KR20160060335A - Apparatus and method for separating of dialogue - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 대화 분리 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 대화 유형별로 기 구축된 언어 사전 데이터베이스를 이용하여 음성 인식 결과 텍스트에서 화자의 구분에 따라 대화를 분리할 수 있는 대화 분리 장치 및 이에서의 대화 분리 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a dialogue separating method, and more particularly, to a dialogue separating apparatus and a dialogue separating apparatus capable of separating a conversation according to a speaker's classification from a speech recognition result text using a pre- Separation method.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 실시 예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.The contents described in this section merely provide background information on the present embodiment and do not constitute the prior art.
기술의 발달에 따라 최근 많은 분야에서 음성 인식 기술이 적용되고 있다. 음성 인식 기술은 사람이 발성하는 음성을 이해하여 컴퓨터가 다룰 수 있는 문자 정보로 변환하는 일련의 과정이라 할 수 있다. 일반적으로 음성 인식 결과는 텍스트 형태로 사용자에게 제공될 수 있는데, 음성 인식 결과에 따른 텍스트는 일련의 문자의 나열로, 복수의 화자가 대화에 참여하고 있는 경우 이를 구분하기 위해, 사용자가 직접 음성 인식 결과 텍스트를 확인하여 화자별로 문장을 구분해야 한다는 문제점이 있다. In recent years, speech recognition technology has been applied in many fields. Speech recognition technology is a series of processes for understanding human speech and converting it into character information that can be handled by a computer. In general, the speech recognition result can be provided to the user in the form of a text. The text according to the speech recognition result is a series of characters. In order to distinguish a plurality of speakers participating in a conversation, There is a problem that the sentence should be separated for each speaker by checking the resultant text.
이러한 문제점을 해결하기 위해 최근에는 화자의 음성 주파수 대역과 같이 화자별로 서로 다른 음성 고유의 특성을 이용하여 대화에 참여하는 화자를 구분하는 기술이 선보이고 있다. In order to solve such a problem, a technology for distinguishing a speaker participating in a conversation using a unique characteristic of each speaker such as a speaker's voice frequency band has been introduced.
그러나, 음성 고유의 특성을 이용하여 화자를 구분하는 방법은 고 사양의 음성 인식기를 요구하며 이는 비용의 증가를 야기한다는 문제점이 있다. However, a method of distinguishing a speaker using characteristics inherent to speech requires a high-quality speech recognizer, which causes a problem of increasing cost.
본 발명은 상기한 종래의 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 특히 대화 유형별로 기 구축된 언어 사전 데이터베이스를 이용하여 음성 인식 결과 텍스트에서 화자의 구분에 따라 대화를 분리할 수 있는 대화 분리 장치 및 이에서의 대화 분리 방법을 제공하는 데 목적이 있다. It is an object of the present invention to provide a speech separating apparatus and a speech separating apparatus capable of separating a conversation according to a speaker's classification from a speech recognition result text using a pre- The purpose of this paper is to provide a method of separating dialogue in
그러나, 이러한 본 발명의 목적은 상기의 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.However, the object of the present invention is not limited to the above-mentioned objects, and other objects not mentioned can be clearly understood from the following description.
상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 대화 분리 장치는 음성 인식 결과 텍스트를 수신하는 음성 인식 결과 수신부; 상기 음성 인식 결과 텍스트를 기초로 대화 유형을 결정하는 대화 유형 결정부; 상기 결정된 대화 유형에 해당하는 기 구축된 언어 사전 데이터베이스를 이용하여 상기 음성 인식 결과 텍스트를 복수의 대화 문장으로 분리하는 대화 문장 분리부; 및 상기 분리된 복수의 대화 문장을 상기 기 구축된 언어 사전 데이터베이스를 이용하여 화자의 구분에 따라 대화 유닛으로 구성하는 대화 유닛 구성부;를 포함하여 구성될 수 있다. According to an aspect of the present invention, there is provided a dialogue separating apparatus comprising: a speech recognition result receiving unit for receiving a speech recognition result text; A conversation type determination unit for determining a conversation type based on the speech recognition result text; A conversation sentence separating unit that separates the speech recognition result text into a plurality of conversation sentences using a pre-built language dictionary database corresponding to the determined conversation type; And a conversation unit constructing unit that constructs the separated plurality of conversation sentences as conversation units according to the speaker's classification using the pre-built language dictionary database.
이때, 상기 대화 유형 결정부는 상기 음성 인식 결과 텍스트에서 주요 키워드를 추출하고, 추출된 주요 키워드에 대응하여 기 설정된 대화 유형을 상기 음성 인식 결과 텍스트에 대한 대화 유형으로 결정할 수 있다. At this time, the conversation type determination unit may extract a main keyword from the speech recognition result text, and determine a predetermined conversation type corresponding to the extracted main keyword as a conversation type for the speech recognition result text.
이때, 상기 대화 유형 결정부는 상기 음성 인식 결과 텍스트에서 지정된 횟수 이상 추출된 키워드 또는 기 설정된 키워드를 주요 키워드로 선정하여 추출하되, 지정된 불용어에 해당하는 키워드를 제외하여 주요 키워드를 추출할 수 있다. At this time, the conversation type determination unit may extract a keyword or a preset keyword extracted from the speech recognition result text by a predetermined number of times or more as a main keyword, and extract a main keyword by excluding a keyword corresponding to the designated stopword.
아울러, 상기 언어 사전 데이터베이스는 기 정의된 대화 가이드라인과 이전 대화 예제 코퍼스를 이용하여 대화 유형별로 구축된 대화 유형 정보, 대화 패턴 정보, 어휘 정보 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다. In addition, the language dictionary database may include at least one of conversation type information, dialog pattern information, and lexical information constructed for each conversation type using a previously defined conversation guidelines and a previous conversation example corpus.
여기서, 상기 대화 문장 분리부는 상기 언어 사전 데이터베이스의 대화 패턴 정보에 일치하는 대화 예제 코퍼스가 존재하는 경우, 해당 대화 예제 코퍼스를 대화 문장으로 분리하며, 일치하는 대화 예제 코퍼스가 존재하지 않을 경우, 상기 어휘 정보의 문장 시작 정보 또는 문장 끝 정보를 이용하여 상기 음성 인식 결과 텍스트를 복수의 대화 문장으로 분리할 수 있다. Here, if there is a conversation example corpus matching the conversation pattern information of the language dictionary database, the conversation sentence separating unit separates the conversation example corpus into conversation sentences, and if there is no cooperative conversation example corpus, The speech recognition result text may be divided into a plurality of conversation sentences using the sentence start information or the sentence end information of the information.
또한, 상기 대화 유닛 구성부는 상기 언어 사전 데이터베이스의 대화 패턴 정보를 이용하여, 상기 복수의 대화 문장을 화자의 구분에 따라 대화 유닛으로 구성하되, 상기 대화 패턴 정보를 이용하여 화자의 구분이 어려운 대화 문장은 상기 대화 문장을 구성하는 어휘 정보를 참조하여 대화 유닛으로 구성할 수 있다. The conversation unit constructing unit may use the conversation pattern information of the language dictionary database to configure the plurality of conversation sentences as conversation units according to the speaker's classification, Can be configured as a dialog unit by referring to the lexical information constituting the conversation sentence.
상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 대화 분리 방법은 대화 분리 장치가 음성 인식 결과 텍스트를 수신하는 단계; 상기 대화 분리 장치가 상기 음성 인식 결과 텍스트를 기초로 대화 유형을 결정하는 단계; 상기 대화 분리 장치가 상기 결정된 대화 유형에 해당하는 기 구축된 언어 사전 데이터베이스를 이용하여 상기 음성 인식 결과 텍스트를 복수의 대화 문장으로 분리하는 단계; 및 상기 대화 분리 장치가 상기 분리된 복수의 대화 문장을 상기 기 구축된 언어 사전 데이터베이스를 이용하여 화자의 구분에 따른 대화 유닛으로 구성하는 단계;를 포함하여 이뤄질 수 있다. According to another aspect of the present invention, there is provided a dialogue separation method comprising: receiving a speech recognition result text; The dialog separating device determining a conversation type based on the speech recognition result text; Separating the speech recognition result text into a plurality of conversation sentences using the pre-built language dictionary database corresponding to the determined conversation type; And configuring the conversation separating apparatus as a conversation unit based on the speaker's classification by using the pre-built language dictionary database as the separated plurality of conversation sentences.
