 주파수 정보를 이용하여 신호간의 상호 억제를 모델링하는 주파수 마스킹 단계와
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청구항 1에 있어서, 상기 전처리 과정은, 상기 입력된 음성신호를 일정시간 구간으로 구분하여 프레임을 나누는 프레임단위 구성단계와, 상기 프레임으로 구분된 음성신호에 해밍 윈도우를 곱하는 해밍 윈도우단계와, 상기 프레임 내의 신호의 주파수 정보를 얻기 위하여 푸리에 변환을 하는 푸리에 변환단계와, 상기 푸리에 변환을 통하여 얻어진 음성신호의 주파수 정보를 이용하여 신호간의 상호 억제를 모델링하는 주파수 마스킹 단계와
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