Abstract:
핸즈프리 자동 통역 서비스를 위한 자동 통역 시스템에 관한 것이다. 핸즈프리 기반의 자동 통역 시스템은 핸즈프리 장치, 단말 장치 및 통역 서버를 포함할 수 있다. 이때, 단말 장치는 핸즈프리 장치의 요청에 따라 통역 환경을 초기화하는 통역 환경 초기화부와, 사용자 및 상대방의 통역 결과를 중개하는 통역 중개부 및 상대방의 통역 결과를 설정된 통역 환경에 기초하여 음성으로 합성하여 핸즈프리 장치에 전송하는 통역 처리부를 포함할 수 있다. 이와 같이, 핸즈프리 장치를 통하여 통역 서비스를 제공함으로써 사용자 편의성이 향상될 수 있다.
Abstract:
본 발명은 자동 번역 및 통역 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 제1 언어의 음성 신호를 입력 받는 음성 입력부; 상기 제1 언어의 텍스트를 입력 받는 텍스트 입력부; 상기 음성 입력부로부터 수신되는 음성 신호에서 음성 특징을 추출하거나 상기 텍스트 입력부로부터 수신되는 텍스트의 각 단어에 대한 유사도를 측정하여 번역하고자 하는 제1 언어의 문장을 인식하는 문장 인식부; 인식된 상기 제1 언어의 문장을 제2 언어의 문장으로 번역하는 번역부; 번역된 상기 제2 언어의 문장에 대한 발성음을 음성으로 출력하는 음성 출력부; 및 번역된 상기 제2 언어의 문장에 대한 발성음을 상기 제1 언어로 표기한 텍스트로 변환하여 출력하는 텍스트 출력부; 를 포함한다.
Abstract:
PURPOSE: An errors correction apparatus in a successive word and voice recognition system and method thereof are provided to enable a user to directly modify the words in a word list by determining the ranking in the words. CONSTITUTION: A trie dictionary construction unit(110) constructs pronunciation rows for words of a voice recognition pronunciation dictionary as a trie dictionary. A similar pronunciation words searching unit(120) searches pronunciation similar with error words from a word list. The similar pronunciation word search unit outputs searched candidate words. An errors correction apparatus includes a voice recognition system.
Abstract:
PURPOSE: A sentential form apparatus of a voice recognition sentence and a method thereof are provided to identify a sentence structure in an automatic translation process and add the sentence structure. CONSTITUTION: A keyword set setting unit(110) sets up a keyword sest based on a learning sentence. A sentence structure identifying unit(108) identifies a sentence of a specific language through the keyword set. A punctuation marks addition unit(112) adds the punctuation mark to the identified sentence. An automatic translation unit(150) outputs voice of a preset language through automatic translation.
Abstract:
PURPOSE: A sentence pattern classifying device and method of a voice recognition result sentence are provided to offer sentence pattern information about an automatically translated input sentence more accurately. CONSTITUTION: A voice recognition module(10) outputs a text sentence with voice recognition. A semantic module(20) analyzes the morpheme of the text sentence. The semantic module classifies the sentence pattern of a corresponding sentence from a morpheme analysis result. According to a sentence pattern classification result, the semantic module adds punctuation marks to the text sentence. A translator(40) translates the text sentence. A voice output module(60) outputs a voice composite tone corresponding to the translated sentence.
Abstract:
PURPOSE: A meaning representation processing device and a method thereof are provided to interpret a sentence which is available for being generated in a constructed meaning expression group and train an auto translating unit. CONSTITUTION: A meaning expression converting unit(202a) converts a word column of an input voice recognition result in a meaning expression. By referring a previously constructed meaning expression group database(206a), a meaning expression matching unit(204a) searches the converted meaning expression. According to the search result, a meaning expression matching unit determines a final meaning expression. A sentence generating unit(208a) generates the generated final meaning expression into a final sentence.
Abstract:
PURPOSE: A method and an apparatus for automatic classification of sentence corpus are provided to facilitate the guarantee of sentence corpus for each area by re-classifying sentence corpuses of various regions into detailed areas. CONSTITUTION: Au auto area classification apparatus includes a sentence learning unit(100) and a sentence classification unit(200). The sentence learning unit learns training set sentence corpus for each detail area to be classified, and extracts N-gram information of detailed sections. The sentence learning unit converts the N-gram information into weight between the detailed sections, and classifies a test set or classified target sentence corpus to be classified according to the weight.