KR102450853B1 - 음성 인식 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

음성 인식 장치 및 방법이 개시된다. 일 양상에 따른 음성 인식 장치는, 이전에 탐색된 단어열을 기반으로 상기 이전에 탐색된 단어열의 다음 단어의 단어 클래스를 예측하는 예측부와, 음성 신호에 대응하는 후보 단어를 탐색하여 상기 이전에 탐색된 단어열을 확장하고, 상기 예측된 단어 클래스를 기반으로 상기 확장된 단어열의 확률 값을 조정하는 디코더를 포함할 수 있다.

Description

음성 인식 장치 및 방법{Apparatus and method for speech recognition}
음성 인식 기술에 관한 것으로, 특히 음성 인식 장치 및 방법과 관련된다.
최근의 음성 인식 기술은 과거와 비교하여 많은 주목을 받고 있는 상황이다. 그 이유는 음성 인식 기술이 구현될 경우, 인터넷 정보 이용이나 전자 상거래, 각종 유비쿼터스 환경을 보다 편리하게 음성을 통하여 조작할 수 있을 뿐만 아니라, 손을 사용하기 어려운 차량 운행 등과 같은 경우에도 인터넷을 액세스한다든가 사무나 기타 서비스를 이용할 수 있게 되어, 사용자의 다양한 니즈(needs)를 충족 시켜줄 수 있기 때문이다.
따라서, 오류 없이 효과적으로 음성을 인식하는 기술의 필요성이 대두된다.
음성 인식 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
일 양상에 따른 음성 인식 장치는, 이전에 탐색된 단어열을 기반으로 상기 이전에 탐색된 단어열의 다음 단어의 단어 클래스를 예측하는 예측부와, 음성 신호에 대응하는 후보 단어를 탐색하여 상기 이전에 탐색된 단어열을 확장하고, 상기 예측된 단어 클래스를 기반으로 상기 확장된 단어열의 확률 값을 조정하는 디코더를 포함할 수 있다.
상기 클래스는 개체명 또는 품사이고, 상기 개체명은 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간, 도서명, 영화명, 음악명, 또는 TV 프로그램명일 수 있다.
상기 예측부는, 단어 클래스 예측 모델을 이용하여 상기 이전에 탐색된 단어열의 다음 단어의 단어 클래스를 예측할 수 있다.
상기 단어 클래스 예측 모델은, 사전 및 문법을 기반으로 룰 셋(rule set) 형태로 구축되거나, 개체명 인식(named entity recognition) 기법 및 품사 태깅(part of speech tagging) 기법 중 적어도 하나를 이용하여 기계 학습을 통해 구축될 수 있다.
상기 단어 클래스 예측 모델은, RNN(Recurrent Neural Network) 기반 모델일 수 있다.
상기 디코더는, WFST(weighted finite state transducer) 형태의 데이터 구조로 구축된 발음 사전 및 언어 모델을 이용하여 상기 후보 단어를 탐색할 수 있다.
상기 디코더는, 상기 탐색된 후보 단어 중에서 상기 예측된 단어 클래스에 속하지 않는 단어는 추후 탐색 대상에서 제외할 수 있다.
상기 디코더는, 상기 탐색된 후보 단어 중 예측된 단어 클래스에 속하는 후보 단어의 확률 값을 증가시킬 수 있다.
상기 디코더는, 상기 탐색된 후보 단어 중 예측된 단어 클래스에 속하며 개인화된 언어 모델에 포함되는 후보 단어의 확률 값을 증가시킬 수 있다.
상기 예측부는 상기 이전에 탐색된 단어열의 다음 단어의 단어 클래스 확률 분포를 예측하고, 상기 디코더는 각 후보 단어의 확률 값에 해당 후보 단어가 속하는 단어 클래스의 예측된 확률 값을 곱하여 각 후보 단어의 확률 값을 조정할 수 있다.
다른 양상에 따른 음성 인식 방법은, 이전에 탐색된 단어열을 기반으로 상기 이전에 탐색된 단어열의 다음 단어의 단어 클래스를 예측하는 단계와, 음성 신호에 대응하는 후보 단어를 탐색하는 단계와, 상기 탐색된 후보 단어를 이용하여 상기 이전에 탐색된 단어열을 확장하는 단계와, 상기 예측된 단어 클래스를 기반으로 상기 확장된 단어열의 확률 값을 조정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 클래스는 개체명 또는 품사이고, 상기 개체명은 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간, 도서명, 영화명, 음악명, 또는 TV 프로그램명일 수 있다.
상기 단어 클래스를 예측하는 단계는, 단어 클래스 예측 모델을 이용하여 상기 이전에 탐색된 단어열의 다음 단어의 단어 클래스를 예측할 수 있다.
상기 단어 클래스 예측 모델은, 사전 및 문법을 기반으로 룰 셋(rule set) 형태로 구축되거나, 개체명 인식(named entity recognition) 기법 및 품사 태깅(part of speech tagging) 기법 중 적어도 하나를 이용하여 기계 학습을 통해 구축될 수 있다.
상기 단어 클래스 예측 모델은, RNN(Recurrent Neural Network) 기반 모델일 수 있다.
상기 후보 단어를 탐색하는 단계는, WFST(weighted finite state transducer) 형태의 데이터 구조로 구축된 발음 사전 및 언어 모델을 이용하여 상기 후보 단어를 탐색할 수 있다.
음성 인식 방법은, 상기 탐색된 후보 단어 중에서 상기 예측된 단어 클래스에 속하지 않는 단어는 추후 탐색 대상에서 제외하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 확장된 단어열의 확률 값을 조정하는 단계는, 상기 탐색된 후보 단어 중 예측된 단어 클래스에 속하는 후보 단어의 확률 값을 증가시키는 단계를 포함할 수 있다.
상기 확장된 단어열의 확률 값을 조정하는 단계는, 상기 탐색된 후보 단어 중 상기 예측된 단어 클래스에 속하며 개인화된 언어 모델에 포함되는 후보 단어의 확률 값을 증가시키는 단계를 포함할 수 있다.
