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公开(公告)号：KR101956373B1
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：KR1020120127225
申请日：2012-11-12
Applicant: 한국전자통신연구원
Inventor： 정호영
IPC: H04N21/8549
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公开(公告)号：KR1020150091777A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：KR1020140012415
申请日：2014-02-04
Applicant: 한국전자통신연구원
Abstract: 본 발명은 음성인식시스템을 기반으로 토론이 진행되도록 함으로써 교사 없이 토론식 학습이 이루어지도록 할 수 있는 토론식 학습 시스템 및 방법에 관한 것으로, 본 발명의 실시 예에 따른 토론식 학습 시스템은, 토론 환경을 제공하는 한편, 토론에 참여한 학습자들의 음성을 추출하고, 이를 기반으로 음성 정보를 생성하는 학습 콘텐츠 제공 서버; 및 상기 음성 정보를 수신하여 학습자별 음성 인식을 수행하고, 음성 인식 결과를 바탕으로 토론 진행 상황을 판단하여, 토론이 원활하게 진행되도록 하기 위한 해석 정보를 상기 학습 콘텐츠 제공 서버로 제공하는 음성인식 서버를 포함한다.
Abstract translation: 本发明涉及一种基于讨论的学习系统，其基于语音识别系统进行讨论，使得能够通过教师进行基于讨论的学习，以及其方法。 根据本发明实施例的基于讨论的学习系统包括：提供讨论环境的学习内容提供服务器，提取参与讨论的学习者的语音，并且基于所提取的语音生成语音信息; 以及语音识别服务器，其通过接收语音信息来执行每个学习者的语音识别，基于语音识别结果确定讨论进度情况，并向学习内容提供服务器提供解释信息，以使讨论顺利进行。
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公开(公告)号：KR1020150054445A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：KR1020130136890
申请日：2013-11-12
Applicant: 한국전자통신연구원
CPC classification number: G10L15/187 , G10L15/04 , G10L15/18
Abstract: 실시예는, 음소분포를고려한스크립트(script)를낭독체로발성한사용자음성에대응하는사용자낭독체음성데이터및 이전입력된사용자음성에대응하여누적된사용자자연어음성데이터를상황별로저장한음성데이터베이스, 상기사용자낭독체음성데이터및 상기사용자자연어음성데이터를비교하여, 각음소별모호성(ambiguity)에대한상황별모호성가중치를추출하여, 기설정된화자의낭독체음성데이터및 자연어음성데이터를기반으로미리설정된음향모델에상기상황별모호성가중치를적용하는모호성적용모듈및 발화된사용자음성입력시, 상기모호성적용모듈에의해상기상황별모호성가중치가적용된상기음향모델을기반으로음성인식을수행하며, 상기발화된사용자음성에서상기상황별모호성가중치가설정가중치이상인음소또는음소구간에대하여설정된문맥정보및 분류기파라미터를기반으로음성인식을수행하는디코딩모듈을포함하는음성인식장치를제공한다.
Abstract translation: 根据本发明的实施例，语音识别装置包括：语音数据库; 模糊应用模块; 和解码模块。 语音数据库根据相应的语音数据库预先存储与用户背景语音相对应的语音的用户背景语音数据和与用户的语音输入对应的用户的累积自然语言语音数据 的情况。 歧义应用模块比较用户的背诵语音数据和自然语言语音数据，以提取关于每个音素的模糊度的各种情况的模糊权重值，并将模糊权重值应用于各种情况下的预设语音模型 基于用户背诵语音数据和自然语言语音数据。 解码模块在接收到来自用户的语音输入时，由歧义应用模块预先基于应用模糊权重值的语音模型运行语音识别操作。 解码模块还基于为用户语音的音素或音素段设置的分类参数和上下文信息执行另一语音识别操作，其具有高于各个情况的预设权重值的模糊权重值。
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公开(公告)号：KR1020150041289A
公开(公告)日：2015-04-16
申请号：KR1020130119607
申请日：2013-10-08
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: G10L15/14
Abstract: 다중음향공간 GMM을이용한음향모델생성방법이개시된다. 본발명에따른다중음향공간 GMM을이용한음향모델생성방법은소량의음성데이터베이스를수집하는단계; 상기음성데이터베이스를이용하여 n개의기존음향모델들에서통계정보를산출하는단계; 상기산출한통계정보및 상기 n개의기존음향모델들의통합규칙(tying rule)을기초로하여최적모델단위를결정하는단계; 상기 n개의기존음향모델들을 1 가우시안혼합모델(1 Gaussian mixture model)과각각혼합하여가우시안혼합수를증가시킨 n개의 n 가우시안혼합모델들을생성하는단계; 상기최적모델단위를상기 n개의 n 가우시안혼합모델들을결합한결과에적용하여최종가우시안혼합모델을생성하는단계; 및상기최종가우시안혼합모델을각 모델단위로구성하는최종음향모델의변별학습결과를기초로하여상기최종가우시안혼합모델간의최적가중치를계산하는단계를포함한다.
