리모트 컨트롤러, 입력 인터페이스 제어 장치 및 방법
    111.
    发明公开
    리모트 컨트롤러, 입력 인터페이스 제어 장치 및 방법 有权
    远程控制器,控制输入接口的方法和装置

    公开(公告)号:KR1020100072744A

    公开(公告)日:2010-07-01

    申请号:KR1020080131236

    申请日:2008-12-22

    CPC classification number: H04N21/42212 G06F3/16 G10L15/28

    Abstract: PURPOSE: A remote controller, a method and an apparatus for controlling an input interface are provided to enable a user to conveniently input a Hangul, English, number and symbol character through a keypad. CONSTITUTION: An input keypad(1100) combines two keys among a number key, an asteroid key, a sharp key, a directional key and a special character key. The input keypad selects one of input among the Hangul, English and number characters and symbol, and a control unit(1200) recognizes a key operation through the input keypad. The control unit process a key signal corresponding to the recognized key operation, and a wireless transmission unit(1400) transmits the key signal processed in the control unit.

    Abstract translation: 目的:提供用于控制输入接口的遥控器,方法和装置,以使用户能够通过键盘方便地输入韩文,英文,数字和符号字符。 构成:输入键盘(1100)组合数字键,小行星键,锐利键,方向键和特殊字符键中的两个键。 输入键盘选择韩文,英文和数字字符和符号中的一个输入,控制单元(1200)通过输入键盘识别键操作。 控制单元处理与所识别的键操作对应的键信号,无线发送单元(1400)发送在控制单元中处理的键信号。

    음성인식기에서 가비지 및 반단어 모델 기반의 거절 장치 및 방법
    112.
    发明公开
    음성인식기에서 가비지 및 반단어 모델 기반의 거절 장치 및 방법 有权
    用于语音识别的基于拒绝的语音和反义词模型的装置和方法

    公开(公告)号:KR1020100068530A

    公开(公告)日:2010-06-24

    申请号:KR1020080126924

    申请日:2008-12-15

    Abstract: PURPOSE: A rejection apparatus and a method of a garbage and anti-word model base in voice recognition are provided to effectively reject various operating noise or an unenrolled word by implementing a rejection process about a recognized word. CONSTITUTION: An extracting unit(104) extracts a feature vector from a voice signal. A searcher(110) gives a score through a pattern matching about the feature vector and outputs a recognition result. A rejection network generator(114) generates 'the rejection network for a rejection evaluation' through the recognition result. A rejection searcher(124) outputs a recognition score of 'word model comprising the rejection network' based on a garbage sound model. A decision logic unit(128) decides the rejection about the recognized word comparing with the recognition scores.

    Abstract translation: 目的:提供语音识别中的垃圾和反词模型的拒绝装置和方法,以通过对识别的字进行拒绝处理来有效地拒绝各种操作噪声或未注册的单词。 构成:提取单元(104)从语音信号中提取特征向量。 搜索者(110)通过与特征向量匹配的模式给出得分,并输出识别结果。 拒绝网络发生器(114)通过识别结果产生“拒绝评估的拒绝网络”。 拒绝搜索器(124)基于垃圾声音模型输出包括拒绝网络的单词模型的识别分数。 决定逻辑单元(128)决定与识别分数相比的所识别的字的拒绝。

    유비쿼터스 지능형 로봇을 이용한 홈 네트워크 서비스 방법
    113.
    发明公开
    유비쿼터스 지능형 로봇을 이용한 홈 네트워크 서비스 방법 失效
    使用UBIQUITIOUS ROBOTIC COMPANION的家庭网络服务方法

    公开(公告)号:KR1020100066918A

    公开(公告)日:2010-06-18

    申请号:KR1020080125435

    申请日:2008-12-10

    CPC classification number: H04L12/2812

    Abstract: PURPOSE: A home network service method using a ubiquitous intelligent robot for offering a service for a location of a user and a robot for the coordinate information are provided to no need to use a remote controller by supplying robot performing voice input through a location sensor. CONSTITUTION: User interface information is inputted through a ubiquitous intelligent robot. The inputted user interface information is transmitted to the ubiquitous intelligent robot server(S300, S302). The ubiquitous intelligent robot server refers to the multimedia device having the multimedia information corresponding to the user interface information from a home network device group(S304). If the multimedia device is detected, the information search result user interface information is outputted through the ubiquitous intelligent robot.