상기 단어 클래스를 예측하는 단계는, 상기 이전에 탐색된 단어열의 다음 단어의 단어 클래스 확률 분포를 예측하는 단계를 포함하고, 상기 확장된 단어열의 확률 값을 조정하는 단계는, 각 후보 단어의 확률 값에 해당 후보 단어가 속하는 단어 클래스의 예측된 확률 값을 곱하여 각 후보 단어의 확률 값을 조정하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 양상에 따른 단어 클래스 예측 모델 생성 장치는, 다수의 단어열과 각 단어열에 대응하는 클래스열로 구성된 학습 데이터를 수집하는 학습 데이터 수집부와, 상기 수집된 학습 데이터를 기반으로 학습을 통해 단어 클래스 예측 모델을 생성하는 모델 생성부를 포함할 수 있다.
상기 클래스는, 개체명 또는 품사이고, 상기 개체명은, 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간, 도서명, 영화명, 음악명, 또는 TV 프로그램명일 수 있다.
상기 모델 생성부는, 상기 수집된 학습 데이터를 기반으로 RNN(Recurrent Neural Network)을 학습시켜 단어 클래스 예측 모델을 생성할 수 있다.
상기 모델 생성부는, 단어를 입력으로 하고, 상기 단어의 다음 단어의 단어 클래스를 정답(target)으로 하여 상기 RNN을 학습시킬 수 있다.
또 다른 양상에 따른 단어 클래스 예측 모델 생성 방법은, 다수의 단어열과 각 단어열에 대응하는 클래스열로 구성된 학습 데이터를 수집하는 단계와, 상기 수집된 학습 데이터를 기반으로 학습을 통해 단어 클래스 예측 모델을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 클래스는, 개체명 또는 품사이고, 상기 개체명은, 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간, 도서명, 영화명, 음악명, 또는 TV 프로그램명일 수 있다.
상기 단어 클래스 예측 모델을 생성하는 단계는, 상기 수집된 학습 데이터를 기반으로 RNN(Recurrent Neural Network)을 학습시켜 단어 클래스 예측 모델을 생성할 수 있다.
상기 단어 클래스 예측 모델을 생성하는 단계는, 단어를 입력으로 하고, 상기 단어의 다음 단어의 단어 클래스를 정답(target)으로 하여 상기 RNN을 학습시키는 단계를 포함할 수 있다.
이전에 탐색된 후보 단어열을 기반으로 다음에 올 단어 클래스를 예측하고 그에 따라 후보 단어열의 확률값을 조정함으로써, 음성 인식 오류를 감소시키고 인식의 정확도를 증가시킬 수 있다.
예측된 단어 클래스에 기반하여 가능성이 없는 단어들은 탐색 범위에서 제거함으로써 음성 인식 속도를 증가시킬 수 있다.
도 1은 음성 인식 장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 2는 단어열의 다음 단어의 단어 클래스 확률 분포를 예측하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 3은 품사를 기반으로 후보 단어열의 확률값을 조정하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 4는 개인화 정보를 적용하여 후보 단어열의 확률값을 조정하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 5는 예측된 단어 클래스 확률 분포를 기반으로 후보 단어열의 확률값을 조정하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 음성 인식 장치의 다른 실시예를 도시한 블록도이다.
도 7은 단어 클래스 예측 모델 생성 장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 8은 단어 클래스 예측 모델을 생성하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 9는 음성 인식 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 10은 음성 인식 방법의 다른 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 11은 단어 클래스 예측 모델 생성 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예를 상세하게 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 음성 인식 장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다. 음성 인식 장치(100)는 소프트웨어 모듈로 구현되거나 하드웨어 칩 형태로 제작되어 전자 장치에 탑재될 수 있다. 이때 전자 장치는 TV, 내비게이션, 자동차 전자 장치, 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크탑 컴퓨터, 노트북 PC, 웨어러블 기기(예컨대, 스마트 와치, 스마트 글라스, 스마트 헤드셋, 스마트 이어폰 등) 등을 포함하나 이에 제한되는 것은 아니다.
도 1을 참조하면, 음성 인식 장치(100)는 예측부(110) 및 디코더(120)를 포함할 수 있다.
예측부(110)는 이전에 탐색된 후보 단어열을 기반으로 이전에 탐색된 후보 단어열의 다음 단어의 단어 클래스를 예측할 수 있다. 이때, 단어 클래스는 문맥에 따라 위치할 수 있는 단어인지 여부를 판단하기 위해 정의되는 것으로서 해당 단어의 타입을 나타낼 수 있다, 예컨대, 단어 클래스는 개체명 또는 품사(예컨대, 명사, 동사, 형용사, 부사 등) 등이 될 수 있다.
개체명은 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간, 도서명, 영화명, 음악명, TV프로그램명 등 문장에서 핵심적인 의미를 지닌 고유명사나 미등록어 등을 의미할 수 있다. 한편, 개체명은 "New Work", "United States Patents and Trademark Office" 등과 같이 여러 가지 단어들이 묶여 구문으로 표현될 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 예측부(110)는 단어 클래스 예측 모델을 이용하여 이전에 탐색된 후보 단어열의 다음 단어의 단어 클래스를 예측할 수 있다. 이때, 단어 클래스 예측 모델은 단어열을 기반으로 단어열의 다음 단어의 단어 클래스 또는 단어 클래스 확률 분포를 예측하도록 구현될 수 있다. 예컨대, 단어 클래스 예측 모델은 사전 및 문법을 기반으로 룰 셋(rule set) 형태로 구축되어 단어 클래스를 예측하도록 구현될 수 있고, 개체명 인식(named entity recognition) 기법, 품사 태깅(part of speech tagging) 기법 등을 이용하여 기계 학습을 통해 구축되어 단어 클래스 확률 분포를 예측하도록 구현될 수 있다. 즉, 예측부(110)는 룰 셋 형태로 구축된 단어 클래스 예측 모델을 이용하여 단어 클래스를 예측하는 것도 가능하며, 기계 학습을 통해 구축된 단어 클래스 예측 모델을 이용하여 단어 클래스 확률 분포를 예측한 후, 예측된 단어 클래스 확률 분포를 기반으로 단어 클래스를 예측하는 것도 가능하다.
