Inventors

강병옥, 정의석, 이윤근, 송화전, 박전규

Application No.

10-2016-0005755 (2016.01.18) KIPRIS

Publication No.

10-2017-0086214 (2017.07.26)

Registration No.

10-2069699-0000 (2020.01.17)

Country

KOREA

Project Code

15MS9500, Core technology development of the spontaneous speech dialogue processing for the language learning, Lee Yunkeun

Abstract

본 발명에 따른 심층 신경망 음향모델에 기초한 음성인식 장치는 메모리 및 상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는 상기 프로그램을 실행시킴에 따라, 다중 집합 훈련 음성 데이터에 포함된 복수의 집합 훈련 음성 데이터 각각에 대응하는 음향모델 상태 집합을 생성하고, 상기 음향모델 상태 집합으로부터 다중 집합 상태 클러스터를 생성하며, 상기 다중 집합 훈련 음성 데이터를 입력 노드로 설정하고, 상기 다중 집합 상태 클러스터를 출력 노드로 설정하여, 심층 신경망 구조 파라미터를 학습하며, 사용자 인터페이스를 통해 사용자의 음성 및 상기 음성의 특성 정보를 입력받으면, 상기 다중 집합 훈련 음성 데이터 중 상기 음성의 특성 정보에 대응하는 집합 훈련 음성 데이터를 입력 노드로 설정하고, 상기 집합 훈련 음성 데이터에 대응하는 음향모델 상태 집합을 출력 노드로 설정하여, 상기 학습된 심층 신경망 구조 파라미터에 기초하여 사용자의 음성을 인식한다.

Family

 

패밀리 특허 목록

Status	Patent	Country	KIPRIS
Registered	APPARATUS AND METHOD FOR RECOGNIZING SPEECH BASED ON A DEEP-NEURAL-NETWORK (DNN) SOUND MODEL	UNITED STATES