이때, 상기 대화 유형을 결정하는 단계는 상기 대화 분리 장치가 상기 음성 인식 결과 텍스트에서 주요 키워드를 추출하는 단계; 및 상기 대화 분리 장치가 상기 추출된 주요 키워드에 대응하여 기 저장된 대화 유형을 확인하여 결정하는 단계;를 포함하여 이뤄질 수 있다. At this time, the step of determining the conversation type may include extracting a main keyword from the speech recognition result text by the dialog separating apparatus; And the dialog separating device checking and determining the previously stored conversation type corresponding to the extracted key keyword.
추가로 본 발명은 상술한 바와 같은 대화 분리 방법을 실행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제공할 수 있다.Furthermore, the present invention can provide a computer-readable recording medium on which a program for executing the above-described conversation separation method is recorded.
본 발명의 대화 분리 장치 및 이에서의 대화 분리 방법에 의하면, 음성 인식 단계에서 음성 고유의 특성을 이용하여 대화의 화자를 구분하는 방식이 아니라, 음성 인식된 결과 텍스트를 대화 유형별로 기 구축된 언어 사전 데이터베이스를 이용하여 대화의 화자를 분리할 수 있게 된다. 이를 통해 본 발명은 고 사양의 음성 인식기를 이용하지 않더라도 보다 용이하게 대화에 참여하는 화자를 구분할 수 있게 된다. According to the dialog separating apparatus and the dialog separating method of the present invention, not the method of distinguishing the conversation speaker by using the characteristic inherent to the speech in the speech recognizing step, but the speech recognition result text is divided into the pre- It is possible to separate the speaker of the conversation using the dictionary database. Accordingly, the present invention can distinguish speakers who participate in conversation more easily without using a high-specification speech recognizer.
또한, 본 발명은 언어 사전 데이터베이스에 사용자 설정에 따라 다양한 대화 가이드라인 등의 다양한 대화 예제 코퍼스를 추가함으로써, 성능 향상이 가능하며, 다양한 도메인에 적용이 용이하다는 장점이 있다. In addition, the present invention adds various conversation example corpus such as various conversation guide lines to the language dictionary database according to the user setting, and has an advantage that performance can be improved and it is easy to apply to various domains.
이러한 본 발명을 통해 회의록, 고객 상담 내용 등 복수의 화자 간의 대화 내용을 보다 용이하게 기록하고 관리할 수 있게 된다. According to the present invention, it becomes possible to more easily record and manage conversation contents among a plurality of speakers, such as a minutes, a customer consultation contents, and the like.
아울러, 상술한 효과 이외의 다양한 효과들이 후술될 본 발명의 실시 예에 따른 상세한 설명에서 직접적 또는 암시적으로 개시될 수 있다.In addition, various effects other than the above-described effects can be directly or implicitly disclosed in the detailed description according to the embodiment of the present invention to be described later.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 대화 분리 시스템의 주요 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 대화 분리 장치의 주요 구성을 도시한 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 대화 분리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 대화 분리 방법을 설명하기 위한 예시도이다. 1 is a block diagram schematically showing a main configuration of a dialogue separating system according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram showing a main configuration of a dialog separating apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a method of separating a conversation according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating an example of a dialogue separation method according to an embodiment of the present invention.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있는 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시예에 대한 동작 원리를 상세하게 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 핵심을 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다. 또한 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 하나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태로 한정하려는 것은 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, the detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention. This is to omit the unnecessary description so as to convey the key of the present invention more clearly without fading. While the invention is susceptible to various modifications and alternative forms, specific embodiments thereof are shown by way of example in the drawings and will herein be described in detail. However, it should be understood that the invention is not limited to the specific embodiments thereof, It is to be understood that the invention is intended to cover all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.
또한, 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하기 위해 사용하는 것으로, 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용될 뿐, 상기 구성요소들을 한정하기 위해 사용되지 않는다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제2 구성요소는 제1 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제1 구성요소도 제2 구성요소로 명명될 수 있다.Also, terms including ordinal numbers such as first, second, etc. are used to describe various elements, and are used only for the purpose of distinguishing one element from another, Not used. For example, without departing from the scope of the present invention, the second component may be referred to as a first component, and similarly, the first component may also be referred to as a second component.
더하여, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급할 경우, 이는 논리적 또는 물리적으로 연결되거나, 접속될 수 있음을 의미한다. 다시 말해, 구성요소가 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 접속되어 있을 수 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있으며, 간접적으로 연결되거나 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. In addition, when referring to an element as being "connected" or "connected" to another element, it means that it can be connected or connected logically or physically. In other words, it is to be understood that although an element may be directly connected or connected to another element, there may be other elements in between, or indirectly connected or connected.
또한, 본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 본 명세서에서 기술되는 "포함 한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Also, the terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. It is also to be understood that the terms such as " comprising "or" having ", as used herein, are intended to specify the presence of stated features, integers, It should be understood that the foregoing does not preclude the presence or addition of other features, numbers, steps, operations, elements, parts, or combinations thereof.
이제 본 발명의 실시 예에 따른 대화 분리 장치 및 이에서의 대화 분리 방법에 대하여 도면을 참조하여 상세하게 설명하도록 한다. 이때, 도면 전체에 걸쳐 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 동일한 도면 부호를 사용하며, 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Now, a dialog separating apparatus and a dialog separating method according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Here, the same reference numerals are used for similar functions and functions throughout the drawings, and a duplicate description thereof will be omitted.