한편, 기계 학습 알고리즘은 신경망(neural network), 결정 트리(decision tree), 유전 알고리즘(Genetic Algorithm: GA), 유전자 프로그래밍(Genetic Programming: GP), 가우스 과정 회귀, 선형 분별 분석, K 근접 이웃(K-Nearest Neighbor: K-NN), 퍼셉트론, 방사 기저 함수 네트워크, 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine: SVM), 및 딥러닝(deep-learning)(예컨대, RNN(Recurrent Neural Network) 등) 중 하나일 수 있다.
디코더(120)는 음성 신호에 대응하는 후보 단어를 탐색하고, 탐색된 후보 단어를 이용하여 이전에 탐색된 후보 단어열을 확장할 수 있다. 다시 말하면, 디코더(120)는 음성 신호를 기반으로, 앞서 인식된 후보 단어열 다음에 올 가능성이 높은 단어를 후보 단어열 다음에 추가하여 후보 단어열을 점진적으로 확장할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디코더(120)는 음향 모델, 발음 사전 및 언어 모델을 이용하여 음성 신호에 대응하는 후보 단어를 탐색할 수 있다.
여기서, 음향 모델은 음성 신호를 입력받아 그에 대한 음소(phone 또는 subphone) 확률 벡터(probability vector)를 출력하는 모델로서, HMM(Hidden Markov Model), GMM(Gaussian Mixture Model), RNN(Recurrent Neural Network), DNN(Deep Neural Network), BLSTM(Bidirectional Long Short Term Model), LSTM(Long Short Term Memory) 등을 이용하여 미리 구축될 수 있다.
여기서, 발음 사전은 음성 인식을 위한 단어들을 정의하고 이에 대한 발음 기호들을 기록한 모델로서, 코퍼스 또는 사전으로부터 수집된 단어를 기반으로 미리 구축될 수 있다.
여기서, 언어 모델은 단어와 단어 사이의 말의 규칙을 정해둔 것으로, 일종의 문법을 정의한 모델이다. 언어 모델은 단어열을 구성하는 단어 리스트를 보고 단어열의 확률을 결정하도록 n-gram, RNN(Recurrent Neural Network), DNN(Deep Neural Network), BLSTM(Bidirectional Long Short Term Model), LSTM(Long Short Term Memory) 등을 이용하여 미리 구축될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 발음 사전 및 언어 모델은 WFST(weighted finite state transducer) 형태의 데이터 구조로 구축될 수 있다. 여기서, WFST(weighted finite state transducer) 형태의 데이터 구조는 음소열에 대한 가능한 모든 단어열을 포함하는 축약된 데이터 구조일 수 있다. 발음 사전 및 언어 모델이 WFST 형태의 데이터 구조로 구축되는 경우, 디코더(120)는 WFST 형태의 데이터 구조를 기반으로 음성 신호에 대응한 가능한 단어열을 탐색할 수 있다.
디코더(120)는 확장된 후보 단어열의 확률 값을 산출할 수 있다. 예컨대, 디코더(120)는 음향 모델 및 언어 모델을 이용하여 탐색된 후보 단어의 확률 값을 산출하고 산출된 후보 단어의 확률 값을 기반으로 확장된 후보 단어열의 확률 값을 산출할 수 있다.
또한, 디코더(120)는 예측부(110)에서 예측된 단어 클래스를 기반으로 확장된 후보 단어열의 확률 값을 조정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디코더(120)는 탐색된 후보 단어 중 예측부(110)에서 예측된 단어 클래스에 속하는 후보 단어의 확률 값을 증가시켜 확장된 후보 단어열의 확률 값을 조정할 수 있다. 예컨대, 예측부(110)가 이전에 탐색된 후보 단어열의 다음 단어의 단어 클래스로 지명(location)을 예측한 경우로서 디코더(120)가 음성 신호에 대응하는 후보 단어로 인명(person)과 관련된 "A", 지명과 관련된 "B" 및 "C"를 탐색한 경우, 디코더(120)는 탐색된 후보 단어 "A", "B", "C"중에서 지명(location)에 속하는 후보 단어 "B" 및 "C"에 높은 가중치를 부여하여 후보 단어 "B" 및 "C"의 확률 값을 증가시킬 수 있다. 이때, 가중치를 부여하는 방식은 언어 모델 및/또는 음향 모델의 가중치를 조정하는 방식을 이용할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 다양한 방식으로 가중치를 부여할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 디코더(120)는 탐색된 후보 단어 중 예측부(110)에서 예측된 단어 클래스에 속하며 개인화된 언어 모델에 포함되는 후보 단어의 확률 값을 증가시켜 확장된 후보 단어열의 확률 값을 조정할 수 있다. 예컨대, 예측부(110)가 이전에 탐색된 후보 단어열의 다음 단어의 단어 클래스로 지명(location)을 예측하고 디코더(120)가 음성 신호에 대응하는 후보 단어로서 인명(person)과 관련된 "A", 지명과 관련된 "B" 및 "C"를 탐색한 경우로서 개인화된 언어 모델에 지명 "C", "D" 및 "E"를 포함하고 있는 경우, 디코더(120)는 탐색된 후보 단어 "A", "B", "C" 중에서 지명(location)에 속하며 개인화된 언어 모델에 포함되어 있는 후보 단어 "C"에 높은 가중치를 부여하여 후보 단어 "C"의 확률 값을 증가시킬 수 있다.
한편, 개인화된 언어 모델은 개인화된 코퍼스를 기반으로 n-gram, RNN(Recurrent Neural Network), DNN(Deep Neural Network), BLSTM(Bidirectional Long Short Term Model), LSTM(Long Short Term Memory) 등을 이용하여 미리 구축될 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 디코더(120)는 예측된 각 단어 클래스의 확률 값을 해당 클래스에 속하는 후보 단어의 확률 값에 반영하여 확장된 후보 단어열의 확률 값을 조정할 수 있다. 예컨대, 예측부(110)가 이전에 탐색된 후보 단어열의 다음 단어의 단어 클래스 확률로서 지명(location) 0.6, 인명(person) 0.4라고 예측한 경우로서 디코더(120)가 음성 신호에 대응하는 후보 단어로서 인명과 관련된 "A", 지명과 관련된 "B" 및 "C"를 후보 단어로 탐색한 경우, 디코더(120)는 후보 단어 "A"의 확률 값에 0.4를 곱하고, 후보 단어 "B" 및 "C"의 확률 값에 0.6을 곱하여 후보 단어 "A", "B" 및 "C"의 확률 값을 조정할 수 있다.
