Abstract:
PURPOSE: An automatic user profile creation method and apparatus through a voice dialog meaning process, and a content recommendation method and apparatus using the same are provided to configure a short-term profile which reflects user preference from conversation contents and to combine the short-term profile with a basic profile in order to configure a new user profile. CONSTITUTION: A user profile builder(10) generates a user profile database by analyzing a user evaluation database. A conversation management and process unit(30) analyzes voice based user expressions transferred to an agent in order to generate a short-term user profile database. A user profile integrator(40) combines the user profile database with the short-term user profile database in order to create an integrated user profile.
Abstract:
PURPOSE: A voice data searching device of audio and video in environment including unregistered word is provided to perform voice data search of the audio and the video through index considering the unregistered and searching process. CONSTITUTION: A voice data divider(230) divides extracted voice data of a voice data extractor(210). A voice recognizer(250) recognizes the voice of a voice wave file(240). An indexer(270) generates an index table(280) with a voice recognition result(260). Considering the unregistered words, a query extension unit(110) expands the query of a user. A search unit(120) searches a extended queries(21). A result output unit(130) displays a search result(30) to a user.
Abstract:
본 발명은 통계적 기계 번역 기술에 기반한 음성 자동 통역 시스템에서 입력 문장이 길어짐에 따라 번역의 질이 떨어지는 현상을 개선하기 위한 기계 번역을 위한 문장 분할 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 중문 분할 기술은 통계적 기계 번역기에 입력으로 들어오는 문장들 중 중문에 적용되어 그 문장들을 2개 이상의 짧은 문장으로 나누어 줌으로써 한 번에 번역되는 입력 문장의 길이를 줄임으로써 전체적인 번역 성능을 향상시킬 수 있다. 본 발명에서 문장 분할은 변환 기반(transformation-based) 방법론에 의해 이루어지며 이에 필요한 각 변환(transformation)들은 미리 분리된 문장 예제로부터 자동적으로 학습된다. 기계, 번역, 문장, 분할, 중문, 자동, 유발, 환경, 다시쓰기
Abstract:
메타머티리얼 구조를 이용한 소형 안테나가 개시된다. 소형 안테나는 급전 소자와 접지면에 각각 접속된 2 개의 인덕티브 소자와 인덕티브 소자들 사이에 접속된 도체를 포함하며, 도체는 상호 이격되고 실질적으로 평행하게 배치된 적어도 2 개의 부분을 포함한다. 소형 안테나는 별도의 커패시터를 사용하지 않고 메타머티리얼 구조를 구현함으로써, 안테나의 제조 비용을 절감하고 소형화를 달성한다. 또한, 인덕티브 소자의 인덕턴스를 변경함으로써 안테나의 공진 주파수를 용이하게 변경할 수 있다. 메타머티리얼, 도체, 공간 채움 곡선, 인덕턴스
Abstract:
본 발명은, 루프 안테나에 있어서, 상기 루프 안테나는 도전성 라인으로 형성되며, 상기 라인에 적어도 하나의 인덕터가 개재되는 루프 안테나를 제공한다. 또한, 본 발명은 동작 시 전체적으로 동일 방향의 전류가 흐르는 제 1 도체; 상기 제 1 도체와 전기적으로 접속되고 동작 시 상이한 방향의 전류가 흐르는 제 2 도체; 및 상기 제 2 도체에 접속되어 페이즈 딜레이 효과를 가져오는 제 1 인덕터를 포함하는 루프 안테나를 제공한다. 본 발명은 인덕터를 이용하여 루프 안테나를 소형화할 수 있다. 보다 상세히, 종래 대형 루프 안테나에서 방사에 영향을 주지 않는 라인을 페이즈 딜레이 효과만을 주는 전송선로로 해석하여, 상기 전송선로에 인덕터를 개재하여 페이즈 딜레이를 줌으로써 전송선로의 길이를 줄여 루프 안테나의 크기를 소형화할 수 있다. 루프 안테나, 인덕터
Abstract:
본 발명의 실시예에서는 발화 인식 성능 향상 시스템 및 방법을 개시한다. 구체적으로, 언어 단위로 입력된 기존 사용자 발화 문장 및 현재 사용자 발화 문장에 대해 음성 인식 언어 모델인 훈련 말뭉치를 기반으로 가중치를 적용하는 가중치 조정부; 가중치가 적용된 기존 사용자 발화 문장 및 현재 사용자 발화 문장 각각에 대해 N-BEST 및 N-BEST에 대한 점수를 생성하는 인식 N-BEST 생성부; 및 N-BEST에 대해서 기존 사용자 발화 문장 및 현재 사용자 발화 문장의 점수를 합산하는 인식 N-BEST 결합부를 포함하는 발화 인식 성능 향상 시스템을 제공한다. 이에 따라, 오류가 포함된 기존 사용자 발화 문장을 수정하기 위해서, 재발화를 반복할 필요가 없으므로 편리하고 쉽게 사용자 발화 문장을 수정할 수 있는 효과가 있다.
Abstract:
Disclosed are a method for correcting the error of speech recognition and an apparatus thereof. The method for correcting the error of speech recognition includes a step of determining the possibility of the error of a speech recognition result, a step of generating a parallel corpus according to the equality of the speech recognition result and a right answer if the possibility of the error is greater than a predetermined standard, and a step of correcting the error of the speech recognition result based on a speech recognition model and a language model. According to the present invention, errors caused by speech recognition can be corrected. [Reference numerals] (AA) Start; (BB) No; (CC) Yes; (DD) End; (S100) Determine the potential error of speech recognition results; (S200) Generate a parallel corpus according to the equality of the speech recognition result and a right answer; (S300) Generate a speech recognition model based on the parallel corpus; (S400) Correct the error of the speech recognition result based on the speech recognition model and a language model