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公开(公告)号：KR1020070087399A
公开(公告)日：2007-08-28
申请号：KR1020060017769
申请日：2006-02-23
Applicant: 삼성전자주식회사
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30755 , G06F17/30749 , G06F17/30772
Abstract: A method and a device for searching a media file through extracting a partial keyword enable a user easily to search the media file with fragmented information of the media file without inputting correct information of the desired media file by extracting the object name from the media file, generating the partial keyword, and searching the media file with the partial keyword. An object name extracting module(503) extracts the object name from the media file. A word space recovering module(506) recovers word space of the extracted object name. A partial keyword extracting module(509) generates the partial keyword from the restored object name. A media file searching module(513) searches the media file by using the partial keyword. A media file database(501) stores the media files. An information collecting module(502) collects the information related to the media file from the media file database. The object name extracting module extracts the object name by using the collecting information. The information collecting module collects more than one of a file name, a folder name, a playlist name, and an ID3(Iterative Dichotomiser 3) tag.
Abstract translation: 通过提取部分关键字来搜索媒体文件的方法和设备使得用户能够容易地利用媒体文件的分散信息来搜索媒体文件，而无需通过从媒体文件中提取对象名称来输入所需媒体文件的正确信息， 生成部分关键字，并使用部分关键字搜索媒体文件。 对象名提取模块（503）从媒体文件中提取对象名。 字空间恢复模块（506）恢复所提取的对象名称的字空间。 部分关键字提取模块（509）从恢复的对象名称生成部分关键字。 媒体文件搜索模块（513）通过使用部分关键字搜索媒体文件。 媒体文件数据库（501）存储媒体文件。 信息收集模块（502）从媒体文件数据库收集与媒体文件相关的信息。 对象名称提取模块使用收集信息提取对象名称。 信息收集模块收集多个文件名，文件夹名称，播放列表名称和ID3（迭代Dichotomiser 3）标签。
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公开(公告)号：KR100608644B1
公开(公告)日：2006-08-02
申请号：KR1020030074298
申请日：2003-10-23
Applicant: 삼성전자주식회사
Inventor： 최인정
IPC: G10L15/06 , G10L15/183
Abstract: 본 발명은 숫자음 인식방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 가변길이의 연결숫자음 인식방법은 소정의 방법으로 좌우에 인접한 숫자음과 연음여부에 따라 다르게 발음되는 숫자음을 구별하여 세분화된 숫자음에 대한 음향모델과 언어모델을 생성하는 (a) 단계와, 가변길이의 연결숫자음을 입력받아 상기 음향모델 및 언어모델을 이용하여 소정의 방법으로 상기 숫자음을 인식하는 (b) 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 좌우에 인접한 숫자음 및 연음에 따라 다르게 발음되는 숫자음에 대한 높은 인식율을 가질 수 있다.
음성인식, 연결숫자음, 세분화된 숫자음, 트랜지션 페널티-
公开(公告)号：KR1020050038973A
公开(公告)日：2005-04-29
申请号：KR1020030074298
申请日：2003-10-23
Applicant: 삼성전자주식회사
Inventor： 최인정
IPC: G10L15/06 , G10L15/183
Abstract: 본 발명은 숫자음 인식방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 가변길이의 연결숫자음 인식방법은 소정의 방법으로 좌우에 인접한 숫자음과 연음여부에 따라 다르게 발음되는 숫자음을 구별하여 세분화된 숫자음에 대한 음향모델과 언어모델을 생성하는 (a) 단계와, 가변길이의 연결숫자음을 입력받아 상기 음향모델 및 언어모델을 이용하여 소정의 방법으로 상기 숫자음을 인식하는 (b) 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 좌우에 인접한 숫자음 및 연음에 따라 다르게 발음되는 숫자음에 대한 높은 인식율을 가질 수 있다.-
公开(公告)号：KR1020010086902A
公开(公告)日：2001-09-15
申请号：KR1020000010876
申请日：2000-03-04
Applicant: 삼성전자주식회사
IPC: G10L15/22
Abstract: PURPOSE: A speech recognition apparatus of a human response type is provided to get exactly solved indistinct of sound and meaning in speech recognition. CONSTITUTION: A speech characteristic extraction part(10) converts an analog speech signal into a digital data and extracts speech characteristics. A model searching part(20) applies a sound model and a language model into the extracted speech characteristics and produces one more sentences considered for recognition. A sentence unit indistinct discriminating part(30) discriminates whether to exist indistinct in a sentence unit among the sentences considered for recognition. An indistinct section extract part extracts an indistinct section of the sentences. A question producing part(50) generates questions for canceling the extracted indistinct section. A user response processing part(60) analyzes user responses and extracts response corresponding to the indistinct section so as to cancel the indistinct of the sentences.
