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公开(公告)号：WO2014178491A1
公开(公告)日：2014-11-06
申请号：PCT/KR2013/009228
申请日：2013-10-16
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
Abstract: 발화 인식 방법 및 장치가 개시된다. 디지털 신호 처리가 가능한 정보 처리 장치에서 수행되는 발화 인식 방법에 있어서, 적어도 하나의 센서를 이용하여, 사용자의 영상, 음향 및 정보 처리 장치의 움직임에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 입력 데이터를 수집하는 단계, 수집된 입력 데이터와 미리 설정된 발화 의도 모델을 비교하여, 사용자의 발화 시점에 대한 정보를 추출하는 단계 및 추출된 사용자의 발화 시점에 대한 정보를 기반으로 음향을 녹음하고, 녹음된 음향에서 사용자의 발화를 인식하는 단계를 포함한다. 따라서, 사용자 발화의 의도에 맞는 정확한 정보와 편리함을 제공하며, 사용자 발화의 의도를 파악하는 것이 요구되는 모든 대화 시스템 및 장치에 적용할 수 있다.
Abstract translation: 公开了一种语音识别方法和装置。 由可执行数字信号处理的信息处理装置执行的语音识别方法包括以下步骤：收集包括关于用户的图像和语音的至少一条信息的输入数据，以及信息处理装置 使用至少一个传感器; 通过将收集的输入数据与预定的说话意图模型进行比较来提取用户的说话时间点的信息; 以及基于所提取的信息在用户的说话时间点上记录语音，以及从记录的语音识别用户的语音。 因此，本发明可以应用于提供与用户说话和方便的意图匹配的准确信息的所有对话系统和装置，并且需要识别用户的发言意图。
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公开(公告)号：KR101627428B1
公开(公告)日：2016-06-03
申请号：KR1020140160143
申请日：2014-11-17
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
Abstract: 구문분석모델구축방법및 장치에관한기술이개시된다. 구분분석기구축방법은, 제1 언어의말뭉치를이용하여미리구축된깊은인공신경망모델을훈련하는제1 훈련단계및 미리구축된깊은인공신경망모델의훈련결과로써추출된제1 언어의지식정보가제2 언어의말뭉치에서사용될수 있도록제2 언어의말뭉치에저장된정보를변환함으로써제1 언어의말뭉치로훈련된미리구축된깊은인공신경망모델을제2 언어의말뭉치를이용하여추가적으로훈련하는제2 훈련단계를포함한다. 따라서, 경제적이고효율적으로구문분석모델의정확도및 성능을향상시킬수 있다.
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公开(公告)号：KR1020160058531A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：KR1020140160143
申请日：2014-11-17
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
CPC classification number: G06F17/271 , G06F17/2715
Abstract: 구문분석모델구축방법및 장치에관한기술이개시된다. 구분분석기구축방법은, 제1 언어의말뭉치를이용하여미리구축된깊은인공신경망모델을훈련하는제1 훈련단계및 미리구축된깊은인공신경망모델의훈련결과로써추출된제1 언어의지식정보가제2 언어의말뭉치에서사용될수 있도록제2 언어의말뭉치에저장된정보를변환함으로써제1 언어의말뭉치로훈련된미리구축된깊은인공신경망모델을제2 언어의말뭉치를이용하여추가적으로훈련하는제2 훈련단계를포함한다. 따라서, 경제적이고효율적으로구문분석모델의정확도및 성능을향상시킬수 있다.
Abstract translation: 公开了一种用于建立语法分析模型和装置的方法。 用于建立语法分析的方法包括：通过使用第一语言的语料库训练预先建立的深人造中性模型的第一训练步骤; 以及第二训练步骤，通过转换存储在第二语言的语料库中的信息来附加地训练由第一语言的语料库训练的预先建立的深人造中性模型，以使得作为训练结果提取的第一语言的知识信息 预先建立的深人造中性模型被用于第二语言语料库。 因此，该方法是经济有效的。 可以提高语法分析模型的准确性和性能。
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公开(公告)号：KR101590724B1
公开(公告)日：2016-02-02
申请号：KR1020140133992
申请日：2014-10-06
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
Abstract: 음성인식오류수정방법및 장치가개시된다. 음성인식오류수정방법은사용자발화에대한음성인식을수행하여사용자발화를텍스트로변환하는단계, 텍스트를구성하는단어각각에대한품사정보및 발음정보를이용하여텍스트에포함된오류단어를검출하는단계, 텍스트에서오류단어가포함된제1 단어배열패턴을생성하고, 제1 단어배열패턴과미리구축된단어배열모델로부터추출된제2 단어배열패턴을매칭시켜텍스트에포함된오류단어를수정하는단계및 미리구축된재귀신경망모델을기반으로수정된텍스트에포함된오류단어를수정하는단계를포함한다. 따라서, 음성인식의성능을향상시킴과동시에음성인식을활용하는다양한시스템에적용이용이하다.