먼저 본 발명의 대화 분리 장치를 포함하는 대화 분리 시스템에 대해 설명하도록 한다. First, a dialog separating system including the dialog separating apparatus of the present invention will be described.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 대화 분리 시스템의 주요 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.1 is a block diagram schematically showing a main configuration of a dialogue separating system according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 대화 분리 시스템(500)은 음성 인식 장치(100) 및 대화 분리 장치(200)를 포함하여 구성될 수 있다. Referring to FIG. 1, a dialogue separating
먼저, 음성 인식 장치(100)는 사용자로부터 아날로그 형태의 음성 신호가 입력되면, 입력된 음성 신호를 디지털 형태의 음성 데이터로 변환한 후, 변환된 음성 데이터를 기초로 음성 인식을 진행하여 인식 결과를 출력하게 된다. 여기서, 음성 인식 장치(100)에 입력되는 아날로그 형태의 음성 신호는 복수의 사용자에 대한 음성 신호를 포함한다. 음성 인식 장치(100)는 이러한 복수의 사용자에 대한 음성 신호가 입력되면 이에 대한 음성 인식을 진행하여 인식 결과를 출력하며, 이때의 인식 결과는 텍스트 형태로 사용자가 인지할 수 있는 일련의 문자로 표시되어 출력될 수 있다. First, when an analog voice signal is input from a user, the
본다 구체적으로, 본 발명의 음성 인식 장치(100)는 다양한 샘플링 주파수를 포함하는 음성 신호의 입력을 지원할 수 있다. 음성 인식 장치(100)는 다양한 형태의 음성 신호가 입력되면 이를 디지털 형태의 이산적인 음성 데이터 값으로 변환시키는 ADC(Analog to Digital Convert) 과정을 수행하게 된다. 그리고 디지털 형태로 변환된 음성 데이터를 기초로 다양한 방식으로 특징 파라미터를 추출한다. 여기서, 특징 파라미터는 상기 디지털 형태로 변환된 음성 데이터의 주파수 영역에서의 음성, 음향학적인 특징 정보를 의미한다. 예컨대, 음의 길이(duration), 음의 에너지(energy), 피치(pitch), 파워(power), LPC(linear predictive coding) 계수, 모음의 구성음소 즉, 포만트(formant), RFC(Rising Falling Connection)/Tilt, 스펙트럼(Spectrum), VOT(Voice Onset Time) 등이 특징 파라미터로 추출될 수 있다. 아울러, 본 발명의 음성 인식 장치(100)는 특징 파라미터 추출 시 MFCC(Mel-Frequency Cepstrum Codfficient), LPCC(Linear Prediction Coefficient Cepstrum) 또는 PLPCC(Preceptual Linear Prediction Ceptrum Coeffcient), EIH(Ensemble Interval Histogram), SMC (Short-time Modified Coherence) 등의 기법을 통해 추출할 수 있다. Specifically, the
그리고 음성 인식 장치(100)는 추출된 특징 파라미터를 기 구축된 음소들을 통계적으로 모델링한 음향 모델, 문법에 적합한 음성 인식 결과가 도출되도록 지원하는 언어 모델, 표준 발음법에 의거한 결과가 산출되도록 지원하는 발음 사전 등을 고려하여 최종 음성 인식 결과를 산출할 수 있게 된다. 본 발명의 음성 인식 장치(100)는 특징 파라미터를 음향 모델, 언어 모델, 발음 사전 등을 고려하여 음성 인식 결과 산출 시 다양한 방식을 적용하여 음성 인식 결과를 산출할 수 있다. 예컨대, HMM(hidden Markov Model), FSN(Finite State Network) 등에 따라 음성 인식 결과를 산출할 수 있다. The
아울러, 본 발명의 음성 인식 장치(100)는 음성 인식 결과를 텍스트 형태로 산출하고, 이를 대화 분리 장치(200)로 전달하게 된다. 즉, 일반적인 방식의 대화 구분 방법은 음성 인식 장치(100)가 음성 신호의 특징 파라미터를 이용하여 화자간 대화를 구분하는 방식이라면, 본 발명은 대화 분리 장치(200)가 음성 인식 결과 텍스트를 이용하여 화자간 대화를 구분하게 된다. 따라서 음성 인식 장치(100)는 공지된 다양한 방식의 음성 인식 장치를 이용할 수 있다. In addition, the
본 발명의 대화 분리 장치(200)는 음성 인식 장치(100)로부터 전달되는 음성 인식 결과 텍스트를 화자의 구분에 따른 대화 유닛으로 대화를 구분하는 역할을 수행하게 된다. 본 발명에서 기술하는 대화(dialogue)란 화자의 말을 의미한다. 대화에 참여하는 화자가 2명일 경우, 대화 분리 장치(200)는 2인의 화자 간의 주고받는 대화 별로 음성 인식 결과 텍스트를 구분하여 출력할 수 있게 된다. 이를 위한 본 발명의 대화 분리 장치(200)는 먼저 음성 인식 결과 텍스트를 기초로 대화 유형을 결정한다. 대화 유형은 예컨대, 고객 불만, 서비스 가입, 서비스 해지 등 대화의 목적/의도를 의미할 수 있다. 이러한 대화 유형은 상기 예시에 한정되는 것은 아니며, 연예인, 소설, 과학 등 특정 주제가 될 수 있으며, 대화를 구분할 수 있는 기준으로 적용될 수 있는 그 어떠한 카테고리도 본 발명의 대화 유형으로 적용될 수 있다. The dialog separating
그리고, 본 발명의 대화 분리 장치(200)는 대화 유형이 결정되면, 대화 유형에 해당하는 기 구축된 언어 사전 데이터베이스를 이용하여 음성 인식 결과 텍스트를 복수의 대화 문장으로 분리하게 된다. 여기서, 언어 사전 데이터베이스란 기 정의된 대화 가이드라인과 이전 대화 분리된 정보인 이전 대화 예제 코퍼스(corpus)를 이용하여 대화 유형별로 구축될 수 있는 정보로, 대화 유형 정보, 대화 패턴 정보, 어휘 정보 등의 통제된 정보를 의미한다. When the conversation type is determined, the
아울러, 본 발명에서 정의하는 대화 문장이란 대화를 구분할 수 있는 최소 단위를 의미하는 것으로 적어도 하나 이상의 문장을 포함하는 개념이 될 수 있다. 이러한 대화 문장은 언어 사전 데이터베이스의 대화 패턴 정보를 이용하여 추출될 수 있다. 예를 들어, 언어 인식 결과 텍스트에 '안녕하십니까 t텔레콤 고객센터 AAA입니다'와 같은 텍스트가 포함되어 있을 경우, 상기 텍스트가 상기 언어 사전 데이터베이스의 대화 패턴 정보에 포함된 대화 예제 코퍼스일 경우, 대화 분리 장치(200)는 상기 대화 예제 코퍼스를 하나의 대화 문장으로 분리할 수 있다. 반면, 대화 예제 코퍼스를 이용하여 분리할 수 없는 문장일 경우, 대화 문장은 문장 시작 정보 또는 문장 끝 정보를 이용하여 분리될 수 있다. In addition, the conversation sentence defined in the present invention means a minimum unit capable of distinguishing a conversation, and may be a concept including at least one sentence. Such a dialogue sentence can be extracted using the dialogue pattern information of the language dictionary database. For example, if the text of the language recognition result text includes 'Hello T Telecom Customer Center AAA', if the text is a conversation example corpus included in the conversation pattern information of the language dictionary database, (200) can separate the conversation example corpus into one conversation sentence. On the other hand, in the case of a sentence which can not be separated using the conversation example corpus, the conversation sentence can be separated using the sentence start information or the sentence end information.
