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음성 이미지 기반 사용자 인증 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2022008029
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 음성 이미지 기반 사용자 인증 장치 및 그 방법이 개시된다. 이 장치는 사용자로부터 입력되는 음성으로부터 음성 특징을 추출하는 음성 특징 추출부를 포함한다. 또한, 음성 특징 추출부에서 추출된 음성 특징에 대응하는 음성 이미지를 생성하는 음성 이미지 변환부, 음성 이미지 변환부에 의해 생성된 음성 이미지를 저장하는 저장부를 더 포함한다. 또한, 저장부에 저장된 음성 이미지에 대해 딥러닝 학습을 수행하여 대응하는 음성 모델을 생성하는 적응형 딥러닝 수행부를 더 포함한다. 또한, 음성 이미지 변환부에 의해 생성된 음성 이미지와 저장부에 저장된 사용자별 음성 이미지의 비교에 의해 사용자 인증을 수행하여 제1 인증 결과를 생성하고, 음성 이미지 변환부에 의해 생성된 음성 이미지에 대해 적응형 딥러닝 수행부에 의해 생성된 음성 모델을 적용하여 사용자 인증을 수행하여 제2 인증 결과를 생성한 후, 제1 인증 결과와 제2 인증 결과를 사용하여 최종 인증 결과를 생성하는 신원 확인부를 더 포함한다.
Int. CL G10L 17/04 (2013.01.01) G06F 21/32 (2013.01.01) G10L 19/02 (2006.01.01) G10L 17/02 (2013.01.01) G10L 17/06 (2013.01.01) G06T 7/00 (2017.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G10L 17/04(2013.01) G06F 21/32(2013.01) G10L 19/02(2013.01) G10L 17/02(2013.01) G10L 17/06(2013.01) G06T 7/0016(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020200165034 (2020.11.30)
출원인 경희대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0076160 (2022.06.08) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.11.30)
심사청구항수 13

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 기흥구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이승룡 경기도 성남시 분당구
2 레만 우바이드 유알 경기도 수원시 영통구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 유미특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 ***, 서림빌딩 **층 (역삼동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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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		 2020.11.30 수리 (Accepted) 1-1-2020-1294538-19
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2022.03.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0232384-35
3 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2022.05.18 수리 (Accepted) 1-1-2022-0527154-35
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2022.05.18 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0527155-81
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번호 청구항
1 1
