| 1 |
1
삭제
|
| 2 |
2
제어부 및 메모리 포함하는 음성 인식 장치가 심층 신경망을 구성하는 방법에 있어서, 상기 제어부가, 음성 인식을 수행하기 위한 심층 신경망을 훈련하는 단계;상기 제어부가, 상기 훈련된 심층 신경망에 기초하여 호출어 검출을 위한 1단계 심층 신경망을 구성하는 단계;상기 제어부가, 상기 1단계 심층 신경망에서의 출력을 이용하여 2단계 심층 신경망을 구성하는 단계; 및상기 제어부가, 상기 2단계 심층 신경망에 대한 훈련을 수행하는 단계를 포함하고,상기 1단계 심층 신경망을 구성하는 단계는입력 호출어에 대응하는 복수 프레임에 대한 복수의 입력값을 상기 1단계 심층 신경망에 입력하는 단계와,상기 1단계 심층 신경망에 구비되는 복수의 출력 노드에서 출력되며, 상기 복수의 입력값에 각각 대응되는 복수의 제1출력값을 출력하는 단계를 포함하고,상기 2단계 심층 신경망을 구성하는 단계는,상기 복수의 제1출력값을 누적하여 적어도 하나의 2차원 이미지를 구성하는 단계와,상기 적어도 하나의 2차원 이미지를 상기 2단계 심층 신경망에 입력하는 단계와,상기 적어도 하나의 2차원 이미지에 대응되는 제2출력값을 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 호출어를 검출하는 심층 신경망 구성 방법
|
| 3 |
3
제2항에 있어서,상기 1단계 심층 신경망은,상기 훈련된 심층 신경망이 상기 복수의 프레임의 개수만큼 포함되는 구조인 호출어를 검출하는 심층 신경망 구성 방법
|
| 4 |
4
제2항에 있어서,상기 2단계 심층 신경망에서의 입력은,상기 1단계 심층 신경망에서의 출력의 차원 수 및 상기 호출어의 최대 프레임 수를 곱한 만큼의 차원 수를 가지는 호출어를 검출하는 심층 신경망 구성 방법
|
| 5 |
5
호출어를 검출하는 심층 신경망 구성 장치에 있어서,상기 장치는,음성 인식을 수행하기 위한 심층 신경망을 훈련하고, 상기 훈련된 심층 신경망에 기초하여 호출어 검출을 위한 1단계 심층 신경망을 구성하고, 상기 1단계 심층 신경망에서의 출력을 이용하여 2단계 심층 신경망을 구성하고, 상기 2단계 심층 신경망에 대한 훈련을 수행하고,입력 호출어에 대응하는 복수 프레임에 대한 복수의 입력값을 상기 1단계 심층 신경망에 입력하고, 상기 1단계 심층 신경망에 구비되는 복수의 출력 노드에서 출력되며, 상기 복수의 입력값에 각각 대응되는 복수의 제1출력값을 출력하여, 상기 1단계 심층 신경망을 구성하고,상기 복수의 제1출력값을 누적하여 적어도 하나의 2차원 이미지를 구성하고, 상기 적어도 하나의 2차원 이미지를 상기 2단계 심층 신경망에 입력하고, 상기 적어도 하나의 2차원 이미지에 대응되는 제2출력값을 출력하여, 상기 2단계 심층 신경망을 구성하는 것을 특징으로 하는 호출어를 검출하는 심층 신경망 구성 장치
|
| 6 |
6
제5항에 있어서,상기 1단계 심층 신경망은,상기 훈련된 심층 신경망이 상기 복수의 프레임의 개수만큼 포함되는 구조인 호출어를 검출하는 심층 신경망 구성 장치
|
| 7 |
7
제5항에 있어서,상기 2단계 심층 신경망에서의 입력은,상기 1단계 심층 신경망에서의 출력의 차원 수 및 상기 호출어의 최대 프레임 수를 곱한 만큼의 차원 수를 가지는 호출어를 검출하는 심층 신경망 구성 장치
|
| 8 |
8
제2항에 있어서,각각의 상기 제1출력값은, 상기 복수의 출력 노드에서 출력되는 출력값을 배열한 출력 벡터값이고, 상기 제2출력값은 상기 호출어인 것을 특징으로 하는 호출어를 검출하는 심층 신경망 구성 방법
|
| 9 |
9
제5항에 있어서,각각의 상기 제1출력값은, 상기 복수의 출력 노드에서 출력되는 출력값을 배열한 출력 벡터값이고, 상기 제2출력값은 상기 호출어인 것을 특징으로 하는 호출어를 검출하는 심층 신경망 구성 장치
|
