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公开(公告)号：KR1020100096580A
公开(公告)日：2010-09-02
申请号：KR1020090015507
申请日：2009-02-24
CPC classification number: G10L17/26
Abstract: PURPOSE: A method for recognizing emotion by using a minimum classification error is provided to use discriminative weight to characteristic of emotion which is hard to classify, thereby improving the performance of recognizing the emotion. CONSTITUTION: An emotion recognition feature vector is extracted based on voice signal generated form a speaker and skin electricity reactivity of the speaker(S11). Based on extracted emotion recognition feature vector, neural emotion is classified by using a Gaussian mixture model(S12). By using Gaussian mixture model which discriminative weight, which minimizing a loss function value about the emotion recognition feature vector, is applied, pre-classified emotions except neutral emotion is classified(S13).
Abstract translation: 目的：提供一种通过使用最小分类误差来识别情绪的方法，以使用难以分类的情感特征的歧视性权重，从而提高识别情绪的表现。 构成：基于由扬声器产生的声音信号和扬声器的皮肤电反应性提取情感识别特征向量（S11）。 基于提取的情绪识别特征向量，使用高斯混合模型对神经情感进行分类（S12）。 通过使用高斯混合模型，将使情感识别特征向量的损失函数值最小化的区分权重应用于除了中性情绪之外的预分类情绪（S13）。
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公开(公告)号：KR1020090078167A
公开(公告)日：2009-07-17
申请号：KR1020080003977
申请日：2008-01-14
CPC classification number: A61B5/1123 , A61B5/7264 , A61B2562/0219 , H04Q2213/13095
Abstract: A daily life activity classifying device and a daily life activity classifying method are provided to exactly recognize actions of a moving subject, and to accurately recognize an object of a tool activity in case of tool activity actions. An RFID reader unit(110) reads information on an RFID tag, and recognizes a target material of movement. A movement sensor(120) obtains acceleration information by being attached to a moving subject, and recognizes a characteristic of the movement. A controller(130) inputs information on the moving target material from the RFID reader, and inputs information on the characteristic of the movement from the movement sensor to classify daily life activities. The RFID tag is attached to the target material of the movement.
Abstract translation: 提供日常生活活动分类装置和日常生活活动分类方法以精确地识别移动主体的动作，并且在工具活动动作的情况下准确地识别工具活动的对象。 RFID读取器单元（110）读取关于RFID标签的信息，并识别目标移动材料。 移动传感器（120）通过附加到移动的被摄体来获得加速度信息，并且识别移动的特征。 控制器（130）从RFID读取器输入关于移动目标材料的信息，并且从运动传感器输入关于运动特征的信息以分类日常生活活动。 RFID标签附着在运动的目标材料上。
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公开(公告)号：KR100893154B1
公开(公告)日：2009-04-16
申请号：KR1020080100278
申请日：2008-10-13
IPC: G10L15/02
Abstract: A method for recognizing the sex of a voice signal and an apparatus therefor are provided to recognize the sex by differently applying the weighted values which are produced by using the distinctive weight learning according to each degree of an MFCC feature vector, thereby improving the sex recognition performance. A voice signal is inputted(S501). From the inputted voice signal, an MFCC feature vector is extracted(S502). According to each degree of the extracted MFCC feature vector, distinctive weighted values are given(S503). The sex of the inputted signal is recognized by a decision formula to which the distinctive weighted values given according to each of the degrees are applied. Particularly, the sex is distinguished through a value, obtained by multiplying the weighted values with each degree of MFCC feature vector, and a kernel function.
Abstract translation: 提供了一种用于识别语音信号的性别的方法及其装置，以通过不同地应用通过使用根据MFCC特征向量的各个度的独特权重学习产生的加权值来识别性别，由此改善性别识别 性能。 输入语音信号（S501）。 从输入的语音信号中，提取MFCC特征向量（S502）。 根据提取的MFCC特征向量的每个程度，给出特征加权值（S503）。 通过应用根据每个度数给出的特征加权值的判定公式来识别输入信号的性别。 特别地，通过将加权值与MFCC特征向量的各个度乘以获得的值和核函数来区分性别。
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公开(公告)号：KR100839065B1
公开(公告)日：2008-06-19
申请号：KR1020070076351
申请日：2007-07-30
Abstract: A voice detector and a voice detection method are provided to apply an optimized weight derived from a minimum classification error scheme to each frequency band likelihood ratio and calculate the geometric average value of the each frequency band likelihood ratio, thereby improving voice detection performance and detecting a voice signal efficiently even in environment with heavy noise. A voice detector comprises an input unit(10) and an analysis unit(20). The input unit receives a signal including a voice signal and performs the DFT(Discrete Fourier Transform) conversion of the received signal. The analysis unit comprises a likelihood ratio calculating module(21), a weight applying module(22), and a voice detecting module(23). The likelihood ratio calculating module calculates a likelihood ratio by frequency band of the converted signal. The weight applying module multiplies the likelihood ratio by frequency band by different weights to calculate the likelihood ratio to which the weight is applied. The voice detecting module compares a geometric average value of the calculated likelihood ratios with a preset value to measure whether the converted signal includes the voice signal. Further, the weight applying module calculates weight in frequency band by an MCE(minimum classification error) method.
