KR20180124226A - WEARABLE DEVICE, IoT DEVICE AND VEHICLE VOICE RECOGNITION OPERATING SYSTEM AND METHOD - Google Patents

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KR20180124226A KR1020170058398A KR20170058398A KR20180124226A KR 20180124226 A KR20180124226 A KR 20180124226A KR 1020170058398 A KR1020170058398 A KR 1020170058398A KR 20170058398 A KR20170058398 A KR 20170058398A KR 20180124226 A KR20180124226 A KR 20180124226A
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Abstract

The present invention relates to a wearable device, an IoT device, and a vehicle voice recognition operating system and a method thereof. The system includes: a voice recognition device for recognizing a voice command of a user and converting the voice command into a digital signal by dictating the voice command to generate dictation data; and a command execution device connected to at least one of the wearable device, the internet of things (IoT) device, a portable terminal, a portable storage device, a navigation device, and an AVN of a vehicle, and performing a command using the dictation data. According to the present invention, the accuracy of voice command recognition intended by the user can be increased by firstly grasping the intention of the user included in the voice command through similar numeric data and correcting an error of the voice command through examination data.

Description

웨어러블 장치, IoT 장치 및 차량 음성인식 작동 시스템 및 방법 {WEARABLE DEVICE, IoT DEVICE AND VEHICLE VOICE RECOGNITION OPERATING SYSTEM AND METHOD}FIELD OF THE INVENTION [0001] The present invention relates to a wearable device, an IoT device, and a vehicle voice recognition operating system and method.

본 발명은 음성인식 시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 웨어러블 장치, IoT(Internet of Things) 장치 및 차량에 설치되어 사용자의 음성명령을 인식하여 명령을 수행하는 웨어러블 장치, IoT 장치 및 차량 음성인식 작동 시스템 및 이를 이용한 웨어러블 장치, IoT 장치 및 차량 음성인식 작동 방법에 관한 것이다.More particularly, the present invention relates to a wearable device, an IoT (Internet of Things) device, and a wearable device installed in a vehicle for recognizing a voice command of a user to perform a command, an IoT device, System, and a wearable device, an IoT device, and a vehicle voice recognition operating method using the same.

음성인식기술(Speech Recognition)은 마이크로폰을 통해 입력된 사용자의 음성을 컴퓨터가 분석하고 특징을 추출해서 미리 입력된 단어나 문장에 근접한 결과를 명령어로서 인식하고, 인식된 명령어에 해당하는 작동을 수행하도록 하는 기술이다.Speech Recognition analyzes the user's voice input through a microphone and extracts the features to recognize the results of the words or sentences close to the previously entered words as an instruction word and performs the operation corresponding to the recognized instruction word Technology.

음성인식 기술이 웨어러블 장치, IoT(Internet of Things) 장치 및 차량에 적용되는 경우, 사용자는 직접 손을 이용하여 기기를 조작하지 않고, 음성만으로 원하는 정보를 얻을 수 있고, 원하는 작동을 하도록 명령을 내릴 수 있다. When the speech recognition technology is applied to a wearable device, an Internet of Things (IoT) device, and a vehicle, a user can obtain desired information only by voice without operating the device directly using his or her hand, .

그러나, 기존의 웨어러블 장치, IoT 장치 및 차량에 적용된 음성인식기술은 도메인 정보를 모르는 상태에서 음소 배열 확률 정보만으로 음성인식을 수행해 목적지, 주소, 음악 등 다양한 검색 도메인 각각에 대해 정확하게 인식하는 성능을 확보하는데 어려움이 있다.However, the conventional wearable device, IoT device, and voice recognition technology applied to the vehicle have a capability of recognizing each of the various search domains such as destination, address, and music by performing speech recognition using only phoneme array probability information without knowing domain information .

또한, 의미정보 없이 음소 정보만으로 인식 결과를 확정하므로 조사 등의 문법적 요소에 대한 의미적 분류에 대한 오류가 발생하여 의미적 혼동이 발생되는 문제점이 있다.In addition, since the recognition result is confirmed only by the phoneme information without semantic information, an error occurs in the semantic classification of the grammatical elements such as the investigation, resulting in semantic confusion.

한국공개특허 제10-2000-0037217호 (2000.06.30) "음성인식 기반 작동완구 세트 및 그 제어방법"Korean Patent Application No. 10-2000-0037217 (Jun. 30, 2000) " Speech Recognition-Based Operational Toys Set and Control Method Thereof " 한국공개특허 제10-2008-0103162호 (2008.11.27) "마이크로폰 어레이를 구비한 차량용 음성인식 시스템"Korean Patent Laid-Open No. 10-2008-0103162 (2008.11.27) " Vehicle Speech Recognition System with Microphone Array "

본 발명의 목적은 사용자의 음성을 인식하여 사용자의 명령을 수행하는 웨어러블 장치, IoT(Internet of Things) 장치 및 차량 음성인식 작동 시스템을 제공하는 것이다.An object of the present invention is to provide a wearable device, an Internet of Things (IoT) device, and a vehicle voice recognition operating system that recognize a user's voice and perform a user's command.

또한, 본 발명의 목적은 상기한 웨어러블 장치, IoT 장치 및 차량 음성인식 작동시스템을 이용하여 명령을 수행할 수 있는 차량 음성인식 작동 방법을 제공하는 것이다.It is also an object of the present invention to provide a vehicle voice recognition operating method capable of performing an instruction using the above wearable device, IoT device and vehicle voice recognition operating system.

상기한 본 발명의 목적을 실현하기 위한 하나의 특징에 따른 웨어러블 장치, IoT 장치 및 차량 음성인식 작동 시스템은, 사용자의 음성명령을 인식하고, 상기 음성명령을 딕테이션(Dictation)하여 디지털 신호로 변환해 딕테이션(Dictation)데이터를 생성하는 음성인식장치; 및 웨어러블 장치, IoT 장치, 휴대용단말기, 이동식 저장장치, 내비게이션 장치 및 차량의 AVN 중 적어도 어느 하나 이상과 연결되고, 상기 딕테이션데이터를 이용하여 명령을 수행하는 명령수행장치를 포함한다.The wearable device, the IoT device, and the vehicle voice recognition operating system according to one aspect for realizing the object of the present invention recognize a voice command of a user and convert the voice command into a digital signal by dictation A speech recognition device for generating dictation data; And an instruction execution device connected to at least one of a wearable device, an IoT device, a portable terminal, a mobile storage device, a navigation device, and an AVN of a vehicle, and performing an instruction using the dictation data.

상기 음성인식장치는, 상기 음성명령을 인식하여 음성데이터를 생성하는 음성인식부; 상기 음성데이터의 노이즈를 제거하는 노이즈제거부; 및 노이즈가 제거된 상기 음성데이터를 딕테이션(Dictation)하고, 디지털 신호로 변환하여 딕테이션(Dictation)데이터를 생성하는 A/D변환부를 포함할 수 있다.The speech recognition apparatus includes: a speech recognition unit for recognizing the speech command and generating speech data; A noise removing unit for removing noise of the voice data; And an A / D conversion unit for dictating the voice data from which the noise is removed, and converting the voice data into a digital signal to generate dictation data.

여기서, 상기 명령수행장치는, 개체명을 나타내는 개체명데이터를 복수로 포함하고, 복수의 상기 개체명데이터를 카테고리화하여 저장하는 개체명데이터저장부; 도메인별로 발화 가능한 복수의 발화패턴과 복수의 상기 발화패턴 각각과 연동되는 복수의 명령어를 포함하는 복수의 도메인데이터를 저장하는 도메인데이터저장부; 상기 딕테이션데이터를 분석하여 상기 딕테이션데이터에 포함된 개체명을 추출해 네임(Name)데이터를 생성하는 개체명추출부; 및 복수의 상기 도메인데이터를 이용하여 상기 딕테이션데이터의 발화패턴을 분석하고, 발화패턴과 연동되는 명령어정보와 도메인정보를 추출하여 추출된 도메인정보와 명령어정보를 포함하는 명령어데이터를 생성하는 명령어추출부를 포함할 수 있다.Here, the command execution device may include: an object name data storage unit that includes a plurality of object name data indicating object names, and categorizes and stores a plurality of object name data; A domain data storage unit for storing a plurality of domain data including a plurality of utterance patterns which can be ignited for each domain and a plurality of commands interlocked with each of the plurality of utterance patterns; An object name extracting unit for analyzing the dictation data and extracting an object name included in the dictation data to generate name data; And a command extracting unit for analyzing the utterance pattern of the dictation data using the plurality of domain data, extracting command information and domain information interlocked with the utterance pattern, and generating command data including the extracted domain information and command information .

