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1.发明专利
公开(公告)号：KR20210024853A
公开(公告)日：2021-03-08
申请号：KR1020190104558A
申请日：2019-08-26
Applicant: 경북대학교 산학협력단 , 대구가톨릭대학교산학협력단
CPC classification number: A61B5/7275 , A61B5/0042 , A61B5/055
Abstract: 본 발명은 영상 진단기기를 이용하여 알츠하이머병으로부터 특발성 정상압 수두증을 진단하는 방법 및 시스템에 관한 것으로, 특발성 정상압 수두증 환자의 뇌 영상에서 관찰되는 뇌척수액 축척에 의한 특정 영역의 위축 또는 확장을 반영하여, 진단 대상의 두정부대뇌볼록 뇌척수액공간 부피에 대한 외측뇌실 부피의 비율을 계산함으로써 정량적인 방법으로 특발성 정상압 수두증을 신속하고 정확하게 진단할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2019168381A1
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：PCT/KR2019/002438
申请日：2019-02-28
Applicant: 경북대학교 산학협력단
Abstract: 피부 질환을 촬영한 영상의 화소 특징, 영상으로부터 변환된 회색도 동시발생 행렬(GLCM)과 회색도 연속길이 행렬(GLRLM)로부터 추출된 GLCM 특징 및 GLRLM 특징을 기반으로 흑색종 등의 피부 질환을 높은 정확도로 자동 분류할 수 있는 피부 질환 자동 분류 장치 및 방법, 기록 매체가 개시된다. 본 발명의 실시예에 따른 피부 질환 자동 분류 방법은, 피부 병변을 촬영한 영상에서 화소들의 밝기값들의 히스토그램을 산출하고, 상기 히스토그램을 통계분석하여 화소 특징을 추출하는 단계; 상기 영상의 화소값들을 상기 화소값들 간의 인접성을 나타내는 회색도 동시발생 행렬(GLCM; Gray-Level Co-occurrence Matrix)로 변환하는 단계; 상기 회색도 동시발생 행렬의 화소값들을 기반으로 GLCM 특징을 추출하는 단계; 상기 영상의 화소값들을 상기 화소값들의 연속길이를 나타내는 회색도 연속길이 행렬(GLRLM; Gray Level RunLength Matrix)로 변환하는 단계; 상기 회색도 연속길이 행렬의 화소값들을 기반으로 GLRLM 특징을 추출하는 단계; 및 상기 화소 특징, 상기 GLCM 특징 및 상기 GLRLM 특징을 기계학습 모델에 적용하여 피부 질환을 분류하는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：KR1020180111207A
公开(公告)日：2018-10-11
申请号：KR1020170041814
申请日：2017-03-31
Applicant: 경북대학교 산학협력단
IPC: H04R25/00
Abstract: 이식형보청기및 이의저작음잡음제거장치가개시된다. 본발명의실시예에따른이식형보청기는피이식체의측두골에이식될수 있는마이크로폰; 마이크로폰이측두골에이식된상태에서측두골에접촉되며, 피이식체의저작운동에따라발생하는저작음을포집하는압전체; 및압전체에의해포집된저작음을이용하여마이크로폰에의해수집된음향신호에서저작잡음을제거하는잡음제거부;를포함한다. 본발명의실시예에의하면, 압전체(piezo-electric sensor)에의해저작음이고효율로포집되고, 포집된저작음의에너지차이(energy difference)를기반으로음향신호에대한잡음제거를수행하여, 음향신호의신호대 잡음비를높일수 있다.
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公开(公告)号：KR101575128B1
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：KR1020140084635
申请日：2014-07-07
Applicant: 경북대학교 산학협력단
Abstract: 본발명은음성구간검출장치, 음성처리장치및 방법에관한것이다. 본발명의일 실시예에따른음성처리장치는, 음성신호를다수의프레임으로분할하는세그먼테이션부; 각각의프레임에대하여특징값을추출하되, 시간영역에서상기음성신호의최대변화량; 상기음성신호의최대값에대한평균파워스펙트럼; 바크대역(Bark band)에서상기음성신호의에너지에대한표준편차; 및해당프레임을포함하여기 설정된개수의프레임들로구성된프레임그룹에대한파워스펙트럼포락선과, 상기프레임그룹이전의기 설정된개수의프레임들로구성된이전프레임그룹에대한평균파워스펙트럼간의거리; 중적어도하나를상기특징값으로추출하는특징값추출부; 및상기특징값을기초로기계학습알고리즘을통해상기프레임을음성또는비음성프레임으로분류하는프레임분류부를포함할수 있다.
Abstract translation: 语音部分检测装置，语音处理装置及其方法技术领域本发明涉及语音部分检测装置，语音处理装置及其方法。 根据本发明的实施例，语音处理设备包括：分割单元，用于将语音信号分成多个帧; 以及特征值提取单元，用于从时间区域中的语音信号的最大变化量中提取每帧的特征值，相对于语音信号的最大值的平均功率谱，标准偏差 用于在树皮带中的语音信号的能量以及相对于由包括相关帧的预定数量的帧组成的帧组的功率谱包络之间的距离以及相对于由以下帧组成的先前帧组的平均功率谱 在帧组之前的预定数量的帧; 以及帧分类单元，用于通过基于特征值的机器学习算法将帧分类为语音帧或非语音帧。
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公开(公告)号：KR100850419B1
公开(公告)日：2008-08-04
申请号：KR1020070043046
申请日：2007-05-03
Applicant: 경북대학교 산학협력단
CPC classification number: G10K11/16 , G10K2210/3028 , G10L21/0208
Abstract: A device for cancelling adaptive noise is provided to remove noise and improve voice by using a weight control method under working environment that is difficult to measure a pure noise source. A device for cancelling adaptive noise comprises a Finite Impulse Response(FIR) filter(100), a transverse line filter(200), an adaptive weight renewal unit(400), a control unit(300) and a restoring filter(600). The FIR filter isolates a high frequency band containing no voice component with respect to an input signal, and performs a pretreatment process for passing only a voice band. The transverse line filter forms weight with respect to the pretreated input signal as a filter coefficient, and performs transverse line filtering. The adaptive weight renewal unit renews weight so that an output signal outputted from the transverse line filter follows a standard signal. The control unit analyzes the output so as to judge if the output signal outputted from the transverse line filter is a voice signal, and controls renewal of the weight. The restoring filter performs filtering of the output signal outputted from the transverse line filter and outputs it.