사용자로부터 입력되는 음성으로부터 음성 특징을 추출하는 음성 특징 추출부,상기 음성 특징 추출부에서 추출된 음성 특징에 대응하는 음성 이미지를 생성하는 음성 이미지 변환부, 상기 음성 이미지 변환부에 의해 생성된 음성 이미지를 저장하는 저장부,상기 저장부에 저장된 음성 이미지에 대해 딥러닝 학습을 수행하여 대응하는 음성 모델을 생성하는 적응형 딥러닝 수행부, 그리고상기 음성 이미지 변환부에 의해 생성된 음성 이미지와 상기 저장부에 저장된 사용자별 음성 이미지의 비교에 의해 사용자 인증을 수행하여 제1 인증 결과를 생성하고, 상기 음성 이미지 변환부에 의해 생성된 음성 이미지에 대해 상기 적응형 딥러닝 수행부에 의해 생성된 음성 모델을 적용하여 사용자 인증을 수행하여 제2 인증 결과를 생성한 후, 상기 제1 인증 결과와 상기 제2 인증 결과를 사용하여 최종 인증 결과를 생성하는 신원 확인부를 포함하는 음성 이미지 기반 사용자 인증 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 음성 특징 추출부는,상기 사용자로부터 입력되는 음성을 주파수 도메인 음성 신호로 변환한 후 성문 펄스 주파수 스펙트럼, 음성 추적 주파수 스펙트럼 및 환경 잡음 추적 주파수 스펙트럼을 각각 추출하는,음성 이미지 기반 사용자 인증 장치
3 3
제2항에 있어서,상기 음성 이미지 변환부는,상기 음성 특징 추출부에서 추출된 성문 펄스 주파수 스펙트럼, 음성 추적 주파수 스펙트럼 및 환경 잡음 추적 주파수 스펙트럼을 융합하는 특징 융합기,상기 특징 융합기에 의해 융합된 주파수 스펙트럼에 대해 특징이 정렬된 특징 벡터를 생성하는 특징 벡터 생성기,상기 특징 벡터 생성기에서 생성된 특징 벡터가 불완전한 벡터인 경우, 상기 특징 벡터를 원하는 특성 차원에 대한 값으로 채워서 완전환 특징 벡터를 생성하는 특징 매트릭스 관리기, 그리고상기 특징 매트릭스 관리기에서 생성되는 특징 벡터를 대응하는 RGB(Red, Green, Blue) 이미지인 음성 이미지로 생성하는 이미지 생성기를 포함하는, 음성 이미지 기반 사용자 인증 장치
4 4
제1항에 있어서,상기 적응형 딥러닝 수행부는,상기 저장부에 저장된 음성 이미지의 개수가 미리 설정된 제1 임계값의 배수에 도달할 때마다 상기 저장부에 저장된 음성 이미지를 로딩하는 훈련 데이터 관리기,상기 훈련 데이터 관리기에 의해 로딩되는 음성 이미지에 대한 분할, 이미지 크기 설정을 포함하는 전처리 작업을 수행하는 데이터 전처리기, 그리고상기 데이터 전처리기에 의해 전처리된 음성 이미지에 대해 딥러닝 학습을 수행하여 대응하는 음성 모델을 생성하는 딥러닝 모델 훈련기를 포함하는, 음성 이미지 기반 사용자 인증 장치
5 5
제1항에 있어서,상기 딥러닝 모델 훈련기는 상기 저장부에 저장된 음성 이미지의 개수가 미리 설정된 제1 임계값의 배수에 도달할 때마다 상기 음성 이미지에 대한 딥러닝을 수행하여 파인 튜닝된 음성 모델을 생성하는,음성 이미지 기반 사용자 인증 장치
6 6
제1항에 있어서,상기 신원 확인부는,상기 음성 이미지 변환부에서 생성된 음성 이미지가 사용자 등록을 위한 음성 이미지인지 또는 사용자 로그인을 위한 음성 이미지인지의 여부를 판단하고, 또한 상기 저장부에 상기 적응형 딥러닝 수행부에 의해 생성된 음성 모델이 저장되어 있는지 여부를 판단하는 판단기,상기 판단기에 의해 상기 음성 이미지 변환부에서 생성된 음성 이미지가 사용자 등록을 위한 음성 이미지인 것으로 판단되는 경우, 상기 음성 이미지 변환부에서 생성된 음성 이미지를 사용자의 식별자와 바인딩하여 상기 저장부에 저장하는 신원 생성기,상기 판단기에 의해 상기 음성 이미지 변환부에서 생성된 음성 이미지가 사용자 로그인을 위한 음성 이미지인 것으로 판단되는 경우, 상기 음성 이미지 변환부에 의해 생성된 음성 이미지와 상기 저장부에 저장된 사용자별 음성 이미지의 비교에 의해 사용자 인증을 수행하여 상기 제1 인증 결과를 생성하는 사용자 인증기,상기 판단기에 의해 상기 음성 이미지 변환부에서 생성된 음성 이미지가 사용자 로그인을 위한 음성 이미지인 것으로 판단되고 상기 저장부에 상기 적응형 딥러닝 수행부에 의해 생성된 음성 모델이 저장되어 있는 것으로 판단되는 경우, 상기 음성 이미지 변환부에 의해 생성된 음성 이미지에 대해 상기 저장부에 저장된 음성 모델을 적용하여 사용자 인증을 수행하여 상기 제2 인증 결과를 생성하는 모델 인증기, 그리고상기 모델 인증기에 의해 상기 제2 인증 결과가 생성되지 않은 경우, 상기 제1 인증 결과를 상기 최종 인증 결과로서 생성하거나, 또는 상기 모델 인증기에 의해 상기 제2 인증 결과가 생성된 경우, 상기 제1 인증 결과와 상기 제2 인증 결과 중 하나를 상기 최종 인증 결과로서 생성하는 인증 결과 생성기를 포함하는, 음성 이미지 기반 사용자 인증 장치
7 7
제6항에 있어서,상기 인증 결과 생성기는,상기 저장부에 저장된 음성 이미지의 총 개수와 상기 저장부에 저장된 사용자마다의 음성 이미지 비율에 따라, 상기 제1 인증 결과와 상기 제2 인증 결과 중 하나를 상기 최종 인증 결과로서 생성하는, 음성 이미지 기반 사용자 인증 장치
8 8