게다가, 상기 명령수행장치는, 상기 네임데이터와 상기 명령어데이터를 이용하여 복수의 상기 개체명데이터를 비교해 각각의 유사성 수치를 산출하고, 유사성 수치가 가장 높은 상기 개체명데이터와 산출된 유사성 수치 및 상기 개체명데이터가 포함된 카테고리정보를 포함하는 유사수치데이터를 생성하는 유사성비교부; 상기 유사수치데이터의 상기 카테고리정보에 포함되는 복수의 상기 개체명데이터와 상기 네임데이터를 비교해 각각의 유사성 수치를 산출하고, 유사성 수치가 가장 높은 상기 개체명데이터와 산출된 유사성 수치를 포함하여 검토데이터를 생성하는 데이터검토부; 상기 유사수치데이터와 상기 검토데이터를 비교하여 유사성 수치가 더 높은 데이터를 선택하고, 선택된 데이터와 상기 명령어데이터를 이용해 명령을 수행하는 명령수행부; 웨어러블 장치, IoT 장치, 휴대용단말기, 이동식 저장장치, 내비게이션 장치 및 차량의 AVN 중 적어도 어느 하나 이상과 무선 또는 유선통신으로 연결되는 통신부; 및 데이터들의 흐름과 전반적인 작동을 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.In addition, the command execution device may compare the plurality of object name data using the name data and the command data to calculate respective similarity values, and compare the object name data having the highest similarity value with the calculated similarity value, A similarity comparison unit for generating similarity numerical data including category information including object name data; Comparing the plurality of pieces of object name data included in the category information of the similar numeric data with the name data to calculate respective similarity values and comparing the object name data having the highest similarity value with the calculated similarity value, A data review unit for generating the data; An instruction execution unit for comparing the similar numeric data with the review data to select data having a higher similarity value, and to perform an instruction using the selected data and the instruction data; A communication unit connected to at least one of the wearable device, the IoT device, the portable terminal, the portable storage device, the navigation device, and the AVN of the vehicle by wireless or wire communication; And a controller for controlling the flow and overall operation of the data.

추가적으로, 상기 명령수행장치는, 상기 유사수치데이터와 상기 검토데이터 중 상기 명령수행부에서 선택된 데이터가 상기 검토데이터이면 상기 검토데이터를 이용하여 상기 딕테이션데이터를 수정하는 데이터보정부를 더 포함할 수 있다.
In addition, the instruction execution device may further include a data correction unit that corrects the dictation data using the review data if the similar numeric data and the review data are the review data.

한편, 상기한 본 발명의 목적을 실현하기 위한 다른 하나의 특징에 따른 웨어러블 장치, IoT 장치 및 차량 음성인식 작동 방법은, 음성인식장치가 사용자의 음성명령을 인식하여 딕테이션(Dictation)데이터를 생성하는 단계; 및 명령수행장치가 상기 딕테이션데이터를 이용하여 명령을 수행하는 단계를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a wearable device, an IoT device, and a vehicle voice recognition operating method, wherein the voice recognition device recognizes a voice command of a user and generates dictation data step; And an instruction execution device performing an instruction using the dictation data.

여기서, 상기 딕테이션데이터를 생성하는 단계는, 사용자의 음성명령을 인식하여 상기 음성데이터를 생성하는 단계; 상기 음성데이터의 노이즈를 제거하는 단계; 상기 음성데이터를 딕테이션(Dictation)하고 디지털 신호로 변환하여 딕테이션(Dictation)데이터를 생성하는 단계; 및 상기 딕테이션데이터를 상기 명령수행장치로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.The step of generating the dictation data may include: generating the voice data by recognizing a voice command of the user; Removing noise of the voice data; Dictating the voice data and converting the voice data into a digital signal to generate dictation data; And transmitting the dictation data to the command execution device.

그리고, 상기 명령을 수행하는 단계는, 상기 딕테이션데이터를 수신하는 단계; 개체명추출부가 상기 딕테이션데이터를 분석하여 상기 딕테이션데이터에 포함된 개체명을 추출해 네임(Name)데이터를 생성하는 단계; 명령어추출부가 복수의 상기 도메인데이터를 이용하여 상기 딕테이션데이터의 발화 패턴을 분석하고, 발화패턴과 연동되는 명령어정보와 도메인정보를 추출하여 추출된 도메인정보와 명령어정보를 포함하는 명령어데이터를 생성하는 단계; 및 유사성비교부가 상기 네임데이터와 상기 명령어데이터를 이용하여 복수의 상기 개체명데이터를 비교해 각각의 유사성 수치를 산출하고, 유사성 수치가 가장 높은 상기 개체명데이터와 산출된 유사성 수치 및 상기 개체명데이터가 포함된 카테고리정보를 포함하는 유사수치데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.The step of executing the command may further include: receiving the dictation data; The object name extracting unit analyzes the dictation data and extracts the object name included in the dictation data to generate name data; Analyzing an utterance pattern of the dictation data using a plurality of the domain data, extracting command information and domain information interlocked with the utterance pattern, and generating command data including extracted domain information and command information ; And the similarity comparison unit compares the plurality of object name data using the name data and the command data to calculate respective similarity values, and the object name data having the highest similarity value, the calculated similarity value, and the object name data And generating similar numeric data including the included category information.

또한, 상기 명령을 수행하는 단계는, 데이터검토부가 상기 유사수치데이터의 상기 카테고리정보에 포함되는 복수의 상기 개체명데이터와 상기 네임데이터를 비교해 각각의 유사성 수치를 산출하고, 유사성 수치가 가장 높은 상기 개체명데이터와 산출된 유사성 수치를 포함하여 검토데이터를 생성하는 단계; 및 명령수행부가 상기 유사수치데이터와 상기 검토데이터를 비교하여 유사성 수치가 더 높은 데이터를 선택하고, 선택된 데이터와 상기 명령어데이터를 이용해 명령을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.The step of executing the command may further include comparing the plurality of object name data and the name data in which the data review unit is included in the category information of the pseudo-numeric data to calculate each similarity value, Generating review data including object name data and the calculated similarity value; And the command execution unit may compare the similar numeric data and the review data to select data having a higher similarity value, and executing the command using the selected data and the command data.

여기서, 상기 유사수치데이터를 생성하는 단계는, 상기 네임데이터와 상기 명령어데이터를 이용하여 개체명데이터저장부에 포함된 복수의 개체명데이터를 비교하여 각각의 유사성 수치를 산출하는 단계 ; 및 상기 개체명데이터들 중에서 유사성 수치가 가장 높은 개체명데이터와 산출된 유사성 수치 및 상기 개체명데이터가 포함된 카테고리정보를 포함하는 상기 유사수치데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.The step of generating the pseudo-numeric data may include: calculating a plurality of similarity values by comparing a plurality of object name data included in the object name data storage unit using the name data and the command data; And generating the similar numeric data including the object name data having the highest similarity value among the object name data, the calculated similarity value, and the category information including the object name data.

그리고, 상기 검토데이터를 생성하는 단계는, 상기 유사수치데이터의 상기 카테고리정보에 포함되는 복수의 상기 개체명데이터와 상기 네임데이터를 비교해 각각의 유사성 수치를 산출하는 단계; 및 상기 개체명데이터들 중에서 유사성 수치가 가장 높은 개체명데이터와 산출된 유사성 수치를 포함하는 상기 검토데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.The step of generating the review data may include the steps of: calculating a similarity value by comparing the plurality of object name data included in the category information of the similar numeric data with the name data; And generating the review data including the object name data having the highest similarity value among the object name data and the calculated similarity value.

또한, 상기 명령을 수행하는 단계는, 상기 유사수치데이터와 상기 검토데이터에 포함된 유사성 수치를 비교하는 단계; 상기 유사수치데이터와 상기 검토데이터 중 유사성 수치가 더 높은 데이터를 선택하는 단계; 상기 명령어데이터와 상기 유사성 수치가 더 높은 데이터에 포함된 상기 개체명데이터를 이용하여 명령 수행 가능 여부를 판단하는 단계; 및 명령을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.The step of executing the command may further include comparing the similar-value data with a similarity value included in the review data; Selecting data having a similarity value higher than the similarity value data and the review data; Determining whether an instruction can be executed using the object name data included in the command data and the data having a higher similarity value; And performing the instructions.