한편, 디코더(120)는 탐색된 후보 단어 중 예측부(110)에서 예측된 단어 클래스에 속하지 않는 단어에 대해 전지 작업(pruning)을 통해 향후 탐색 범위를 줄일 수 있다. 다시 말하면, 디코더(120)는 탐색된 후보 단어 중 예측부(110)에서 예측된 단어 클래스에 속하지 않는 단어를 추후 탐색 대상에서 제거할 수 있다.
또한, 디코더(120)는 후보 단어열의 확률 값 조정 결과를 기반으로 최대 확률값을 가지는 후보 단어열을 선택하고 선택된 후보 단어열을 음성 인식 결과로서 출력할 수 있다.
또한, 디코더(120)는 입력된 음성 신호에 대한 음성 인식이 완료되지 않은 경우, 확장/생성된 후보 단어열 중에서 확률 값이 높은 소정 개수의 후보 단어열을 선택하고 나머지 후보 단어열은 추후 탐색 범위에서 제거할 수 있다.
도 2는 단어열의 다음 단어의 단어 클래스 확률 분포를 예측하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다. 이때, 단어 클래스 예측 모델은 단어 클래스 확률 분포를 예측하도록 구현된 RNN 기반 모델이라고 가정한다.
예측부(110)는 미리 구축된 단어 클래스 예측 모델을 이용하여 단어열 "How do I get to"의 다음 단어의 단어 클래스 확률 분포를 예측한다. 즉, 예측부(110)는 t5 시점에 "to"를 입력 받으면, 미리 구축된 단어 클래스 예측 모델을 이용하여 후보 단어열 "How do I get to"의 다음 단어의 단어 클래스 확률 분포를 예측한다. 도시된 예의 경우, "How do I get to" 다음에 올 단어 클래스 확률은 소유격 0.2, 지명 0.4, 인명 0.3 등이 될 수 있으며, 본 예에서는 지명이 확률 0.4로 가장 높을 수 있다.
도 3은 품사를 기반으로 후보 단어열의 확률값을 조정하는 과정을 설명하기 위한 예시도로서 음성 인식 과정의 특정 시점(t4)의 스냅샷을 도시한 도면이다. 이때, 도시된 바와 같이 디코더(120)가 t1 에서 t3로 시간이 흐름에 따라 음성 신호에 대응하는 후보 단어열 "I'm going to"를 생성하였다고 가정한다.
도시된 예의 경우, 문맥 상 "I'm going to" 다음에 동사(Verb)가 나타날 가능성이 높으므로, 예측부(110)는 후보 단어열 "I'm going to"를 기반으로 "I'm going to"의 다음 단어의 단어 클래스로서 동사(Verb)를 예측한다. 이때, 예측부(110)는 단어열을 기반으로 단어열의 다음 단어의 단어 클래스를 예측하도록 미리 구축된 단어 클래스 예측 모델을 이용할 수 있다.
디코더(120)는 t4 시점에 음향 모델, 발음 사전 및 언어 모델을 기반으로 후보 단어열 "I'm going to" 다음에 올 후보 단어 "meet", "meat" 및 "minjung"을 탐색하고, 후보 단어열 "I'm going to"을 확장하여 확장된 후보 단어열 "I'm going to meet", "I'm going to meat" 및 "I'm going to minjung"을 생성한다.
그 후, 디코더(120)는 후보 단어 "meet", "meat" 및 "minjung" 중 동사에 속하는 "meet"의 확률 값을 증가시켜 "I'm going to meet"의 확률 값을 증가시킨다.
도 4는 개인화 정보를 적용하여 후보 단어열의 확률값을 조정하는 과정을 설명하기 위한 예시도로서 음성 인식 과정의 특정 시점(t5)의 스냅샷을 도시한 도면이다. 이때, 도시된 바와 같이 디코더(120)가 t1 에서 t4로 시간이 흐름에 따라 음성 신호에 대응하는 후보 단어열 "I'm going to meet"를 생성하였다고 가정한다.
도시된 예의 경우, 문맥 상 "I'm going to meet" 다음에 인명(person)이 나타날 가능성이 높으므로, 예측부(110)는 후보 단어열 "I'm going to meet"을 기반으로 "I'm going to meet"의 다음 단어의 단어 클래스로서 인명(person)을 예측한다. 이때, 예측부(110)는 단어열을 기반으로 단어열의 다음 단어의 단어 클래스를 예측하도록 미리 구축된 단어 클래스 예측 모델을 이용할 수 있다.
디코더(120)는 t5 시점에 음향 모델, 발음 사전 및 언어 모델을 기반으로 후보 단어열 "I'm going to meet" 다음에 올 후보 단어 "heejong", "heeja", "minjung" 및 "heejung"을 탐색하고, 후보 단어열 "I'm going to meet"을 확장하여 확장된 후보 단어열 "I'm going to meet heejong", "I'm going to meet heeja", "I'm going to meet minjung" 및 "I'm going to meet heejung"을 생성한다.
그 후, 디코더(120)는 인명과 관련된 개인화된 언어 모델(PLM)을 탐색하여 후보 단어 "heejong", "heeja", "minjung" 및 "heejung" 중 개인화된 언어 모델(PLM)에 속한 "heejung"의 확률 값을 증가시켜 "I'm going to meet heejung"의 확률 값을 증가시킨다.
도 5는 예측된 단어 클래스 확률 분포를 기반으로 후보 단어열의 확률값을 조정하는 과정을 설명하기 위한 예시도로서 음성 인식 과정의 특정 시점(t9)의 스냅샷을 도시한 도면이다. 이때, 도시된 바와 같이 디코더(120)가 t1 에서 t8로 시간이 흐름에 따라 음성 신호에 대응하는 후보 단어열 "I want to make a call to david's" 및 "I want to make a call to david"를 생성하였다고 가정한다.