    Abstract translation: 目的:通过提供通过位置传感器执行语音输入的机器人,无需使用遥控器,使用无处不在的智能机器人为用户和机器人的位置提供坐标信息的家庭网络服务方法。 构成:通过无处不在的智能机器人输入用户界面信息。 输入的用户界面信息被发送到无处不在的智能机器人服务器(S300,S302)。 无处不在的智能机器人服务器是指具有与来自家庭网络设备组的用户界面信息相对应的多媒体信息的多媒体设备(S304)。 如果检测到多媒体设备,则通过无处不在的智能机器人输出信息搜索结果用户界面信息。

    연속 숫자의 음성 인식에 있어서 혼동행렬과 신뢰도치 기반의 다중 인식후보 생성 장치 및 방법
    114.
    发明公开
    연속 숫자의 음성 인식에 있어서 혼동행렬과 신뢰도치 기반의 다중 인식후보 생성 장치 및 방법 有权
    基于混合矩阵产生N-BEST假设的设备和方法和连接数字语音识别中的信心度量

    公开(公告)号:KR1020100062831A

    公开(公告)日:2010-06-10

    申请号:KR1020090027532

    申请日:2009-03-31

    Abstract: PURPOSE: A multiple recognition candidate formation apparatus and a method thereof are provided, which can improve the efficiency of the voice recognition engine by reducing the usage amount of a memory unit and search time for creating the multiple recognition candidate. CONSTITUTION: A voice feature extractor(502) creates the feature vector through the voice recognition about the consecutive numbers voice. A search unit(504) creates the single recognition candidate string through the pattern recognition about the feature vector. The search unit outputs the likelihood point and feature vector about discrete numerical sound composed of the single recognition candidate string. A multiple recognition candidate generation part(508) creates the multiple recognition candidate by referring the order by numerical sound of the confidence measure generator(506) and the pre-set confusion matrix.

    Abstract translation: 目的:提供一种多重识别候选者形成装置及其方法,其通过减少存储单元的使用量和创建多个识别候选者的搜索时间来提高语音识别引擎的效率。 构成:语音特征提取器(502)通过关于连续数字语音的语音识别来创建特征向量。 搜索单元(504)通过关于特征向量的模式识别创建单个识别候选串。 搜索单元输出关于由单个识别候选串组成的离散数字声音的似然点和特征向量。 多重识别候选产生部分(508)通过将置信度测量发生器(506)的数字声音和预设混淆矩阵参考顺序来创建多个识别候选。

    부대역의 불확실성 정보를 이용한 잡음환경에서의 음성인식 방법 및 장치
    115.
    发明授权
    부대역의 불확실성 정보를 이용한 잡음환경에서의 음성인식 방법 및 장치 失效
    用于语音识别的方法和装置,使用噪声环境中的不确定性信息

    公开(公告)号:KR100919223B1

    公开(公告)日:2009-09-28

    申请号:KR1020070095401

    申请日:2007-09-19

    Inventor: 정호영 강병옥

    CPC classification number: G10L15/20 G10L25/18

    Abstract: 본 발명은 부대역의 불확실성 정보를 이용한 잡음환경에서의 음성 인식 방법 및 장치에 관한 것으로, 잡음 신호 모델링을 통해 얻어진 추정 음성에서 각 부대역별로 추정 음성의 불확실성 정보를 추출하여 이를 각 부대역에 대한 가중치로 이용하여 잡음에 강한 음성 특징을 추출하고, 상기 각 부대역 가중치에 따라 음향 모델을 변환하여 변환된 음향 모델과 상기 추출된 음성 특징을 기반으로 음성 인식을 수행함으로써, 시간에 따른 잡음 모델링이 정확하지 않더라도 부대역의 불확실성 정보에 따라 불확실성이 높은 부대역의 영향을 줄여 잡음환경에서도 음성 인식 성능을 향상시킬 수 있는 것을 특징으로 한다.