Abstract translation: 公开了一种使用多声空间高斯混合模型（GMM）生成声学模型的方法，包括：收集少量语音数据库; 使用语音数据库从n个现有声学模型计算统计信息; 基于所计算的统计信息和n个现有声学模型的绑定规则确定最优模型单元; 将n个现有声学模型中的每一个与1个GMM混合以产生以高斯混合数增加的n个n个GMM; 通过将最佳模型单元应用于组合n个n个GMM的结果来生成最终GMM; 并基于包括最终GMM的最终声学模型的鉴别学习的结果作为每个模型单元来计算最终GMM中的最优权重。
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公开(公告)号：KR1020140148116A
公开(公告)日：2014-12-31
申请号：KR1020130071624
申请日：2013-06-21
Applicant: 한국전자통신연구원
Abstract: The present invention provides a speech recognition device and a method thereof. More particularly, to a speech recognition device which estimates a speaker of the speech and using the same, and a method thereof. The speech recognition device of the present invention includes: an input unit for receiving speech; a speaker estimation unit for analyzing the characteristics of the speech, analyzing variation of the speaker for the characteristics and estimating speaker information of the speech; and a speech recognition unit for recognizing the speech by taking into account the speaker information.
Abstract translation: 本发明提供一种语音识别装置及其方法。 更具体地，涉及一种估计讲话者并使用该语音的语音识别装置及其方法。 本发明的语音识别装置包括：用于接收语音的输入单元; 讲话者估计单元，用于分析语音的特征，分析讲话者的特征变化和估计讲话者的讲话者信息; 以及语音识别单元，用于通过考虑说话者信息来识别语音。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101430730B1
公开(公告)日：2014-08-14
申请号：KR1020110107136
申请日：2011-10-19
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: G10L15/00
Abstract: 본 발명은 실시간 음성 인식을 위한 채널 정규화 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명은 입력 음성에 대하여 프레임마다 특징 벡터를 추출하는 특징 벡터 추출부, 미리 훈련된 선형 변환 매트릭스를 이용하여 특징 벡터가 추출된 프레임들의 특징 벡터를 변환시키는 특징 벡터 변환부, 및 변환된 특징 벡터를 기초로 음성 인식을 위한 채널 정규화를 수행하는 채널 정규화부를 포함하는 채널 정규화 장치를 제안한다. 본 발명에 따르면, 실시간 음성 인식이 가능해지며, 바이어스 성분 제거와 함께 음성 인식을 위한 변별력도 향상시킬 수 있다.
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公开(公告)号：KR1020140076056A
公开(公告)日：2014-06-20
申请号：KR1020120144161
申请日：2012-12-12
Applicant: 한국전자통신연구원
CPC classification number: G10L15/00 , G06F21/31 , G06F2221/2133 , G10L17/00
Abstract: Provided is a voice-based completely automated public turing test to tell computers and humans apart (CAPTCHA) method and an apparatus to perform a CAPTCHA procedure using the voice of a human being. The provided method comprises the steps of collecting a plurality of uttered sounds of a user; detecting a start point and an end point of a voice from each of the plurality of collected uttered sounds, and then detecting speech sections; comparing the uttered sounds of the respective detected speech sections with reference uttered sounds, and then determining whether the uttered sounds are correctly uttered; and determining whether the plurality of uttered sounds have been made by an identical speaker if it is determined that the uttered sounds are correctly uttered. Accordingly, the CAPTCHA procedure is performed using the voice of the human being, and thus it can be easily checked whether a human being has personally made a response using a voice online.