그리고, 대화 분리 장치(200)는 복수의 대화 문장으로 음성 인식 결과 텍스트가 구분되면, 화자의 구분에 따라 대화 유닛을 구성하여 출력하게 된다. When the speech recognition result text is divided into a plurality of conversation sentences, the
여기서, 본 발명의 정의하는 대화 유닛이란 화자에 의해 구분될 수 있는 하나의 말을 의미한다. 예컨대 대화에 참여하는 화자가 1명일 경우, 대화 분리 장치(200)는 화자 1인에 대한 대화 유닛을 구성하여 출력할 수 있다. 이때, 대화 문장이 복수 개 존재하는 경우, 대화 분리 장치(200)는 상기 복수의 대화 문장을 결합하여 1개의 대화 유닛 형태로 출력할 수 있다. Here, the conversation unit defined by the present invention means one word that can be distinguished by the speaker. For example, if there is one speaker participating in the conversation, the
그러나, 대화에 참여하는 화자가 2명일 경우, 대화 분리 장치(200)는 화자 2인이 서로 주고 받는 형태로 대화 유닛을 구성함으로써 화자 간의 대화를 구분할 수 있게 된다. 여기서, 대화 유닛은 전술한 바와 같이 적어도 하나 이상의 대화 문장을 포함할 수 있다. However, when there are two speakers participating in the conversation, the
아울러, 대화 분리 장치(200)가 출력되는 대화 분리 결과는 텍스트 형태로 출력되거나 다양한 형태로 출력될 수도 있다. In addition, the result of the conversation separation output from the
보다 구체적인 대화 분리 장치(200)에서의 대화 구분 방법에 대해서는 후술하도록 하며, 본 발명의 음성 인식 장치(100) 및 대화 분리 장치(200)는 설명의 편의를 위해 도면에서는 구분된 형태로 도시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 음성 인식 장치(100) 및 대화 분리 장치(200)는 하나의 통합된 장치로 구현될 수 있다. 또한, 음성 인식 장치(100) 및 대화 분리 장치(200)는 독립된 장치로 구현될 수도 있으나, 또 다른 장치 또는 시스템 내에 내장된(embedded) 일 모듈 형태로 존재할 수도 있다. The
아울러, 본 발명의 음성 인식 장치(100) 및 대화 분리 장치(200)는 어플리케이션(application)과 같은 프로그램 형태로 구현될 수도 있다. 예시로, 스마트 폰(smart phone)과 같은 사용자가 이용할 수 있는 각종 전자 장치에 내장되거나, 프로그램 형태로 상기 장치에 설치되어 이용될 수 있다.In addition, the
또한, 본 발명의 음성 인식 장치(100) 및 대화 분리 장치(200)는 웹 서버 형태로 구현될 수 있다. 이 때, 사용자는 자신의 스마트폰과 같은 사용자 단말을 이용하여 파일 형태의 음성 데이터를 생성하고, 이를 통신망을 거쳐 음성 인식 장치(100)로 전달할 수 있다. 또한, 대화 분리 장치(200)를 통해 대화가 분리된 결과를 통신망을 거쳐 사용자 단말로 전달할 수도 있다. 또한, 음성 인식 장치(100) 및 대화 분리 장치(200)는 유선으로 연결될 수 있으나, 통신망으로 연결되는 이원적 처리 시스템으로 구현될 수도 있다. 더하여, 본 발명의 대화 분리 장치(200)는 고객 상담 시스템, 회의록 작성 시스템과 같이 특정 서비스를 지원하는 웹 서버와 연동하여 동작할 수도 있다. In addition, the
이러한 본 발명의 음성 인식 장치(100) 및 대화 분리 장치(200)에 탑재되는 프로세서는 본 발명에 따른 방법을 실행하기 위한 프로그램 명령을 처리할 수 있다. 일 구현 예에서, 이 프로세서는 싱글 쓰레드(Single-threaded) 프로세서일 수 있으며, 다른 구현 예에서 본 프로세서는 멀티 쓰레드(Multithreaded) 프로세서일 수 있다. 나아가 본 프로세서는 메모리 혹은 저장 장치 상에 저장된 명령을 처리하는 것이 가능하다.The processor mounted on the
이하, 본 발명의 실시 예에 따른 대화 분리 장치(200)의 주요 구성 및 동작 방법에 대해 설명하도록 한다. Hereinafter, the main configuration and operation method of the
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 대화 분리 장치의 주요 구성을 도시한 구성도이다. 2 is a block diagram showing a main configuration of a dialog separating apparatus according to an embodiment of the present invention.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 대화 분리 장치(200)는 음성 인식 결과 수신부(210), 대화 유형 결정부(220), 대화 문장 분리부(230), 대화 유닛 구성부(240), 결과 출력부(250) 및 언어 사전 데이터베이스(260)를 포함하여 구성될 수 있다. 1 and 2, a
각 구성 요소에 대해 보다 구체적으로 설명하면, 먼저, 음성 인식 결과 수신부(210)는 음성 인식 장치(100)로부터 음성 인식 결과 텍스트를 수신하여 입력하는 역할을 지원한다. 여기서 음성 인식 결과 수신부(210)는 음성 인식 장치(100)로부터 유선 또는 무선의 방식으로 음성 인식 결과 텍스트를 수신할 수 있다. First of all, the speech recognition
대화 유형 결정부(220)는 음성 인식 결과 수신부(210)를 통해 전달되는 음성 인식 결과 텍스트를 기초로 대화 유형을 결정하는 역할을 수행한다. 대화 유형이란 예컨대, 고객 불만, 서비스 가입, 서비스 해지 등 대화의 목적/의도를 의미한다. 이러한 대화 유형은 상기 예시에 한정되는 것은 아니며, 연예인, 소설, 과학 등 특정 주제가 될 수 있으며, 대화를 구분할 수 있는 기준으로 적용될 수 있는 그 어떠한 카테고리도 본 발명의 대화 유형으로 적용될 수 있다. The conversation
이를 위해, 본 발명의 대화 유형 결정부(220)는 음성 인식 결과 텍스트에서 주요 키워드를 추출하고, 추출된 주요 키워드에 대응하여 기 설정된 대화 유형을 기 구축된 언어 사전 데이터베이스(260)의 대화 유형 정보(261)를 참조하여 확인한 후 음성 인식 결과 텍스트에 대한 대화 유형으로 결정하게 된다. For this, the conversation
여기서 주요 키워드는 음성 인식 결과 텍스트에서 지정된 횟수 이상 추출되는 키워드 또는 설정된 키워드로 다수 개 존재할 수 있다. 예를 들어, 음성 인식 결과 텍스트에서 추출된 주요 키워드가 '보험', '신규', '가입'일 경우, 상기 주요 키워드에 대응하여 기 설정된 대화 유형은 '보험 가입'이 될 수 있다. Here, the main keyword may exist as a plurality of keywords extracted from the speech recognition result text more than the designated number of times or set keywords. For example, when the main keywords extracted from the speech recognition result text are 'insurance', 'new', and 'subscription', the predetermined conversation type corresponding to the main keyword may be 'insured'.
이때, 대화 유형 결정부(220)는 상기 주요 키워드 추출 조건을 만족하는 키워드이더라도, 지정된 불용어에 해당하는 키워드를 제외하여 주요 키워드로 추출할 수 있다. 예를 들어 주요 키워드 추출 조건이 지정된 횟수 이상 추출되는 키워드일 경우, 특정 욕설이 지정된 횟수 이상 추출되더라도, 상기 욕설이 불용어로 지정되어 있을 경우, 불용어를 제외하여 주요 키워드를 추출할 수 있다. At this time, the conversation
그리고 대화 유형 결정부(220)는 결정된 대화 유형에 대한 정보를 대화 문장 분리부(230)로 전달하게 된다. The conversation
대화 문장 분리부(230)는 결정된 대화 유형에 해당하는 기 구축된 언어 사전 데이터베이스(260)를 이용하여 음성 인식 결과 텍스트를 복수의 대화 유닛으로 분리하게 된다. 보다 구체적으로 결정된 대화 유형이 '서비스 해지'일 경우, 대화 문장 분리부(230)는 '서비스 해지'에 해당하는 언어 사전 데이터베이스(260)를 이용하여, 보다 정확하게는 '서비스 해지'에 해당하는 대화 패턴 정보(262) 및 어휘 정보(263)를 이용하여 음성 인식 결과 텍스트를 복수의 대화 문장으로 분리하게 된다. 보다 구체적으로 대화 문장 분리부(230)는 대화 패턴 정보(262)에 저장된 대화 예제 코퍼스를 이용하여 상기 음성 인식 결과 텍스트를 대화 문장으로 분리할 수 있다. 예를 들어, 언어 인식 결과 텍스트에 '안녕하십니까 t텔레콤 고객센터 AAA입니다'와 같이 화자에 의해 고정적으로 발화되는 부분이 존재할 경우, 대화 문장 분리부(230)는 대화 패턴 정보(262)의 대화 예제 코퍼스를 이용하여 상기 부분을 하나의 대화 문장으로 전체 언어 인식 결과 텍스트에서 추출하여 분리할 수 있다. 반면, 대화 패턴 정보(262)만을 가지고 대화 문장으로 분리할 수 없을 경우, 대화 문장 분리부(230)는 언어 사전 데이터베이스(260)의 어휘 정보(263)에 저장된 문장 시작 정보 또는 문장 끝 정보를 이용하여 대화 문장으로 분리할 수 있다. 예컨대, '니까', '니다', '까요', '데요', '고요', '세요', '나요', '이요', '네요'와 같이 문장의 끝을 알리는 정보를 이용하여 언어 인식 결과 텍스트에서 대화 문장별로 분리할 수 있게 된다. 또한, '그런데요', '알잖아', '알지', '그러니까', '그런데', '그래서'와 같이 다음 대화가 이어짐을 알리는 접속사 등에 대한 정보인 문장 시작 정보를 이용하여 대화 문장으로 분리할 수 있다. The conversation