그리고, 상기 명령을 수행하는 단계는, 상기 명령수행부에서 선택된 데이터가 상기 검토데이터이면, 상기 명령수행부가 상기 유사수치데이터와 상기 검토데이터를 선택하는 단계 이후에, 데이터보정부가 상기 검토데이터를 이용하여 상기 딕테이션데이터를 수정하는 단계를 더 포함할 수 있다.The step of executing the instruction may further include a step of, when the instruction execution unit selects the similar numeric data and the review data, if the data selected by the instruction execution unit is the review data, And then modifying the dictation data.

본 발명의 실시예에 따른 웨어러블 장치, IoT 장치 및 차량 음성인식 작동 시스템 및 방법에 따르면,According to the wearable device, the IoT device, and the vehicle voice recognition operating system and method according to the embodiment of the present invention,

첫째, 유사수치데이터를 통해 음성명령에 포함된 사용자의 의도를 1차로 파악하고 검토데이터를 통해 음성명령의 오류를 수정할 수 있어 사용자가 의도하는 음성명령 인식의 정확도를 향상시킬 수 있다.First, through the similar numerical data, the intention of the user included in the voice command can be grasped first and the error of the voice command can be corrected through the review data, so that the accuracy of the voice command recognition that the user intends can be improved.

둘째, 음성명령을 분석하여 도메인정보를 파악하고, 이를 이용하여 네임데이터와 개체명데이터들을 비교하므로, 동음을 가진 개체명데이터들 중 사용자가 의도한 데이터를 선택하는 정확도를 향상시킬 수 있다.Second, the domain information is analyzed by analyzing the voice command, and the name data and the object name data are compared using the voice command, thereby improving the accuracy of selecting the data intended by the user among the object name data having the same sound.

셋째, 개체명데이터들과의 유사성 수치를 산출하여 음성명령을 수행하는 정확도를 향상시킬 수 있다.Third, the accuracy of performing a voice command can be improved by calculating the similarity value with object name data.

넷째, 복수의 도메인데이터를 이용하여 음성명령의 발화패턴을 파악할 수 있어 사용자의 의도를 파악하는 정확도를 향상시킬 수 있다.Fourth, the speech pattern of the voice command can be grasped by using a plurality of domain data, and the accuracy of grasping the intention of the user can be improved.

다섯째, 검토데이터를 통해 사용자의 음성명령 오류를 수정할 수 있어 명령수행의 정확도를 향상시킬 수 있다.Fifth, the voice command error of the user can be corrected through the review data, thereby improving the accuracy of command execution.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 웨어러블 장치, IoT 장치 및 차량 음성인식 작동 시스템을 대략적으로 나타낸 개념도이다.
도 2는 도 1에 도시된 음성인식장치의 개략적은 개념도이다.
도 3은 도 1에 도시된 명령수행장치의 개략적인 개념도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 웨어러블 장치, IoT 장치 및 차량 음성인식 작동 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 도 4에 도시된 음성데이터를 생성하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6는 도 4에 도시된 명령을 수행하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 도 6에 도시된 유사수치데이터를 생성하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8은 도 6에 도시된 검토데이터를 생성하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 도 6에 도시된 명령을 수행하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
1 is a conceptual view schematically showing a wearable device, an IoT device, and a vehicle voice recognition operating system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a conceptual schematic diagram of the speech recognition apparatus shown in FIG. 1. FIG.
3 is a schematic conceptual diagram of the instruction execution apparatus shown in FIG.
4 is a flowchart illustrating a wearable device, an IoT device, and a vehicle voice recognition method according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a flowchart for explaining a process of generating the voice data shown in FIG.
FIG. 6 is a flowchart for explaining a process of executing the command shown in FIG.
FIG. 7 is a flowchart for explaining a process of generating the pseudo-numerical data shown in FIG.
FIG. 8 is a flowchart for explaining the process of generating the review data shown in FIG.
FIG. 9 is a flowchart for explaining a process of executing the command shown in FIG.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명한다. 이때, 첨부된 도면에서 동일한 구성 요소는 가능한 동일한 부호로 나타내고 있음에 유의한다. 또한, 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략할 것이다. 마찬가지 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성 요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Note that, in the drawings, the same components are denoted by the same reference symbols as possible. Further, the detailed description of known functions and configurations that may obscure the gist of the present invention will be omitted. For the same reason, some of the components in the drawings are exaggerated, omitted, or schematically illustrated.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 웨어러블 장치, IoT 장치 및 차량 음성인식 작동 시스템을 대략적으로 나타낸 개념도이고, 도 2는 도 1에 도시된 음성인식장치의 개략적은 개념도이며, 도 3은 도 1에 도시된 명령수행장치의 개략적인 개념도이다.
FIG. 1 is a conceptual view that schematically shows a wearable device, an IoT device, and a vehicle voice recognition operating system according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a schematic diagram of a speech recognition device shown in FIG. 1, 1 is a schematic conceptual diagram of an instruction execution device shown in FIG.

도 1 및 도 3을 참조하면, 본 발명의 웨어러블 장치, IoT(Internet of Things) 장치 및 차량 음성인식 작동 시스템(100)은 음성인식장치(110) 및 명령수행장치(120)를 포함한다.1 and 3, the wearable device, the Internet of Things (IoT) device, and the vehicle voice recognition operating system 100 of the present invention include a voice recognition device 110 and an instruction execution device 120.

음성인식장치(110)는 사용자의 음성명령을 인식하고, 음성명령을 딕테이션(Dictation)하여 디지털 신호로 변환해 딕테이션(Dictation)데이터를 생성하고, 딕테이션데이터를 후술할 명령수행장치(120)로 전송한다.The speech recognition apparatus 110 recognizes the voice command of the user, converts the voice command into a digital signal by dictation, generates the dictation data, and transmits the dictation data to the command execution apparatus 120 do.

여기서, 음성인식장치(110)는 임베디드 장치 또는 서버로 구비될 수 있다.Here, the speech recognition apparatus 110 may be provided as an embedded device or a server.

그리고, 음성인식장치(110)는 음성인식부(111), 노이즈제거부(112), A/D변환부(113), 통신부(114) 및 제어부(115)를 포함한다.The speech recognition apparatus 110 includes a speech recognition unit 111, a noise removal unit 112, an A / D conversion unit 113, a communication unit 114, and a control unit 115.

음성인식부(111)는 사용자의 음성명령을 인식하여 음성데이터를 생성하고, 노이즈제거부(112)는 음성데이터의 노이즈를 제거한다.The speech recognition unit 111 recognizes the voice command of the user to generate voice data, and the noise removing unit 112 removes noise of the voice data.

그리고, A/D변환부(113)는 노이즈가 제거된 음성데이터를 딕테이션(Dictation)하고, 디지털 신호로 변환하여 딕테이션(Dictation)데이터를 생성한다.The A / D conversion unit 113 then dictates the voice data from which the noise has been removed, and converts the voice data into a digital signal to generate dictation data.

여기서, 딕테이션데이터는 사용자의 음성명령을 인식하여 문자로 나타낸 데이터이다.Here, the dictation data is data that recognizes a voice command of the user and is expressed in characters.

통신부(114)는 후술할 명령수행장치(120)와 무선 또는 유선으로 연결되고, 제어부(115)는 음성인식장치(110)의 전반적인 동작을 제어한다.The control unit 115 controls the overall operation of the voice recognition apparatus 110. The communication unit 114 is connected to the command execution unit 120, which will be described later, in a wireless or wired manner.

명령수행장치(120)는 웨어러블 장치, IoT 장치, 휴대용단말기, 이동식 저장장치, 내비게이션 장치 및 차량의 AVN 중 적어도 어느 하나 이상과 연결되고, 음성인식장치(110)로부터 딕테이션데이터를 수신해 딕테이션데이터를 이용하여 명령을 수행한다.The instruction execution device 120 is connected to at least one of a wearable device, an IoT device, a portable terminal, a portable storage device, a navigation device, and an AVN of a vehicle, receives dictation data from the voice recognition device 110, To execute the command.

명령수행장치(120)는 개체명데이터저장부(121), 도메인데이터저장부(122), 개체명추출부(123), 명령여추출부(124), 유사성비교부(125), 데이터검토부(126), 명령수행부(127), 데이터보정부(128), 통신부(129) 및 제어부(131)를 포함한다.The command execution unit 120 includes an entity name data storage unit 121, a domain data storage unit 122, an entity name extraction unit 123, an instruction extraction unit 124, a similarity comparison unit 125, An instruction execution unit 127, a data correction unit 128, a communication unit 129, and a control unit 131. [0033]

개체명데이터저장부(121)는 개체명을 나타내는 개체명데이터를 복수로 포함하고, 복수의 개체명데이터를 카테고리화하여 저장한다.The entity name data storage unit 121 includes a plurality of entity name data indicating entity names, and stores a plurality of entity name data into categories.

