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히스토그램 등화를 이용한 음향모델 파라메터 적응 장치 및그 방법

  • 기술번호 : KST2015117357
  • 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 발명은 음성 인식기의 음향모델 파라메터를 적응시키는 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 잡음 환경에 강인한 음성 인식 성능을 보장하기 위해 히스토그램 등화를 이용하여 훈련 환경에서의 음향모델의 평균 파라메터를 시험 환경에 적응시켜 음향모델간 음향 불일치를 제거하는, 히스토그램 등화를 이용한 음향모델 파라메터 적응 장치 및 그 방법을 제공하고자 한다. 이를 위하여, 본 발명은, 음성 인식기의 음향모델 파라메터를 적응시키는 장치에 있어서, 외부로부터 입력받은 음성으로부터 추출된 시험 음성 특징 파라메터에 대해 구한 시험 누적분포함수로부터 시험 음성 특징 파라메터에 대한 시험 누적분포함수 추정치를 추정하는 시험 누적분포함수 추정기; 기 저장되어 있는 훈련 음성 데이터로부터 추출된 음성 인식용 특징 파라메터에 대해 구한 훈련 누적분포함수로부터 음향모델 평균 파라메터에 대한 훈련 누적분포함수 추정치를 추정하는 훈련 누적분포함수 추정기; 상기 훈련 누적분포함수 추정기에서 추정한 훈련 누적분포함수 추정치와 상기 시험 누적분포함수 추정기에서 추정한 시험 누적분포함수 추정치를 토대로 선형 보간 인자를 구하는 선형 보간 인자 계산기; 및 상기 선형 보간 인자 계산기에서 구한 선형 보간 인자를 토대로 히스토그램 등화를 이용하여 상기 음향모델 평균 파라메터를 상기 시험 음성 특징 파라메터에 대해 선형 보간을 수행하는 음향모델 파라메터 적응기를 포함한다. 음성 인식, 히스토그램 등화, 훈련 환경, 시험 환경, 잡음 환경, 음향모델, 평균 파라메터, 적응, 음향 불일치 제거
Int. CL G10L 21/02 (2013.01) G10L 15/20 (2013.01) G10L 15/14 (2013.01)
CPC G10L 21/0202(2013.01) G10L 21/0202(2013.01) G10L 21/0202(2013.01)
출원번호/일자 1020090018909 (2009.03.05)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-1005858-0000 (2010.12.28)
공개번호/일자 10-2010-0092846 (2010.08.23) 문서열기
공고번호/일자 (20110105) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020090011852   |   2009.02.13
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2009.03.05)
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
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
2009.03.05 수리 (Accepted) 1-1-2009-0136029-37
2 [출원인변경]권리관계변경신고서
[Change of Applicant] Report on Change of Proprietary Status
2009.07.07 수리 (Accepted) 1-1-2009-0414110-82
3 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)
2009.07.23 수리 (Accepted) 1-1-2009-0448491-92
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2009.10.08 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2009.11.10 수리 (Accepted) 9-1-2009-0060385-14
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2010.07.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2010-0330999-55
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2010.09.30 수리 (Accepted) 1-1-2010-0630145-04
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2010.09.30 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2010-0630148-30
9 등록결정서
Decision to grant
2010.11.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2010-0544474-16
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2013.02.01 수리 (Accepted) 4-1-2013-5019983-17
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5158129-58
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157993-01
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157968-69
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
16 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