대화 유닛 구성부(240)는 상기 대화 문장 분리부(230)를 통해 분리된 복수의 대화 문장을 기 구축된 언어 사전 데이터베이스(260)를 이용하여 화자에 대한 대화 유닛으로 구성하여 분리하게 된다. 여기서, 본 발명의 정의하는 대화 유닛이란 화자의 하나의 말을 의미한다. 예컨대 대화에 참여하는 화자가 1명일 경우, 대화 유닛 구성부(240)는 화자 1인에 대한 대화 유닛을 구성하여 출력할 수 있다. 그러나, 대화에 참여하는 화자가 2명일 경우, 대화 유닛 구성부(240)는 화자 2인이 서로 주고 받는 형태로 대화 유닛을 구성하여 화자 간의 대화를 구분할 수 있게 한다. 이를 위해 대화 유닛 구성부(240)는 먼저, 언어 사전 데이터베이스(260)의 대화 패턴 정보(262)를 참조하여 대화 문장이 어느 화자에 의해 발화되는 지 확인한다. 일반적으로 화자 간의 대화 패턴은 ' 인사', '발화 목적/의도', '발화 목적/의도 대응', '인사'와 같은 순서로 이뤄질 수 있다. 대화 유닛 구성부(240)는 이러한 대화 패턴을 고려하여, 화자 간 대화 유닛으로 대화 문장을 구성할 수 있게 되는데, 예를 들어, '안녕하십니까 t텔레콤 고객센터 AAA입니다'의 대화 문장은 일반적으로 상담원이 발화하는 대화 문장임을 상기 언어 사전 데이터베이스(260)을 통해 확인하고, 상기 문장 다음에 발화된 대화 문장에 대해서는 상담원이 아닌 다른 화자에 의해 발화된 대화 문장임을 확인할 수 있게 된다. 반면, 대화 패턴 정보만을 고려하여 화자 구분이 어려운 대화 문장에 대해서는 어휘 정보를 함께 고려하여 화자에 대한 대화 유닛을 구분할 수 있다.The conversation
이와 같이, 대화 유닛 구성부(240)는 기 구축된 언어 사전 데이터베이스(260)를 참조하여, 화자의 구분에 따라 적어도 하나 이상의 대화 문장을 포함하는 대화 유닛을 구성할 수 있게 된다. As described above, the conversation
결과 출력부(250)는 화자의 구분에 따라 대화가 분리된 결과 형태로 대화 유닛을 출력하는 역할을 수행한다. 이때의 대화 분리 결과는 텍스트 형태로 출력되거나 다양한 형태로 출력될 수도 있다. 또한, 결과 출력부(250)를 통해 출력된 대화 분리 결과는 이전 대화 예제 코퍼스로 사용될 수 있으며, 이를 위해 상기 언어 사전 데이터베이스(260)에 저장되어 학습될 수 있다. The
아울러, 본 발명의 실시 예에 따른 언어 사전 데이터베이스(260)는 기 정의된 대화 가이드라인과 이전 대화 예제 코퍼스를 이용하여 대화 유형별로 구축될 수 있는 정보를 의미한다. 여기서, 기 정의된 대화 가이드라인은 관리자에 의해 직접 입력될 수 있는 정보로, 대화에서 주로 발화되는 문장에 대한 가이드라인을 의미한다. 예컨대, 본 발명의 대화 분리 장치(200)가 통신사 고객 상담 시스템에 적용되는 경우, 통신사 고객 상담원이 주로 발화하는 대화 패턴에 대한 가이드라인이 될 수 있다. 또 다른 예를 들어 본 발명의 대화 분리 장치(200)가 보험사 고객 상담 시스템에 적용되는 경우, 보험사 고객 상담원이 주로 발화하는 대화 패턴에 대한 가이드라인이 될 수 있다. 반면, 이전 대화 예제 코퍼스는 결과 출력부(250)에 의해 출력되는 대화 분리 결과를 의미하는 것으로, 대화 분리 결과는 다음 번 대화 분리를 위한 대화 예제 코퍼스로 저장되어 활용될 수 있다. 이러한 언어 사전 데이터베이스(260)는 전술한 바와 같이 대화 유형별로 구축될 수 있으며, 검색이 용이하도록 XML 형태로 구축될 수 있다. In addition, the
이러한 언어 사전 데이터베이스(260)는 대화 유형 정보(261), 대화 패턴 정보(262), 어휘 정보(263)을 포함하여 구성될 수 있다. 먼저, 대화 유형 정보(261)는 대화 유형을 결정하기 위한 키워드 정보를 저장하고 관리하는 역할을 수행한다. 예컨대, 음성 인식 결과 텍스트에 '통화 품질 이상', '전송 오류' 등의 키워드가 존재할 경우, 상기 키워드를 기초로 결정되는 대화 유형은 '서비스 불만'이 될 수 있다. 이러한 대화 유형은 계층적 형태로 존재할 수도 있다. 예컨대, '서비스 불만'의 상위 카테고리는 '불만 상담'이 될 수 있다. The
대화 패턴 정보(262) 및 어휘 정보(263)는 대화 유형별로 구축되는 정보를 의미한다. 먼저, 대화 패턴 정보(262)는 일 대화 유형에서 발화되는 대화 패턴에 대한 정보를 의미한다. 일반적으로 대화는 '인사', '발화 의도/목적(dialogue act)', '발화 의도/목적 대응', '인사'의 형태로 이뤄질 수 있다. 이러한 대화 패턴에 해당하는 대화 예제를 대화 패턴 정보(262) 형태로 구축하여 저장할 수 있다. 대화 분리 장치(200)는 이러한 대화 패턴 정보(262)를 이용하여 대화 문장이 어느 화자가 발화한 문장이며, 대화의 시작을 의미하는 지, 발화 의도/목적에 해당하는 지를 파악할 수 있게 된다. The
어휘 정보(263)는 대화 유형별로 구축될 수 있는 정보로, 문장 시작 정보 또는 문장 끝 정보 등을 포함할 수 있으며, 화자가 주로 발화하는 어휘에 대한 정보를 포함할 수 있다. The
이와 같이, 본 발명의 대화 분리 장치(200)는 기 구축된 언어 사전 데이터베이스(260)를 이용하여 음성 인식 결과 텍스트에서 화자별로 대화 문장을 분리하여 구성하여 출력할 수 있게 된다. As described above, the
이상으로 본 발명의 실시 예에 따른 대화 분리 장치(200)의 주요 구성 및 동작 방법에 대해 설명하였다. The main configuration and the operation method of the
이러한 본 발명의 대화 분리 장치(200)에 탑재되는 메모리는 그 장치 내에서 정보를 저장한다. 일 구현예의 경우, 메모리는 컴퓨터로 판독 가능한 매체이다. 일 구현 예에서, 메모리는 휘발성 메모리 유닛 일 수 있으며, 다른 구현예의 경우, 메모리는 비휘발성 메모리 유닛 일 수도 있다. 일 구현예의 경우, 저장장치는 컴퓨터로 판독 가능한 매체이다. 다양한 서로 다른 구현 예에서, 저장장치는 예컨대 하드디스크 장치, 광학디스크 장치, 혹은 어떤 다른 대용량 저장장치를 포함할 수도 있다.The memory mounted on the
비록 본 명세서와 도면에서는 예시적인 장치 구성을 기술하고 있지만, 본 명세서에서 설명하는 기능적인 동작과 주제의 구현물들은 다른 유형의 디지털 전자 회로로 구현되거나, 본 명세서에서 개시하는 구조 및 그 구조적인 등가물들을 포함하는 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어 혹은 하드웨어로 구현되거나, 이들 중 하나 이상의 결합으로 구현 가능하다. 본 명세서에서 설명하는 주제의 구현물들은 하나 이상의 컴퓨터 프로그램 제품, 다시 말해 본 발명에 따른 장치의 동작을 제어하기 위하여 혹은 이것에 의한 실행을 위하여 유형의 프로그램 저장매체 상에 인코딩된 컴퓨터 프로그램 명령에 관한 하나 이상의 모듈로서 구현될 수 있다. 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 기계로 판독 가능한 저장 장치, 기계로 판독 가능한 저장 기판, 메모리 장치, 기계로 판독 가능한 전파형 신호에 영향을 미치는 물질의 조성물 혹은 이들 중 하나 이상의 조합일 수 있다.Although the present specification and drawings describe exemplary device configurations, the functional operations and subject matter implementations described herein may be embodied in other types of digital electronic circuitry, or alternatively, of the structures disclosed herein and their structural equivalents May be embodied in computer software, firmware, or hardware, including, or in combination with, one or more of the foregoing. Implementations of the subject matter described herein may be embodied in one or more computer program products, i. E. One for computer program instructions encoded on a program storage medium of the type for < RTI ID = 0.0 & And can be implemented as a module as described above. The computer-readable medium can be a machine-readable storage device, a machine-readable storage substrate, a memory device, a composition of matter that affects the machine readable propagation type signal, or a combination of one or more of the foregoing.
