KR20190122457A

KR20190122457A - 음성 인식을 수행하는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법

Info

Publication number: KR20190122457A
Application number: KR1020180046268A
Authority: KR
Inventors: 엄태광; 김운수; 변두호; 이정인; 정석영; 제성민
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2018-04-20
Filing date: 2018-04-20
Publication date: 2019-10-30
Also published as: WO2019203418A1

Abstract

다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 전자 장치의 동작을 제어하는 방법에서, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 네트워크 인터페이스, 상기 네트워크 인터페이스와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서, 및 상기 프로세서와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 메모리를 포함하고, 상기 적어도 하나의 메모리는 자동 음성 인식 (ASR, automatic speech recognition)을 위한 제너릭 랭귀지 모델(a generic language model) 및 복수의 도메인 기반 랭귀지 모델들(a plurality of domain-based language models)을 저장하도록 구성되고, 상기 적어도 하나의 메모리는, 실행 시에, 상기 프로세서가 상기 네트워크 인터페이스를 통해 마이크로폰(microphone)을 포함하는 외부 장치로부터 제 1 음성 데이터를 수신하고, 상기 제너릭 랭귀지 모델을 이용하되, 상기 도메인 기반 랭귀지 모델들은 이용하지 않고, 상기 ASR로, 상기 제 1 음성데이터를 처리하여, 상기 시스템에 의해 수행될 적어도 하나의 태스크와 연관된 제 1 텍스트 데이터를 생성하고, 상기 제 1 텍스트 데이터에 적어도 일부 기반하여, 상기 태스크와 연관된 도메인을 결정하고, 상기 도메인 기반 랭귀지 모델들 중에, 상기 결정된 도메인과 연관된 하나의 도메인 기반 랭귀지 모델을 선택하고, 상기 제 1 음성데이터 수신 후 및 상기 태스크 수행 전에 상기 네트워크 인터페이스를 통해 상기 외부 장치로부터 제 2 음성 데이터를 수신하고, 상기 ASR로, 상기 제너릭 랭귀지 모델 및 상기 선택된 하나의 도메인 기반 랭귀지 모델을 이용하여, 상기 ARS로, 상기 제 2 음성데이터를 처리하여 제 2 텍스트 데이터를 생성하도록 하는 인스트럭션들(instructions)을 저장할 수 있다.
이 밖에, 다양한 실시예들이 가능하다.

Description

음성 인식을 수행하는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법{ELECTRONIC DEVICE FOR PERFORMING SPEECH RECOGNITION AND THE METHOD FOR THE SAME}

본 발명의 다양한 실시예는, 음성 인식을 수행하는 전자 장치 및 그의 동작 방법에 관한 것이다.

스마트 폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), PMP(portable multimedia player), PDA(personal digital assistant), 랩탑 PC(laptop personal computer) 및 웨어러블 기기(wearable device) 등의 다양한 전자 장치들이 보급되고 있다.

최근에는 전자 장치에 음성 인식 기능이 적용되고 있으며, 전자 장치의 사용자는 음성을 이용하여 전자 장치의 다양한 기능을 실행할 수 있다.

더 나아가, 사용자의 생활 환경에서 사용하는 장치들을 유무선 네트워크로 연결해 정보를 공유하는 사물 인터넷이 적용되기 시작하면서, 텔레비전, 냉장고 등 다양한 전자 장치를 이용하여 네트워크로 연결된 다른 전자 장치들에 대한 음성 명령을 수행할 수 있는 환경이 갖추어 지고 있다.

음성 인식 기술은 사용자가 발화한 음성을 인식하기 위해, 음향모델과 언어모델을 사용할 수 있다. 음향 모델은 음성 데이터에 대한 처리를 수행하여 획득한 특징 벡터와 특징 벡터에 대응하는 음소들이 포함된 음소 후보군들이 매핑되어 저장된 데이터 베이스를 의미할 수 있다. 언어 모델은 음향 모델에서 추출한 음성 데이터에 대응하는 음소들을 이용하여 단어나 음절 등의 언어적인 순서 관계를 모델링하는데 이용되는 정보가 저장된 데이터 베이스를 의미할 수 있다.