도메인데이터저장부(122)는 도메인별로 발화 가능한 복수의 발화패턴과 복수의 발화패턴 각각과 연동되는 복수의 명령어를 포함하는 복수의 도메인데이터를 저장한다.The domain data storage unit 122 stores a plurality of domain data including a plurality of utterance patterns that can be ignited for each domain and a plurality of commands interlocked with each of the plurality of utterance patterns.

여기서, 도메인데이터는 장소, 주소, 음악 등과 같은 검색도메인으로 나눠져 있고, 도메인별로 복수의 명령어를 포함하는데 각각의 명령어 별로 연동되는 발화패턴을 포함한다.Here, the domain data is divided into search domains such as place, address, music, and the like, and includes a plurality of commands for each domain, and includes an utterance pattern interlocked for each command.

예를들어, 도메인데이터들 중 장소 검색을 나타내는 POI(Point of Interest) 도메인데이터가 있고, 이 도메인이 포함하는 명령어들에 "SearchPlace" 라는 명령어가 있는데, 이 명령어는 "Find <POI>" 라는 발화패턴과 연동 될 수 있다.For example, there is POI (Point of Interest) domain data indicating a place search among domain data, and a command "SearchPlace" is included in the commands included in the domain. This command is called "Find <POI> Pattern.

개체명추출부(123)는 딕테이션데이터를 분석하여 딕테이션데이터에 포함된 개체명을 추출해 네임(Name)데이터를 생성한다.The object name extracting unit 123 analyzes the dictation data and extracts the object name included in the dictation data to generate name data.

여기서, 네임데이터는 사용자의 음성명령에 포함된 명사일 수 있는데, 예를들어 노래제목이나 장소명칭 식당이름과 같은 명사일 수 있다.Here, the name data may be a noun included in the voice command of the user, for example, a song title, a place name, or a noun such as a restaurant name.

명령어추출부(124)는 복수의 도메인데이터를 이용하여 딕테이션데이터의 발화패턴을 분석하고, 발화패턴과 연동되는 명령어정보와 도메인정보를 추출하여 추출된 도메인정보와 명령어정보를 포함하는 명령어데이터를 생성한다.The command extracting unit 124 analyzes the utterance pattern of the dictation data using a plurality of domain data, extracts command information and domain information interlocked with the utterance pattern, generates command data including the extracted domain information and command information do.

예를들어, 사용자가 "Find Post Office" 라는 음성명령을 하면 명령어추출부(126)는 발화패턴을 분석하여 "SearchPlace"라는 명령어정보와 "POI" 라는 도메인정보를 추출할 수 있다.For example, when the user gives a voice command "Find Post Office", the command extracting unit 126 can extract the command information "SearchPlace" and the domain information "POI" by analyzing the utterance pattern.

유사성비교부(125)는 네임데이터와 명령어데이터를 이용하여 복수의 개체명데이터를 비교해 각각의 유사성 수치를 산출하고, 유사성 쉬가 가장 높은 개체명데이터와 산출된 유사성 수치 및 개체명데이터가 포함된 카테고리정보를 포함하는 유사수치데이터를 생성한다.The similarity comparison unit 125 compares a plurality of object name data using name data and command data, and calculates each similarity value. The similarity comparison unit 125 compares the object name data having the highest similarity shake with the calculated similarity value and object name data And generates similar numeric data including category information.

여기서, 유사성비교부(125)는 네임데이터의 음소배열과 명령어데이터에 포함된 도메인정보를 이용하여 같은 음소배열을 나타내는 데이터라도 도메인정보에 따라 유사성 수치를 다르게 산출할 수 있다.Here, the similarity comparison unit 125 may use the domain information included in the command data and the phoneme arrangement of the name data to calculate the similarity value differently according to the domain information, even though the data indicates the same phoneme arrangement.

예를들어, 개체명데이터들 중 "Post Office"라는 동일한 음소배열을 가진 데이터 두개가 있고 각각 장소와 노래를 나타내면, 명령어데이터에 포함된 도메인정보를 통해 노래를 나타내는 데이터보다 장소를 나타내는 데이터와 유사성 수치가 더 높게 나타날 수 있다.For example, if there are two pieces of data having the same phoneme array of "Post Office" among the object name data, and the respective places and the songs are represented, data indicating the place rather than the data representing the song through the domain information included in the command data, The figures may be higher.

데이터검토부(126)는 네임데이터와 유사수치데이터의 카테고리정보에 포함되는 복수의 개체명데이터를 비교하여 각각의 유사성 수치를 산출하고, 유사성 수치가 가장 높은 개체명데이터와 산출된 유사성 수치를 포함하여 검토데이터를 생성한다.The data review unit 126 compares the plurality of pieces of object name data included in the category information of the name data and the similar numeric data to calculate respective similarity values, and includes the object name data having the highest similarity value and the calculated similarity value And generates review data.

여기서, 데이터검토부(126)는 명령어데이터의 명령어에 대응되는 카테고리에 포함된 개체명데이터들과 네임데이터의 음소배열을 비교하여 검토데이터를 생성한다.Here, the data review unit 126 compares the phoneme arrays of the name data with the object name data included in the category corresponding to the command word of the command data, and generates the review data.

명령수행부(127)는 유사수치데이터와 검토데이터를 비교하여 유사성 수치가 더 높은 데이터를 선택하고, 선택된 데이터와 명령어데이터를 이용해 명령을 수행한다.The instruction execution unit 127 compares the similar numeric data with the review data, selects data having a higher similarity value, and executes the instruction using the selected data and the instruction data.

여기서, 유사수치데이터와 검토데이터가 동일한 데이터를 포함하면 임의로 하나를 선택하여 명령을 수행할 수 있다.Here, if the similar numeric data and the review data include the same data, one can arbitrarily select one to execute the instruction.

데이터보정부(128)는 유사수치데이터와 검토데이터 중 명령수행부(127)에서 선택된 데이터가 검토데이터이면, 검토데이터를 이용하여 딕테이션데이터를 수정한다.The data correction unit 128 corrects the dictation data using the review data if the data selected by the command execution unit 127 among the similar numerical data and review data is review data.

따라서, 사용자의 음성명령에 포함된 개체명을 정확하게 알지 못해 비슷한 개체명을 말해도 사용자가 의도한 개체명으로 보정 할 수 있어 사용자의 음성명령을 수행하는 정확도를 높일 수 있다.Accordingly, even if a similar entity name is spoken, the user can not correct the entity name included in the voice command of the user, so that the user can correct the entity name with the intended entity name, thereby improving the accuracy of executing the voice command of the user.

통신부(129)는 웨어러블 장치(10), IoT 장치(20), 휴대용단말기(30), 이동식 저장장치(40), 내비게이션 장치(50) 및 차량의 AVN(60) 중 적어도 어느 하나 이상과 무선 또는 유선으로 연결되고, 제어부(131)는 데이터들의 흐름과 전반적인 작동을 제어한다.
The communication unit 129 is connected to at least one of the wearable device 10, the IOT device 20, the portable terminal 30, the portable storage device 40, the navigation device 50 and the AVN 60 of the vehicle, And the control unit 131 controls the flow of data and overall operation.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 웨어러블 장치, IoT 장치 및 차량 음성인식 작동 방법을 설명하기 위한 흐름도이고, 도 5는 도 4에 도시된 음성데이터를 생성하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이며, 도 6는 도 4에 도시된 명령을 수행하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이고, 도 7은 도 6에 도시된 유사수치데이터를 생성하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.FIG. 4 is a flowchart for explaining a wearable device, an IoT device, and a vehicle voice recognition method according to an embodiment of the present invention. FIG. 5 is a flowchart illustrating a process of generating voice data shown in FIG. FIG. 6 is a flowchart for explaining a process of executing the command shown in FIG. 4, and FIG. 7 is a flowchart for explaining a process of generating the pseudo-numerical data shown in FIG.

그리고, 도 8은 도 6에 도시된 검토데이터를 생성하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이고, 도 9는 도 6에 도시된 명령을 수행하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.FIG. 8 is a flowchart for explaining a process of generating review data shown in FIG. 6, and FIG. 9 is a flowchart for explaining a process of executing the instructions shown in FIG.

