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公开(公告)号：KR101059892B1
公开(公告)日：2011-08-29
申请号：KR1020080114116
申请日：2008-11-17
Applicant: 한국전자통신연구원
Abstract: 본 발명은 개개의 화자식별 결과의 신뢰도 측정 방법에 관한 것으로, 각 프레임의 화자식별 결과에 대한 공헌 정도를 측정하고, 이 각 프레임의 화자식별 공헌도를 기반으로 화자식별 결과의 신뢰도를 측정하고, 이를 화자 진위 판단에 이용함으로써, 화자 검증시에 제시된 화자의 진위를 정확하게 판단하여, 원거리 다채널 환경에서 화자식별의 정확도를 높일 수 있다.
화자식별, 화자식별 결과의 신뢰도, 원거리 다채널 환경, 화자식별 결과 통합.Abstract translation: 本发明测量测量的程度基于每个帧结果的扬声器识别的贡献以促进与所述个体说话者识别结果的可靠性测量方法的每个帧的说话者识别结果，识别所述说话者的可靠性，它 可以准确地确定在验证讲话者时呈现的讲话者的真实性，从而提高远程多信道环境中讲话者识别的准确性。
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公开(公告)号：KR100277694B1
公开(公告)日：2001-01-15
申请号：KR1019980048201
申请日：1998-11-11
Applicant: 한국전자통신연구원
Abstract: 1. 청구범위에 기재된 발명이 속한 기술분야
본 발명은 음성인식시스템에서의 발음사전 자동생성 방법에 관한 것임.
2. 발명이 해결하려고 하는 기술적 과제
본 발명은, 음성인식시스템에서 대규모로 구축되어 있는 발음사전의 발음패턴을 음성학적 지식의 개입없이 신경망으로 학습하고, 학습된 신경망으로 발음사전을 정확히 생성시킬 수 없는 자소나 단어를 예외 자소 발음사전 및 예외 단어 발음사전을 이용하여 입력된 단어의 발음열을 보다 정확하게 생성하므로써, 단계별 처리에 따른 메모리 및 계산량을 감축시키기 위한 발음사전 자동생성 방법을 제공하고자 함.
3. 발명의 해결방법의 요지
본 발명은, 신경망을 이용하여 다층 퍼셉트론을 학습시켜 예외 단어 발음사전 데이터베이스, 예외 자소 발음사전 데이터베이스, 각 자소별 음소출력 MLP 파라메터 데이터베이스를 구성하는 제 1 단계; 및 전처리된 입력 단어에 대해, 예외 단어 발음사전 데이터베이스, 예외 자소 발음사전 데이터베이스, MLP 파라메터 데이터베이스를 검사하여 해당 단어의 발음열을 후처리한 후에 출력하는 제 2 단계를 포함함.
4. 발명의 중요한 용도
본 발명은 음성인식시스템 등에 이용됨.-
公开(公告)号：KR1020000031935A
公开(公告)日：2000-06-05
申请号：KR1019980048201
申请日：1998-11-11
Applicant: 한국전자통신연구원
CPC classification number: G10L15/187 , G10L15/06 , G10L25/30
Abstract: PURPOSE: An automatic generation method of a pronunciation lexicon is to implement a recognition system having high recognition performance when recognizing new vocabulary being not registered in a lexicon, thereby generating a pronunciation sequence more precisely. CONSTITUTION: An automatic generation method of a pronunciation lexicon comprises the steps of: studying a multi-layer perceptron directly mapping a corresponding phoneme for each grapheme using a neural network, to construct an exceptional word pronunciation lexicon database, an exceptional grapheme pronunciation lexicon database and a phoneme output multi-layer perceptron parameter database for each grapheme; and inspecting the exceptional word pronunciation lexicon database, the exceptional grapheme pronunciation lexicon database and the phoneme output multi-layer perceptron parameter database for a pre-processed word and post-processing the pronunciation sequence of the relevant word to output them.
Abstract translation: 目的：发音词典的自动生成方法是在识别未注册在词典中的新词汇时实现具有高识别性能的识别系统，从而更精确地生成发音序列。 构成：发音词典的自动生成方法包括以下步骤：使用神经网络研究直接映射每个图形的对应音素的多层感知器，构建异常词发音词典数据库，异常的图形发音词典数据库和 用于每个图形的音素输出多层感知器参数数据库; 并检查异常字发音词典数据库，异常字母发音词典数据库和音素输出多层感知器参数数据库，用于预处理单词，并对相关单词的发音顺序进行后处理以输出。
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公开(公告)号：KR1019990011493A
公开(公告)日：1999-02-18
申请号：KR1019970034598
申请日：1997-07-23
Applicant: 한국전자통신연구원
Abstract: 1. 청구 범위에 기재된 발명이 속한 기술분야
본 발명은 음소별 화자 종속 변이음(allophone) 모델링 방법에 관한 것임.