Abstract translation: 提供了基于语音的完全自动化的公共图灵测试，以分辨计算机和人类（CAPTCHA）方法和使用人的声音执行人机验证程序的装置。 所提供的方法包括以下步骤：收集用户的多个发出的声音; 从所述多个收集的发出的声音中的每一个检测语音的起始点和终点，然后检测语音部分; 将各个检测到的语音部分的发出的声音与参考发出的声音进行比较，然后确定发出的声音是否被正确发出; 以及如果确定发出的声音被正确地发出，则确定多个发出的声音是否由相同的扬声器进行。 因此，使用人的声音进行CAPTCHA程序，因此可以容易地检查人是否已经使用在线语音亲自做出了响应。
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公开(公告)号：KR101341644B1
公开(公告)日：2013-12-16
申请号：KR1020090127819
申请日：2009-12-21
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: G10L15/183 , G10L15/28
Abstract: 본발명에따른연속어음성인식장치는, 음향모델및 언어모델을이용하여입력음성데이터의음성인식을수행하고상기입력음성데이터와가장유사한단어열을인식결과로출력하는연속어음성인식부와, 상기연속어음성인식부로부터출력된인식결과를발음사전을참조하여음소열로변환하는음소열변환부와, 상기음소열로변환된인식결과에기반하여상기언어모델로부터상기인식결과와음소열거리가근접한복수개의단어열을탐색하는음소열기반탐색부를포함한다.
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公开(公告)号：KR101329281B1
公开(公告)日：2013-11-13
申请号：KR1020100104894
申请日：2010-10-26
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: G10L15/14
Abstract: 본 발명에 따른 음성 인식 장치는, 전역 특징 벡터, 전역 어휘 모델, 및 전역 음향 모델로 구성된 전역 데이터베이스부; 복수의 개별 인식부로 구성된 인식부; 상기 각 개별 인식부들에 각기 대응하는 복수의 개별 언어 모델로 구성된 개별 데이터베이스부; 및 상기 각 개별 인식부들의 인식결과를 수집하고 평가하는 수집평가부를 포함하고, 상기 개별 인식부 각각은, 상기 전역 특징 벡터, 상기 전역 어휘 모델, 상기 전역 음향 모델, 및 상기 대응하는 개별 언어 모델만을 이용하여 입력신호를 인식할 수 있다. 본 발명은 음성 인식의 인식 속도를 향상시키고, 언어 모델 적용범위를 제고하는 효과가 있다.
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公开(公告)号：KR1020130062164A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：KR1020110128610
申请日：2011-12-02
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: G10L15/28
CPC classification number: G10L15/28 , G10L15/02 , G10L15/22 , G10L2015/221
Abstract: PURPOSE: A voice recognition device and method are provided to integrate a lot of acoustic event information and long-term voice information in a lot of voice data and perform voice recognition by assigning a weight value of each voice recognition unit. CONSTITUTION: A plurality of voice recognition units(100) extracts a feature vector from a voice signal. The voice recognition units generates voice data through comparison with a learning model. A long-term feature extraction unit(200) extracts a long-term feature from the voice data. An event detection unit(300) detects an acoustic event from the voice data. A voice recognition unit(400) generates a voice recognition result by applying a weight value to the long-term feature and the acoustic event. [Reference numerals] (100) Voice recognition unit; (200) Long-term feature extraction unit; (300) Event detection unit; (400) Voice recognition processing unit; (500) Storage unit
Abstract translation: 目的：提供一种语音识别装置和方法，用于将大量声音事件信息和长期语音信息集成在大量语音数据中，并通过分配每个语音识别单元的权重值来执行语音识别。 构成：多个语音识别单元（100）从语音信号中提取特征向量。 语音识别单元通过与学习模型进行比较来生成语音数据。 长期特征提取单元（200）从语音数据中提取长期特征。 事件检测单元（300）从声音数据中检测声音事件。 语音识别单元（400）通过对长期特征和声学事件应用权重值来产生语音识别结果。 （附图标记）（100）语音识别单元; （200）长期特征提取单位; （300）事件检测单元; （400）语音识别处理单元; （500）存储单元
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