Abstract translation: 提供一种用于消除自适应噪声的装置，通过使用难以测量纯噪声源的工作环境下的重量控制方法来消除噪声和改善声音。 用于消除自适应噪声的装置包括有限脉冲响应（FIR）滤波器（100），横线滤波器（200），自适应加权更新单元（400），控制单元（300）和恢复滤波器（600）。 FIR滤波器相对于输入信号隔离不包含语音分量的高频带，并执行仅通过语音频带的预处理过程。 横线滤波器相对于预处理的输入信号形成滤波系数的权重，并进行横向线滤波。 自适应重量更新单元更新重量，使得从横向线滤波器输出的输出信号遵循标准信号。 控制单元分析输出，以判断从横线滤波器输出的输出信号是否是语音信号，并控制重量的更新。 恢复滤波器对从横线滤波器输出的输出信号进行滤波并输出。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR100762183B1
公开(公告)日：2007-10-01
申请号：KR1020050050521
申请日：2005-06-13
Applicant: 경북대학교 산학협력단
IPC: G10L21/16
Abstract: 본 발명은 청각장애인에게 주변에서 발생하는 환경 소리를 검출하고 그 정보를 다른 감각인 촉각으로 변환하여 전달해주는 청각 장애인을 위한 지능형 촉각 자극 장치 및 방법에 관한 것으로, 미리 저장해둔 정보들과 비교하여 가장 유사한 정보를 인식하고, 인식된 정보를 자극 장치를 이용하여 촉각 자극의 형태로 착용자에게 전달한다.
청각장애, 촉각 자극, 환경 소리, 자극 패턴-
公开(公告)号：KR102208087B1
公开(公告)日：2021-01-27
申请号：KR1020190024142
申请日：2019-02-28
Applicant: 경북대학교 산학협력단
Abstract: 피부질환을촬영한영상의화소특징, 영상으로부터변환된회색도동시발생행렬(GLCM)과회색도연속길이행렬(GLRLM)로부터추출된 GLCM 특징및 GLRLM 특징을기반으로흑색종등의피부질환을높은정확도로자동분류할수 있는피부질환자동분류장치및 방법, 기록매체가개시된다. 본발명의실시예에따른피부질환자동분류방법은, 피부병변을촬영한영상에서화소들의밝기값들의히스토그램을산출하고, 상기히스토그램을통계분석하여화소특징을추출하는단계; 상기영상의화소값들을상기화소값들간의인접성을나타내는회색도동시발생행렬(GLCM; Gray-Level Co-occurrence Matrix)로변환하는단계; 상기회색도동시발생행렬의화소값들을기반으로 GLCM 특징을추출하는단계; 상기영상의화소값들을상기화소값들의연속길이를나타내는회색도연속길이행렬(GLRLM; Gray Level RunLength Matrix)로변환하는단계; 상기회색도연속길이행렬의화소값들을기반으로 GLRLM 특징을추출하는단계; 및상기화소특징, 상기 GLCM 특징및 상기 GLRLM 특징을기계학습모델에적용하여피부질환을분류하는단계를포함한다.
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公开(公告)号：KR102156102B1
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：KR1020190024152
申请日：2019-02-28
Applicant: 경북대학교 산학협력단
IPC: H04R25/00
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公开(公告)号：KR101958006B1
公开(公告)日：2019-03-13
申请号：KR1020170041818
申请日：2017-03-31
Applicant: 경북대학교 산학협력단
IPC: G10L21/0216 , G10L19/02
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公开(公告)号：KR101552660B1
公开(公告)日：2015-09-14
申请号：KR1020140036835
申请日：2014-03-28
Applicant: 경북대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명은 음성구간 검출 장치 및 방법에 관한 것으로, 음성구간 검출 장치는, 음향신호를 주파수 대역별로 분해하여 복수의 주파수 밴드 신호를 생성하는 주파수 분해부; 복수의 주파수 밴드 신호 각각에 대해 시간에 따른 엔트로피(entropy) 또는 에너지(energy)에 상응하는 물리량 정보를 산출하는 밴드 정보 산출부; 복수의 주파수 밴드 신호 각각에 대해 산출된 물리량 정보를 동일 시간대별로 비교하여 시간에 따른 앙상블(ensemble) 합성신호를 산출하는 앙상블 산출부; 및 앙상블 합성신호에 기초하여 음향신호 중에서 음성구간을 결정하는 음성구간 결정부를 포함한다.
Abstract translation: 本发明涉及一种用于检测语音部分的装置和方法。 用于检测语音部分的装置包括频率分解部分，通过分解每个频带的语音信号来产生多个频带信号; 频带信息计算部分，根据时间上的多个频带信号中的每一个来计算与熵或能量相对应的物理量信息; 通过对于同一时隙中的每一个的多个频带信号中的每一个比较计算出的物理量，合成计算部分按时间计算综合合成信号; 以及语音部分确定部分，基于所述综合合成信号来确定声音信号中的语音部分。
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