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윈도우 기반 누적분포함수 추정에 의한 히스토그램 등화기법을 이용한 음성인식 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2015113586
  • 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 윈도우 기반 누적분포함수 추정에 의한 히스토그램 등화 기법을 이용한 음성인식 시스템에 관한 것으로, 입력된 디지털 음성신호를 일정한 시간 간격의 프레임 단위로 분할하고, 프레임마다 음향 특징 파라미터를 추출하는 특징추출기, 특징 파라미터에 대해 윈도우 기반 시험 누적분포함수를 이용하는 히스토그램 등화 기법을 적용하여 음향 불일치가 보상된 특징 파라미터를 구하는 특징보상기 및, 보상된 특징 파라미터를 입력받아 음성인식을 수행하는 음성인식기를 구비한다.
Int. CL G10L 15/28 (2013.01) G10L 25/03 (2013.01) G10L 15/02 (2013.01) G10L 15/04 (2013.01)
CPC G10L 15/28(2013.01) G10L 15/28(2013.01) G10L 15/28(2013.01) G10L 15/28(2013.01)
출원번호/일자 1020070140155 (2007.12.28)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-0940628-0000 (2010.01.28)
공개번호/일자 10-2009-0072143 (2009.07.02) 문서열기
공고번호/일자 (20100205) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2007.12.28)
심사청구항수 16

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 서영주 대한민국 대전 유성구
2 김회린 대한민국 대전 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 최태창 대한민국 서울(특허법인 퇴사후 사무소변경 미신고)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2007.12.28 수리 (Accepted) 1-1-2007-0944550-19
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2008.09.08 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2008.10.15 수리 (Accepted) 9-1-2008-0068654-43
4 [출원인변경]권리관계변경신고서
[Change of Applicant] Report on Change of Proprietary Status		 2009.07.06 불수리 (Non-acceptance) 1-1-2009-0411323-85
5 [출원인변경]권리관계변경신고서
[Change of Applicant] Report on Change of Proprietary Status		 2009.07.07 수리 (Accepted) 1-1-2009-0414029-81
6 서류반려이유통지서
Notice of Reason for Return of Document		 2009.07.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2009-0049616-03
7 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2009.07.23 수리 (Accepted) 1-1-2009-0448491-92
8 서류반려통지서
Notice for Return of Document		 2009.08.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2009-0062980-57
9 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2009.09.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2009-0387877-94
10 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2009.11.06 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2009-0684425-68
11 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2009.11.06 수리 (Accepted) 1-1-2009-0684418-48
12 등록결정서
Decision to grant		 2009.11.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2009-0486702-68
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.02.01 수리 (Accepted) 4-1-2013-5019983-17
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157968-69
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157993-01
16 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5158129-58
17 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
18 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
19 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
윈도우 기반 누적분포함수 추정에 의한 히스토그램 등화 기법을 이용한 음성인식 시스템에 있어서, 입력된 디지털 음성신호를 일정한 시간 간격의 프레임 단위로 분할하고, 프레임마다 음향 특징 파라미터를 추출하는 특징추출기; 상기 특징 파라미터에 대해 윈도우 기반 시험 누적분포함수를 이용하는 히스토그램 등화 기법을 적용하여 음향 불일치가 보상된 특징 파라미터를 구하는 특징보상기 및; 보상된 특징 파라미터를 입력받아 음성인식을 수행하는 음성인식기를 구비하는 것을 특징으로 하는 음성인식 시스템