    어휘 디코딩 방법 및 장치
    116.
    发明公开
    어휘 디코딩 방법 및 장치 无效
    用于解码的方法和装置

    公开(公告)号:KR1020090065102A

    公开(公告)日:2009-06-22

    申请号:KR1020070132546

    申请日:2007-12-17

    CPC classification number: G10L15/10 G10L2015/025

    Abstract: A vocabulary decoding method and an apparatus thereof are provided to shorten overall performance time of voice recognition without deteriorating voice recognition performance. Based on an inputted voice signal, length of a phoneme series which is outputted by decoding phonemes is detected. Based on the detected length of the phoneme series, recognition target words(202) similar to the length of the phoneme series are selected. Edition distance measurement with the phoneme series is carried out on the basis of the selected recognition target words. Through the edition distance measurement, at least one recognition target word having a minimum edition distance with the phoneme series is outputted.

    Abstract translation: 提供一种词汇解码方法及其装置,以缩短语音识别的整体性能时间,而不会降低语音识别性能。 基于输入的语音信号,检测由解码音素输出的音素系列的长度。 基于检测到的音素系列的长度,选择与音素系列的长度相似的识别对象字(202)。 基于所选择的识别目标词,进行基于音素系列的版本距离测量。 通过编辑距离测量,输出与音素系列具有最小编辑距离的至少一个识别对象字。

    음성 인식 방법
    117.
    发明公开
    음성 인식 방법 有权
    语音识别方法

    公开(公告)号:KR1020090041923A

    公开(公告)日:2009-04-29

    申请号:KR1020070107705

    申请日:2007-10-25

    Abstract: A voice recognition method is provided to model various textual language phenomenons into statistical modeling among various knowledge sources. A morpheme is interpreted for a primitive text language corpus consisting of the separate words of Korean(S201). A morpheme language corpus separated is a separate word generated to morpheme. A word trigram which is the language model consisting of a morpheme unigram about a generated morpheme language corpus as described above, and bigram and trigrams is generated(S202). A first N - best recognition candidate to the maximum N is generated for a voice(S204). Recognition result candidates applying a morph-syntactic constraints are revaluated(S205). A second N-best list generated in above step is revaluated(S206). A final N-best list is generated.

    Abstract translation: 提供语音识别方法,将各种文本语言现象建模成各种知识源之间的统计建模。 语素被解释为由韩语单词组成的原始文本语言语料库(S201)。 分离语素语言语料是一个单独的语素词。 生成由上述生成的语素语言语料库的词素单词组成的语言模型的单词trigram,并且生成二进制和三元组(S202)。 为语音产生最大N的第N个最佳识别候选(S204)。 重新评估应用变形语法约束的识别结果候选(S205)。 在上述步骤中生成的第二个N最佳列表被重新评估(S206)。 生成最终的N最佳列表。

    잡음 모델을 이용한 순수 음성 추정 방법
    118.
    发明授权
    잡음 모델을 이용한 순수 음성 추정 방법 失效
    使用噪声模型估计干净声音的方法

    公开(公告)号:KR100857467B1

    公开(公告)日:2008-09-08

    申请号:KR1020060124450

    申请日:2006-12-08

    Inventor: 정호영

    Abstract: 본 발명은 잡음 음성을 수신하는 단계, 수신된 잡음 음성에서 잡음 구간을 추출하는 단계, 추출된 잡음 구간 및 미리 저장된 잡음 모델에 상응하여 잡음을 식별하는 단계, 식별된 잡음에 상응하여 잡음을 추정하는 단계 및 추정된 잡음 및 미리 저장된 음성 모델에 상응하여 순수 음성을 추정하는 단계를 포함하는 잡음 보상 기법에 의한 순수 음성 추정 방법을 제공한다.
    음성 인식, 잡음 모델, 잡음 식별