2. 발명이 해결하려고 하는 기술적 과제
본 발명은 각 음소별로 화자 특성을 고려할 수 있는 음성 단위 선정 방법으로서 문맥 및 화자를 동시에 모두 고려한 음소별 화자 종속 변이음(allophone) 모델링 방법을 제공하고자 함.
3. 발명의 해결방법의 요지
본 발명은, 음성 인식기에 적용되는 음성 모델링 방법에 있어서, 각 음소별 음성 데이터의 특징 벡터열을 읽어, 트랜스크립션과 발음 사전을 이용하여 문맥 정보를 얻은 후에 각 자료의 화자를 식별하는 제 1 단계; 주어진 데이터를 문맥과 화자에 따라 두 개의 그룹으로 나눈 후에 나누어진 그룹의 적합성을 측정하는 과정을 반복하는 제 2 단계; 및 나뉘어진 그룹의 샘플의 갯수가 소정의 값 이상인 그룹이 존재하면 두 개의 그룹으로 나누는 과정을 계속하고, 그러한 그룹이 더 이상 존재하지 않으면 종료하는 제 3 단계를 포함한다.
4. 발명의 중요한 용도
본 발명은 음성 인식기에 이용됨.-
公开(公告)号：KR100236962B1
公开(公告)日：2000-01-15
申请号：KR1019970034598
申请日：1997-07-23
Applicant: 한국전자통신연구원
Abstract: 1. 청구 범위에 기재된 발명이 속한 기술분야
본 발명은 음소별 화자 종속 변이음(allophone) 모델링 방법에 관한 것임.
2. 발명이 해결하려고 하는 기술적 과제
본 발명은 각 음소별로 화자 특성을 고려할 수 있는 음성 단위 선정 방법으로서 문맥 및 화자를 동시에 모두 고려한 음소별 화자 종속 변이음(allophone) 모델링 방법을 제공하고자 함.
3. 발명의 해결방법의 요지
본 발명은, 음성 인식기에 적용되는 음성 모델링 방법에 있어서, 각 음소별 음성 데이터의 특징 벡터열을 읽어, 트랜스크립션과 발음 사전을 이용하여 문맥 정보를 얻은 후에 각 자료의 화자를 식별하는 제 1 단계; 주어진 데이터를 문맥과 화자에 따라 두 개의 그룹으로 나눈 후에 나누어진 그룹의 적합성을 측정하는 과정을 반복하는 제 2 단계; 및 나뉘어진 그룹의 샘플의 갯수가 소정의 값 이상인 그룹이 존재하면 두 개의 그룹으로 나누는 과정을 계속하고, 그러한 그룹이 더 이상 존재하지 않으면 종료하는 제 3 단계를 포함한다.
4. 발명의 중요한 용도
본 발명은 음성 인식기에 이용됨.-
Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：KR1020100070097A
公开(公告)日：2010-06-25
申请号：KR1020080128695
申请日：2008-12-17
Applicant: 한국전자통신연구원
Abstract: PURPOSE: A method for processing a hybrid feature vector, a method and an apparatus for recognizing a speaker using the same are provided to perform a speaker recognition service regardless of noises by combining a multi-streaming method and a sub-band recombination method. CONSTITUTION: A first feature vector generation unit generates a first feature vector based on an input voice. A second feature vector generation unit time-filters the first feature vector to generate a second feature vector. The first and the second feature vector processing units(150a, 150b) calculate similarities of sub-bands of the first and the second feature vectors. A hybrid unit(107) merges and outputs the similarity.