예측부(110)는 후보 단어열 "I want to make a call to david's"을 기반으로 후보 단어열 "I want to make a call to david's"의 다음 단어의 단어 클래스 확률 분포를 예측하고, 후보 단어열 "I want to make a call to david"을 기반으로 후보 단어열 "I want to make a call to david"의 다음 단어의 단어 클래스 확률 분포를 예측한다. 도시된 예의 경우, 예측부(110)는 후보 단어열 "I want to make a call to david's"의 다음 단어의 단어 클래스 확률로서 명사 0.8, 소유격 0.1 등을 예측하고, 후보 단어열 "I want to make a call to david"의 다음 단어의 단어 클래스 확률로서 동사 0.01, 인명 0.5, 소유격 0.3 등을 예측한다.
그 다음, 디코더(120)는 t9 시점에 음향 모델, 발음 사전 및 언어 모델을 기반으로 후보 단어열 "I want to make a call to david's" 다음에 올 후보 단어 "office"(확률 값 0.3)와, 후보 단어열 "I want to make a call to david" 다음에 올 후보 단어 "is"(확률 값 0.6)를 탐색하고, 탐색된 후보 단어를 기반으로 각 후보 단어열을 확장하여 확장된 후보 단어열 "I want to make a call to david's office" 및 "I want to make a call to david is"를 생성한다.
그 다음, 디코더(120)는 "office"의 확률 값 0.3에 명사 클래스 확률 값 0.8을 곱하여 확장된 후보 단어열 "I want to make a call to david's office"의 확률 값을 조정하고, "is"의 확률 값 0.6에 동사 클래스 확률 값 0.01을 곱하여 확장된 후보 단어열 "I want to make a call to david is"의 확률 값을 조정한다.
도 6은 음성 인식 장치의 다른 실시예를 도시한 블록도이다.
도 6을 참조하면, 도 6의 음성 인식 장치(600)는 도 1의 음성 인식 장치(100)에 비하여 단어 클래스 예측 모델 저장부(610), 음향 모델 저장부(620), 발음 사전 저장부(630), 언어 모델 저장부(640), 개인화된 언어 모델 저장부(650), 입력부(660), 특징 벡터 추출부(670) 및 출력부(680)를 선택적으로 더 포함할 수 있다.
단어 클래스 예측 모델 저장부(640)는 단어 클래스 예측 모델을 저장하고, 음향 모델 저장부(620)는 음향 모델을 저장하고, 발음 사전 저장부(630)는 발음 사전을 저장하고, 언어 모델 저장부(640)는 언어 모델을 저장하고, 개인화된 언어 모델 저장부(650)는 개인화된 언어 모델을 저장할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 단어 클래스 예측 모델 저장부(610), 음향 모델 저장부(620), 발음 사전 저장부(630), 언어 모델 저장부(640), 개인화된 언어 모델 저장부(650)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어, SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory: RAM) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory: ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
한편, 도시된 예의 경우 각 저장부(610 내지 650)가 별개의 구성인 것으로 도시되어 있으나, 하나의 저장부로 통합되어 구성될 수도 있다.
입력부(660)는 사용자의 음성 신호를 입력 받을 수 있다. 이를 위해 입력부(660)는 마이크 등을 포함할 수 있다.
특징 벡터 추출부(670)는 입력된 음성 신호를 단위 프레임으로 분할하여 분할된 프레임 영역에 대응되는 특징 벡터를 추출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 특징 벡터 추출부(670)는 음성 구간 검출(Voice Activity Detection: VAD)을 통하여 입력된 음성 신호에서 음성 구간을 검출하고, 검출된 음성 구간에 대하여 음성 신호로부터 음성 인식에 적합한 정보를 획득하기 위해 음성의 특징을 추출할 수 있다. 이때, 특징 벡터 추출부(670)는 음성 신호의 주파수 특성을 단위 프레임 별로 계산하여 음성 신호에 포함된 특징 벡터를 추출할 수 있다. 이를 위해, 특징 벡터 추출부(670)는 아날로그 음성 신호를 디지털로 변환하는 아날로그-디지털 변환 수단(A/D Converter)를 포함할 수 있으며, 디지털로 변환된 음성 신호를 약 10ms 단위의 프레임으로 나누어 처리할 수 있다.
한편, 특징 벡터 추출부(670)는 멜-주파수 켑스트럼 계수(Mel-Frequency Cepstrum Coefficients, MFCC) 특징 추출 방식을 이용하여 특징 벡터를 추출할 수 있다. 멜-주파수 켑스트럼 계수 특징 추출 방식은 멜-켑스트럼 계수, 로그 에너지, 그리고 이들의 1차, 2차 미분을 결합한 형태의 특징 벡터를 사용할 수 있다.
또한, 특징 벡터 추출부(670)는 단위 프레임 영역에서 음성 신호의 특징을 추출하는데 있어서, 선형 예측 부호화(Linear Predictive Coding, LPC), 선형 예측 부호화에 의한 켑스트럼(LPC derived Cepstrum), 인지 성형 예측(Perceptive Linear Prediction, PLP), 청각 모델(Audio Model) 특징 추출 및 필터 뱅크(Filter Bank) 등의 방법을 사용할 수도 있다.
출력부(680)는 음성 인식 결과를 출력할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 출력부(680)는 청각적 방식 또는 시각적 방식으로 음성 인식 결과를 출력할 수 있다. 이를 위해, 출력부(680)는 스피커, 디스플레이 등을 포함할 수 있다. 여기서, 디스플레이는 액정 디스플레이(liquid crystal display), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor liquid crystal display), 유기 발광 다이오드(organic light emitting diode), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display), 안경형 디스플레이(예컨대, HMD(Head Mounted Display), FMD(Face Mounted Display), EMD(Eye Mounted Display), EGD(Eye Glass Display)) 등을 포함할 수 있다.
도 7은 단어 클래스 예측 모델 생성 장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 7을 참조하면, 단어 클래스 예측 모델 생성 장치(700)는 학습 데이터 수집부(710) 및 모델 생성부(720)를 포함할 수 있다.
학습 데이터 수집부(710)는 다수의 단어열과 각 단어열에 대응하는 클래스열로 구성된 학습 데이터를 수집할 수 있다.