제7항에 있어서,상기 인증 결과 생성기는,상기 저장부에 저장된 사용자마다의 음성 이미지 비율이 사용자별로 균등하고, 동시에 상기 저장부에 저장된 음성 이미지의 총 개수가 미리 설정된 임계 개수 이상인 경우 상기 제2 인증 결과를 상기 최종 인증 결과로서 생성하거나, 또는상기 저장부에 저장된 사용자마다의 음성 이미지 비율이 사용자별로 균등하지 않거나 또는 상기 저장부에 저장된 음성 이미지의 총 개수가 상기 미리 설정된 임계 개수보다 적은 경우 상기 제1 인증 결과를 상기 최종 인증 결과로서 생성하는,음성 이미지 기반 사용자 인증 장치
9 9
제7항에 있어서,상기 사용자 인증기는 상기 제1 인증 결과가 생성되는 경우 상기 음성 이미지 변환부에서 생성된 음성 이미지를 로그인 시도시 입력된 사용자 음성 이미지로서 상기 저장부에 저장하고,상기 인증 결과 생성기에서 사용되는 상기 저장부에 저장된 음성 이미지의 총 개수에는 상기 로그인 시도시 입력된 사용자 음성 이미지가 포함되는,음성 이미지 기반 사용자 인증 장치
10 10
제1항에 있어서,상기 음성 이미지 변환부는,상기 음성 특징 추출부에서 추출된 음성 특징에 해당되는 특징 벡터에서 미리 정의된 윈도우 크기의 특징 블록을 선택하고,상기 미리 정의된 윈도우 크기의 특징 블록 내의 각각의 특징들에 대해 'R(red)' 색상의 코드 값인 '255'를 곱하여 이미지 매트릭스로 변환한 후, 변환된 이미지 매트릭스를 3개의 하위 블록으로 분할하며,분할된 3개의 하위 블록을 각각 R(red) 블록, G(Green) 블록 및 B(Blue) 블록으로 설정한 후, 설정된 각각의 블록에서 서로 대응하는 위치의 특징들의 값으로 설정되는 (r, g, b) 색상 코드에 대응하는 색상으로 상기 서로 대응하는 위치의 색상으로 설정하는방식으로 상기 음성 특징 추출부에서 추출된 음성 특징을 대응하는 RGB 음성 이미지로 생성하는,음성 이미지 기반 사용자 인증 장치
11 11
음성 이미지 기반 사용자 인증 장치가 사용자로부터 입력되는 음성에 대응하는 음성 이미지 기반으로 사용자 인증을 수행하는 방법으로서,사용자로부터 입력되는 음성으로부터 추출된 음성 특징에 대응하는 음성 이미지를 생성하는 단계,미리 생성된 음성 모델이 있는지의 여부를 판단하는 단계, 그리고상기 음성 모델이 없는 경우, 상기 음성 이미지와 미리 저장된 사용자별 음성 이미지의 비교에 의해 사용자 인증을 수행하여 제1 인증 결과를 생성하거나, 또는상기 음성 모델이 있는 경우, 생성된 음성 이미지와 미리 저장된 사용자별 음성 이미지의 비교에 의해 사용자 인증을 수행하여 제1 인증 결과를 생성하고, 상기 생성된 음성 이미지에 상기 음성 모델을 적용하여 사용자 인증을 수행하여 제2 인증 결과를 생성한 후, 상기 제1 인증 결과와 상기 제2 인증 결과를 사용하여 최종 인증 결과를 생성하는 단계를 포함하는 음성 이미지 기반 사용자 인증 방법
12 12
제11항에 있어서,상기 음성 이미지를 생성하는 단계와 상기 음성 모델이 있는지의 여부를 판단하는 단계 사이에,생성된 음성 이미지를 저장장치에 저장하는 단계, 그리고상기 저장장치에 저장된 음성 이미지의 개수가 미리 설정된 제1 임계값의 배수에 도달할 때마다 상기 저장장치에 저장된 음성 이미지에 대해 딥러닝 학습을 수행하여 대응하는 음성 모델을 생성하는 단계를 더 포함하는, 음성 이미지 기반 사용자 인증 방법
13 13
제12항에 있어서,상기 음성 이미지를 저장장치에 저장하는 단계는 상기 사용자로부터 입력되는 음성이 사용자 등록을 위한 입력인 경우에 수행되고,상기 미리 생성된 음성 모델이 있는지의 여부를 판단하는 단계는 상기 사용자로부터 입력되는 음성이 사용자 로그인을 위한 입력인 경우에 수행되는,음성 이미지 기반 사용자 인증 방법
14 14
제12항에 있어서,상기 최종 인증 결과를 생성하는 단계는,상기 저장장치에 저장된 사용자마다의 음성 이미지 비율이 사용자별로 균등하고, 상기 저장장치에 저장된 음성 이미지의 총 개수가 미리 설정된 임계 개수 이상인 경우, 상기 제2 인증 결과를 상기 최종 인증 결과로서 생성하거나, 또는상기 저장장치에 저장된 사용자마다의 음성 이미지 비율이 사용자별로 균등하지 않거나 또는 상기 저장장치에 저장된 음성 이미지의 총 개수가 상기 미리 설정된 임계 개수보다 적은 경우, 상기 제1 인증 결과를 상기 최종 인증 결과로서 생성하는,음성 이미지 기반 사용자 인증 방법
15 15
제14항에 있어서,상기 제1 인증 결과를 생성하는 과정은,상기 생성된 음성 이미지를 로그인 시도시 입력된 사용자 음성 이미지로서 상기 저장장치에 저장하는 단계를 포함하고,상기 저장장치에 저장된 음성 이미지의 총 개수에는 상기 로그인 시도시 입력된 사용자 음성 이미지가 포함되는,음성 이미지 기반 사용자 인증 방법
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