음성 인식기의 음향모델 파라메터를 적응시키는 장치에 있어서, 외부로부터 입력받은 음성으로부터 추출된 시험 음성 특징 파라메터에 대해 구한 시험 누적분포함수로부터 시험 음성 특징 파라메터에 대한 시험 누적분포함수 추정치를 추정하는 시험 누적분포함수 추정기; 기 저장되어 있는 훈련 음성 데이터로부터 추출된 음성 인식용 특징 파라메터에 대해 구한 훈련 누적분포함수로부터 음향모델 평균 파라메터에 대한 훈련 누적분포함수 추정치를 추정하는 훈련 누적분포함수 추정기; 상기 훈련 누적분포함수 추정기에서 추정한 훈련 누적분포함수 추정치와 상기 시험 누적분포함수 추정기에서 추정한 시험 누적분포함수 추정치를 토대로 선형 보간 인자를 구하는 선형 보간 인자 계산기; 및 상기 선형 보간 인자 계산기에서 구한 선형 보간 인자를 토대로 히스토그램 등화를 이용하여 상기 음향모델 평균 파라메터를 상기 시험 음성 특징 파라메터에 대해 선형 보간을 수행하는 음향모델 파라메터 적응기 를 포함하는 히스토그램 등화를 이용한 음향모델 파라메터 적응 장치
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 시험 누적분포함수 추정기는, 다음의 [수학식 1]을 이용하여 시험 누적분포함수로부터 시험 음성 특징 파라메터에 대한 시험 누적분포함수 추정치를 추정하는 것을 특징으로 하는 히스토그램 등화를 이용한 음향모델 파라메터 적응 장치
3 3
제 2 항에 있어서, 상기 [수학식 1]에서의 n번째 음성 프레임의 음성 특징 파라메터인 yn의 서열(rank)은, 상기 시험 발화 음성에 포함된 음성 특징 파라메터들을 오름차순으로 정렬하여 구해지는 것을 특징으로 하는 히스토그램 등화를 이용한 음향모델 파라메터 적응 장치
4 4
제 1 항에 있어서, 상기 훈련 누적분포함수 추정기는, 다음의 [수학식 3]을 이용하여 훈련 누적분포함수로부터 음향모델 평균 파라메터에 대한 훈련 누적분포함수 추정치를 계수별로 추정하는 것을 특징으로 하는 히스토그램 등화를 이용한 음향모델 파라메터 적응 장치
5 5
제 4 항에 있어서, 상기 [수학식 3]에서의 PX(b)는 다음의 [수학식 4]를 이용해 구해지는 것을 특징으로 하는 히스토그램 등화를 이용한 음향모델 파라메터 적응 장치
6 6
제 1 항에 있어서, 상기 선형 보간 인자 계산기는, 다음의 [수학식 5]를 이용하여 상기 선형 보간 인자를 구하는 것을 특징으로 하는 히스토그램 등화를 이용한 음향모델 파라메터 적응 장치
7 7
제 1 항에 있어서, 상기 음향모델 파라메터 적응기는, 다음의 [수학식 6]을 이용하여 음향모델 평균 파라메터 μ를 그 서열이 m, m+1인 두 시험 음성 특징 파라메터에 대해 선형 보간을 수행하는 것을 특징으로 하는 히스토그램 등화를 이용한 음향모델 파라메터 적응 장치
8 8
음성 인식기의 음향모델 파라메터를 적응시키는 방법에 있어서, 외부로부터 시험 발화 음성을 입력받으면 상기 시험 발화 음성으로부터 추출된 시험 음성 특징 파라메터에 대한 시험 누적분포함수를 구하는 단계; 상기 구한 시험 누적분포함수로부터 시험 음성 특징 파라메터에 대한 시험 누적분포함수 추정치를 추정하는 단계; 기 저장되어 있는 훈련 음성 데이터로부터 추출된 음성 인식용 특징 파라메터에 대한 훈련 누적분포함수를 구하는 단계; 상기 훈련 누적분포함수로부터 음향모델 평균 파라메터에 대한 훈련 누적분포함수 추정치를 추정하는 단계; 상기 추정한 훈련 누적분포함수 추정치와 상기 추정한 시험 누적분포함수 추정치를 토대로 선형 보간 인자를 구하는 단계; 및 상기 구한 선형 보간 인자를 토대로 히스토그램 등화를 이용하여 상기 음향모델 평균 파라메터를 상기 시험 음성 특징 파라메터에 대해 선형 보간을 수행하는 단계 를 포함하는 히스토그램 등화를 이용한 음향모델 파라메터 적응 방법
9 9
제 8 항에 있어서, 상기 시험 누적분포함수 추정치를 추정하는 단계는, 다음의 [수학식 1]을 이용하여 시험 누적분포함수로부터 시험 음성 특징 파라메터에 대한 시험 누적분포함수 추정치를 추정하는 것을 특징으로 하는 히스토그램 등화를 이용한 음향모델 파라메터 적응 방법
10 10
제 9 항에 있어서, 상기 [수학식 1]에서의 n번째 음성 프레임의 음성 특징 파라메터인 yn의 서열(rank)은, 상기 시험 발화 음성에 포함된 음성 특징 파라메터들을 오름차순으로 정렬하여 구해지는 것을 특징으로 하는 히스토그램 등화를 이용한 음향모델 파라메터 적응 방법
11 11
제 8 항에 있어서, 상기 훈련 누적분포함수 추정치를 추정하는 단계는, 다음의 [수학식 3]을 이용하여 훈련 누적분포함수로부터 음향모델 평균 파라메터에 대한 훈련 누적분포함수 추정치를 계수별로 추정하는 것을 특징으로 하는 히스토그램 등화를 이용한 음향모델 파라메터 적응 방법
12 12
제 11 항에 있어서, 상기 [수학식 3]에서의 PX(b)는 다음의 [수학식 4]를 이용해 구해지는 것을 특징으로 하는 히스토그램 등화를 이용한 음향모델 파라메터 적응 방법
13 13
제 8 항에 있어서, 상기 선형 보간 인자를 구하는 단계는, 다음의 [수학식 5]를 이용하여 상기 선형 보간 인자를 구하는 것을 특징으로 하는 히스토그램 등화를 이용한 음향모델 파라메터 적응 방법
14 14
제 8 항에 있어서, 상기 선형 보간을 수행하는 단계는, 다음의 [수학식 6]을 이용하여 음향모델 평균 파라메터 μ를 그 서열이 m, m+1인 두 시험 음성 특징 파라메터에 대해 선형 보간을 수행하는 것을 특징으로 하는 히스토그램 등화를 이용한 음향모델 파라메터 적응 방법
15 15
제 8 항에 있어서, 상기 시험 발화 음성으로부터 샘플 공분산 행렬을 구하는 단계; 및 상기 구한 샘플 공분산 행렬을 신호대잡음비에 따라 선형 보간을 수행하여 상기 음향모델의 공분산 행렬을 적응시키는 단계 를 더 포함하는 히스토그램 등화를 이용한 음향모델 파라메터 적응 방법
16 16
제 15 항에 있어서, 상기 음향모델의 공분산 행렬을 적응시키는 단계는, 다음의 [수학식 7]을 이용하여 수행하는 것을 특징으로 하는 히스토그램 등화를 이용한 음향모델 파라메터 적응 방법
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1 지식경제부 정보통신연구진흥원(IITA) IT성장동력기술개발사업 대용량/대화형 분산/내장처리 음성인터페이스 요소기술 개발