2 2
제1항에 있어서, 상기 특징보상기는, 여러 프레임들로 구성된 입력 시험 특징 파라미터들로부터, 윈도우를 이용하여 시험 누적분포함수를 구하는 윈도우 기반 시험 누적분포함수 추정부; 훈련과정에서 구한 훈련 누적분포함수를 저장하는 훈련 누적분포함수 저장부; 상기 윈도우 기반 시험 누적분포함수 추정부로부터 입력된 윈도우 기반 시험 누적분포함수와 상기 훈련 누적분포함수 저장부로부터 입력된 훈련 누적분포함수를 이용하여, 시험 음성발화의 특징 파라미터에 대해 히스토그램 등화를 수행함으로써 보상된 특징 파라미터를 생성하는 히스토그램 등화부를 구비하는 것을 특징으로 하는 음성인식 시스템
3 3
제2항에 있어서, 상기 윈도우 기반 시험 누적분포함수 추정부에 있어서, n번째 프레임, k번째 계수의 시험 음향 특징 파라미터 y(n,k)에 대한 시험 누적분포함수 값인 CW,Y(k)[y(n,k)]는 수학식 와 같이 구하되, R[y(n,k)]는 N개의 프레임으로 구성된 k번째 계수의 음향 특징 파라미터열을 오름차순으로 재배열하였을 때 y(n,k)의 순서(order)정보 또는 순위(rank)정보를 나타내고, T(i,k)는 순서정보가 i인 k번째 계수의 원래의 프레임 인덱스를 나타내며, PW,Y(k)[y(T(i,k),k)]는 y(T(i,k),k)에 대한 윈도우 기반 시험 확률밀도함수의 확률값을 나타내는 것을 특징으로 하는 음성인식 시스템
4 4
제3항에 있어서, PW,Y(k)[y(T(i,k),k)]는 수학식 와 같이 구하되, k번째 계수에 대한 윈도우 함수 UW,Y(k)()는 수학식 와 같이 구하는 것을 특징으로 하는 음성인식 시스템
5 5
제4항에 있어서, win()는 삼각(triangular), 사각(rectangular), 해닝(Hanning), 또는 해밍(Hamming) 윈도우인 것을 특징으로 하는 음성인식 시스템
6 6
제4항에 있어서, Δy(k)는 윈도우 대역 함수로서 수학식 로 계산되되, ymax(k)와 ymin(k)는 각각 프레임 인덱스가 1부터 N까지인 y(n,k)들 중에서 최대값과 최소값을 의미하고, D는 상수인 것을 특징으로 하는 음성인식 시스템
7 7
제2항에 있어서, 상기 히스토그램 등화부는, n번째 프레임, k번째 계수의 시험 음향 특징 파라미터 y(n,k)에 대해 수학식 를 적용하여 히스토그램 등화를 수행하고, 보상된 시험 음향 특징 파라미터()를 생성하는 것을 특징으로 하는 음성인식 시스템
8 8
제1항에 있어서, 아날로그 음성신호를 디지털 음성신호로 변환하는 음성입력기를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 음성인식 시스템
9 9
윈도우 기반 누적분포함수 추정에 의한 히스토그램 등화 기법을 이용한 음성인식 방법에 있어서, (a) 디지털 음성신호를 일정 시간 간격의 프레임 단위로 분할하는 단계; (b) 프레임마다 음향 특징 파라미터를 추출하는 단계; (c) 상기 특징 파라미터에 대해 윈도우 기반 시험 누적분포함수를 구하는 단계; (d) 상기 특징 파라미터에 대해 상기 윈도우 기반 시험 누적분포함수와 훈련에서 구한 훈련 누적분포함수를 이용하여, 히스토그램 등화를 수행함으로써 보상된 특징 파라미터를 구하는 단계 및; (e) 보상된 특징 파라미터로부터 음성인식을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 음성인식 방법
10 10
제9항에 있어서, 상기 (c) 단계는, (c1) 여러 특징 파라미터들로 구성된 시험 특징 파라미터열을 크기 순으로 재배열하여 개별 특징 파라미터의 순서정보를 구하는 단계; (c2) 상기 순서정보에 의해 크기 순으로 재배열된 시험 특징 파라미터열에 대해 윈도우 함수를 적용하여 시험 확률밀도함수를 구하는 단계; (c3) 상기 시험 확률밀도함수를 이용하여 시험 누적분포함수를 구하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 음성인식 방법
11 11
제10항에 있어서, 상기 (c2) 단계에 있어서, 순서정보가 i인 k번째 계수의 원래의 프레임 인덱스를 T(i,k)라 할 때, y(T(i,k),k)에 대한 윈도우 기반 시험 확률밀도함수의 확률값 PW,Y(k)[y(T(i,k),k)]는 수학식 와 같이 구하되, k번째 계수에 대한 윈도우 함수 UW,Y(k)()는 수학식 와 같이 구하는 것을 특징으로 하는 음성인식 방법
12 12
제11항에 있어서, win()는 삼각(triangular), 사각(rectangular), 해닝(Hanning), 또는 해밍(Hamming) 윈도우인 것을 특징으로 하는 음성인식 방법
13 13
제11항에 있어서, Δy(k)는 윈도우 대역 함수로서 수학식 로 계산되되, ymax(k)와 ymin(k)는 각각 프레임 인덱스가 1부터 N까지인 y(n,k)들 중에서 최대값과 최소값을 의미하고, D는 상수인 것을 특징으로 하는 음성인식 방법
14 14
제10항에 있어서, 상기 (c3) 단계에 있어서, n번째 프레임, k번째 계수의 시험 음향 특징 파라미터 y(n,k)에 대한 시험 누적분포함수 값인 CW,Y(k)[y(n,k)]는 수학식 와 같이 구하되, R[y(n,k)]는 N개의 프레임으로 구성된 k번째 계수의 음향 특징 파라미터열을 오름차순으로 재배열하였을 때 y(n,k)의 순서(order)정보 또는 순위(rank)정보를 나타내고, T(i,k)는 순서정보가 i인 k번째 계수의 원래의 프레임 인덱스를 나타내며, PW,Y(k)[y(T(i,k),k)]는 y(T(i,k),k)에 대한 윈도우 기반 시험 확률밀도함수의 확률값을 나타내는 것을 특징으로 하는 음성인식 방법
15 15
제9항에 있어서, 상기 (d) 단계에 있어서, n번째 프레임, k번째 계수의 시험 음향 특징 파라미터 y(n,k)에 대해 수학식 를 적용하여 히스토그램 등화를 수행하고, 보상된 시험 음향 특징 파라미터()를 생성하는 것을 특징으로 하는 음성인식 방법
16 16
제9항에 있어서, 상기 (a) 단계 전에, 아날로그 음성신호를 디지털 음성신호로 변환하는 단계를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 음성인식 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.