일반적인 단어가 아닌 특정 분야에서 이용되는 단어의 경우, 언어 모델에 포함되어 있지 않은 경우가 많아서, 특정 분야에서 이용되는 단어에 대한 음성 인식의 정확성은 일반적으로 많이 이용되는 단어에 대한 음성 인식의 정확성에 비해 낮을 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 시스템은 네트워크 인터페이스, 상기 네트워크 인터페이스와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서, 및 상기 프로세서와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 메모리를 포함하고, 상기 적어도 하나의 메모리는 자동 음성 인식 (ASR, automatic speech recognition)을 위한 제너릭 랭귀지 모델(a generic language model) 및 복수의 도메인 기반 랭귀지 모델들(a plurality of domain-based language models)을 저장하도록 구성되고, 상기 적어도 하나의 메모리는, 실행 시에, 상기 프로세서가 상기 네트워크 인터페이스를 통해 마이크로폰(microphone)을 포함하는 외부 장치로부터 제 1 음성 데이터를 수신하고, 상기 제너릭 랭귀지 모델을 이용하되, 상기 도메인 기반 랭귀지 모델들은 이용하지 않고, 상기 ASR로, 상기 제 1 음성데이터를 처리하여, 상기 시스템에 의해 수행될 적어도 하나의 태스크와 연관된 제 1 텍스트 데이터를 생성하고, 상기 제 1 텍스트 데이터에 적어도 일부 기반하여, 상기 태스크와 연관된 도메인을 결정하고, 상기 도메인 기반 랭귀지 모델들 중에, 상기 결정된 도메인과 연관된 하나의 도메인 기반 랭귀지 모델을 선택하고, 상기 제 1 음성데이터 수신 후 및 상기 태스크 수행 전에 상기 네트워크 인터페이스를 통해 상기 외부 장치로부터 제 2 음성 데이터를 수신하고, 상기 ASR로, 상기 제너릭 랭귀지 모델 및 상기 선택된 하나의 도메인 기반 랭귀지 모델을 이용하여, 상기 ARS로, 상기 제 2 음성데이터를 처리하여 제 2 텍스트 데이터를 생성하도록 하는 인스트럭션들(instructions)을 저장할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 시스템은 네트워크 인터페이스, 상기 네트워크 인터페이스와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서, 및 상기 프로세서와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 메모리;를 포함하고, 상기 적어도 하나의 메모리는 자동 음성 인식 (ASR, automatic speech recognition)을 위한 제너릭 랭귀지 모델(a generic language model) 및 복수의 도메인 기반 랭귀지 모델들(a plurality of domain-based language models)을 저장하도록 구성되고, 상기 적어도 하나의 메모리는, 실행 시에, 상기 프로세서가, 상기 네트워크 인터페이스를 통해 마이크로폰(microphone)을 포함하는 외부 장치로부터 제 1 음성 데이터를 수신하고, 상기 제너릭 랭귀지 모델을 이용하되, 상기 도메인 기반 랭귀지 모델들은 이용하지 않고, 상기 ASR로, 상기 제 1 음성데이터를 처리하여, 상기 시스템에 의해 수행될 적어도 하나의 태스크와 연관된 제 1 텍스트 데이터를 생성하고, 상기 제 1 텍스트 데이터에 적어도 일부 기반하여, 상기 태스크와 연관된 도메인을 결정하고, 상기 도메인 기반 랭귀지 모델들 중에, 상기 결정된 도메인과 연관된 하나의 도메인 기반 랭귀지 모델을 선택하고, 상기 제 1 음성데이터 수신 후 및 상기 태스크 수행 전에 상기 네트워크 인터페이스를 통해 상기 외부 장치로부터 제 2 음성 데이터를 수신하고, 상기 ASR로, 상기 선택된 하나의 도메인 기반 랭귀지 모델을 이용하여, 상기 ARS로, 상기 제 2 음성데이터를 처리하여 제 2 텍스트 데이터를 생성하도록 하는 인스트럭션들(instructions)을 저장할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 음성 인식을 수행하는 전자 장치의 동작 방법은 네트워크 인터페이스를 통해 마이크로폰(microphone)을 포함하는 외부 장치로부터 제 1 음성 데이터를 수신하는 동작, 자동 음성 인식(ASR, automatic speech recognition)을 위한 제너릭 랭귀지 모델(generic language model)을 이용하되, 복수의 도메인 기반 랭귀지 모델들(a plurality of domain-based language model)들은 이용하지 않고, 상기 ASR을 이용하여, 상기 제 1 음성 데이터를 처리하여, 상기 전자 장치에 의해 수행될 적어도 하나의 태스크와 연관된 제 1 텍스트 데이터를 생성하는 동작, 상기 제 1 텍스트 데이터에 적어도 일부 기반하여, 상기 태스크와 연관된 도메인을 결정하는 동작, 상기 도메인 기반 랭귀지 모델들 중, 상기 결정된 도메인과 연관된 하나의 도메인 기반 랭귀지 모델을 선택하는 동작, 상기 제 1 음성 데이터 수신 후 및 상기 태스크 수행 전에 상기 네트워크 인터페이스를 통해 상기 외부 장치로부터 제 2 음성 데이터를 수신하는 동작, 상기 제너릭 랭귀지 모델 및 상기 선택된 하나의 도메인 기반 랭귀지 모델을 이용하여, 상기 ASR로, 상기 제 2 음성 데이터를 처리하여 제 2 텍스트 데이터를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 음성 인식을 수행하는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법은 음성 데이터를 변환한 텍스트 데이터를 이용하여 도메인을 결정하고, 도메인에 대응하는 컨텐츠 제공자 언어 모델 및 기본 언어 모델을 모두 이용하여 음성 인식을 수행함으로써, 음성 인식의 정확도가 증가할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 음성 인식을 수행하는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법은 특정 서비스 또는 특정 분야에 특화된 컨텐츠 제공자 언어 모델을 이용함으로써, 특정 분야에서 이용되는 단어에 대한 음성 인식의 정확도가 증가할 수 있다.