이하, 본 발명의 실시 예에 따른 대화 분리 방법에 대해 설명하도록 한다. Hereinafter, a dialog separating method according to an embodiment of the present invention will be described.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 대화 분리 방법을 설명하기 위한 흐름도이며, 도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 대화 분리 방법을 설명하기 위한 예시도이다. FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of separating a conversation according to an embodiment of the present invention, and FIG. 4 is an exemplary diagram illustrating a method of separating a conversation according to an embodiment of the present invention.
먼저, 도 3을 참조하면, 본 발명의 대화 분리 장치(200)는 음성 인식 장치(100)로부터 음성 인식 결과 텍스트를 수신한다(S101). 여기서, 수신되는 음성 인식 결과 텍스트는 도 4a에 도시된 바와 같이, 텍스트 형태로 존재할 수 있다. 이때의 음성 인식 결과 텍스트는 대화 단위가 불균일한 상태로, 어떠한 문장을 어떠한 화자가 발화하였는지 쉽게 인지할 수가 없다. 종래의 방식에서는 음성 인식 결과 텍스트를 사용자가 직접 확인하여 화자별로 분류하거나, 또는 음성 인식 단계에서 화자별로 음성 인식을 따로 수행하고, 음성 인식 결과를 하나로 병합하는 과정을 수행하였다면, 본 발명은 음성 인식 결과 텍스트를 기 구축된 언어 사전 데이터베이스와 비교하여 화자별로 분류하는 과정을 수행할 수 있게 된다. Referring to FIG. 3, the
이를 위해, 먼저 대화 분리 장치(200)는 도 4a에 도시된 바와 같이 음성 인식 결과 텍스트에서 하나 이상의 주요 키워드를 추출한다(S103). 여기서, 주요 키워드는 지정된 횟수 이상 추출되거나 기 설정된 키워드를 주요 키워드로 선정할 수 있다. 예컨대 도 4a에서 '서비스'(610)는 지정된 3회 이상 추출된 키워드이며, '해지'(620)는 설정된 키워드를 의미할 수 있으며, 대화 분리 장치(200)는 이러한 주요 키워드를 추출한다. 그리고 추출된 주요 키워드에 해당하는 대화 유형을 결정할 수 있게 된다(S105). To this end, the
그리고, 대화 분리 장치(200)는 대화 유형에 해당하는 언어 사전 데이터베이스를 이용하여 음성 인식 결과 텍스트를 복수의 대화 문장으로 분리하게 된다(S107). 이때, 대화 분리 장치(200)는 먼저 대화 패턴 정보와 어휘 정보를 고려하여 대화 문장을 분리하게 된다. 예컨대, 도 4b에 점선으로 표시된 부분과 같이 언어 사전 데이터베이스에 일치하는 대화 예제 코퍼스가 존재하는 경우, 대화 분리 장치(200)는 일치하는 대화 예제 코퍼스를 하나의 대화 문장으로 추출할 수 있다. 반면, 나머지 부분은 언어 사전 데이터베이스에 일치하는 대화 예제 코퍼스가 존재하지 않은 부분으로 이 경우, 대화 분리 장치(200)는 언어 사전 데이터베이스의 어휘 정보에 저장된 문장 시작 정보 또는 도면에 도시된 '니까', '니다', '까요', '데요', '고요', '세요', '나요', '이요', '네요'와 같이 문장 끝 정보를 이용하여, 대화 문장으로 분리하게 된다. Then, the
이후, 대화 분리 장치(200)는 분리된 복수의 대화 문장을 언어 사전 데이터베이스를 이용하여 화자에 대한 대화 유닛을 구성하여 출력하게 된다. 예컨대, '공 일 공 하나 둘 셋 넷 다섯 여섯 일곱 여덟이요'의 대화 문장과 일치하는 대화 예제 코퍼스가 언어 사전 데이터베이스에 존재하지 않더라도, 상기 대화 문장 이전에 존재하는 대화 문장인 '고객님 전화번호가 어떻게 되시나요'는 언어 사전 데이터베이스를 통해 상담원이 발화하는 대화 패턴임을 확인할 수 있으며, 그 다음에 존재하는 '공 일 공 하나 둘 셋 넷 다섯 여섯 일곱 여덟이요'의 대화 문장은 상기 '고객님 전화번호가 어떻게 되시나요'의 대화 문장에 대한 응답으로 고객이 발화하는 문장임을 알 수 있다. 반면, 어느 화자가 발화하는 지 대화 패턴만으로 확인이 불명확한 부분에 대해서는, 어휘 정보를 고려하여 통계적으로 상담원이 주로 발화하는 지, 고객이 주로 발화하는 지를 확인할 수도 있다. Then, the
이때, 대화 분리 장치(200)는 화자를 구분할 수 있는 기호와 함께 해당 화자가 발화한 대화 유닛을 화자별로 나열될 수 있도록 대화 문장으로 구성하여 출력할 수 있게 된다.At this time, the
이와 같이, 특정 화자에 대해 정형화된 대화 패턴에 따라 발화될 가능성이 높은 대화 문장에 대해서는 대화 가이드라인 및 이전 대화 예제 코퍼스를 이용하여 확인하고, 화자가 불확실한 대화 문장에 대해서는 평균적으로 사용되는 어휘 정보 등의 정보를 고려하여 화자에 대한 대화를 분리함으로써, 음성 인식 단계가 아닌 음성 인식 후의 결과 텍스트를 이용하여 화자별 대화 문장을 보다 용이하게 확인할 수 있게 된다. 이러한 본 발명은 다양한 분야에 적용될 수 있는 데, 예컨대 회의록 작성은 물론, 고객 센터 등에서 고객 관리 측면에서 활용될 수 있게 된다. As described above, a conversation sentence that is likely to be uttered according to a conversation pattern formatted for a specific speaker is confirmed by using a conversation guide line and a previous conversation example corpus, and on a conversation sentence in which the speaker is uncertain, It is possible to more easily confirm the conversation sentence by the speaker by using the resultant text after speech recognition rather than the speech recognition step by separating the conversation with the speaker in consideration of the information of the speaker. The present invention can be applied to various fields. For example, the present invention can be utilized in customer management in a customer center as well as in the preparation of minutes.
이상으로 본 발명의 실시 예에 따른 대화 분리 방법에 대해 설명하였다. Thus, the dialogue separating method according to the embodiment of the present invention has been described.
