KR20050007429A - 이동 장치의 음성 인식 개선 - Google Patents

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Abstract

이동형 프로세서-기반 장치들(14)에서의 음성 인식을 위치 정보를 사용함으로써 개선할 수 있다. 위치 정보는 온-보드(on-board) 하드웨어(26)로부터 또는 원격으로 제공된 정보로부터 얻을 수 있다. 위치 정보는 음성 인식을 개선하는데 있어서 다양한 방법으로 도움이 될 수 있다. 예를 들면, 잔향 및 노이즈 특성을 포함하는 로컬 주변 조건들에 적응시키는 기능을, 위치 정보에 의해 강화시킬 수 있다. 일부 실시예에서는, 미리 개발된 모델들 또는 문맥 정보가 소정의 위치에 대해 원격 서버(12)로부터 제공될 수 있다.

Description

이동 장치의 음성 인식 개선{IMPROVING SPEECH RECOGNITION OF MOBILE DEVICES}
이동 프로세서-기반의 시스템들은, 몇개를 언급하면, 휴대형 장치들, 개인 휴대 단말기(personal digital assistants), 디지탈 카메라, 랩탑 컴퓨터, 데이터 입력 장치, 데이터 수집 장치, 원격 제어 유닛, 보이스 레코더, 및 셀룰러 전화기와 같은 장치들을 포함한다. 이 장치들 중 대부분은 음성 인식 기능을 포함할 수 있다.
음성 인식을 이용하여, 사용자는 텍스트로 변환될 수 있는 단어들을 말할 수 있다. 다른 예로서, 구두의 단어들(spoken words)은 프로세서 기반 시스템의 기능들을 선택하고 동작할 수 있게 하는 커맨드들로서 수신될 수 있다.
다수의 경우에, 음성을 인식하거나 화자(speaker)를 식별하는 소정 장치의 성능은 비교적 제한되어 있다. 다양한 주변 조건들은 음성 인식의 품질 또는 화자 식별에 나쁜 영향을 미칠 수 있다. 주변 조건들은 예측불가능하게 변화할 수 있기 때문에, 주변의 영향을 제거하는 것은 이동형 음성 인식 플랫폼에 있어서 무척 어렵다.
따라서, 이동형 프로세서 기반 시스템들에서의 음성 인식을 가능하게 하기 위한 보다 양호한 방법들에 대한 필요성이 있다.
본 발명은 일반적으로 음성 인식 기능들을 포함하는 이동형 프로세서 기반 시스템에 관한 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예의 개략도;
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 도 1에 도시된 실시예에 유용한 흐름도; 및
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 도 1에 도시된 실시예에 유용한 흐름도.
도 1을 참조하면, 음성 가능 이동형 프로세서 기반 시스템(14)은 일반적으로 배터리 전력을 사용하는 다양한 이동형 프로세서 기반 시스템들 중 임의의 하나일 수 있다. 그러한 장치들 중의 예는, 몇개를 언급하면, 랩탑 컴퓨터, 개인 휴대 단말기, 셀룰러 전화기, 디지탈 카메라, 데이터 입력 장치, 데이터 수집 장치, 어플라이언스, 및 보이스 레코더를 포함한다.
장치(14) 내에 위치 검출 기능을 채용하는 것에 의해, 구두의 단어들을 인식하는 기능은 다양한 환경들 또는 주변 조건들에서 개선될 수 있다. 따라서, 장치(14)는 위치 검출 또는 LBS(location-based services) 클라이언트(26)를 포함할 수 있다. 위치 검출은, 전역 위치확인 위성, 핫-스폿 검출(hot-spot detection), 셀 검출, 무선 삼각측량, 또는 그외의 기술들과 같은 다양한 기술들을 사용하여 달성될 수 있다.