한편, 학습 데이터 수집부(710)가 학습 데이터를 수집하는 방법에 대해서는 특별한 제한은 없다. 즉, 학습 데이터 수집부(710)는 외부 장치로부터 다수의 단어열과 각 단어열에 대응하는 클래스열을 단순히 수신하여 수집하는 것도 가능하며, 외부 장치로부터 다수의 단어열을 수신하여 사전 등을 이용하여 개체명 인식(named entity recognition) 기법, 품사 태깅(part of speech tagging) 기법 등을 통해 각 단어열에 대응하는 클래스열을 생성하는 것도 가능하다.
모델 생성부(720)는 수집된 학습 데이터를 기반으로 기계 학습을 통해 단어 클래스 예측 모델을 생성할 수 있다. 이때, 기계 학습 알고리즘은 신경망(neural network), 결정 트리(decision tree), 유전 알고리즘(Genetic Algorithm: GA), 유전자 프로그래밍(Genetic Programming: GP), 가우스 과정 회귀, 선형 분별 분석, K 근접 이웃(K-Nearest Neighbor: K-NN), 퍼셉트론, 방사 기저 함수 네트워크, 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine: SVM), 및 딥러닝(deep-learning)(예컨대, RNN(Recurrent Neural Network) 등) 중 하나일 수 있다.
이하, 도 8을 참조하여, 단어 클래스 예측 모델을 생성하는 방법을 구체적으로 설명한다.
도 8은 단어 클래스 예측 모델을 생성하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다. 이때, 단어 클래스 예측 모델은 시퀀스 패턴 학습에 효과적인 RNN 기반 모델이라고 가정한다. 모델 생성부(720)는 매 시점마다 단어와, 다음 단어의 단어 클래스를 RNN의 입력과 정답(target)으로 하여 RNN을 학습시킨다. 이때, 입력과 정답은 one-hot 벡터로 표현될 수 있다. 예컨대, 입력은 단어 사전의 크기를 갖는 one-hot 벡터로서 해당 단어 위치 값은 1, 나머지는 0이며, 정답은 취급하는 클래스 크기를 갖는 one-hot 벡터로서 해당 클래스 위치의 값은 1, 나머지는 0일 수 있다.
도 8을 참조하면, 모델 생성부(720)는 t1 시점에 단어열의 시작을 나타내는 단어 "<s>"를 입력으로 하고, 첫번째 단어의 단어 클래스 "부사"를 정답으로 하여 RNN을 학습시킨다.
그 다음, 모델 생성부(720)는 t2 시점에 첫번째 단어인 "how"를 입력으로 하고, 두번째 단어의 단어 클래스 "동사원형"을 정답으로 하여 RNN을 학습시킨다.
모델 생성부(720)는 이러한 방식으로 t3 시점 내지 t5 시점의 각 시점에 RNN을 학습시키고, t6시점에는 다섯번째 단어인 "to"를 입력으로 하고, 여섯번째 단어의 단어 클래스 "지명"을 정답으로 하여 RNN을 학습시킨다.
모델 생성부(720)는 이러한 방식으로 다수의 학습 데이터를 학습하여 단어 클래스 예측 모델을 생성할 수 있다.
도 9는 음성 인식 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 1 및 도 9를 참조하면, 음성 인식 장치(100)는 이전에 탐색된 후보 단어열을 기반으로 이전에 탐색된 후보 단어열의 다음 단어의 단어 클래스를 예측할 수 있다(910). 예컨대, 음성 인식 장치(100)는 단어 클래스 예측 모델을 이용하여 이전에 탐색된 후보 단어열의 다음 단어의 단어 클래스를 예측할 수 있다. 여기서, 단어 클래스 예측 모델은 단어열을 기반으로 단어열의 다음 단어의 단어 클래스 또는 단어 클래스 확률 분포를 예측하도록 구현될 수 있다. 예컨대, 단어 클래스 예측 모델은 사전 및 문법을 기반으로 룰 셋 형태로 구축되어 단어 클래스를 예측하도록 구현될 수 있고, 개체명 인식(named entity recognition) 기법, 품사 태깅(part of speech tagging) 기법 등을 이용하여 기계 학습을 통해 구축되어 단어 클래스 확률 분포를 예측하도록 구현될 수 있다. 즉, 음성 인식 장치(100)는 룰 셋 형태로 구축된 단어 클래스 예측 모델을 이용하여 단어 클래스를 예측하는 것도 가능하며, 기계 학습을 통해 구축된 단어 클래스 예측 모델을 이용하여 단어 클래스 확률 분포를 예측한 후, 예측된 단어 클래스 확률 분포를 기반으로 단어 클래스를 예측하는 것도 가능하다.
음성 인식 장치(100)는 음성 신호에 대응하는 후보 단어를 탐색할 수 있다(920). 예컨대, 음성 인식 장치(100)는 음향 모델, 발음 사전 및 언어 모델을 이용하여 음성 신호에 대응하는 후보 단어를 탐색할 수 있다. 이때, 발음 사전 및 언어 모델은 WFST(weighted finite state transducer) 형태의 데이터 구조로 구축될 수 있으며 이 경우, 음성 인식 장치(100)는 WFST를 기반으로 음성 신호에 대응한 가능한 단어열을 탐색할 수 있다.
음성 인식 장치(100)는 탐색된 후보 단어를 이용하여 이전에 탐색된 후보 단어열을 확장할 수 있다(930). 예컨대, 음성 인식 장치(100)는 후보 단어열 다음에 올 가능성이 높은 단어, 즉 탐색된 후보 단어를 후보 단어열 다음에 추가하여 후보 단어열을 점진적으로 확장할 수 있다.
음성 인식 장치(100)는 예측된 단어 클래스를 기반으로 확장된 후보 단어열의 확률 값을 조정할 수 있다(940).
일 실시예에 따르면, 음성 인식 장치(100)는 탐색된 후보 단어 중 예측된 단어 클래스에 속하는 후보 단어의 확률 값을 증가시켜 확장된 후보 단어열의 확률 값을 조정할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 음성 인식 장치(100)는 탐색된 후보 단어 중 예측된 단어 클래스에 속하며 개인화된 언어 모델에 포함되는 후보 단어의 확률 값을 증가시켜 확장된 후보 단어열의 확률 값을 조정할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 음성 인식 장치(100)는 예측된 각 단어 클래스의 확률 값을 해당 클래스에 속하는 후보 단어의 확률 값에 반영하여 확장된 후보 단어열의 확률 값을 조정할 수 있다.