상술한 바와 같은 본 발명의 대화 분리 방법은 컴퓨터 프로그램 명령어와 데이터를 저장하기에 적합한 컴퓨터로 판독 가능한 매체의 형태로 제공될 수도 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 대화 분리 방법을 구현하기 위한 기록매체에 기록되는 프로그램은 대화 분리 장치가 음성 인식 결과 텍스트를 수신하는 단계, 상기 대화 분리 장치가 상기 음성 인식 결과 텍스트를 기초로 대화 유형을 결정하는 단계, 상기 대화 분리 장치가 상기 결정된 대화 유형에 해당하는 기 구축된 언어 사전 데이터베이스를 이용하여 상기 음성 인식 결과 텍스트를 복수의 대화 문장으로 분리하는 단계 및 상기 대화 분리 장치가 상기 분리된 복수의 대화 문장을 상기 기 구축된 언어 사전 데이터베이스를 이용하여 화자의 구분에 따른 대화 유닛으로 구성하는 단계 등을 실행할 수 있다. The above-described dialog separation method of the present invention as described above may be provided in the form of a computer-readable medium suitable for storing computer program instructions and data. A program recorded on a recording medium for implementing a method for separating a conversation according to an embodiment of the present invention includes a step of receiving a speech recognition result text by a dialog separating apparatus, Separating the speech recognition result text into a plurality of conversation sentences by using the pre-built language dictionary database corresponding to the determined conversation type, and the step of separating the speech recognition result text into a plurality of conversation sentences, And constructing a conversation sentence of the speaker language using the pre-built language dictionary database as a conversation unit based on the speaker's classification.
이때, 기록매체에 기록된 프로그램은 컴퓨터에서 읽히어 설치되고 실행됨으로써 전술한 기능들을 실행할 수 있다. At this time, the program recorded on the recording medium can be read and installed in the computer and executed, thereby executing the above-described functions.
여기서, 컴퓨터가 기록매체에 기록된 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 기능들을 실행시키기 위하여, 전술한 프로그램은 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 컴퓨터의 장치 인터페이스(Interface)를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. In order to allow a computer to read a program recorded on a recording medium and to execute functions implemented by the program, the above-mentioned program may be stored in a computer-readable medium such as C, C ++, JAVA, machine language, and the like.
이러한 코드는 전술한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Function Code)를 포함할 수 있고, 전술한 기능들을 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수도 있다. 또한, 이러한 코드는 전술한 기능들을 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조 되어야 하는지에 대한 메모리 참조 관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터의 프로세서가 전술한 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 컴퓨터의 프로세서가 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야만 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수도 있다.The code may include a function code related to a function or the like that defines the functions described above and may include an execution procedure related control code necessary for the processor of the computer to execute the functions described above according to a predetermined procedure. In addition, such code may further include memory reference related code as to what additional information or media needed to cause the processor of the computer to execute the aforementioned functions should be referenced at any location (address) of the internal or external memory of the computer . In addition, when a processor of a computer needs to communicate with any other computer or server that is remote to execute the above-described functions, the code may be stored in a memory of the computer using a communication module of the computer, It may further include a communication-related code such as how to communicate with another computer or a server, and what information or media should be transmitted or received during communication.
이러한, 컴퓨터 프로그램 명령어와 데이터를 저장하기에 적합한 컴퓨터로 판독 가능한 매체는, 예컨대 기록매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital Video Disk)와 같은 광 기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media), 및 롬(ROM, Read Only Memory), 램(RAM, Random Access Memory), 플래시 메모리, EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM)과 같은 반도체 메모리를 포함한다. 프로세서와 메모리는 특수 목적의 논리 회로에 의해 보충되거나, 그것에 통합될 수 있다. Such computer-readable media suitable for storing computer program instructions and data include, for example, magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape, compact disk read only memory (CD-ROM) Optical media such as a DVD (Digital Video Disk), a magneto-optical medium such as a floppy disk, and a ROM (Read Only Memory), a RAM , Random Access Memory), flash memory, EPROM (Erasable Programmable ROM), and EEPROM (Electrically Erasable Programmable ROM). The processor and memory may be supplemented by, or incorporated in, special purpose logic circuits.
또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고, 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(Functional) 프로그램과 이와 관련된 코드 및 코드 세그먼트 등은, 기록매체를 읽어서 프로그램을 실행시키는 컴퓨터의 시스템 환경 등을 고려하여, 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론되거나 변경될 수도 있다.The computer readable recording medium may also be distributed over a networked computer system so that computer readable code can be stored and executed in a distributed manner. The functional program for implementing the present invention and the related code and code segment may be implemented by programmers in the technical field of the present invention in consideration of the system environment of the computer that reads the recording medium and executes the program, Or may be easily modified or modified by the user.
본 명세서는 다수의 특정한 구현물의 세부사항들을 포함하지만, 이들은 어떠한 발명이나 청구 가능한 것의 범위에 대해서도 제한적인 것으로서 이해되어서는 안되며, 오히려 특정한 발명의 특정한 실시형태에 특유할 수 있는 특징들에 대한 설명으로서 이해되어야 한다. 개별적인 실시형태의 문맥에서 본 명세서에 기술된 특정한 특징들은 단일 실시형태에서 조합하여 구현될 수도 있다. 반대로, 단일 실시형태의 문맥에서 기술한 다양한 특징들 역시 개별적으로 혹은 어떠한 적절한 하위 조합으로도 복수의 실시형태에서 구현 가능하다. 나아가, 특징들이 특정한 조합으로 동작하고 초기에 그와 같이 청구된 바와 같이 묘사될 수 있지만, 청구된 조합으로부터의 하나 이상의 특징들은 일부 경우에 그 조합으로부터 배제될 수 있으며, 그 청구된 조합은 하위 조합이나 하위 조합의 변형물로 변경될 수 있다.While the specification contains a number of specific implementation details, it should be understood that they are not to be construed as limitations on the scope of any invention or claim, but rather on the description of features that may be specific to a particular embodiment of a particular invention Should be understood. Certain features described herein in the context of separate embodiments may be implemented in combination in a single embodiment. Conversely, various features described in the context of a single embodiment may also be implemented in multiple embodiments, either individually or in any suitable subcombination. Further, although the features may operate in a particular combination and may be initially described as so claimed, one or more features from the claimed combination may in some cases be excluded from the combination, Or a variant of a subcombination.
마찬가지로, 특정한 순서로 도면에서 동작들을 묘사하고 있지만, 이는 바람직한 결과를 얻기 위하여 도시된 그 특정한 순서나 순차적인 순서대로 그러한 동작들을 수행하여야 한다거나 모든 도시된 동작들이 수행되어야 하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정한 경우, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 또한, 상술한 실시형태의 다양한 시스템 컴포넌트의 분리는 그러한 분리를 모든 실시형태에서 요구하는 것으로 이해되어서는 안되며, 설명한 프로그램 컴포넌트와 시스템들은 일반적으로 단일의 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다중 소프트웨어 제품에 패키징 될 수 있다는 점을 이해하여야 한다.Likewise, although the operations are depicted in the drawings in a particular order, it should be understood that such operations must be performed in that particular order or sequential order shown to achieve the desired result, or that all illustrated operations should be performed. In certain cases, multitasking and parallel processing may be advantageous. Also, the separation of the various system components of the above-described embodiments should not be understood as requiring such separation in all embodiments, and the described program components and systems will generally be integrated together into a single software product or packaged into multiple software products It should be understood.
본 발명은 대화 분리 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 대화 유형별로 기 구축된 언어 사전 데이터베이스를 이용하여 음성 인식 결과 텍스트에서 화자의 구분에 따라 대화를 분리할 수 있는 대화 분리 장치 및 이에서의 대화 분리 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a dialogue separating method, and more particularly, to a dialogue separating apparatus and a dialogue separating apparatus capable of separating a conversation according to a speaker's classification from a speech recognition result text using a pre- Separation method.