도 1 및 도 4를 참조하면, 본 발명의 웨어러블 장치, IoT 장치 및 차량 음성인식 작동 방법은, 음성인식장치(110)가 사용자의 음성명령을 인식하여 딕테이션(Dictation)데이터를 생성한다(단계 S110).1 and 4, the wearable device, the IoT device, and the vehicle voice recognition operating method of the present invention recognize voice commands of a user by voice recognition device 110 to generate dictation data (step S110 ).

그리고, 명령수행장치(120)가 딕테이션데이터를 이용하여 명령을 수행한다(단계 S120).
Then, the instruction execution device 120 executes the instruction using the dictation data (step S120).

도 2 및 도 5를 참조하여 음성인식장치(110)가 딕테이션데이터를 생성하는 과정(단계 S110)에 대해 구체적으로 설명한다.The process of generating the dictation data by the speech recognition apparatus 110 (step S110) will be described in detail with reference to FIGS. 2 and 5. FIG.

음성인식장치(110)의 음성인식부(111)가 사용자의 음성명령을 인식하여 음성데이터를 생성한다(단계 S111).The voice recognition unit 111 of the voice recognition apparatus 110 recognizes the voice command of the user and generates voice data (step S111).

그리고, 노이즈제거부(112)가 음성데이터의 노이즈를 제거한다(단계 S112).Then, the noise removing unit 112 removes the noise of the audio data (step S112).

이후, A/D변환부(113)가 노이즈가 제거된 음성데이터를 딕테이션(Dictation)하고, 이를 디지털 신호로 변환하여 딕테이션(Dictation)데이터를 생성한다(단계 S113).Thereafter, the A / D converter 113 dictates the voice data from which noise has been removed, converts the voice data into a digital signal, and generates dictation data (step S113).

그리고, 딕테이션데이터를 명령수행장치(120)로 전송한다(단계 S114).
Then, the dictation data is transmitted to the command execution device 120 (step S114).

도 1, 도 3 및 도 6를 참조하여 명령수행장치(120)가 명령을 수행하는 과정(단계 S120)에 대해 구체적으로 설명한다.1, 3, and 6, a description will be made in detail of a process (step S120) in which the command execution unit 120 executes an instruction.

먼저, 음성인식장치(110)로부터 딕테이션데이터를 수신하고(단계 S121), 개체명추출부(123)가 딕테이션데이터를 분석하여 딕테이션데이터에 포함된 개체명을 추출해 네임데이터를 생성한다(단계 S122).First, the dictation data is received from the speech recognition apparatus 110 (step S121), the entity name extraction unit 123 analyzes the dictation data, extracts the entity name included in the dictation data, and generates name data (step S122) .

그리고, 명령어추출부(124)가 복수의 도메인데이터를 이용하여 딕테이션데이터의 발화패턴을 분석하고, 발화패턴과 연동되는 명령어정보와 도메인정보를 추출하여 추출된 도메인 정보와 명령어정보를 포함하는 명령어데이터를 생성한다(단계 S123).The command extracting unit 124 analyzes the utterance pattern of the dictation data using a plurality of domain data, extracts the command information and domain information interlocked with the utterance pattern, extracts the extracted domain information and command data (Step S123).

이후, 유사성비교부(125)가 네임데이터와 명령어데이터를 이용하여 복수의 개체명데이터를 비교해 각각의 유사성 수치를 산출하고, 유사성 수치가 가장 높은 개체명데이터와 산출된 유사성 수치 및 개체명데이터가 포함된 카테고리정보를 포함하는 유사수치데이터를 생성한다(단계 S124).Thereafter, the similarity comparison unit 125 compares the plurality of object name data using the name data and the command data, and calculates each similarity value. Then, the object name data having the highest similarity value, the calculated similarity value and the object name data And generates similar numeric data including the included category information (step S124).

그리고, 데이터검토부(126)가 유사수치데이터의 카테고리정보에 포함되는 복수의 개체명데이터와 네임데이터를 비교해 각각의 유사성 수치를 산출하고, 유사성 수치가 가장 높은 개체명데이터와 산출된 유사성 수치를 포함하여 검토데이터를 생성한다(단계 S125). Then, the data review unit 126 compares the plurality of pieces of object name data and name data included in the category information of the similar-value data to calculate respective similarity values, and the object name data having the highest similarity value and the calculated similarity value And generates review data (step S125).

이후, 명령수행부(127)가 유사수치데이터와 검토데이터를 비교하여 더 높은 유사성 수치를 포함하는 데이터를 선택하고, 선택된 데이터와 명령어데이터를 이용해 명령을 수행한다(단계 S126).
Thereafter, the command execution unit 127 compares the similar numeric data with the review data, selects data including a higher similarity value, and executes the command using the selected data and the command data (step S126).

도 3 및 도 7을 참조하여 단계 S120의 유사수치데이터를 생성하는 과정(단계 S124)에 대해 구체적으로 설명한다.Referring to FIGS. 3 and 7, the process of generating similar-number data at step S120 (step S124) will be described in detail.

유사성비교부(125)가 네임데이터와 명령어데이터를 이용하여 개체명데이터저장부(123)에 포함된 복수의 개체명데이터를 비교하여 각각의 유사성 수치를 산출한다(단계 S124a).The similarity comparison unit 125 compares a plurality of object name data included in the object name data storage unit 123 using the name data and the command data, and calculates each similarity value (step S124a).

그리고, 개체명데이터들 중에서 유사성 수치가 가장 높은 개체명데이터와 산출된 유사성 수치 및 개체명데이터가 포함된 카테고리정보를 포함하는 유사수치데이터를 생성한다(단계 S124b).
Then, pseudo-numeric data including object name data having the highest similarity value among the object name data and category information including the calculated similarity value and object name data is generated (step S124b).

도 3 및 도 8을 참조하여 단계 S120의 검토데이터를 생성하는 과정(단계 S125)에 대해 구체적으로 설명한다.The process of generating review data in step S120 (step S125) will be described in detail with reference to FIGS. 3 and 8. FIG.

데이터검토부(126)가 유사수치데이터의 카테고리정보에 포함되는 복수의 개체명데이터와 네임데이터를 비교해 각각의 유사성 수치를 산출한다(단계 S125a).The data review unit 126 compares the plurality of pieces of object name data included in the category information of the similar numeric data with the name data and calculates each similarity value (step S125a).

그리고, 개체명데이터들 중에서 유사성 수치가 가장 높은 개체명데이터와 산출된 유사성 수치를 포함하는 검토데이터를 생성한다(단계 S125b).
Then, review data including the object name data having the highest similarity value among the object name data and the calculated similarity value is generated (step S125b).

도 3 및 도 9를 참조하여 단계 S120의 명령을 수행하는 과정(단계 S126)에 대해 구체적으로 설명한다.The process of executing the command of step S120 (step S126) will be described in detail with reference to FIG. 3 and FIG.

명령수행부(127)가 유사수치데이터와 검토데이터에 포함된 유사성 수치를 비교한다(단계 S126a).The command execution unit 127 compares the similar-value data and the similarity value included in the review data (step S126a).

그리고, 명령수행부(127)가 유사수치데이터와 검토데이터 중 유사성 수치가 더 높은 데이터를 선택한다(단계 S126b).Then, the command execution unit 127 selects data having a similarity value among the similar-value data and the review data (step S126b).

단계 S126b에서 선택된 데이터가 검토데이터이면, 데이터보정부(128)가 검토데이터를 이용하여 딕테이션데이터를 수정하고(단계 S126c), 유사수치데이터이면 딕테이션데이터를 수정하지 않는다.If the data selected in step S126b is the review data, the data correction unit 128 modifies the dictation data using the review data (step S126c) and does not modify the dictation data if it is similar-value data.

그리고, 단계 S126b에서 선택된 데이터에 포함된 개체명데이터와 명령어데이터를 이용하여 명령 수행 가능 여부를 판단한다(단계 S126d).Then, in step S126b, it is determined whether the command can be executed by using the object name data and the command data included in the selected data (step S126d).

단계 S126d에서, 웨어러블 장치(10), IoT 장치(20), 휴대용단말기(30), 이동식 저장장치(40), 내비게이션 장치(50) 및 차량의 AVN(60) 중 적어도 어느 하나 이상에 해당 명령을 수행하기 위한 개체명이 존재하지 않으면 사용자에게 음성명령을 재요청할 수 있다.In step S126d, a command is sent to at least one of the wearable device 10, the IOT device 20, the portable terminal 30, the portable storage device 40, the navigation device 50, and the AVN 60 of the vehicle If there is no entity name to perform, the user can request the voice command again.