Abstract translation: 目的：提供人类反应类型的语音识别装置，以便在语音识别中精确解决声音和意义上的不确定性。 构成：语音特征提取部（10）将模拟语音信号转换为数字数据并提取语音特征。 模型搜索部分（20）将声音模型和语言模型应用于提取的语音特征中，并产生多于一个被认为用于识别的句子。 句子单位不清楚的辨别部分（30）判断在被认为是识别的句子中句子单位是否存在模糊。 一个不清楚的部分提取部分提取句子的模糊部分。 问题产生部分（50）产生用于取消提取的模糊部分的问题。 用户响应处理部分（60）分析用户响应并提取与模糊部分相对应的响应，以消除句子的模糊。
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公开(公告)号：KR100755677B1
公开(公告)日：2007-09-05
申请号：KR1020050104462
申请日：2005-11-02
Applicant: 삼성전자주식회사
IPC: G10L15/183 , G10L15/06 , G10L15/10 , G10L15/22
CPC classification number: G10L15/1822 , G10L15/1815
Abstract: 본 발명은 음성 인식 장치 및 방법에 관한 것으로서, 본 발명의 실시예에 따른 주제 영역 검출을 이용한 대화체 음성 인식 장치는, 사전 구축된 글로벌 언어 모델 데이터베이스와 발음 사전 데이터베이스 및 음향 모델 데이터베이스를 참조하여, 입력 음성 신호로부터 검출된 특징 벡터와 유사한 단어열을 생성하는 전방향 탐색(Forward Search)을 수행하는 전방향 탐색부; 상기 전방향 탐색의 결과 생성된 상기 단어열에 대한 정보를 이용하여 상기 단어열 내의 어휘들의 의미로부터 도출되는 주제 영역(Topic Domain)을 검출하는 주제 영역 검출부; 및 상기 검출된 주제 영역에 관하여 사전 구축된 특정 주제 영역 언어모델 데이터베이스를 참조하여 상기 입력 음성 신호에 대한 음성 인식 결과를 텍스트로 출력하는 역방향 디코딩(Backward Decoding)을 수행하는 역방향 디코딩부를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 대화체 문장의 인식률(Accuracy)과 효율성(Efficiency)을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
전방향 탐색, 역방향 디코딩, 훈련 코퍼스, 언어 모델Abstract translation: 本发明涉及一种语音识别设备和方法，使用根据本发明的一个实施例中检测到的被摄体区域会话语音识别装置中，参照一个预先建立的全球语言模型数据库和发音词典数据库和一个声音模型数据库，输入 前向搜索单元，用于执行正向搜索以生成与从语音信号中检测的特征向量相似的单词序列; 一个主题区域检测器，用于使用关于作为正向搜索的结果而产生的单词串的信息来检测从单词串中的单词的含义中导出的主题区域; 以及反向解码单元，其通过参考针对检测到的对象区域预先构建的特定对象区域语言模型数据库，执行反向解码以将输入语音信号的语音识别结果输出为文本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR100703697B1
公开(公告)日：2007-04-05
申请号：KR1020050009611
申请日：2005-02-02
Applicant: 삼성전자주식회사
IPC: G10L15/04
CPC classification number: G06F17/2765 , G10L15/197
Abstract: 본 발명은 메모리에 저장된 어휘 중에서 입력된 음성에 가장 가까운 어휘를 선택하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
본 발명에 따른 어휘 그룹 트리 생성 방법은, 소정의 어휘 그룹에 속하는 어휘들을 대표하는 중심 어휘를 생성하는 제1 단계와, 상기 중심 어휘를 이용하여 어휘 그룹 내에서 어휘간의 거리가 가장 먼 두 개의 어휘를 선택하고 상기 선택된 두 개의 어휘를 기준으로 상기 어휘 그룹을 가리키는 노드를 분할하는 제2 단계와, 상기 분할된 노드를 포함하는 현재 단말 노드 중에서 그룹 유사도가 낮은 노드를 선택하고 상기 선택된 노드가 가리키는 어휘 그룹에 대하여 상기 제1 단계 및 상기 제2 단계를 반복하는 제3 단계로 이루어진다.