Abstract translation: 公开了一种用于修改语音识别误差的方法及其装置。 用于修改语音识别误差的方法包括以下步骤：对用户语音执行语音识别以将用户语音转换为文本; 通过使用关于配置文本的每个单词的语音部分信息和发音信息来检测文本中的错误字; 生成包括文本中的错误字的第一字对齐图案，并且将第一字对准图案与从预构建字对齐模型提取的第二字对齐图案进行匹配，以修改包含在文本中的错误字; 以及修改基于预先建立的自我神经网络模型修改的文本中包含的错误字。 因此，本发明提高了语音识别的性能，并且容易地应用于用于语音识别的各种系统。
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公开(公告)号：KR1020150066882A
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：KR1020130152483
申请日：2013-12-09
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
IPC: G10L15/28 , G10L15/183 , G10L15/24
CPC classification number: G10L15/28 , G10L15/183 , G10L15/22 , G10L15/24
Abstract: 다중사용자기반의대화처리방법및 이를수행하는장치에대한기술이개시된다. 다중사용자기반의대화처리방법은적어도하나의센서로부터수집한다중사용자의영상또는음성을기반으로다중사용자중에서발화자를인식하는단계, 적어도하나의센서를이용하여발화자의음성을녹음하고녹음된발화자의음성을분석하여발화자의발화의도를추출하는단계및 미리구축된대화이력모델을기반으로발화자의발화의도에상응하는응답을생성하는단계를포함한다. 따라서, 기존의단일사용자기반의대화처리시스템과는달리다수의사용자에게자연스럽고직관적인대화를제공함과동시에발화자의발화의도에상응하는정확한응답을제공할수 있다.
Abstract translation: 公开了一种基于多个用户进行对话的方法及其执行装置的技术。 基于多个用户处理对话的方法包括以下步骤：基于从至少一个传感器收集的多个用户的视频和语音来识别多个用户中的说话者; 使用所述至少一个传感器记录所述扬声器的声音，并分析所述扬声器的记录声音以提取所述扬声器的语音意图; 以及基于预先存储的对话历史模型生成与说话者的语音意图相对应的响应。 因此，本发明可以与传统的基于单个用户的对话处理系统差异化地向多个用户提供自然和直观的对话，并且同时提供对应于说话者的语音意图的确定的响应。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101627402B1
公开(公告)日：2016-06-03
申请号：KR1020140035327
申请日：2014-03-26
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
IPC: G06F17/27
Abstract: 점진적언어분석장치와이를이용한점진적자연어대화장치및 방법이개시된다. 점진적언어분석장치는, 입력받은문자점진단위를형태소단위로분해하고, 문자점진단위의마지막형태소뒤에더미형태소를추가하는형태소제1분석부와, 형태소들에대한품사정보를생성하는형태소제2분석부와, 품사정보에기반하여형태소들간의관계정보를생성하는구문분석부를포함한다. 점진적자연어대화장치는, 자연어발화를감지하여문자로변환하는방법으로문자점진단위를생성하는점진적음성인식부와, 문자점진단위를형태소단위로분해한후 문자점진단위의마지막형태소뒤에더미형태소를추가하고, 품사정보와관계정보를생성하는점진적언어분석부와, 문자점진단위를해석하고, 문자점진단위에상응하는응답을결정하는점진적대화관리부를포함한다.
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公开(公告)号：KR101592756B1
公开(公告)日：2016-02-11
申请号：KR1020140112623
申请日：2014-08-27
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30274 , G06F17/271 , G06F17/2755 , G06F17/30663
Abstract: 사용자지식의기억강도를이용하는대화관리방법및 장치가개시된다. 대화관리방법은입력문장으로부터단위지식을추출하는단계, 단위지식각각의기억강도를추출하여제1 온톨로지를구축하고, 대화시스템의사용목적을기반으로단위지식을선별하여제2 온톨로지를구축하는단계, 제1 온톨로지및 제2 온톨로지를기반으로미리추출된적어도하나의응답예제를수정하여입력문장에대한적어도하나의응답후보를생성하는단계및 적어도하나의응답후보에대한적절성을평가하여최종응답을선택하는단계를포함한다. 따라서, 사용자별로맞춤형대화서비스를제공함으로써사용자의대화시스템에대한만족도를향상시킴과동시에광범위한기술분야에적용시킬수 있다.