Abstract translation: 目的：提供一种用于处理混合特征向量的方法，用于识别使用该混合特征向量的扬声器的方法和装置，以通过组合多流传输方法和子带复合方法来执行讲话者识别服务而不管噪声如何。 构成：第一特征矢量生成单元基于输入声音生成第一特征向量。 第二特征向量生成单元对第一特征向量进行时间滤波以生成第二特征向量。 第一和第二特征向量处理单元（150a，150b）计算第一和第二特征向量的子带的相似度。 混合单元（107）合并并输出相似度。
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公开(公告)号：KR1019990015328A
公开(公告)日：1999-03-05
申请号：KR1019970037365
申请日：1997-08-05
Applicant: 한국전자통신연구원
Abstract: 본 발명은 인터넷에 접속하기 위해 이용되는 웹 브라우저를 사용할 때 마우스 뿐만 아니라 음성을 사용하여 웹 브라우저를 조작하고 이를 통해 원하는 정보를 얻을 수 있도록 해주는 웹 브라우저 상에서의 음성 인식기 구현방법에 관한 것으로서, 음성 인식 대상이 고정되어 있지 않고 끝없이 변화하는 웹 브라우저 상에서의 음성 인식 기능 구현을 목적으로 하고, 기존 웹 브라우저와 기 출원된 가변 어휘 인식기를 포함하되, HTML 파일 분석기, 인식 대상 어휘 생성기, 인식 결과 분석기를 구비하여 웹 브라우저의 사용자 인터페이스 편의성을 향상시킴으로써, 인터넷을 이용한 정보 자동화 및 통신 서비스, 쇼핑, 교육 등의 여러 분야에 응용할 수 있고 또한 손의 움직임이 불편한 장애자들도 인터넷을 보다 쉽게 이용할 수 있는 효과가 있다.
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公开(公告)号：KR1020100055168A
公开(公告)日：2010-05-26
申请号：KR1020080114116
申请日：2008-11-17
Applicant: 한국전자통신연구원
Abstract: PURPOSE: A speaker identification method for a multi-channel speaker identification system is provided to improve the performance of speaker identification and speaker verification in a remote distance multi-channel environment. CONSTITUTION: A speaker identifier for a multi-channel speaker identification system is connected to each input microphone(101). A speaker identification integrator(115) integrates the identification result of the speaker identifier. The channel speaker identifier computes the degree of speaker identification contribution by the measurement of posterior probability of a registered speaker. The speaker identification integrator produces channel reliability through speaker identification contribution. The speaker identification integrator integrates the channel speaker identification result with the weight application by the channel reliability.
Abstract translation: 目的：提供多声道扬声器识别系统的扬声器识别方法，以提高远程多声道环境中扬声器识别和扬声器验证的性能。 构成：用于多声道扬声器识别系统的扬声器标识符连接到每个输入麦克风（101）。 扬声器识别积分器（115）集成了扬声器标识符的识别结果。 信道扬声器标识符通过测量注册说话者的后验概率来计算扬声器识别贡献的程度。 扬声器识别积分器通过扬声器识别贡献产生通道可靠性。 扬声器识别积分器通过信道可靠性将声道扬声器识别结果与重量应用相结合。
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公开(公告)号：KR1020080082022A
公开(公告)日：2008-09-11
申请号：KR1020070011725
申请日：2007-02-05
Applicant: 한국전자통신연구원 , 한국정보통신대학교 산학협력단
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30761 , G06F17/30749
Abstract: A device and a method for measuring similarity based on feature of music, and a music recommendation system and method using the same are provided to calculate the similarity in an Internet or digital broadcasting environment based on the feature of the preferred music of a user and recommend the music effectively to the user based on the similarity. A music feature extractor(131) extracts feature information, which is at least one of rhythm or tone feature information, reflecting characteristics of music. A music feature information database(132) stores the extracted feature information in a feature vector row. A similarity calculator(133) calculates similarity between music by comparing a music list(16) extracted based on genre/singer information of the current queried music(14) of a user with the feature information of the current queried music or accumulative feature information of the past queried music. An updater updates the feature information of the current queried music to the accumulative feature information of the past queried music. A music recommender generates and provides a recommendation list in high similarity order depending on a similarity calculation result.
Abstract translation: 提供了一种基于音乐特征来测量相似度的装置和方法，并且提供了使用该装置和音乐推荐系统和方法的方法，以基于用户的首选音乐的特征来计算因特网或数字广播环境中的相似度，并推荐 基于相似性，音乐有效地向用户提供。 音乐特征提取器（131）提取特征信息，其是节奏或音调特征信息中的至少一个，其反映音乐的特征。 音乐特征信息数据库（132）将所提取的特征信息存储在特征向量行中。 相似度计算器（133）通过将根据用户的当前查询音乐（14）的类型/歌手信息提取的音乐列表（16）与当前查询音乐的特征信息或累积特征信息 过去的查询音乐。 更新者将当前查询的音乐的特征信息更新为过去查询的音乐的累积特征信息。 音乐推荐器根据相似度计算结果产生并以高相似性顺序提供推荐列表。
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