위치의 다양한 양상들을 사용하여 음성 인식을 개선시킬 수 있다. 시스템(14)의 물리적인 위치는 주변 공간의 음향 특성에 대한 정보를 제공할 수 있다. 그 특성들은 방의 크기, 환기 닥트 또는 외부 창문들 등과 같은 노이즈 소스, 및 잔향 특성들을 포함할 수 있다.
이 데이터는 LBS(location-based services) 서버(12)와 같은 네트워크 인프라스트럭쳐(infrastructure)에 저장될 수 있다. 종종 방문되는 위치들에 대해서는, 시스템(14)의 데이타 저장소(28) 자체에 특성들이 저장될 수 있다. 서버(12)는 본 발명의 일 실시예에서 무선 네트워크(18)를 통해 시스템(14)에 연결될 수 있다.
음성 인식을 개선시키는데 영향을 줄 수 있는 위치의 그외의 양상들은 필적하는 시스템(14)을 사용하고 있는 근처의 화자들의 물리적인 위치를 포함한다. 이 화자들은 잠재적인 간섭원들일 수 있으며 시스템(14)의 사용자에 대한 그들의 근접 정도에 기초하여 식별될 수 있다. 또한, 필적하는 시스템(14)을 지니고 있는 가까운 사람들의 아이덴티티(identity)는 그들의 프레즌스 정보(presence information)를 신청하여 받는(subscribing) 것에 의해, 혹은 애드 혹 디스커버리 피어(ad hoc discovery peers)에 의해 유추될 수 있다. 또한, 시스템(14)의 방위를 결정할 수 있으며, 이로 인해 음성 인식을 개선하기 위한 유용한 정보를 제공할 수 있다.
시스템(14)은, 위치 검출/LBS 클라이언트(26)에 연결되어 있는 음성 문맥 관리기(24), 음성 인식기(22), 및 노이즈 완화 음성 전처리기(20)를 포함한다.
시스템(14)에 의해 음성 인식이 시도될 때에, 음성 문맥 관리기(24)는 본 발명의 일 실시예에 따라 서버(12)로부터 현재의 문맥을 검색한다. 주변 공간의 크기에 기초하여, 문맥 관리기(24)는 잔향을 밝혀내기 위해 인식기(22)의 음향 모델을 조정한다.
이러한 조정은, 알려진 타깃에 대한 MLLR(maximum likelihood linear regression)과 같은 모델 적응의 사용을 포함하는 다양한 방법으로 수행될 수 있다. 타깃 변환은 그 위치에서의 이전의 조우(encounter)에서 추정될 수 있었거나, 혹은 그 공간과 관련된 잔향 시간으로부터 유추될 수 있다. 또한, 사용자가 통상적으로 직면하는 다양한 음향 공간들과 매치하는 이전에 트레이닝된 음향 모델들의 세트로부터 선택함으로써 조정을 행할 수 있다.
다른 대안으로서, 문맥 관리기(24)는 음향 공간의 크기에 기초하여 잔향을 견디는 노이즈 감소 알고리즘들 및 특징 추출 중에서 선택할 수 있다. 음향 모델은 선택된 전단(front-end) 노이즈 감소 및 특징 추출에 매칭되도록 변경될 수도 있다. 모델들은, 이용가능하다면, 각 개인에 대한 화자 의존형 음향 모델들을 검색하고 로딩하면서, 근처의 사람들의 아이덴티티에 기초하여 적응될 수도 있다. 그러한 모델들은 본 발명의 일 실시예에서의 앞부분에서 논의된 자동 트랜스크립션(transcription)에 이용될 수 있다.
조정을 행할 수 있는 다른 방법은, 음향 공간을 이전에 마주치지 않았다면 새로운 음향 모델을 초기화하고 적응시킴으로써 행해질 수 있다. 일단 위치를 적절히 모델링하면, 시스템(14)은 그 정보를 서버(12)로 전송하여 동일한 위치에 대한 미래의 방문자를 위해 원격 데이터 저장소(16)에 저장할 수 있다.