Abstract translation: 提供语音检测器和语音检测方法，对每个频带似然比应用从最小分类误差方案导出的优化权重，并计算每个频带似然比的几何平均值，从而提高语音检测性能并检测 即使在环境噪音较大的情况下也能有效地发出语音信号。 语音检测器包括输入单元（10）和分析单元（20）。 输入单元接收包括语音信号的信号，并执行接收信号的DFT（离散傅里叶变换）转换。 分析单元包括似然比计算模块（21），加权应用模块（22）和语音检测模块（23）。 似然比计算模块根据转换后的信号的频带计算似然比。 权重应用模块将似然比乘以频带不同的权重，以计算应用权重的似然比。 语音检测模块将计算出的似然比的几何平均值与预设值进行比较，以测量转换的信号是否包括语音信号。 此外，权重施加模块通过MCE（最小分类误差）方法计算频带的权重。
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公开(公告)号：KR100956159B1
公开(公告)日：2010-05-06
申请号：KR1020080038184
申请日：2008-04-24
IPC: G06F17/30
Abstract: 사용자의 움직임을 지각하여 영상의 저장 여부 판단의 기준데이터를 측정하는 센서부; 센서부로부터 데이터를 전송받고, 상기 데이터로부터 추출된 측정값의 변화가 기설정된 문턱값보다 작은지 여부를 판단하여, 데이터로부터 영상의 저장 여부를 결정하는 연산부; 연산부가 저장하는 것으로 판단한 저장 영상 및 기 저장된 비교 영상의 각각의 시각적 특징 벡터의 유사 여부를 판단하는 제어부; 저장 영상의 시각적 특징 벡터 및 비교 영상의 시각적 특징 벡터가 유사한 것으로 판단된 경우에, 비교 영상의 태그정보를 저장 영상의 태그 정보로써 불러오는 정보호출부;및 태그 정보를 저장 영상의 태그정보로 저장하는 저장부를 포함하는 것을 특징으로 하는 라이프로그 장치가 개시된다.
사용자의 움직임을 지각하여 영상의 저장 여부 판단의 기준데이터를 측정하는 단계; 하나 이상의 센서에서 측정된 측정값의 변화가 기설정된 문턱값보다 작은지 여부를 판단하여 영상의 저장 여부를 결정하는 단계; 저장하는 것으로 판단된 저장 영상 및 기 저장된 비교 영상의 각각의 시각적 특징 벡터의 유사 여부를 판단하는 단계; 두 개의 시각적 특징 벡터가 유사한 것으로 판단된 경우에, 비교 영상의 태그정보를 저장 영상의 태그 정보로써 불러오는 단계;및 태그 정보를 저장 영상의 태그정보로 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 정보 자동 태그 입력 방법이 개시된다.
본 발명에 따른 라이프로그 장치 및 정보 자동 태그 입력 방법에 의하면, 사용자가 직접 태그 정보를 입력할 필요 없이 저장장치에 등록, 저장된 태그 정보를 자동으로 불러와서 사용자가 저장하려는 영상 등에 입력, 저장시킬 수 있다.
태그 정보-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR1020080099740A
公开(公告)日：2008-11-13
申请号：KR1020070045691
申请日：2007-05-10
Abstract: A gender recognizing method based on a audio signal and an apparatus thereof are provided to extract a feature vector in which a voiceless sound is removed and compare the feature vector with a Gaussian mixture model and a voiced sound, thereby increasing accuracy of recognizing gender. A Gaussian mixture model in which a voiceless sound is removed with regard to a plurality of audio signals is generated(S100). An audio signal of a speaker is received(S200). A feature vector in which a voiceless sound is removed with regard to the audio signal is extracted(S300). The gender of the audio signal is determined by comparing the extracted feature vector with the Gaussian mixture model.