도 10은 음성 인식 방법의 다른 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 1 및 도 10을 참조하면, 음성 인식 장치(100)는 음성 신호를 입력 받아(1010), 음성 신호에 대응하는 후보 단어를 탐색할 수 있다(1020). 예컨대, 음성 인식 장치(100)는 음향 모델, 발음 사전 및 언어 모델을 이용하여 음성 신호에 대응하는 후보 단어를 탐색할 수 있다. 이때, 발음 사전 및 언어 모델은 WFST(weighted finite state transducer) 형태의 데이터 구조로 구축될 수 있고, 이 경우, 음성 인식 장치(100)는 WFST를 기반으로 음성 신호에 대응한 가능한 단어열을 탐색할 수 있다.
음성 인식 장치(100)는 탐색된 후보 단어를 이용하여 이전에 탐색된 후보 단어열을 확장할 수 있다(1030). 예컨대, 음성 인식 장치(100)는 앞서 인식된 후보 단어열 다음에 올 가능성이 높은 단어를 후보 단어열 다음에 추가하여 후보 단어열을 점진적으로 확장할 수 있다.
음성 인식 장치(100)는 확장된 후보 단어열의 확률 값을 산출할 수 있다(1040). 예컨대, 음성 인식 장치(100)는 음향 모델 및 언어 모델을 이용하여 확장된 후보 단어열의 확률 값을 산출할 수 있다.
음성 인식 장치(100)은 이전에 탐색된 후보 단어열을 기반으로 이전에 탐색된 후보 단어열의 다음 단어의 단어 클래스를 예측할 수 있다(1050). 예컨대, 음성 인식 장치(100)는 단어 클래스 예측 모델을 이용하여 이전에 탐색된 후보 단어열의 다음 단어의 단어 클래스를 예측할 수 있다. 이때, 단어 클래스 예측 모델은 단어열을 기반으로 단어열의 다음 단어의 단어 클래스 또는 단어 클래스 확률 분포를 예측하도록 구현될 수 있다. 예컨대, 단어 클래스 예측 모델은 사전 및 문법을 기반으로 룰 셋(rule set) 형태로 구축되어 단어 클래스를 예측하도록 구현될 수 있고, 개체명 인식(named entity recognition) 기법, 품사 태깅(part of speech tagging) 기법 등을 이용하여 기계 학습을 통해 구축되어 단어 클래스 확률 분포를 예측하도록 구현될 수 있다. 즉, 음성 인식 장치(100)는 룰 셋 형태로 구축된 단어 클래스 예측 모델을 이용하여 단어 클래스를 예측하는 것도 가능하며, 기계 학습을 통해 구축된 단어 클래스 예측 모델을 이용하여 단어 클래스 확률 분포를 예측한 후, 예측된 단어 클래스 확률 분포를 기반으로 단어 클래스를 예측하는 것도 가능하다.
음성 인식 장치(100)는 예측된 단어 클래스를 기반으로 확장된 후보 단어열의 확률 값을 조정할 수 있다(1060).
일 실시예에 따르면, 음성 인식 장치(100)는 탐색된 후보 단어 중 예측된 단어 클래스에 속하는 후보 단어의 확률 값을 증가시켜 확장된 후보 단어열의 확률 값을 조정할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 음성 인식 장치(100)는 탐색된 후보 단어 중 예측된 단어 클래스에 속하며 개인화된 언어 모델에 포함되는 후보 단어의 확률 값을 증가시켜 확장된 후보 단어열의 확률 값을 조정할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 음성 인식 장치(100)는 예측된 각 단어 클래스의 확률 값을 해당 클래스에 속하는 후보 단어의 확률 값에 반영하여 확장된 후보 단어열의 확률 값을 조정할 수 있다.
음성 인식 장치(100)는 음성 인식 완료 여부를 판단하고(1070), 음성 인식이 완료된 경우 최대 확률값을 가지는 후보 단어를 음성 인식 결과로서 출력할 수 있다(1080).
음성 인식 장치(100)는 음성 인식이 완료되지 않은 경우, 확률 값이 높은 소정 개수의 후보 단어열을 선택하고 나머지 후보 단어열은 추후 탐색 범위에서 제거할 수 있다(1090).
한편, 음성 인식 장치(100)는 탐색된 후보 단어 중 예측된 단어 클래스에 속하지 않는 단어에 대해 전지 작업(pruning)을 통해 향후 탐색 범위를 줄일 수 있다. 다시 말하면, 음성 인식 장치(100)는 탐색된 후보 단어 중 예측된 단어 클래스에 속하지 않는 단어를 추후 탐색 대상에서 제거할 수 있다.
도 11은 단어 클래스 예측 모델 생성 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 7 및 도 11을 참조하면, 단어 클래스 예측 모델 생성 장치(700)는 다수의 단어열과 각 단어열에 대응하는 클래스열로 구성된 학습 데이터를 수집할 수 있다(1110).
단어 클래스 예측 모델 생성 장치(700)는 수집된 학습 데이터를 기반으로 기계 학습을 통해 단어 클래스 예측 모델을 생성할 수 있다. 이때, 기계 학습 알고리즘은 신경망(neural network), 결정 트리(decision tree), 유전 알고리즘(Genetic Algorithm: GA), 유전자 프로그래밍(Genetic Programming: GP), 가우스 과정 회귀, 선형 분별 분석, K 근접 이웃(K-Nearest Neighbor: K-NN), 퍼셉트론, 방사 기저 함수 네트워크, 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine: SVM), 및 딥러닝(deep-learning)(예컨대, RNN(Recurrent Neural Network) 등) 중 하나일 수 있다. 단어 클래스 예측 모델 생성 장치(700)가 단어 클래스 예측 모델을 생성하는 구체적인 방법은 도 8을 참조하여 전술한 바와 같으므로 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명의 일 양상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있다. 상기의 프로그램을 구현하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함할 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 디스크 등을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 작성되고 실행될 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 범위는 전술한 실시 예에 한정되지 않고 특허 청구범위에 기재된 내용과 동등한 범위 내에 있는 다양한 실시 형태가 포함되도록 해석되어야 할 것이다.
