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公开(公告)号：WO2020196976A1
公开(公告)日：2020-10-01
申请号：PCT/KR2019/004266
申请日：2019-04-10
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 다양한 실시예들에 따른 전자 장치 및 그의 동작 방법은 멀티모달 데이터를 이용한 주의집중의 순환 신경망 기반으로 하며, 사용자의 영상, 음성 또는 텍스트 중 적어도 어느 두 개와 관련되는 멀티모달 데이터를 검출하고, 멀티모달 데이터에 기반하여, 제 1 주의집중 변수를 계산하고, 멀티모달 데이터 및 제 1 주의집중 변수에 기반하여, 제 2 주의집중 변수를 계산하고, 및 제 2 주의집중 변수에 기반하여, 결과값을 추론하도록 구성될 수 있다.
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公开(公告)号：WO2019225799A1
公开(公告)日：2019-11-28
申请号：PCT/KR2018/007078
申请日：2018-06-22
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 딥러닝 생성 모델을 이용한 사용자 정보 삭제 방법 및 장치가 제시된다. 일 실시예에 따른 딥러닝 생성 모델을 이용한 사용자 정보 삭제 방법은 사용자의 얼굴인 실제 데이터를 이용하여 다른 얼굴인 가짜 데이터를 생성하는 단계; 생성된 상기 가짜 데이터가 상기 실제 데이터인지 여부를 판별하는 단계; 및 서로 다른 데이터인 상기 실제 데이터와 상기 가짜 데이터가 동일한 사람인지 여부를 판별하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.
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公开(公告)号：WO2020196977A1
公开(公告)日：2020-10-01
申请号：PCT/KR2019/004267
申请日：2019-04-10
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 다양한 실시예들에 따른 사용자 페르소나를 고려한 대화형 에이전트 장치 및 방법은, 사용자의 페르소나를 파악하고, 파악된 페르소나에 대응하는 페르소나를 설정하고, 설정된 페르소나를 기반으로, 사용자와 감성적 대화 모드를 실행하도록 구성될 수 있다.
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公开(公告)号：WO2020196979A1
公开(公告)日：2020-10-01
申请号：PCT/KR2019/004270
申请日：2019-04-10
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G10L13/033 , G10L13/08 , G10L17/02 , G10L25/51 , G10L25/30
Abstract: 다양한 실시예들에 따른 전자 장치 및 그의 동작 방법은 특징 제어 가능 음성 모사를 위한 것으로, 텍스트를 인코딩하고, 화자 음성 신호 및 특징 정보와 관련된 임베딩 정보를 추론하고, 인코딩된 텍스트를 추론된 임베딩 정보와 함께 디코딩하여, 음성 신호를 발생시키도록 구성될 수 있다.
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公开(公告)号：WO2020196978A1
公开(公告)日：2020-10-01
申请号：PCT/KR2019/004269
申请日：2019-04-10
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 다양한 실시예들에 따른 전자 장치 및 그의 동작 방법은 멀티스케일 음성 감정 인식을 위한 것으로, 음성 신호를 복수 개의 스케일들로 압축하고, 스케일들 각각에 대응하여, 주의집중(attention)에 따른 가중치를 부여하고, 스케일들로부터, 가중치를 기반으로 음성 신호의 음성 특징을 추출하고, 음성 특징에 기반하여, 음성 신호의 감정을 인식하도록 구성될 수 있다.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：WO2019225801A1
公开(公告)日：2019-11-28
申请号：PCT/KR2018/007163
申请日：2018-06-25
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 사용자의 음성 신호를 기반으로 감정, 나이 및 성별을 동시에 인식하는 방법 및 시스템이 개시된다. 컴퓨터에 의해 실행되는 사용자 특성 정보 인식 방법에 있어서, 음성 신호에 해당하는 입력 데이터 셋(input data set)을 대상으로, 미리 지정된 복수의 특성 별로 프레임(frame)을 구분하는 단계, 구분된 상기 특성 별 프레임을 대상으로, 컨볼루션 뉴럴 네트워크(convolution neural network)를 기반으로 상기 복수의 특성 별 손실 함수에 기초하여 학습을 수행하는 단계, 및 상기 학습을 통해 생성된 학습 모델에 기초하여 입력된 음성 신호에 해당하는 서로 다른 복수의 사용자 특성 정보를 인식하는 단계를 포함할 수 있다.
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