Abstract translation: 提供一种基于音频信号的性别识别方法及其装置，以提取其中除去无声音的特征向量，并将特征向量与高斯混合模型和浊音进行比较，从而提高识别性别的准确性。 产生其中关于多个音频信号去除无声音的高斯混合模型（S100）。 接收扬声器的音频信号（S200）。 提取其中关于音频信号去除无声音的特征向量（S300）。 通过将提取的特征向量与高斯混合模型进行比较来确定音频信号的性别。
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公开(公告)号：KR101014321B1
公开(公告)日：2011-02-14
申请号：KR1020090015507
申请日：2009-02-24
CPC classification number: G10L17/26
Abstract: 개시된 최소 분류 오차 기법을 이용한 감정 인식 방법은 화자의 감정 인식에 있어서 가우시안 혼합 모델을 사용하여 중립 감정을 분류하고, 감정 인식 특징 벡터에 대한 분류 오류의 손실 함수 값을 최소화하는 변별적 가중치가 적용된 가우시안 혼합 모델을 사용하여 상기 중립 감정 외의 기타 감정을 분류한다. 감정 인식에 있어서 구분이 어려운 중립 감정 외의 감정들의 특징 벡터에 대하여 최소 분류 오차 기법에 의하여 구해진 변별적 가중치를 적용하여 감정 인식을 수행함으로써, 감정 인식의 성능을 향상시킬 수 있다.
감정 인식, 최소 분류 오차 기법, 가우시안 혼합 모델-
公开(公告)号：KR100972795B1
公开(公告)日：2010-07-29
申请号：KR1020080003977
申请日：2008-01-14
CPC classification number: A61B5/1123 , A61B5/7264 , A61B2562/0219 , H04Q2213/13095
Abstract: 본 발명은 RFID 태그의 정보를 읽어, 움직임의 대상물을 인식하는 RFID 리더부;움직임 주체에 부착되어 가속도 정보를 획득하여, 움직임의 특성을 인식하는 움직임 감지부; 및 상기 RFID 리더부로부터 움직임 대상물 정보를 입력받고, 상기 움직임 감지부로부터 움직임 특성 정보를 입력받아, 일상 생활 활동을 분류하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 일상 생활 활동 분류 장치를 제공한다.
본 발명에 따르면, 움직임 주체의 동작을 정확하게 인식하고, 또한 도구 활동 동작의 경우에는 도구 활동의 객체를 정확하게 인식하여, 일상 생활 활동 분류의 신뢰성을 높일 수 있다.
일상 생활 활동 분류, ADL-
公开(公告)号：KR1020090112349A
公开(公告)日：2009-10-28
申请号：KR1020080038184
申请日：2008-04-24
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/3079 , G06F17/3082
Abstract: PURPOSE: A life-log apparatus and an automatic tag information input method are provided to search information when a user desires it afterward, and automatically extract tag information. CONSTITUTION: A life-log apparatus comprises a sensor unit, a calculation unit(30), a controller(40), an information calling unit(50), and a storage unit(60). The sensor unit measures reference date about whether to store an image. The calculation unit receives the data and determines whether to store the image. The controller determines whether visual vectors of the image determined to be stored and a stored comparison image are similar to each other. If the visual vectors are similar, the information calling unit calls the tag information of the comparison image as the tag information of the stored image.
Abstract translation: 目的：提供生活日志设备和自动标签信息输入方法，用于在用户之后搜索信息，并自动提取标签信息。 构成：生命日志装置包括传感器单元，计算单元（30），控制器（40），信息呼叫单元（50）和存储单元（60）。 传感器单元测量有关是否存储图像的参考日期。 计算单元接收数据并确定是否存储图像。 控制器确定确定要存储的图像的视觉矢量和存储的比较图像是否彼此相似。 如果视觉矢量相似，则信息呼叫单元将比较图像的标签信息作为所存储图像的标签信息。
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公开(公告)号：KR100901191B1
公开(公告)日：2009-06-04
申请号：KR1020070045691
申请日：2007-05-10
Abstract: 본 발명은 음성신호 기반의 성별인식 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명에 따른 성별인식 방법에서는, 음성신호를 구성하는 유성음과 무성음 성분 중에서 성별에 따라 뚜렷한 변화를 가지지 않는 무성음 성분을 제거한 특징벡터를 추출하고, 상기 무성음 성분을 제거한 특징벡터를 미리 생성한 가우시안 혼합 모델(GMM Gaussian Mixture Model)과 비교함으로써 성별인식의 정확성을 높일 수 있다. 또한, 유성음에 적용되는 성대 떨림의 주기인 피치(pitch) 또는 포먼트 스펙트럼(formant spectrum)을 이용하여 성별을 인식할 경우, 본 발명에 따라 무성음을 제거한 음성신호를 기반으로 함으로써 상기 피치 또는 평균 성대 길이를 이용시 더욱 정확한 성별인식이 가능하다.
성별인식, 성대, 피치 유성음, 무성음, 특징벡터
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