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클래스 기반 히스토그램 등화 기법을 이용한 음성인식시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2015213035
  • 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 클래스 기반 히스토그램 등화 기법을 이용한 음성인식 시스템 및 방법에 관한 것으로, 음성인식 시스템은 디지털 음성신호를 일정한 시간 간격의 프레임 단위로 분할하고, 프레임마다 음향 특징 파라메터를 추출하는 특징추출기, 특징 파라메터에 대해 클래스별로 히스토그램 등화 기법을 적용한 후 각 클래스 가중치를 곱하여 각 클래스별 특징 보상 성분을 생성하고, 전체 클래스별 특징 보상 성분을 가산하여 음향 불일치가 보상된 특징 파라메터를 구하는 특징보상기 및, 보상된 특징 파라메터로부터 음성인식을 수행하는 음성인식기를 구비한다. 음성인식, 음향 특징 파라메터 보상, 히스토그램 등화, 클래스
Int. CL G10L 15/28 (2013.01) G10L 25/03 (2013.01) G10L 15/04 (2013.01)
CPC G10L 15/02(2013.01) G10L 15/02(2013.01) G10L 15/02(2013.01) G10L 15/02(2013.01)
출원번호/일자 1020060070305 (2006.07.26)
출원인 한국정보통신대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-0808775-0000 (2008.02.22)
공개번호/일자 10-2008-0010167 (2008.01.30) 문서열기
공고번호/일자 (20080307) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2006.07.26)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국정보통신대학교 산학협력단 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 서영주 대한민국 대전 유성구
2 김회린 대한민국 대전 유성구
3 김성탁 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 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 특허출원서
Patent Application		 2006.07.26 수리 (Accepted) 1-1-2006-0537920-39
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2007.03.21 수리 (Accepted) 4-1-2007-5043304-47
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2007.05.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2007.06.12 수리 (Accepted) 9-1-2007-0035541-96
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2007.08.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2007-0463814-10
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2007.10.23 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2007-0757799-38
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)		 2007.10.23 수리 (Accepted) 1-1-2007-0757780-72
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2007.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2007-5193163-24
9 등록결정서
Decision to grant		 2008.02.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2008-0075614-85
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번호 청구항
1 1
디지털 음성신호를 일정한 시간 간격의 프레임 단위로 분할하고, 프레임마다 음향 특징 파라메터를 추출하는 특징추출기;상기 특징 파라미터들의 프레임별 집합인 특징 벡터로부터 클래스 가중치 정보를 매 프레임마다 추출하는 클래스정보 추출부와, 여러 프레임들로 구성된 입력 시험 특징 파라메터들로부터 각 클래스마다 시험 누적분포함수를 구하는 클래스별 시험 누적분포함수 추정부와, 시험 특징 파라메터를 입력으로 받아, 클래스별 훈련 누적분포함수 및 상기 클래스별 시험 누적분포함수 추정부에서 구한 클래스별 시험 누적분포함수를 이용하여, 각 클래스별로 히스토그램 등화를 수행하는 클래스별 히스토그램 등화부와, 상기 클래스별 히스토그램 등화부로부터 입력되는 등화 결과와 상기 클래스정보 추출부로부터 입력되는 개별 클래스의 가중치를 곱하여, 각 클래스별 특징 보상성분을 구하는 클래스별 보상성분 추출부 및, 전체 클래스별 보상성분을 가산하여 보상된 특징 파라메터를 생성하는 보상성분 통합부를 포함하는 특징보상기 및;보상된 특징 파라메터로부터 음성인식을 수행하는 음성인식기를 구비하는 것을 특징으로 하는 음성인식 시스템
