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결정 트리 기반의 상태 군집화 방법을 사용하는 비핵심어모델링부를 포함하는 화자독립 가변어휘 핵심어 검출시스템 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2015193318
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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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, 입력되는 음성 구간을 검출하고, 검출된 음성의 특징을 추출하는, 전처리부와, 상기 전처리부로부터의 음성 특징을 이용하고, 핵심어 모델부와 비핵심어 모델부와 묵음 모델부를 통해서, 핵심어를 검출하는 가변어휘 핵심어 인식 시스템을 포함하고, 상기 비핵심어 모델링는, 각 음소 간의 음향학적 정보와 통계적인 정보를 모두 사용한 결정 트리 기반 상태 군집화 방법(Decision Tree-based state clustering)을 사용하는 비핵심어 모델링부인 것을 특징으로 하는, 화자독립 가변어휘 핵심어 검출 시스템을 제공한다. 음성인식, 핵심어, 비핵심어, 마르코브
Int. CL G10L 15/20 (2013.01) G10L 15/06 (2013.01) G10L 15/14 (2013.01)
CPC G10L 15/07(2013.01) G10L 15/07(2013.01) G10L 15/07(2013.01) G10L 15/07(2013.01)
출원번호/일자 1020060082521 (2006.08.29)
출원인 울산대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-0776729-0000 (2007.11.08)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20071119) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2006.08.29)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 울산대학교 산학협력단 대한민국 울산광역시 남구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이정철 대한민국 대전 중구
2 김민제 대한민국 경남 마산시

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 장한특허법인 대한민국 서울특별시 서초구 서초대로 ***, **층 (서초동, 서초지웰타워)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 울산대학교 산학협력단 대한민국 울산 남구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 특허출원서
Patent Application		 2006.08.29 수리 (Accepted) 1-1-2006-0624947-80
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2007.07.06 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2007.08.14 수리 (Accepted) 9-1-2007-0050181-59
4 등록결정서
Decision to grant		 2007.09.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2007-0519948-76
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2008.08.21 수리 (Accepted) 4-1-2008-5134663-69
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.11.29 수리 (Accepted) 4-1-2013-0057072-80
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.12.30 수리 (Accepted) 4-1-2013-5176374-15
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.06.20 수리 (Accepted) 4-1-2016-5080807-13
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.07.10 수리 (Accepted) 4-1-2020-5154267-54
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
입력되는 음성 구간을 검출하고, 검출된 음성의 특징을 추출하는, 전처리부와, 상기 전처리부로부터의 음성 특징을 이용하고, 핵심어 모델부와 비핵심어 모델부와 묵음 모델부를 통해서, 핵심어를 검출하는 가변어휘 핵심어 인식 시스템을 포함하고, 상기 비핵심어 모델링는, 각 음소 간의 음향학적 정보와 통계적인 정보를 모두 사용한 결정 트리 기반 상태 군집화 방법(Decision Tree-based state clustering)을 사용하는 비핵심어 모델링부인 것을 특징으로 하는, 화자독립 가변어휘 핵심어 검출 시스템
2 2
제 1 항에 있어서,상기 결정 트리 기반 상태 군집화 방법을 사용하는 비핵심어 모델링부는, 각 음소에 대하여 HMM 모델을 구성하고,상기 음향학적 정보를 이용하여 복수 개의 문맥 질의(context question)를 구성하고, 하기 수학식 1의 통계학적 평가 함수를 이용하여, 상기 통계학적 평가 함수가 최대값이 되는 상기 문맥 질의를 선택하여 2 개의 부분 집합으로 나누어 가는 과정을 반복하는 것을 통해서 각 상태(state) 별로 트리(tree)를 구성하고, 상기 부분 집합으로 나눈 경우, 상기 평가 함수를 통한 관측 확률 값의 증가가 소정의 임계값보다 작아지게 되면, 분할을 중지하고, 상기 구성된 트리의 리프 노드(leaf node)에 해당하는 음소들의 상태를 결합시키고, 모든 상태가 결합되면, 가우시안 믹스쳐를 순차적으로 증가시키면서 상기 비핵심어 모델링의 파라미터를 재추정함으로써, 비핵심어 모델이 이루어지는 것을 특징으로 하는, 화자독립 가변어휘 핵심어 검출 시스템
3 3
제 2 항에 있어서,상기 파라미터는, 가우시안 분포의 평균과 분산값 및 각 상태 간의 천이확률인 것을 특징으로 하는, 화자독립 가변어휘 핵심어 검출 시스템
4 4
입력되는 음성 구간을 검출하고, 검출된 음성의 특징을 추출하는, 전처리 단계와, 상기 전처리 단계로부터의 음성 특징을 이용하고, 핵심어 모델과 비핵심어 모델과 묵음 모델을 통해서, 핵심어를 검출하는 가변어휘 핵심어 인식 단계를 포함하고, 상기 비핵심어 모델은, 각 음소 간의 음향학적 정보와 통계적인 정보를 모두 사용한 결정 트리 기반 상태 군집화 방법(Decision Tree-based state clustering)을 사용하는 비핵심어 모델인 것을 특징으로 하는, 화자독립 가변어휘 핵심어 검출 방법
5 5
제 4 항에 있어서,상기 결정 트리 기반 상태 군집화 방법을 사용하는 비핵심어 모델은, 각 음소에 대하여 HMM 모델을 구성하는 단계,상기 음향학적 정보를 이용하여 복수 개의 문맥 질의(context question)를 구성하는 단계, 하기 수학식 1의 통계학적 평가 함수를 이용하여, 상기 평가 함수가 최대값이 되는 상기 문맥 질의를 선택하여 2 개의 부분 집합으로 나누어 가는 과정을 반복하는 것을 통해 각 상태(state) 별로 트리(tree)를 구성하는 단계, 상기 부분 집합으로 나눈 경우, 상기 평가 함수를 통한 관측 확률 값의 증가가 소정의 임계값보다 작아지게 되면, 분할을 중지하는 단계, 상기 구성된 트리의 리프 노드(leaf node)에 해당하는 음소들의 상태를 결합시키는 단계, 및 모든 상태가 결합되면, 가우시안 믹스쳐를 순차적으로 증가시키면서 상기 비핵심어 모델링의 파라미터를 재추정하는 단계로 이루어지는 것을 특징으로 하는, 화자독립 가변어휘 핵심어 검출 방법
6 6
제 5 항에 있어서, 상기 파라미터는, 가우시안 분포의 평균과 분산값 및 각 상태 간의 천이확률인 것을 특징으로 하는, 화자독립 가변어휘 핵심어 검출 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.