Abstract translation: 公开了一种使用用户知识的存储强度来管理对话的方法和装置。 用于管理对话的方法包括以下步骤：从输入句中提取知识单元; 通过提取每个知识单元的记忆强度来建立第一本体论，并且基于对话系统的预期用途对知识单元进行排序来建立第二本体; 通过基于第一本体和第二本体校正先前提取的一个或多个答案样本来生成输入句子的一个或多个答案候选; 并通过评估一个或多个答案候选人的充分性来选择最终答案。 因此，本发明可以通过对话系统提高用户的满意度，并且可以通过为每个用户提供定制的对话服务，同时可以应用于广泛的技术领域。
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公开(公告)号：KR101567154B1
公开(公告)日：2015-11-09
申请号：KR1020130152483
申请日：2013-12-09
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
IPC: G10L15/28 , G10L15/183 , G10L15/24
Abstract: 다중사용자기반의대화처리방법및 이를수행하는장치에대한기술이개시된다. 다중사용자기반의대화처리방법은적어도하나의센서로부터수집한다중사용자의영상또는음성을기반으로다중사용자중에서발화자를인식하는단계, 적어도하나의센서를이용하여발화자의음성을녹음하고녹음된발화자의음성을분석하여발화자의발화의도를추출하는단계및 미리구축된대화이력모델을기반으로발화자의발화의도에상응하는응답을생성하는단계를포함한다. 따라서, 기존의단일사용자기반의대화처리시스템과는달리다수의사용자에게자연스럽고직관적인대화를제공함과동시에발화자의발화의도에상응하는정확한응답을제공할수 있다.
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公开(公告)号：KR1020150111678A
公开(公告)日：2015-10-06
申请号：KR1020140035327
申请日：2014-03-26
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
IPC: G06F17/27
CPC classification number: G06F17/20
Abstract: 점진적언어분석장치와이를이용한점진적자연어대화장치및 방법이개시된다. 점진적언어분석장치는, 입력받은문자점진단위를형태소단위로분해하고, 문자점진단위의마지막형태소뒤에더미형태소를추가하는형태소제1분석부와, 형태소들에대한품사정보를생성하는형태소제2분석부와, 품사정보에기반하여형태소들간의관계정보를생성하는구문분석부를포함한다. 점진적자연어대화장치는, 자연어발화를감지하여문자로변환하는방법으로문자점진단위를생성하는점진적음성인식부와, 문자점진단위를형태소단위로분해한후 문자점진단위의마지막형태소뒤에더미형태소를추가하고, 품사정보와관계정보를생성하는점진적언어분석부와, 문자점진단위를해석하고, 문자점진단위에상응하는응답을결정하는점진적대화관리부를포함한다.
Abstract translation: 本发明涉及逐渐进行的语言分析装置以及通过使用该语言分析装置逐渐进行自然语言对话的方法和装置。 逐步进行的语言分析装置包括：第一语素分析单元，将逐渐进行的单词输入分解为语素单元，并在逐渐进行的单词单元的最后语素旁添加虚拟语素; 第二语素分析单元产生关于语素的部分语音信息; 以及语法分析单元，其基于词性信息生成关于语素之间的关系的信息。 用于逐渐进行的自然语言对话的装置包括：逐渐进行的语音识别单元，其检测自然语言话语并将话语转换为文本，以便生成逐渐进行的文本单元; 一个逐渐进步的语言分析单元，将逐渐进行的文本单元划分为语素单元，将逐渐进行的文本单元的最后一个语素旁边的虚拟语素相加，并生成词性信息和关系信息; 以及逐渐进行的对话管理单元，其分析逐渐进行的文本单元并确定与逐渐进行的文本单元相对应的响应。
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公开(公告)号：KR1020090063202A
公开(公告)日：2009-06-17
申请号：KR1020090047608
申请日：2009-05-29
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
Abstract: A feeling recognition apparatus and a method thereof are provided to increase a feeling recognition rate by analyzing a speaker's feeling in a speaker independent service, thereby enhancing service satisfaction. A spectrogram converter(102) converts an inputted voice signal into spectrogram. A zero-crossing detector(104) extracts a vowel component from the converted spectrogram. A multivariable data separator(106) separates the extracted vowel component into time axis information and frequency axis information. The multivariable data separator stores a vector component of the frequency axis information in a training database(108). A matching unit conducts matching inspection for the stored vector component. The matching unit outputs feeling recognition result data.
Abstract translation: 提供一种感觉识别装置及其方法，通过分析讲话者独立服务中的说话者的感觉来提高感觉识别率，从而提高服务满意度。 频谱转换器（102）将输入的语音信号转换为频谱图。 零交叉检测器（104）从转换的频谱图中提取元音分量。 多变量数据分离器（106）将提取的元音分量分离成时间轴信息和频率轴信息。 多变量数据分离器将频率轴信息的矢量分量存储在训练数据库（108）中。 匹配单元对存储的矢量分量进行匹配检查。 匹配单元输出感觉识别结果数据。
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