2 2
삭제
3 3
제1항에 있어서, 상기 특징보상기는 음향 특징 파라메터로부터 잡음이 일차로 제거된 특징 파라미터를 추출하는 일차 특징보상부를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 음성인식 시스템
4 4
제1항에 있어서, 상기 특징보상기의 클래스정보 추출부에 있어서, 클래스 가중치 정보[w(n,j)]는 각 프레임에서 추출된 특징 벡터가 특정 클래스에 속할 사후 확률로서 수학식 w(n,j)=p(n,j)와 같이 계산되고, 상기의 수학식에서 p(n,j)는 n번째 프레임의 특징 벡터가 j번째 클래스에 속할 확률을 의미하고, J는 전체 클래스들의 수를 의미하는 것을 특징으로 하는 음성인식 시스템
5 5
제1항에 있어서, 상기 특징보상기의 상기 클래스별 시험 누적분포함수 추정부에 있어서,시험 특징 파라메터[y(n,k)]에 대한 j번째 클래스, k번째 계수의 시험 누적분포함수 값인 CY(j,k)[y(n,k)]는 수학식 와 같이 계산되고, 상기 수학식에서, BY[j,k,n]는 j번째 클래스, k번째 계수의 시험 히스토그램에서 입력 특징 파라메터 y(n,k)가 속한 빈(bin)의 인덱스를 의미하고, PY(j,k)(b)는 j번째 클래스, k번째 계수의 시험 히스토그램에서 b번째 빈의 확률값을 나타내는 확률밀도함수인 것을 특징으로 하는 음성인식 시스템
6 6
제1항에 있어서, 상기 특징보상기의 상기 보상성분 통합부에서 생성되는 보상된 특징 파라메터 는 수학식 와 같이 계산되는 것을 특징으로 하는 음성인식 시스템
7 7
제1항에 있어서, 아날로그 음성신호를 디지털 음성신호로 변환하는 음성입력기를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 음성인식 시스템
8 8
(a) 디지털 음성신호를 일정 시간 간격의 프레임 단위로 분할하는 단계;(b) 프레임마다 음향 특징 파라메터를 추출하는 단계;(c) 특징 파라미터들의 프레임별 집합인 특징 벡터로부터 클래스 가중치 정보를 매 프레임마다 추출하는 단계;(d) 여러 프레임들로 구성된 시험 특징 파라메터들로부터 각 클래스마다 시험 누적분포함수를 구하는 단계;(e) 클래스별 훈련 누적분포함수 및 클래스별 시험 누적분포함수를 이용하여, 시험 특징 파라메터에 대해 각 클래스별로 히스토그램 등화를 수행하는 단계;(f) 상기 히스토그램 등화 결과에 개별 클래스의 가중치를 곱하여, 각 클래스별 특징 보상성분을 구하는 단계;(g) 각 클래스별 특징 보상성분을 가산하여 보상된 특징 파라메터를 생성하는 단계;(h) 전체 클래스별 특징 보상 성분을 가산하여 음향 불일치가 보상된 특징 파라메터를 구하는 단계 및;(g) 보상된 특징 파라메터로부터 음성인식을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 음성인식 방법
9 9
삭제
10 10
제8항에 있어서, 상기 (c) 단계 전에, 음향 특징 파라메터로부터 일차로 잡음을 제거하는 단계를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 음성인식 방법
11 11
제8항에 있어서, 상기 (c) 단계에 있어서, 클래스 가중치 정보[w(n,j)]는 각 프레임에서 추출된 특징 벡터가 특정 클래스에 속할 사후 확률로서 수학식 w(n,j)=p(n,j)와 같이 계산되고, 상기의 수학식에서 p(n,j)는 n번째 프레임의 특징 벡터가 j번째 클래스에 속할 확률을 의미하고, J는 전체 클래스들의 수를 의미하는 것을 특징으로 하는 음성인식 방법
12 12
제8항에 있어서, 상기 (d) 단계에 있어서,시험 특징 파라메터[y(n,k)]에 대한 j번째 클래스, k번째 계수의 시험 누적분포함수 값인 CY(j,k)[y(n,k)]는 수학식 와 같이 계산되고, 상기 수학식에서, BY[j,k,n]는 j번째 클래스, k번째 계수의 시험 히스토그램에서 입력 특징 파라메터 y(n,k)가 속한 빈(bin)의 인덱스를 의미하고, PY(j,k)(b)는 j번째 클래스, k번째 계수의 시험 히스토그램에서 b번째 빈의 확률값을 나타내는 확률밀도함수인 것을 특징으로 하는 음성인식 방법
13 13
제8항에 있어서, 상기 (g) 단계에 있어서, 상기 보상된 특징 파라메터 는, 수학식 와 같이 계산되는 것을 특징으로 하는 음성인식 방법
14 14
제8항에 있어서, 상기 (a) 단계 전에, 아날로그 음성신호를 디지털 신호로 변환하는 단계를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 음성인식 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.