도 1은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 상에서 동작하는 프로그램의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 음성 인식을 수행하는 전자 장치 및 서버를 포함하는 통합 지능화 시스템을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 음성 인식을 수행하는 지능형 서버를 도시한 블록도이다.
도 5a 내지 도 5b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 지능형 서버에서, 언어 모델 및 음성 인식부를 도시한 블록도이다.
도 6a 내지 도 6c는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 지능형 서버에서, 언어 모델을 선택하고, 선택된 언어 모델을 이용하여 음성 인식을 수행하는 실시예를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치를 도시한 블록도이다.
도 8a 내지 도 8d는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 지능형 서버 및 전자 장치에서, 언어 모델을 선택하고, 선택된 언어 모델을 이용하여 음성 인식을 수행하는 실시예를 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 지능형 서버 및 전자 장치에서, 복수의 언어 모델을 선택하고, 선택된 언어 모델들을 이용하여 음성 인식을 수행하는 실시예를 도시한 도면이다.
도 10a 내지 도 12b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 세션에 대한 정보를 출력하는 실시예를 도시한 도면이다.
도 13은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 음성 인식을 수행하는 전자 장치의 동작 방법을 도시한 동작 흐름도이다.

도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블럭도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 장치(150), 음향 출력 장치(155), 표시 장치(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 표시 장치(160) 또는 카메라 모듈(180))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성 요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들은 하나의 통합된 회로로 구현될 수 있다. 예를 들면, 센서 모듈(176)(예: 지문 센서, 홍채 센서, 또는 조도 센서)은 표시 장치(160)(예: 디스플레이)에 임베디드된 채 구현될 수 있다

프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)을 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 로드하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서), 및 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 보조 프로세서(123)은 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 또는 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 표시 장치(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성 요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다.

메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.

프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.

입력 장치(150)는, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 장치(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 또는 키보드를 포함할 수 있다.

음향 출력 장치(155)는 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 장치(155)는, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있고, 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

표시 장치(160)는 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 표시 장치(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 표시 장치(160)는 터치를 감지하도록 설정된 터치 회로(touch circuitry), 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 센서 회로(예: 압력 센서)를 포함할 수 있다.

오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 장치(150) 를 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 장치(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102)) (예: 스피커 또는 헤드폰))를 통해 소리를 출력할 수 있다.

센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.

인터페이스(177)는 전자 장치(101)이 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.

연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)은, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.

햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.

카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.

전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.

배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.

