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公开(公告)号：WO2021153843A1
公开(公告)日：2021-08-05
申请号：PCT/KR2020/002481
申请日：2020-02-20
Applicant: 연세대학교 산학협력단
Abstract: 가중치를 이용한 음성 신호의 스트레스 판별 방법 및 그를 위한 장치를 개시한다. 본 발명의 실시예에 따른 음성 신호의 스트레스 판별 방법은, 기 생성된 음성 신호를 획득하는 음성 신호 획득 단계; 상기 음성 신호를 소정의 윈도우 단위로 분석하여 특징 벡터를 추출하는 특징 벡터 추출 단계; 및 상기 특징 벡터를 입력으로 프레임별 특징 벡터를 모델링하고, 가중치를 부여하여 심층 신경망 모델을 학습하고, 학습 결과에 근거하여 음성 신호의 스트레스가 판별되도록 하는 모델 학습 단계를 포함할 수 있다.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：WO2022114347A1
公开(公告)日：2022-06-02
申请号：PCT/KR2020/017789
申请日：2020-12-07
Applicant: 연세대학교 산학협력단
Abstract: 본 실시예들은 훈련 과정에서 주어진 화자 정보와의 도메인 적대적 학습(domain adversarial training)을 이용하여 음성신호로부터 화자에 의존적인 성향을 제거하고 화자 정보에 독립적으로 심리적 스트레스와 관련된 특징 벡터를 학습하여 스트레스 인식 정확도를 향상시킨 스트레스 인식 장치 및 방법을 제공한다.
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公开(公告)号：WO2020145472A1
公开(公告)日：2020-07-16
申请号：PCT/KR2019/010428
申请日：2019-08-16
Applicant: 네이버 주식회사 , 연세대학교 산학협력단
Abstract: 스펙트럼 관련 파라미터들 및 여기 관련 파라미터들을 포함하는 복수의 음향 파라미터들을 획득하고, 복수의 음향 파라미터들에 기반하여 여기 신호(excitation signal)를 추정하고, 추정된 여기 신호에 대해 스펙트럼 관련 파라미터들 중 적어도 하나에 기반한 선형 합성 필터를 적용함으로써 타겟 음성 신호를 생성하는 뉴럴 보코더에 의한 음성 신호 생성 방법이 제공된다. 뉴럴 보코더는, 복수의 화자들로부터의 음성 데이터 세트들에 대해 화자 독립적으로 훈련된 소스 모델로부터의 가중치 값들을 초기 값으로 설정하고, 해당 초기 값에 대해 타겟 화자로부터의 음성 데이터 세트를 훈련함으로써 업데이트된 가중치 값들을 생성하는 것을 포함하는 훈련 방법에 의해 훈련될 수 있다. 상기 업데이트된 가중치 값들은 타겟 화자에 대응하는 합성 음성을 생성하기 위해 사용된다.
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公开(公告)号：KR102241364B1
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：KR1020190047116
申请日：2019-04-23
Applicant: 연세대학교 산학협력단
IPC: A61B5/00
Abstract: 본발명은다수의프레임으로구분된음성신호를파워스펙트럼으로변환하는파워스펙트럼변환부, 각각기지정된주파수대역과패턴을갖는다수의멜-필터뱅크를포함하여, 다수프레임각각의파워스펙트럼을각각필터링하여다수의멜-필터뱅크에너지를획득하는필터뱅크부, 미리학습된패턴추정방식에따라결정된다수의가중치를다수의멜-필터뱅크에너지중 대응하는멜-필터뱅크에너지적용하여프레임별특징벡터를획득하는특징벡터획득부, 미리학습된패턴추정방식에따라다수의프레임별특징벡터를순차적으로인코딩하여프레임특징을추출하되, 이전획득된프레임특징을함께인코딩하여프레임특징을획득하는프레임특징추출부및 프레임특징추출부에서획득되는프레임특징중 최종프레임특징을인가받고, 미리학습된패턴추정방식에따라최종프레임특징으로부터사용자의스트레스에대응하는음성특징을추출하는음성특징추출부를포함하는음성신호를이용한사용자스트레스판별장치및 방법을제공할수 있다.
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公开(公告)号：KR102198598B1
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：KR1020190004085
申请日：2019-01-11
Applicant: 네이버 주식회사 , 연세대학교 산학협력단
IPC: G10L13/02 , G10L13/08 , G10L19/087 , G10L19/06 , G10L25/30
Abstract: 스펙트럼관련파라미터들및 여기관련파라미터들을포함하는복수의음향파라미터들을획득하고, 복수의음향파라미터들에기반하여여기신호(excitation signal)를추정하고, 추정된여기신호에대해스펙트럼관련파라미터들중 적어도하나에기반한선형합성필터를적용함으로써타겟음성신호를생성하는뉴럴보코더에의한음성신호생성방법이제공된다.
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公开(公告)号：KR102198597B1
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：KR1020190004084
申请日：2019-01-11
Applicant: 네이버 주식회사 , 연세대학교 산학협력단
Abstract: 복수의화자들로부터의음성데이터세트들에대해화자독립적으로훈련된소스모델로부터의가중치값들을초기값으로설정하고, 해당초기값에대해타겟화자로부터의음성데이터세트를훈련함으로써업데이트된가중치값들을생성하는뉴럴보코더의훈련방법이제공된다. 업데이트된가중치값들은타겟화자에대응하는합성음성을생성하기위해사용된다.
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