예를들어, 개체명데이터가 노래 제목이고, 명령어데이터의 명령어가 노래를 재생하는 명령어인데 웨어러블 장치(10), IoT 장치(20), 휴대용단말기(30), 이동식 저장장치(40), 내비게이션 장치(50) 및 차량의 AVN(60) 중 적어도 어느 하나 이상에 개체명데이터가 나타내는 노래 제목이 존재하지 않으면 사용자에게 음성명령을 재요청할 수 있다.The IoT device 20, the portable terminal 30, the portable storage device 40, the navigation device 40, and the navigation device 40. In this case, the object name data is a song title and the command data is a command to reproduce a song. If the song title indicated by the entity name data does not exist in at least one of the AVN 50 and the AVN 60 of the vehicle, the user can request the voice command again.

반면, 단계 S126d에서, 웨어러블 장치(10), IoT 장치(20), 휴대용단말기(30), 이동식 저장장치(40), 내비게이션 장치(50) 및 차량의 AVN(60) 중 적어도 어느 하나 이상에 해당 명령을 수행하기 위한 개체명과 일치하는 개체명이 있으면 명령어데이터를 이용하여 이를 수행한다(단계 S126e).
On the other hand, in step S126d, at least one of the wearable device 10, the IOT device 20, the portable terminal 30, the portable storage device 40, the navigation device 50 and the AVN 60 of the vehicle If there is an entity name matching the entity name for executing the command, this is done using the command data (step S126e).

앞서 설명한 구성들과 단계들을 참조하여 본 발명의 차량 음성인식 작동 시스템(100)의 동작과정을 예를 들어 설명하면, 사용자가 "Paris" 라는 노래를 재생하기 위해 "Play Paris"라고 음성명령을 하면, 음성인식장치(110)의 음성인식부(111)가 이를 인식하여 음성데이터를 생성하고 노이즈제거부(112)가 음성데이터의 노이즈를 제거한다.[0051] The operation of the vehicle voice recognition operating system 100 of the present invention will be described with reference to the above-described configurations and steps. For example, when the user gives a voice command " Play Paris " , The voice recognition unit 111 of the voice recognition apparatus 110 recognizes it and generates voice data, and the noise removing unit 112 removes the noise of the voice data.

그리고, A/D변환부(113)가 노이즈가 제거된 음성데이터를 딕테이션(Dictation)하고, 디지털 신호로 변환하여 딕테이션(Dictation)데이터를 생성한 후 이를 명령수행장치(120)로 전송한다.The A / D converter 113 then dictates the noise-removed speech data, converts the resulting speech data into a digital signal to generate dictation data, and transmits the generated digital data to the command execution unit 120.

이후, 명령수행장치(120)는 개체명추출부(123)가 딕테이션데이터를 분석하여 딕테이션데이터에 포함된 개체명을 추출해 네임(Name)데이터를 생성한다.Then, the command execution unit 120 extracts the object name included in the dictation data by analyzing the dictation data by the object name extracting unit 123 to generate name data.

여기서, 네임데이터는 사용자의 음성명령 중 "Paris" 부분을 나타낸다.Here, the name data represents the " Paris " part of the voice command of the user.

이후, 명령어추출부(124)가 도메인데이터저장부(122)에 저장된 복수의 도메인데이터를 이용하여 딕테이션데이터의 발화패턴을 분석하고, 발화패턴과 연동되는 명령어정보인 "Play"와 명령어정보가 속하는 도메인정보인 "VAE"를 추출하여 추출된 도메인정보와 명령어정보를 포함하는 명령어데이터를 생성한다. Thereafter, the command extracting unit 124 analyzes the utterance pattern of the dictation data using a plurality of domain data stored in the domain data storage unit 122, and the command information " Play " associated with the utterance pattern and the command information And extracts the domain information " VAE " to generate command data including the extracted domain information and command information.

그리고, 유사성비교부(125)가 네임데이터와 명령어데이터를 이용하여 개체명데이터저장부(121)의 전체 카테고리에 저장된 복수의 개체명데이터를 비교해 각각의 유사성 수치를 산출하고, 유사성 수치가 가장 높은 개체명데이터와 산출된 유사성 수치 및 개체명데이터가 포함된 카테고리정보를 포함하는 유사수치데이터를 생성한다.Then, the similarity comparison unit 125 compares a plurality of object name data stored in all categories of the object name data storage unit 121 by using the name data and the command data, calculates each similarity value, Similarity numerical data including object name data and category information including the calculated similarity value and object name data is generated.

여기서, 개체명데이터저장부(121)의 전체 카테고리의 개체명데이터들 중 개체명데이터1이 노래 "Paris"를, 개체명데이터2가 음식점 "Paris"라는 동음을 낸다고 가정하면,Assuming that the object name data 1 among the object name data of all categories of the object name data storage unit 121 gives the song "Paris" and the object name data 2 the homonym "Paris"

유사성 수치는 네임데이터 "Paris"의 음소배열과 명령어데이터의 명령어정보 "Play"를 통해 네임데이터와 개체명데이터1 사이의 유사성 수치가 74로, 개체명데이터2와의 유사성 수치를 66으로 동음 데이터지만 명령어정보에 의해 유사성 수치가 다르게 산출될 수 있다.The similarity value is the phoneme array of the name data " Paris " and the similarity value between the name data and the object name data 1 through the command information " Play " of the command data is 74 and the similarity value with the object name data 2 is 66, The similarity value can be calculated differently from the command information.

그리고, 유사수치데이터는 개체명데이터1과 산출된 유사성 수치인 74 및 개체명데이터1이 포함되는 카테고리정보인 "Music"을 포함하여 생성된다.The similar numeric data is generated including category information "Music" including the entity name data 1, the calculated similarity value 74, and the entity name data 1.

이후, 데이터검토부(126)가 유사수치데이터의 카테고리정보인 "Music"에 포함되는 복수의 개체명데이터와 네임데이터를 비교하여 각각의 유사성 수치를 산출하고, 유사성 수치가 가장 높은 개체명데이터와 산출된 유사성 수치를 포함하여 검토데이터를 생성한다.Thereafter, the data review unit 126 compares the plurality of pieces of object name data included in the category information " Music " of the similar numeric data with the name data to calculate respective similarity values, and the object name data having the highest similarity value And generates review data including the calculated similarity value.

여기서, 개체명데이터저장부(123)의 카테고리 중 "Music" 카테고리에 포함된 개체명데이터들 중 개체명데이터3이 노래 "Paris"를, 개체명데이터4가 노래 "Paradise"를 나타낸다고 가정하면,Assuming that the object name data 3 among the object name data included in the category "Music" of the category of the object name data storage unit 123 indicates the song "Paris" and the object name data 4 indicates the song "Paradise"

데이터검토부(126)에 의해 네임데이터와 개체명데이터3 사이의 유사성 수치가 72로, 개체명데이터4와의 유사성 수치가 70으로 산출되면, 검토데이터는 개체명데이터3과 산출된 유사성 수치인 72를 포함하여 생성된다.When the similarity value between the name data and the object name data 3 is 72 and the similarity value with the object name data 4 is 70 by the data review unit 126, the review data includes the object name data 3 and the calculated similarity value 72 .

여기서는 네임데이터와 개체명데이터3 및 개체명데이터4 간의 유사성 수치는 음소배열만을 비교하여 산출된다.Here, the similarity value between the name data, the object name data 3 and the object name data 4 is calculated by comparing only the phoneme arrangement.

이후, 명령수행부(127)가 유사수치데이터에 포함된 유사성 수치 74와 검토데이터에 포함된 유사성 수치 72를 비교하여 더 높은 유사성 수치를 가진 유사수치데이터를 선택한다.Then, the instruction execution unit 127 compares the similarity value 74 included in the similarity numerical data with the similarity value 72 included in the review data, and selects similar numerical data having a higher similarity value.

그리고, 유사수치데이터에 포함된 개체명데이터1인 "Paris"와 명령어데이에 포함된 명령어정보인 "Play"를 이용하여 웨어러블 장치(10), IoT 장치(20), 휴대용단말기(30) 및 이동식 저장장치(40) 중 적어도 어느 하나에 "Paris"와 대응되는 재생파일을 탐색하여 음악재생을 하게 된다.Then, the wearable device 10, the IOT device 20, the portable terminal 30, and the portable device 30 are accessed using the "Paris" object name data 1 included in the similar numeric data and the command information "Play" And searches for a reproduction file corresponding to " Paris " on at least one of the storage devices 40 to reproduce music.