적응의 다른 예로서, 근처의 화자들의 아이덴티티에 기초하여, 시스템(14)은, 사용자가 그들을 트랜스크립션 소스로서 식별하는 것을 도울 수 있다. 트랜스크립션 소스는 음성이 표기되어야만 하는 어떤사람이다. 사용자 근처의 잠재적인 소스들의 리스트를 사용자에게 제공할 수 있다. 사용자는 일 실시예에서 리스트로부터 원하는 트랜스크립션 소스들을 선택할 수 있다.
또 다른 예로서, 시스템(14)의 방위, 근접한 사람들의 위치, 및 트랜스크립션 소스로서의 그들의 지정에 기초하여, 전처리기(20)에 의해 제어되는 마이크로폰 어레이는 트랜스크립션 소스가 아닌 가장 가까운 사람들의 방향으로 널(null)을 배치하도록 구성될 수 있다. 그 방향은 매우 정확하지 않을 수 있으며 급격한 변화가 생길 수 있기 때문에, 이 방법은 마이크로폰 어레이를 통해 추적하는 간섭원(interferer)을 대신할 수 없다. 그러나, 그것은, 간섭원이 말하고 있지 않을 때 널을 배치하는 메카니즘을 제공함으로써, 간섭원 화자가 말하기 시작할 때의 성능을 현저하게 개선시킬 수 있다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따라, 음성 문맥 관리기(24)는 프로세서, 및 이 프로세서에서 실행되어질 명령어들을 저장하기 위한 저장장치 둘다를 포함하는 프로세서 기반 장치일 수 있다. 따라서, 음성 문맥 관리기(24)는 소프트웨어 또는 하드웨어일 수 있다. 처음에는, 음성 문맥 관리기(24)는 블럭(30)에 나타난 바와 같이, 서버(12)로부터 현재의 문맥을 검색한다. 그 다음에 문맥 관리기(24)는, 블럭(32)에 나타난 바와 같이, 장치(14)에 근접한 주변 공간의 크기를 결정할 수 있다. 장치(14)는, 블럭(34)에 나타낸 바와 같이, 로컬 잔향을 밝혀내기 위해 인식기의 음향 모델을 조정할 수 있다.
그 다음에 블럭(36)에 나타낸 바와 같이, 로컬 환경의 이해에 기초하여 특징 추출 및 노이즈 감소 알고리즘들을 선택할 수 있다. 또한, 블럭(38)에 나타낸 바와 같이, 근처의 화자들에 대한 화자-의존형 음향 모델들을 검색하고 로딩할 수 있다. 이 모델들은 일 실시예에서는 서버(12)로부터 검색될 수 있다.
블럭(40)에 나타낸 바와 같이, 위치 검출/LBS 클라이언트(26)에 의해 검출된 시스템(14)의 위치에 기초하여 새로운 음향 모델을 개발할 수 있다. 새로운 모델은 위치 좌표에 링크되어 있으며, 블럭(42)에 나타낸 바와 같이, 잠재적인 미래의 사용을 위해 무선 네트워크(18)를 통해 서버(12)로 전송될 수 있다. 일부 실시예에서는, 모델은 서버(12)로부터 이용될 수 있으며, 그외의 상황들에서, 그 모델들은 시스템(14)에 의해, 그 자체로 또는 즉각적인 동적 사용을 위해 서버(12)와 협력하여 개발될 수 있다.
블럭(44)에 나타난 바와 같이, 음성을 인식해야만 하는 임의의 화자들이 식별된다. 블럭(46)에 나타낸 바와 같이, 마이크로폰 어레이 전처리기(20)를 구성할 수 있다. 그 다음에, 블럭(48)에 나타낸 바와 같이, 위치 정보의 이점을 획득한 음성 인식을 구현할 수 있다.