통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi direct 또는 IrDA(infrared data association) 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 셀룰러 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 전자 장치와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성 요소(예: 단일 칩)으로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성 요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 및 인증할 수 있다.

안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 하나 이상의 안테나들을 포함할 수 있고, 이로부터, 제 1 네트워크 198 또는 제 2 네트워크 199와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다.

상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))를 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.

일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 전자 장치(102, 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부 전자 장치들(102, 104, or 108) 중 하나 이상의 외부 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다.. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.

도 2은 다양한 실시예에 따른 프로그램(140)을 예시하는 블록도(200)이다. 일실시예에 따르면, 프로그램(140)은 전자 장치(101)의 하나 이상의 리소스들을 제어하기 위한 운영 체제(142), 미들웨어(144), 또는 상기 운영 체제(142)에서 실행 가능한 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다. 운영 체제(142)는, 예를 들면, AndroidTM, iOSTM, WindowsTM, SymbianTM, TizenTM, 또는 BadaTM를 포함할 수 있다. 프로그램(140) 중 적어도 일부 프로그램은, 예를 들면, 제조 시에 전자 장치(101)에 프리로드되거나, 또는 사용자에 의해 사용 시 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102 또는 104), 또는 서버(108))로부터 다운로드되거나 갱신 될 수 있다.

운영 체제(142)는 전자 장치(101)의 하나 이상의 시스템 리소스들(예: 프로세스, 메모리, 또는 전원)의 관리(예: 할당 또는 회수)를 제어할 수 있다. 운영 체제(142)는, 추가적으로 또는 대체적으로, 전자 장치(101)의 다른 하드웨어 디바이스, 예를 들면, 입력 장치(150), 음향 출력 장치(155), 표시 장치(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 구동하기 위한 하나 이상의 드라이버 프로그램들을 포함할 수 있다.

미들웨어(144)는 전자 장치(101)의 하나 이상의 리소스들로부터 제공되는 기능 또는 정보가 어플리케이션(146)에 의해 사용될 수 있도록 다양한 기능들을 어플리케이션(146)으로 제공할 수 있다. 미들웨어(144)는, 예를 들면, 어플리케이션 매니저(201), 윈도우 매니저(203), 멀티미디어 매니저(205), 리소스 매니저(207), 파워 매니저(209), 데이터베이스 매니저(211), 패키지 매니저(213), 커넥티비티 매니저(215), 노티피케이션 매니저(217), 로케이션 매니저(219), 그래픽 매니저(221), 시큐리티 매니저(223), 통화 매니저(225), 또는 음성 인식 매니저(227)를 포함할 수 있다.

어플리케이션 매니저(201)는, 예를 들면, 어플리케이션(146)의 생명 주기를 관리할 수 있다. 윈도우 매니저(203)는, 예를 들면, 화면에서 사용되는 하나 이상의 GUI 자원들을 관리할 수 있다. 멀티미디어 매니저(205)는, 예를 들면, 미디어 파일들의 재생에 필요한 하나 이상의 포맷들을 파악하고, 그 중 선택된 해당하는 포맷에 맞는 코덱을 이용하여 상기 미디어 파일들 중 해당하는 미디어 파일의 인코딩 또는 디코딩을 수행할 수 있다. 리소스 매니저(207)는, 예를 들면, 어플리케이션(146)의 소스 코드 또는 메모리(130)의 메모리의 공간을 관리할 수 있다. 파워 매니저(209)는, 예를 들면, 배터리(189)의 용량, 온도 또는 전원을 관리하고, 이 중 해당 정보를 이용하여 전자 장치(101)의 동작에 필요한 관련 정보를 결정 또는 제공할 수 있다. 일실시예에 따르면, 파워 매니저(209)는 전자 장치(101)의 바이오스(BIOS: basic input/output system)(미도시)와 연동할 수 있다.