여기서, 유사수치데이터와 검토데이터가 동일한 유사성 수치를 나타내면, 임의로 하나를 선택하여 명령을 수행할 수 있다.
Here, if the similar-value data and the review data show the same similarity value, one can arbitrarily select one to carry out the instruction.

다른 예로, 데이터검토부(126)에서 개체명데이터4의 유사성 수치가 77로 나타나 검토데이터가 개체명데이터4와 유사성 수치 77을 포함하여 생성되면, 명령수행부(127)는 검토데이터를 선택하고, 데이터보정부(128)가 개체명데이터4인 "Paradise"를 이용하여 딕테이션데이터를 "Play Paradise"로 수정한 후 명령수행부(127)가 명령을 수행한다.As another example, if the similarity value of the object name data 4 is 77 in the data review unit 126 and the review data is generated including the object name data 4 and the similarity value 77, the command execution unit 127 selects the review data , The data correction unit 128 modifies the dictation data to "Play Paradise" by using "Paradise" having the object name data 4, and then the command execution unit 127 executes the command.

예를 들어 설명한 본 발명의 웨어러블 장치, IoT 장치 및 차량 음성인식 작동 시스템(100)의 동작과정은 빠른 이해를 돕기 위해 단순한 예를 들어 설명한 것이므로 이에 한정되는 것은 아니다.
For example, the operation of the wearable device, the IoT device, and the vehicle voice recognition operating system 100 of the present invention has been described with a simple example in order to facilitate a quick understanding.

이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined in the appended claims. It will be possible.

110...음성인식장치 111...음성인식부
112...노이즈제거부 113...A/D변환부
120...명령수행장치 121...개체명데이터저장부
122...도메인데이터저장부 123...개체명추출부
124...명령어추출부 125...유사성비교부
126...데이터검토부 127...명령수행부
128...데이터보정부 129...통신부
131...제어부
110 ... voice recognition unit 111 ... voice recognition unit
112 ... Noise removing unit 113 ... A / D converting unit
120 ... command execution unit 121 ... object name data storage unit
122 ... domain data storage unit 123 ... object name extracting unit
124 ... command extracting unit 125 ... similarity comparing unit
126 ... data review unit 127 ... command execution unit
128 ... data correction unit 129 ... communication unit
131 ... control unit

Claims (13)