본 발명에 의하면, 음성 인식 단계에서 음성 고유의 특성을 이용하여 대화의 화자를 구분하는 방식이 아니라, 음성 인식된 결과 텍스트를 대화 유형별로 기 구축된 언어 사전 데이터베이스를 이용하여 대화의 화자를 분리할 수 있으며, 이를 통해 본 발명은 고 사양의 음성 인식기를 이용하지 않더라도 보다 용이하게 대화에 참여하는 화자를 구분할 수 있으며, 이러한 본 발명은 회의록, 고객 상담 내용 등 복수의 화자 간의 대화 내용을 보다 용이하게 기록하고 관리할 수 있게 된다. According to the present invention, not the method of distinguishing the speakers of conversation by using the characteristic inherent in the speech in the speech recognition step but the speaker of the conversation is separated by using the language dictionary database constructed for each conversation type The present invention can distinguish speakers who participate in conversation more easily without using a high-specification speech recognizer. The present invention can more easily make conversation between a plurality of speakers, Recording and management.
이를 통해 본 발명은 음성 인식 기술의 발전에 이바지함은 물론 시판 또는 영업의 가능성이 충분할 뿐만 아니라 현실적으로 명백하게 실시할 수 있는 정도이므로 산업상 이용가능성이 있다.Accordingly, the present invention not only contributes to the development of speech recognition technology, but also has a possibility of commercialization or sales, and is practically usable.
100: 음성 인식 장치 200: 대화 분리 장치
210: 음성 인식 결과 수신부 220: 대화 유형 결정부
230: 대화 문장 분리부 240: 대화 유닛 구성부
250: 결과 출력부 260: 언어 사전 데이터베이스
261: 대화 유형 정보 262: 대화 패턴 정보
263: 어휘 정보 264: 문장 분리 정보
500: 대화 분리 시스템100: Speech recognition device 200: Dialogue separating device
210: speech recognition result receiving unit 220: conversation type determination unit
230: Conversation sentence separating unit 240: Conversation unit configuring unit
250: Result output section 260: Language dictionary database
261: Conversation type information 262: Conversation pattern information
263: lexical information 264: sentence separating information
500: Dialogue separation system
Claims (9)
상기 음성 인식 결과 텍스트를 기초로 대화 유형을 결정하는 대화 유형 결정부;
상기 결정된 대화 유형에 해당하는 기 구축된 언어 사전 데이터베이스를 이용하여 상기 음성 인식 결과 텍스트를 복수의 대화 문장으로 분리하는 대화 문장 분리부; 및
상기 분리된 복수의 대화 문장을 상기 기 구축된 언어 사전 데이터베이스를 이용하여 화자의 구분에 따라 대화 유닛으로 구성하는 대화 유닛 구성부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 대화 분리 장치.A speech recognition result reception unit for receiving speech recognition result text;
A conversation type determination unit for determining a conversation type based on the speech recognition result text;
A conversation sentence separating unit that separates the speech recognition result text into a plurality of conversation sentences using a pre-built language dictionary database corresponding to the determined conversation type; And
A conversation unit constructing unit configured to construct the separated plurality of conversation sentences as conversation units according to a speaker's classification using the pre-built language dictionary database;
And a communication unit which communicates with the conversation separation apparatus.
상기 대화 유형 결정부는
상기 음성 인식 결과 텍스트에서 주요 키워드를 추출하고, 추출된 주요 키워드에 대응하여 기 설정된 대화 유형을 상기 음성 인식 결과 텍스트에 대한 대화 유형으로 결정하는 것을 특징으로 하는 대화 분리 장치. The method according to claim 1,
The conversation type determination unit
Extracts a main keyword from the speech recognition result text, and determines a predetermined dialogue type corresponding to the extracted main keyword as a dialogue type for the speech recognition result text.
상기 대화 유형 결정부는
상기 음성 인식 결과 텍스트에서 지정된 횟수 이상 추출된 키워드 또는 기 설정된 키워드를 주요 키워드로 선정하여 추출하되, 지정된 불용어에 해당하는 키워드를 제외하여 주요 키워드를 추출하는 것을 특징으로 하는 대화 분리 장치. 3. The method of claim 2,
The conversation type determination unit
Extracts a keyword or a preset keyword extracted from the speech recognition result text by a predetermined number of times or more as a main keyword, and extracts a main keyword by excluding a keyword corresponding to the specified term.
상기 언어 사전 데이터베이스는
기 정의된 대화 가이드라인과 이전 대화 예제 코퍼스를 이용하여 대화 유형별로 구축된 대화 유형 정보, 대화 패턴 정보, 어휘 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 대화 분리 장치. The method according to claim 1,
The language dictionary database
Wherein the speech information includes at least one of conversation type information, conversation pattern information, and lexical information constructed for each conversation type using a previously defined conversation guidelines and a previous conversation example corpus.
상기 대화 문장 분리부는
상기 언어 사전 데이터베이스의 대화 패턴 정보에 일치하는 대화 예제 코퍼스가 존재하는 경우, 해당 대화 예제 코퍼스를 대화 문장으로 분리하며, 일치하는 대화 예제 코퍼스가 존재하지 않을 경우, 상기 어휘 정보의 문장 시작 정보 또는 문장 끝 정보를 이용하여 상기 음성 인식 결과 텍스트를 복수의 대화 문장으로 분리하는 것을 특징으로 하는 대화 분리 장치.5. The method of claim 4,
The conversation sentence separating unit
If there is a conversation example corpus matching the conversation pattern information of the language dictionary database, separates the conversation example corpus into conversation sentences, and if there is no cooperative conversation example corpus, And separates the speech recognition result text into a plurality of conversation sentences using the end information.
상기 대화 유닛 구성부는
상기 언어 사전 데이터베이스의 대화 패턴 정보를 이용하여, 상기 복수의 대화 문장을 화자의 구분에 따라 대화 유닛으로 구성하되, 상기 대화 패턴 정보를 이용하여 화자의 구분이 어려운 대화 문장은 상기 대화 문장을 구성하는 어휘 정보를 참조하여 대화 유닛으로 구성하는 것을 특징으로 하는 대화 분리 장치.5. The method of claim 4,
The conversation unit constructing unit
Wherein the plurality of conversation sentences are configured as conversation units based on the speaker's classification by using the conversation pattern information of the language dictionary database, and the conversation sentences, which are difficult to distinguish the speakers using the conversation pattern information, And the conversation unit is configured as a conversation unit by referring to the lexical information.
상기 대화 분리 장치가 상기 음성 인식 결과 텍스트를 기초로 대화 유형을 결정하는 단계;
상기 대화 분리 장치가 상기 결정된 대화 유형에 해당하는 기 구축된 언어 사전 데이터베이스를 이용하여 상기 음성 인식 결과 텍스트를 복수의 대화 문장으로 분리하는 단계; 및
상기 대화 분리 장치가 상기 분리된 복수의 대화 문장을 상기 기 구축된 언어 사전 데이터베이스를 이용하여 화자의 구분에 따른 대화 유닛으로 구성하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 대화 분리 방법.Receiving a speech recognition result text by a dialog separating device;
The dialog separating device determining a conversation type based on the speech recognition result text;
Separating the speech recognition result text into a plurality of conversation sentences using the pre-built language dictionary database corresponding to the determined conversation type; And
Wherein the dialog separating apparatus comprises: constructing the separated plurality of conversation sentences as conversation units according to a speaker's classification using the pre-built language dictionary database;
And a second step of separating the speech data from the speech data.
상기 대화 유형을 결정하는 단계는
상기 대화 분리 장치가 상기 음성 인식 결과 텍스트에서 주요 키워드를 추출하는 단계; 및
상기 대화 분리 장치가 상기 추출된 주요 키워드에 대응하여 기 저장된 대화 유형을 확인하여 결정하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 대화 분리 방법.8. The method of claim 7,
The step of determining the type of conversation
Extracting a main keyword from the speech recognition result text; And
The dialog separating device checking and determining the previously stored conversation type corresponding to the extracted main keyword;
And a second step of separating the speech data from the speech data.
A computer-readable recording medium on which a program for executing the dialogue separation method according to any one of claims 7 to 8 is recorded.
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