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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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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：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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