사용자의 음성명령을 인식하고, 상기 음성명령을 딕테이션(Dictation)하여 디지털 신호로 변환해 딕테이션(Dictation)데이터를 생성하는 음성인식장치; 및
웨어러블 장치, IoT(Internet of Things) 장치, 휴대용단말기, 이동식 저장장치, 내비게이션 장치 및 차량의 AVN 중 적어도 어느 하나 이상과 연결되고, 상기 딕테이션데이터를 이용하여 명령을 수행하는 명령수행장치를 포함하는 웨어러블 장치, IoT 장치 및 차량 음성인식 작동시스템.
A speech recognition device for recognizing a voice command of a user, converting the voice command into a digital signal and generating dictation data; And
A wearable device, an instruction execution device connected to at least one of a wearable device, an Internet of Things (IoT) device, a portable terminal, a portable storage device, a navigation device, and an AVN of a vehicle and performing an instruction using the dictation data Device, IoT device and vehicle voice recognition operating system.
제1항에 있어서,
상기 음성인식장치는,
상기 음성명령을 인식하여 음성데이터를 생성하는 음성인식부;
상기 음성데이터의 노이즈를 제거하는 노이즈제거부; 및
노이즈가 제거된 상기 음성데이터를 딕테이션(Dictation)하고, 디지털 신호로 변환하여 딕테이션(Dictation)데이터를 생성하는 A/D변환부를 포함하는 것을 특징으로 하는 웨어러블 장치, IoT 장치 및 차량 음성인식 작동시스템.
The method according to claim 1,
The speech recognition apparatus includes:
A voice recognition unit for recognizing the voice command and generating voice data;
A noise removing unit for removing noise of the voice data; And
And an A / D converter for converting the voice data into a digital signal and generating dictation data, wherein the voice data is obtained by removing the noise from the voice data.
제2항에 있어서,
상기 명령수행장치는,
개체명을 나타내는 개체명데이터를 복수로 포함하고, 복수의 상기 개체명데이터를 카테고리화하여 저장하는 개체명데이터저장부;
도메인별로 발화 가능한 복수의 발화패턴과 복수의 상기 발화패턴 각각과 연동되는 복수의 명령어를 포함하는 복수의 도메인데이터를 저장하는 도메인데이터저장부;
상기 딕테이션데이터를 분석하여 상기 딕테이션데이터에 포함된 개체명을 추출해 네임(Name)데이터를 생성하는 개체명추출부; 및
복수의 상기 도메인데이터를 이용하여 상기 딕테이션데이터의 발화패턴을 분석하고, 발화패턴과 연동되는 명령어정보와 도메인정보를 추출하여 추출된 도메인정보와 명령어정보를 포함하는 명령어데이터를 생성하는 명령어추출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 웨어러블 장치, IoT 장치 및 차량 음성인식 작동 시스템.
3. The method of claim 2,
The instruction execution device comprises:
An object name data storage unit for storing a plurality of object name data indicating object names and categorizing and storing the plurality of object name data;
A domain data storage unit for storing a plurality of domain data including a plurality of utterance patterns which can be ignited for each domain and a plurality of commands interlocked with each of the plurality of utterance patterns;
An object name extracting unit for analyzing the dictation data and extracting an object name included in the dictation data to generate name data; And
A command extracting unit for analyzing a speech pattern of the dictation data using a plurality of the domain data, extracting command information and domain information interlocked with the utterance pattern, and generating command data including extracted domain information and command information The IoT device, and the vehicle voice recognition operating system.
제3항에 있어서,
상기 명령수행장치는,
상기 네임데이터와 상기 명령어데이터를 이용하여 복수의 상기 개체명데이터를 비교해 각각의 유사성 수치를 산출하고, 유사성 수치가 가장 높은 상기 개체명데이터와 산출된 유사성 수치 및 상기 개체명데이터가 포함된 카테고리정보를 포함하는 유사수치데이터를 생성하는 유사성비교부;
상기 유사수치데이터의 상기 카테고리정보에 포함되는 복수의 상기 개체명데이터와 상기 네임데이터를 비교해 각각의 유사성 수치를 산출하고, 유사성 수치가 가장 높은 상기 개체명데이터와 산출된 유사성 수치를 포함하여 검토데이터를 생성하는 데이터검토부;
상기 유사수치데이터와 상기 검토데이터를 비교하여 유사성 수치가 더 높은 데이터를 선택하고, 선택된 데이터와 상기 명령어데이터를 이용해 명령을 수행하는 명령수행부;
웨어러블 장치, IoT 장치, 휴대용단말기, 이동식 저장장치, 내비게이션 장치 및 차량의 AVN 중 적어도 어느 하나 이상과 무선 또는 유선통신으로 연결되는 통신부; 및
데이터들의 흐름과 전반적인 작동을 제어하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 웨어러블 장치, IoT 장치 및 차량 음성인식 작동 시스템.
The method of claim 3,
The instruction execution device comprises:
Comparing the plurality of object name data using the name data and the command data to calculate respective similarity values, and comparing the object name data having the highest similarity value with the category information including the calculated similarity value and the object name data A similarity comparison unit for generating similarity value data including the similarity data;
Comparing the plurality of pieces of object name data included in the category information of the similar numeric data with the name data to calculate respective similarity values and comparing the object name data having the highest similarity value with the calculated similarity value, A data review unit for generating the data;
An instruction execution unit for comparing the similar numeric data with the review data to select data having a higher similarity value, and to perform an instruction using the selected data and the instruction data;
A communication unit connected to at least one of the wearable device, the IoT device, the portable terminal, the portable storage device, the navigation device, and the AVN of the vehicle by wireless or wire communication; And
A controller for controlling the flow and overall operation of the data, the IoT device and the vehicle speech recognition operating system.
제4항에 있어서,
상기 명령수행장치는,
상기 유사수치데이터와 상기 검토데이터 중 상기 명령수행부에서 선택된 데이터가 상기 검토데이터이면 상기 검토데이터를 이용하여 상기 딕테이션데이터를 수정하는 데이터보정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 음성인식 작동 시스템.
5. The method of claim 4,
The instruction execution device comprises:
Further comprising a data correcting unit for correcting the dictation data using the review data if the similar numeric data and the review data are the review data.
음성인식장치가 사용자의 음성명령을 인식하여 딕테이션(Dictation)데이터를 생성하는 단계; 및
명령수행장치가 상기 딕테이션데이터를 이용하여 명령을 수행하는 단계를 포함하는 웨어러블 장치, IoT 장치 및 차량 음성인식 작동 방법.
The speech recognition apparatus recognizing a voice command of the user to generate dictation data; And
Wherein the command execution device executes an instruction using the dictation data, the IoT device, and the vehicle voice recognition operating method.
제6항에 있어서,
상기 딕테이션데이터를 생성하는 단계는,
사용자의 음성명령을 인식하여 상기 음성데이터를 생성하는 단계;
상기 음성데이터의 노이즈를 제거하는 단계;
상기 음성데이터를 딕테이션(Dictation)하고 디지털 신호로 변환하여 딕테이션(Dictation)데이터를 생성하는 단계; 및
상기 딕테이션데이터를 상기 명령수행장치로 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 웨어러블 장치, IoT 장치 및 차량 음성인식 작동 방법.
The method according to claim 6,
Wherein the generating the dictation data comprises:
Recognizing a voice command of the user and generating the voice data;
Removing noise of the voice data;
Dictating the voice data and converting the voice data into a digital signal to generate dictation data; And
And transmitting the dictation data to the command executing device. The wearable device, the IoT device, and the vehicle voice recognition operating method according to claim 1,
제7항에 있어서,
상기 명령을 수행하는 단계는,
상기 딕테이션데이터를 수신하는 단계;
개체명추출부가 상기 딕테이션데이터를 분석하여 상기 딕테이션데이터에 포함된 개체명을 추출해 네임(Name)데이터를 생성하는 단계;
명령어추출부가 복수의 상기 도메인데이터를 이용하여 상기 딕테이션데이터의 발화 패턴을 분석하고, 발화패턴과 연동되는 명령어정보와 도메인정보를 추출하여 추출된 도메인정보와 명령어정보를 포함하는 명령어데이터를 생성하는 단계; 및
유사성비교부가 상기 네임데이터와 상기 명령어데이터를 이용하여 복수의 상기 개체명데이터를 비교해 각각의 유사성 수치를 산출하고, 유사성 수치가 가장 높은 상기 개체명데이터와 산출된 유사성 수치 및 상기 개체명데이터가 포함된 카테고리정보를 포함하는 유사수치데이터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 웨어러블 장치, IoT 장치 및 차량 음성인식 작동 방법.
8. The method of claim 7,
The step of performing the instruction comprises:
Receiving the dictation data;
The object name extracting unit analyzes the dictation data and extracts the object name included in the dictation data to generate name data;
Analyzing an utterance pattern of the dictation data using a plurality of the domain data, extracting command information and domain information interlocked with the utterance pattern, and generating command data including extracted domain information and command information ; And
The similarity comparison unit compares the plurality of object name data using the name data and the command data to calculate respective similarity values, and the object name data having the highest similarity value, the calculated similarity value, and the object name data are included And generating pseudo-numerical data that includes the category information. The wearable device, the IoT device, and the vehicle voice recognition operating method according to claim 1,
제8항에 있어서,
상기 명령을 수행하는 단계는,
데이터검토부가 상기 유사수치데이터의 상기 카테고리정보에 포함되는 복수의 상기 개체명데이터와 상기 네임데이터를 비교해 각각의 유사성 수치를 산출하고, 유사성 수치가 가장 높은 상기 개체명데이터와 산출된 유사성 수치를 포함하여 검토데이터를 생성하는 단계; 및
명령수행부가 상기 유사수치데이터와 상기 검토데이터를 비교하여 유사성 수치가 더 높은 데이터를 선택하고, 선택된 데이터와 상기 명령어데이터를 이용해 명령을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 웨어러블 장치, IoT 장치 및 차량 음성인식 작동 방법.
9. The method of claim 8,
The step of performing the instruction comprises:
The data review unit compares the plurality of pieces of object name data included in the category information of the similar numeric data with the name data to calculate each similarity value and includes the object name data having the highest similarity value and the calculated similarity value Generating review data; And
Wherein the instruction execution unit further comprises a step of comparing the similar numeric data with the review data to select data having a higher similarity value and executing the instruction using the selected data and the instruction data. And vehicle voice recognition.
제9항에 있어서,
상기 유사수치데이터를 생성하는 단계는,
상기 네임데이터와 상기 명령어데이터를 이용하여 개체명데이터저장부에 포함된 복수의 개체명데이터를 비교하여 각각의 유사성 수치를 산출하는 단계 ; 및
상기 개체명데이터들 중에서 유사성 수치가 가장 높은 개체명데이터와 산출된 유사성 수치 및 상기 개체명데이터가 포함된 카테고리정보를 포함하는 상기 유사수치데이터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 웨어러블 장치, IoT 장치 및 차량 음성인식 작동 방법.
10. The method of claim 9,
Wherein the step of generating the similar-
Comparing the plurality of object name data included in the object name data storage unit using the name data and the command data to calculate respective similarity values; And
And generating the similar numerical data including object name data having a highest similarity value among the object name data, category similarity value, and category information including the object name data. How IoT devices and vehicle voice recognition work.
제10항에 있어서,
상기 검토데이터를 생성하는 단계는,
상기 유사수치데이터의 상기 카테고리정보에 포함되는 복수의 상기 개체명데이터와 상기 네임데이터를 비교해 각각의 유사성 수치를 산출하는 단계; 및
상기 개체명데이터들 중에서 유사성 수치가 가장 높은 개체명데이터와 산출된 유사성 수치를 포함하는 상기 검토데이터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 웨어러블 장치, IoT 장치 및 차량 음성인식 작동 방법.
11. The method of claim 10,
Wherein the step of generating the review data comprises:
Comparing the plurality of pieces of entity name data included in the category information of the pseudo-numeric data with the name data to calculate respective similarity values; And
And generating the review data including the object name data having the highest similarity value among the object name data and the calculated similarity value.
제11항에 있어서,
상기 명령을 수행하는 단계는,
상기 유사수치데이터와 상기 검토데이터에 포함된 유사성 수치를 비교하는 단계;
상기 유사수치데이터와 상기 검토데이터 중 유사성 수치가 더 높은 데이터를 선택하는 단계;
상기 명령어데이터와 상기 유사성 수치가 더 높은 데이터에 포함된 상기 개체명데이터를 이용하여 명령 수행 가능 여부를 판단하는 단계; 및
명령을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 웨어러블 장치, IoT 장치 및 차량 음성인식 작동 방법.
12. The method of claim 11,
The step of performing the instruction comprises:
Comparing the similar-value data with a similarity value included in the review data;
Selecting data having a similarity value higher than the similarity value data and the review data;
Determining whether an instruction can be executed using the object name data included in the command data and the data having a higher similarity value; And
Wherein the IoT device and the vehicle voice recognition operating method comprise the steps of:
제12항에 있어서,
상기 명령을 수행하는 단계는,
상기 명령수행부에서 선택된 데이터가 상기 검토데이터이면,
상기 명령수행부가 상기 유사수치데이터와 상기 검토데이터를 선택하는 단계 이후에,
데이터보정부가 상기 검토데이터를 이용하여 상기 딕테이션데이터를 수정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 웨어러블 장치, IoT 장치 및 차량 음성인식 작동 방법.
13. The method of claim 12,
The step of performing the instruction comprises:
If the data selected by the instruction execution unit is the review data,
After the instruction execution unit selects the similar numeric data and the review data,
And the data correction unit corrects the dictation data using the review data. &Lt; RTI ID = 0.0 &gt; 11. &lt; / RTI &gt;
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KR20210127551A (en) * 2020-04-14 2021-10-22 주식회사 오비고 Method and ai service agent for controlling vehicle apps using the status information of the vehicle avn system

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7716056B2 (en) * 2004-09-27 2010-05-11 Robert Bosch Corporation Method and system for interactive conversational dialogue for cognitively overloaded device users

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021060570A1 (en) * 2019-09-23 2021-04-01 엘지전자 주식회사 Home appliance and server
KR20210127551A (en) * 2020-04-14 2021-10-22 주식회사 오비고 Method and ai service agent for controlling vehicle apps using the status information of the vehicle avn system

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