도 3을 참조하면, LBS 서버(12)는 본 발명의 일 실시예에 따라 소프트웨어(50)를 통해 구현될 수 있다. 소프트웨어(50)는 서버(12) 상의 적절한 저장장치에 저장될 수 있다. 처음에, 서버(12)는, 다이아몬드(52)에서 판단되는 것처럼, 시스템(14)으로부터 문맥 정보에 대한 요청을 수신한다. 일단 수신되면, 서버(12)는,블럭(54)에 나타난 바와 같이, 시스템(14)으로부터 위치 정보를 획득한다. 그 다음에 블럭 56에 나타난 바와 같이, 위치 정보를 데이타 저장장치(16) 내의 이용가능한 모델과 상관시킬 수 있다. 적절한 모델이 식별되면, 블럭(58)에 나타난 바와 같이, 무선 네트워크를 통해 문맥을 장치(14)로 전송할 수 있다.
본 발명이 제한된 수의 실시예들에 대해 기술되었지만, 당업자들은 그로부터의 다수의 수정 및 변경들을 이해할 것이다. 첨부되는 청구항들은 본 발명의 진정한 사상 및 범주 내에 포함되는 그러한 모든 수정 및 변경들을 포함하는 것을 의도한다.

Claims (30)

  1. 이동 장치의 위치에 대한 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 위치 정보를 사용하여 음성 인식을 제공하는 단계
    를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    음성 인식을 개선하는데 사용하기 위해 특정 위치에 링크된 음향 모델을 획득하는 단계를 포함하는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    원격 서버로부터 무선 네트워크를 통해 상기 모델을 수신하는 단계를 포함하는 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    로컬 특성들에 기초하여 상기 음향 모델을 맞추어 만드는(tailoring) 단계를 포함하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 모델을 위치 좌표와 함께 원격 서버로 전송하는 단계를 포함하는 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 정보를 획득하는 단계는 주변 공간의 크기에 대한 정보를 획득하는 단계를 포함하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 정보를 획득하는 단계는 잔향(reverberation)을 밝혀내기 위해 음향 모델을 조정하는 단계를 포함하는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 정보를 획득하는 단계는 특징 추출 또는 노이즈 감소 알고리즘들을 선택하는 단계를 포함하는 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 정보를 획득하는 단계는 가까운 화자(speaker)들에 대한 정보를 획득하는 단계를 포함하는 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 정보를 획득하는 단계는 상기 주변 공간의 크기에 대한 정보를 획득하는 단계, 잔향에 대한 정보를 획득하는 단계, 노이즈 감소 알고리즘들을 선택하는단계, 및 근처의 화자들에 대한 정보를 획득하는 단계를 포함하여 상기 현재 위치에 대한 새로운 음향 모델을 개발하는 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    음성이 인식되지 않는 근처의 화자들의 위치에 기초하여 마이크로폰 어레이를 구성하는 단계를 포함하는 방법.
  12. 실행될 때에, 프로세서-기반의 시스템이,
    이동 장치의 위치에 대한 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 위치 정보를 사용하여 음성 인식을 제공하는 단계
    를 수행할 수 있게 하는 명령어들을 저장하는 매체를 포함하는 제조물.
  13. 제12항에 있어서,
    실행될 때에, 상기 프로세서 기반 시스템이, 음성 인식을 개선시키는데 사용하기 위해 특정 위치에 링크된 음향 모델을 획득하는 단계를 수행할 수 있게 하는 명령어들을 더 저장하는 제조물.
  14. 제13항에 있어서,
    실행될 때에, 상기 프로세서 기반 시스템이, 원격 서버로부터 무선 네트워크를 통해 상기 모델을 수신하는 단계를 수행할 수 있게 하는 명령어들을 더 저장하는 제조물.
  15. 제13항에 있어서,
    실행될 때에, 상기 프로세서 기반 시스템이, 로컬 특성들에 기초하여 상기 음향 모델을 맞추어 만드는 단계를 수행할 수 있게 하는 명령어들을 더 저장하는 제조물.