음성 인식, 어휘 그룹(lexicon group), 중심 어휘(centroid lexicon), 노드, 어휘 그룹 트리-
公开(公告)号：KR100631786B1
公开(公告)日：2006-10-12
申请号：KR1020050013521
申请日：2005-02-18
Applicant: 삼성전자주식회사
IPC: G10L15/08
CPC classification number: G10L15/08 , G10L15/142
Abstract: 프레임의 신뢰도를 측정하여 음성을 인식하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 프레임의 신뢰도를 측정하여 음성을 인식하는 방법은 수신한 음성 신호를 소정 길이의 프레임별로 주파수 특징을 구하는 단계, 상기 프레임에 대한 키워드 모델의 우도와 상기 프레임에 대한 필러 모델의 우도를 산출하는 단계, 상기 산출한 두 종류의 우도로 신뢰성 점수를 산출하는 단계 및 상기 신뢰성 점수로 상기 수신한 음성 신호가 핵심어 또는 비핵심어인지 판단하는 단계를 포함한다.
음성인식, 프레임(frame), 신뢰도, 우도(likelihood), 왜도(skewness)-
公开(公告)号：KR100480790B1
公开(公告)日：2005-04-06
申请号：KR1020030005483
申请日：2003-01-28
Applicant: 삼성전자주식회사
IPC: G10L15/14
Abstract: 양방향 N-그램 언어모델 추정방법 및 이를 이용한 연속 음성인식방법 및 장치가 개시된다. 양방향 N-그램 언어모델을 이용한 연속 음성인식방법은 (a) 학습용 텍스트 데이터베이스의 학습용 문장들에서의 단어열에 대한 발생빈도 데이타를 이용하여 연산되어진 단어열들의 전방향 N-그램 발생확률 데이터 및 역방향 N-그램 발생확률 데이터를 생성하고, 상기 전방향 N-그램 발생확률 데이터 및 역방향 N-그램 발생확률 데이터를 결합하여 생성된 양방향 언어모델 확률데이터를 갖는 양방향 언어모델 데이터베이스를 구축하는 단계; (b) 입력되는 음성으로부터 인식에 유용한 정보들을 추출하여 특징벡터로 변환하는 단계; 및 (c) 상기 음향모델 데이터베이스, 상기 발음사전 데이터베이스 및 상기 양방향 언어모델 데이터베이스를 참조하여 상기 특징추출부에서 변환된 특징벡터와 유사할 확률이 가장 높은 단어열을 탐색하고, 탐색된 단어열을 인식된 텍스트로서 출력하는 단계로 이루어진다. 이에 따르면, 탐색과정에 있어서 어순의 전방향 및 후방향 의존성 및 언어 고유의 구조적 특성을 반영할 수 있어 음성인식 성능을 향상시킬 수 있을 뿐 아니라 음성인식의 신뢰도를 대폭 증대시킬 수 있다.
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9.发明公开엠.에이.피 화자 적응 조건에서 파라미터의 분별적 추정 방법 및 장치 및 이를 각각 포함한 음성 인식 방법 및 장치 失效分布式参数估计方法和设备在地面扬声器适应条件和语音识别方法及其设备中的应用
公开(公告)号：KR1020010038049A
公开(公告)日：2001-05-15
申请号：KR1019990045856
申请日：1999-10-21
Applicant: 삼성전자주식회사
IPC: G10L15/065
CPC classification number: G10L15/07
Abstract: PURPOSE: A sorted parameter estimation method and a device in a MAP speaker adaptive condition and a voice recognizing method and a device including thereof are provided to adjust an initial model and a prior density parameter so that the sort error for learning data is minimized on the basis of a minimum sort error learning way, thereby enhancing the reliability of the initial model and prior density parameter. CONSTITUTION: Adaptation data are sorted from learning data for respective speaker. Then, A speaker independent model parameter adapted from the adaptation data for respective speakers is obtained using the initial values of the parameters. next, a plurality of candidate sentences are searched for respective learning sentences of the learning data using the adapted speaker independent model parameter, and then the error extents for respective candidate sentences are measured to calculate the differential values of the adapted speaker independent model parameter. Finally, if performed for the learning data of all speakers, the initial setting parameters are adjusted on the basis of the calculated differential values.
Abstract translation: 目的：提供一种分类参数估计方法和MAP扬声器自适应条件下的装置和语音识别方法及其装置，以调整初始模型和先前密度参数，使得学习数据的分类误差最小化 最小排序误差学习方法的基础，从而提高初始模型和先前密度参数的可靠性。 规定：适应性数据按相应说明者的学习数据排序。 然后，使用参数的初始值获得与各个扬声器的适配数据相适应的与扬声器无关的模型参数。 接下来，使用适应的说话者独立模型参数来搜索学习数据的各个学习句子的多个候选句子，然后测量各个候选语句的误差范围，以计算适应的与讲者无关的模型参数的差分值。 最后，如果对于所有扬声器的学习数据执行，则基于所计算的微分值来调整初始设置参数。
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