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음성 신호(speech signal)를 수신하는 단계;상기 음성 신호로부터 성대(vocal cord)의 특성이 반영된 복수의 특징 신호(feature signal)들을 추출(extract)하는 단계;상기 복수의 특징 신호들에 기초하여 생체 신호를 검출하는 단계를 포함하고,상기 검출하는 단계는,상기 복수의 특징 신호들로부터 맥박 신호 신호에 대응하는 주파수의 신호를 필터링하는 단계를 포함하는생체 신호 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 음성 신호는,모음 신호를 포함하는생체 신호 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 추출하는 단계는,상기 음성 신호를 주파수 영역 신호인 스펙트로그램(spectrogram)으로 변환하는 단계;상기 스펙트로그램으로부터 인간의 발성 신호의 세기가 도드라지게 나타나는 주파수인 포먼츠(formants) 주파수를 획득하는 단계; 및상기 스펙트로그램 및 상기 포먼츠 주파수에 기초하여 상기 복수의 특징 신호들을 획득하는 단계를 포함하는 생체 신호 검출 방법
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제3항에 있어서,상기 변환하는 단계는,STFT(Short Term Fourier Transform) 또는 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficients) 방법을 사용하여 상기 음성 신호를 상기 스펙트로그램으로 변환하는 단계를 포함하는 생체 신호 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 검출하는 단계는,필터링된 복수의 특징 신호들에 기초하여 맥박 신호를 추출하는 단계; 및상기 맥박 신호에 기초하여 상기 생체 신호로서 맥박수를 획득하는 단계를 더 포함하는 생체 신호 검출 방법
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제5항에 있어서,상기 맥박 신호를 추출하는 단계는,BSS(Blind Source Separation) 방법 또는 인공 신경망(Artificial Neural Network)에 기반한 머신 러닝(machine learning)을 이용하여 상기 필터링된 복수의 특징 신호들로부터 상기 맥박 신호를 추출하는 단계를 포함하는 생체 신호 검출 방법
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제6항에 있어서,상기 BSS 방법은,ICA(Independent Component Analysis) 및 PCA(Principal Components Analysis)를 포함하는생체 신호 검출 방법
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음성 신호(speech signal)를 수신하는 수신기; 및상기 음성 신호로부터 성대의 특성이 반영된 복수의 특징 신호(feature signal)들을 추출(extract)하고, 상기 복수의 특징 신호들에 기초하여 생체 신호를 검출하는 컨트롤러를 포함하고,상기 컨트롤러는,상기 복수의 특징 신호들에 기초하여 상기 생체 신호를 검출하는 생체 신호 검출기를 포함하고,상기 생체 신호 검출기는 상기 복수의 특징 신호들로부터 맥박 신호 신호에 대응하는 주파수의 신호를 필터링하는 필터를 포함하는생체 신호 검출 장치
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제8항에 있어서,상기 컨트롤러는,상기 음성 신호로부터 성대의 특성이 반영된 상기 복수의 특징 신호(feature signal)들을 추출(extract)하는 특징 신호 추출기를 더 포함하는 생체 신호 검출 장치
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제8항에 있어서,상기 음성 신호는,모음 신호를 포함하는생체 신호 검출 장치
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제9항에 있어서,상기 특징 신호 추출기는,상기 음성 신호를 주파수 영역 신호인 스펙트로그램(spectrogram)으로 변환하는 변환기;상기 스펙트로그램으로부터 인간의 발성 신호의 세기가 도드라지게 나타나는 주파수인 포먼츠(formants) 주파수를 획득하는 포먼츠 주파수 획득기; 및상기 스펙트로그램 및 상기 포먼츠 주파수에 기초하여 상기 복수의 특징 신호들을 획득하는 특징 신호 획득기를 포함하는 생체 신호 검출 장치
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제11항에 있어서,상기 변환기는,STFT(Short Term Fourier Transform) 또는 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficients) 방법을 사용하여 상기 음성 신호를 상기 스펙트로그램으로 변환하는생체 신호 검출 장치
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제9항에 있어서,상기 생체 신호 검출기는,필터링된 복수의 특징 신호들에 기초하여 맥박 신호를 추출하는 맥박 신호 추출기; 및상기 맥박 신호에 기초하여 상기 생체 신호로서 맥박수를 획득하는 맥박수 변환기를 더 포함하는 생체 신호 검출 장치
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제13항에 있어서,상기 맥박 신호 추출기는,BSS(Blind Source Separation) 방법 또는 인공 신경망(Artificial Neural Network)에 기반한 머신 러닝(machine learning)을 이용하여 상기 필터링된 복수의 특징 신호들로부터 상기 맥박 신호를 추출하는생체 신호 검출 장치
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제14항에 있어서,상기 BSS 방법은,ICA(Independent Component Analysis) 및 PCA(Principal Components Analysis)를 포함하는생체 신호 검출 장치
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