  16. 제15항에 있어서,
    실행될 때에, 상기 프로세서 기반 시스템이, 상기 모델을 위치 좌표와 함께 원격 서버로 전송하는 단계를 수행할 수 있게 하는 명령어들을 더 저장하는 제조물.
  17. 제12항에 있어서,
    실행될 때에, 상기 프로세서 기반 시스템이, 상기 정보를 획득하는 단계가, 주변 공간의 크기에 대한 정보를 획득하는 단계를 포함하여 수행할 수 있게 하는 명령어들을 더 저장하는 제조물.
  18. 제12항에 있어서,
    실행될 때에, 상기 프로세서 기반 시스템이, 상기 정보를 획득하는 단계가, 잔향을 밝혀내기 위해 음향 모델을 조정하는 단계를 포함하여 수행할 수 있게 하는명령어들을 더 저장하는 제조물.
  19. 제12항에 있어서,
    실행될 때에, 상기 프로세서 기반 시스템이, 상기 정보를 획득하는 단계가, 특징 추출 또는 노이즈 감소 알고리즘들을 선택하는 단계를 포함하여 수행할 수 있게 하는 명령어들을 더 저장하는 제조물.
  20. 제12항에 있어서,
    실행될 때에, 상기 프로세서 기반 시스템이, 상기 정보를 획득하는 단계가, 가까운 화자들에 대한 정보를 획득하는 단계를 포함하여 수행할 수 있게 하는 명령어들을 더 저장하는 제조물.
  21. 제12항에 있어서,
    실행될 때에, 상기 프로세서 기반 시스템이, 상기 정보를 획득하는 단계가, 상기 현재 위치에 대한 새로운 음향 모델을 개발하기 위해, 상기 주변 공간의 크기에 대한 정보를 획득하는 단계, 잔향에 대한 정보를 획득하는 단계, 노이즈 감소 알고리즘들을 선택하는 단계, 및 근처의 화자들에 대한 정보를 획득하는 단계를 포함하여 수행할 수 있게 하는 명령어들을 더 저장하는 제조물.
  22. 제12항에 있어서,
    실행될 때에, 상기 프로세서 기반 시스템이, 음성이 인식되지 않는 근처의 화자들의 위치에 기초하여 마이크로폰의 어레이를 구성하는 단계를 수행할 수 있게 하는 명령어들을 더 저장하는 제조물.
  23. 프로세서;
    상기 프로세서에 연결된 위치 결정 장치; 및
    상기 프로세서에 연결되어 있으며, 상기 프로세서가 위치 정보를 사용하여 음성 인식을 제공할 수 있게 하는 명령어들을 저장하는 저장장치
    를 포함하는 시스템.
  24. 제23항에 있어서,
    상기 위치 결정 장치는 전역 위치확인 위성 장치(global positioning satellite device)인 시스템.
  25. 제23항에 있어서,
    상기 저장장치는, 음성 인식을 개선하는데 사용하기 위해 특정 위치에 링크된 음향 모델을 상기 프로세서가 획득할 수 있게 하는 명령어들을 저장하는 시스템.
  26. 제25항에 있어서,
    상기 저장장치는 원격 서버로부터 무선 네트워크를 통해 모델을 수신하는 명령어들을 저장하는 시스템.
  27. 제24항에 있어서,
    상기 시스템은 특정 위치에 대한 음향 모델을 자동적으로 맞추어 만들고, 그 모델을 위치 좌표와 함께 원격 서버로 전송하는 시스템.
  28. 제23항에 있어서,
    상기 시스템은, 상기 시스템을 둘러싼 공간의 크기에 대한 정보를 자동적으로 획득하는 시스템.
  29. 제23항에 있어서,
    상기 시스템은 가까운 화자들에 대한 정보를 자동적으로 획득하는 시스템.
  30. 제29항에 있어서,
    상기 시스템은 마이크로폰 어레이를 포함하고, 상기 가까운 화자들의 위치에 기초하여 상기 마이크로폰 어레이를 자동적으로 구성하는 시스템.
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