데이터베이스 매니저(211)는, 예를 들면, 어플리케이션(146)에 의해 사용될 데이터베이스를 생성, 검색, 또는 변경할 수 있다. 패키지 매니저(213)는, 예를 들면, 패키지 파일의 형태로 배포되는 어플리케이션의 설치 또는 갱신을 관리할 수 있다. 커넥티비티 매니저(215)는, 예를 들면, 전자 장치(101)와 외부 전자 장치 간의 무선 연결 또는 직접 연결을 관리할 수 있다. 노티피케이션 매니저(217)는, 예를 들면, 지정된 이벤트(예: 착신 통화, 메시지, 또는 알람)의 발생을 사용자에게 알리기 위한 기능을 제공할 수 있다. 로케이션 매니저(219)는, 예를 들면, 전자 장치(101)의 위치 정보를 관리할 수 있다. 그래픽 매니저(221)는, 예를 들면, 사용자에게 제공될 하나 이상의 그래픽 효과들 또는 이와 관련된 사용자 인터페이스를 관리할 수 있다.

시큐리티 매니저(223)는, 예를 들면, 시스템 보안 또는 사용자 인증을 제공할 수 있다. 통화(telephony) 매니저(225)는, 예를 들면, 전자 장치(101)에 의해 제공되는 음성 통화 기능 또는 영상 통화 기능을 관리할 수 있다. 음성 인식 매니저(227)는, 예를 들면, 사용자의 음성 데이터를 서버(108)로 전송하고, 그 음성 데이터에 적어도 일부 기반하여 전자 장치(101)에서 수행될 기능에 대응하는 명령어(command), 또는 그 음성 데이터에 적어도 일부 기반하여 변환된 문자 데이터를 서버(108)로부터 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 미들웨어(244)는 동적으로 기존의 구성요소를 일부 삭제하거나 새로운 구성요소들을 추가할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 미들웨어(144)의 적어도 일부는 운영 체제(142)의 일부로 포함되거나, 또는 운영 체제(142)와는 다른 별도의 소프트웨어로 구현될 수 있다.

어플리케이션(146)은, 예를 들면, 홈(251), 다이얼러(253), SMS/MMS(255), IM(instant message)(257), 브라우저(259), 카메라(261), 알람(263), 컨택트(265), 음성 인식(267), 이메일(269), 달력(271), 미디어 플레이어(273), 앨범(275), 와치(277), 헬스(279)(예: 운동량 또는 혈당과 같은 생체 정보를 측정), 또는 환경 정보(281)(예: 기압, 습도, 또는 온도 정보 측정) 어플리케이션을 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 어플리케이션(146)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치 사이의 정보 교환을 지원할 수 있는 정보 교환 어플리케이션(미도시)을 더 포함할 수 있다. 정보 교환 어플리케이션은, 예를 들면, 외부 전자 장치로 지정된 정보 (예: 통화, 메시지, 또는 알람)를 전달하도록 설정된 노티피케이션 릴레이 어플리케이션, 또는 외부 전자 장치를 관리하도록 설정된 장치 관리 어플리케이션을 포함할 수 있다. 노티피케이션 릴레이 어플리케이션은, 예를 들면, 전자 장치(101)의 다른 어플리케이션(예: 이메일 어플리케이션(269))에서 발생된 지정된 이벤트(예: 메일 수신)에 대응하는 알림 정보를 외부 전자 장치로 전달할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 노티피케이션 릴레이 어플리케이션은 외부 전자 장치로부터 알림 정보를 수신하여 전자 장치(101)의 사용자에게 제공할 수 있다.

장치 관리 어플리케이션은, 예를 들면, 전자 장치(101)와 통신하는 외부 전자 장치 또는 그 일부 구성 요소(예: 표시 장치(160) 또는 카메라 모듈(180))의 전원(예: 턴-온 또는 턴-오프) 또는 기능(예: 표시 장치(160) 또는 카메라 모듈(180)의 밝기, 해상도, 또는 포커스)을 제어할 수 있다. 장치 관리 어플리케이션은, 추가적으로 또는 대체적으로, 외부 전자 장치에서 동작하는 어플리케이션의 설치, 삭제, 또는 갱신을 지원할 수 있다.

도 3은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 음성 인식을 수행하는 전자 장치 및 서버를 포함하는 통합 지능화 시스템을 나타낸 도면이다.