    잡음 환경에서의 음성 인식을 위한 특징 벡터 추출 장치및 역상관 필터링 방법
    119.
    发明公开
    잡음 환경에서의 음성 인식을 위한 특징 벡터 추출 장치및 역상관 필터링 방법 有权
    用于提取噪声环境中语音识别的特征向量的装置和装饰滤波方法

    公开(公告)号:KR1020050051435A

    公开(公告)日:2005-06-01

    申请号:KR1020030085223

    申请日:2003-11-27

    Inventor: 정호영

    Abstract: 본 발명은 잡음 환경에서의 음성 인식을 위한 음성 신호의 특징 벡터 추출 장치 및 상기 장치에 적용되는 역상관 필터링 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 음성 신호의 특징 벡터 추출 장치는 특징 벡터를 추출할 때 잡음으로 인한 영향을 최소화하기 위하여 로그 필터뱅크 에너지에 대해 역상관 필터링을 수행함으로써 음성 신호에 비해 비교적 느린 변화 성분을 갖는 잡음과 화자의 고유 성분을 제거할 수 있다. 이렇게 함으로써, 잡음 환경에서의 불특정 화자를 대상으로 하는 화자독립 음성인식 시스템에서 잡음 및 화자 변이의 영향을 줄여서 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 따라서, 본 발명은 잡음 처리 외에 화자독립 음성인식 시스템의 인식 성능을 향상시키는 이점도 얻을 수 있다.

    트리탐색기반 음성 인식 방법 및 이를 이용한 대용량 연속음성 인식 시스템
    120.
    发明授权
    트리탐색기반 음성 인식 방법 및 이를 이용한 대용량 연속음성 인식 시스템 失效
    트리탐색기반음성인식방법및이를이용한대용량연속음성인식시스템

    公开(公告)号:KR100450396B1

    公开(公告)日:2004-09-30

    申请号:KR1020010065149

    申请日:2001-10-22

    Inventor: 정호영

    Abstract: PURPOSE: A tree search based method for recognizing a voice and a high capacity voice recognition system for continuously recognizing voices using the same are provided to improve recognition rate by excepting words having low probability from a search target. CONSTITUTION: A voice signal inputted through a voice input part(100) is inputted to a feature extracting part(200), so that the feature extracting part extracts feature parameters and provides the feature parameters to a voice recognizing part(300). The voice recognizing part decides the corresponding word by assigning the input features into a sound model and a language model. The firstly inputted features are applied to a tree-based searching part(320) through a K delay(310). The tree-based searching part searches for a word line coinciding with an input voice to be recognized by using the sound model and the language model. A language model look-ahead processing part(340) reads a learned language model for calculating expectations by routes representing probability of succeeding the preceding word and removes routes having low expectations.

    Abstract translation: 目的:提供一种用于识别语音的基于树搜索的方法和用于使用该方法连续识别语音的高容量语音识别系统,以通过从搜索目标中排除具有低概率的词来提高识别率。 组成:通过声音输入部分(100)输入的声音信号被输入到特征提取部分(200),使得特征提取部分提取特征参数并将特征参数提供给声音识别部分(300)。 语音识别部分通过将输入特征分配到声音模型和语言模型来确定相应的词。 首先输入的特征通过K延迟(310)应用于基于树的搜索部分(320)。 基于树的搜索部分通过使用声音模型和语言模型来搜索与要被识别的输入语音一致的字线。 语言模型预读处理部分(340)读取用于通过表示前一个词的后续概率的路线来计算预期的学习语言模型,并且移除期望值较低的路线。

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