100, 600: 음성 인식 장치
110: 예측부
120: 디코더
610: 단어 클래스 예측 모델 저장부
620: 음향 모델 저장부
630: 발음 사전 저장부
640: 언어 모델 저장부
650: 개인화된 언어 모델 저장부
660: 입력부
670: 특징 벡터 추출부
680: 출력부
700: 단어 클래스 예측 모델 생성 장치
710: 학습 데이터 수집부
720: 모델 생성부

Claims (28)

  1. 이전에 탐색된 단어열을 기반으로 상기 이전에 탐색된 단어열의 다음 단어의 단어 클래스를 예측하는 예측부; 및
    음성 신호에 대응하는 후보 단어를 탐색하여 상기 이전에 탐색된 단어열을 확장하고, 상기 예측된 단어 클래스의 확률 분포를 기반으로 상기 확장된 단어열의 확률 값을 조정하는 디코더; 를 포함하고,
    상기 디코더는
    상기 예측된 단어 클래스의 확률 분포 및 개인화된 언어 모델을 기초로 확장된 후보 단어열의 확률 값을 조정하고, 조정 결과를 기초로 최대 확률 값을 가지는 후보 단어열을 선택하고, 선택된 후보 단어열을 음성 인식 결과로 출력하는,
    음성 인식 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 클래스는 개체명 또는 품사이고,
    상기 개체명은 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간, 도서명, 영화명, 음악명, 또는 TV 프로그램명인,
    음성 인식 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 예측부는,
    단어 클래스 예측 모델을 이용하여 상기 이전에 탐색된 단어열의 다음 단어의 단어 클래스를 예측하는,
    음성 인식 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 단어 클래스 예측 모델은,
    사전 및 문법을 기반으로 룰 셋(rule set) 형태로 구축되거나, 개체명 인식(named entity recognition) 기법 및 품사 태깅(part of speech tagging) 기법 중 적어도 하나를 이용하여 기계 학습을 통해 구축되는,
    음성 인식 장치.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 단어 클래스 예측 모델은,
    RNN(Recurrent Neural Network) 기반 모델인,
    음성 인식 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 디코더는,
    WFST(weighted finite state transducer) 형태의 데이터 구조로 구축된 발음 사전 및 언어 모델을 이용하여 상기 후보 단어를 탐색하는,
    음성 인식 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 디코더는,
    상기 탐색된 후보 단어 중에서 상기 예측된 단어 클래스에 속하지 않는 단어는 추후 탐색 대상에서 제외하는,
    음성 인식 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 디코더는,
    상기 탐색된 후보 단어 중 예측된 단어 클래스에 속하는 후보 단어의 확률 값을 증가시키는,
    음성 인식 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 디코더는,
    상기 탐색된 후보 단어 중 예측된 단어 클래스에 속하며 개인화된 언어 모델에 포함되는 후보 단어의 확률 값을 증가시키는,
    음성 인식 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 디코더는 각 후보 단어의 확률 값에 해당 후보 단어가 속하는 단어 클래스의 예측된 확률 값을 곱하여 각 후보 단어의 확률 값을 조정하는,
    음성 인식 장치.
  11. 이전에 탐색된 단어열을 기반으로 상기 이전에 탐색된 단어열의 다음 단어의 단어 클래스를 예측하는 단계;
    음성 신호에 대응하는 후보 단어를 탐색하는 단계;
    상기 탐색된 후보 단어를 이용하여 상기 이전에 탐색된 단어열을 확장하는 단계; 및
    상기 예측된 단어 클래스의 확률 분포를 기반으로 상기 확장된 단어열의 확률 값을 조정하는 단계; 를 포함하고,
    상기 확률 값을 조정하는 단계는
    상기 예측된 단어 클래스의 확률 분포 및 개인화된 언어 모델을 기초로 확장된 후보 단어열의 확률 값을 조정하는 단계;
    조정 결과를 기초로 최대 확률 값을 가지는 후보 단어열을 선택하는 단계; 및
    선택된 후보 단어열을 음성 인식 결과로 출력하는 단계를 포함하는,
    음성 인식 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 클래스는 개체명 또는 품사이고,
    상기 개체명은 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간, 도서명, 영화명, 음악명, 또는 TV 프로그램명인,
    음성 인식 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 단어 클래스를 예측하는 단계는,
    단어 클래스 예측 모델을 이용하여 상기 이전에 탐색된 단어열의 다음 단어의 단어 클래스를 예측하는,
    음성 인식 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 단어 클래스 예측 모델은,
    사전 및 문법을 기반으로 룰 셋(rule set) 형태로 구축되거나, 개체명 인식(named entity recognition) 기법 및 품사 태깅(part of speech tagging) 기법 중 적어도 하나를 이용하여 기계 학습을 통해 구축되는
    음성 인식 방법.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 단어 클래스 예측 모델은,
    RNN(Recurrent Neural Network) 기반 모델인,
    음성 인식 방법.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 후보 단어를 탐색하는 단계는,
    WFST(weighted finite state transducer) 형태의 데이터 구조로 구축된 발음 사전 및 언어 모델을 이용하여 상기 후보 단어를 탐색하는,
    음성 인식 방법.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 탐색된 후보 단어 중에서 상기 예측된 단어 클래스에 속하지 않는 단어는 추후 탐색 대상에서 제외하는 단계; 를 더 포함하는,
    음성 인식 방법.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 확장된 단어열의 확률 값을 조정하는 단계는,
    상기 탐색된 후보 단어 중 예측된 단어 클래스에 속하는 후보 단어의 확률 값을 증가시키는 단계; 를 포함하는,
    음성 인식 방법.
  19. 제11항에 있어서,
    상기 확장된 단어열의 확률 값을 조정하는 단계는,
    상기 탐색된 후보 단어 중 상기 예측된 단어 클래스에 속하며 개인화된 언어 모델에 포함되는 후보 단어의 확률 값을 증가시키는 단계; 를 포함하는,
    음성 인식 방법.
  20. 제11항에 있어서,
    상기 확장된 단어열의 확률 값을 조정하는 단계는,
    각 후보 단어의 확률 값에 해당 후보 단어가 속하는 단어 클래스의 예측된 확률 값을 곱하여 각 후보 단어의 확률 값을 조정하는 단계; 를 포함하는,
    음성 인식 방법.
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