도 3을 참조하면, 통합 지능화 시스템(300)은 사용자 단말(예: 도 1의 전자 장치(101), 310), 지능형 서버(예: 도 1의 서버(108), 320), 클라우드 서버(330) 및 서드 파티 서버(340)를 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 사용자 단말(310)은 사용자 단말(310) 내부에 저장된 앱(app)(또는, 어플리케이션 프로그램(application program))(예: 알람 앱, 메시지 앱, 또는 사진(갤러리) 앱 등)을 통해 사용자에게 필요한 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(310)은 사용자 단말(310) 내부에 저장된 지능형 앱(또는, 음성 인식 앱)을 통해 다른 앱을 실행하고 동작시킬 수 있다. 사용자 단말(310)의 상기 지능형 앱을 통해 상기 다른 앱의 실행하고 동작을 실행시키기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 상기 사용자 입력은, 예를 들어, 물리적 버튼, 터치 패드, 음성 입력, 원격 입력 등을 통해 수신될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(310)은 휴대폰, 스마트폰, PDA(personal digital assistant), 노트북 컴퓨터, IoT 기술이 적용된 전자 장치(예를 들면, 스마트 TV, 스마트 냉장고, 공기 청정기 등) 등 인터넷에 연결 가능한 각종 단말 장치(또는, 전자 장치)가 이에 해당될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 사용자 단말(310)은 사용자의 발화를 사용자 입력으로 수신할 수 있다. 사용자 단말(310)은 사용자의 발화를 수신하고, 상기 사용자의 발화에 기초하여 앱을 동작시키는 명령을 생성할 수 있다. 이에 따라, 사용자 단말(310)은 상기 명령을 이용하여 상기 앱을 동작시킬 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 사용자 단말(310)은 사용자의 발화를 수신하고, 사용자의 발화에 대응하는 음성 데이터를 생성할 수 있다. 생성된 음성 데이터는 지능형 서버(320)에 전송될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시에에 따르면, 사용자 단말(310)은 음성 데이터를 지능형 서버(320)로 전송하기 이전, 음성 데이터를 전처리할 수 있다. 사용자 단말(310)은 음성 데이터에 포함된 에코(echo)를 제거하는 동작, 음성 데이터에 포함된 배경 잡음을 제거하는 동작, 음성 데이터에 포함된 음성의 크기를 조절하는 동작 등 다양한 동작을 수행하는 방식으로 음성 데이터에 대한 전처리를 수행하고, 전처리된 음성 데이터를 지능형 서버(320)로 전송할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 지능형 서버(320)는 통신망을 통해 외부장치(예: 사용자 단말(310) 등)로부터 사용자 발화에 대응하는 음성 데이터를 수신하고, 음성 데이터를 텍스트 데이터로 변환할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 다르면, 지능형 서버(320)는 변환된 텍스트 데이터를 사용자 단말(310)에 전송할 수 있다. 사용자 단말(310)은 수신한 텍스트 데이터를 디스플레이 또는 스피커를 이용하여 출력할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 지능형 서버(320)가 텍스트 데이터를 변환하는 동작은 지능형 서버(320)의 메모리에 저장된 음향 모델(acoustic model) 및 언어 모델(language model)을 이용하여 수행될 수 있다. 음향 모델은 음성 데이터에 대한 처리를 수행하여 획득한 특징 벡터와 특징 벡터에 대응하는 음소들이 포함된 음소 후보군들이 매핑되어 저장된 데이터 베이스를 의미할 수 있다. 언어 모델은 음향 모델에서 추출한 음성 데이터에 대응하는 음소들을 이용하여 단어나 음절 등의 언어적인 순서 관계를 모델링하는데 이용되는 정보가 저장된 데이터 베이스를 의미할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 지능형 서버(320)는 음향 모델을 이용해서 음성 데이터(예를 들면, 나는 간다)에 대응하는 음소들(ㄴ/ㅏ/ㄴ/ㅡ/(ㄴ 또는 ㅇ)/ㄱ/ㅏ/ㄴ/ㄷ/ㅏ 혹은 n/a/n/(un 또는 ung)/ g/an/d/a)을 추출할 수 있다. 음향 모델에는 "는"에 해당하는 음성 데이터에서 아래의 "ㄴ"에 해당하는 음소 후보군("ㄴ" 또는 "ㅇ"혹은 "un" 또는 "ung")이 저장될 수 있다(음성 데이터 중 "는"과 "능"은 발음이 유사하여 "ㄴ"과 "ㅇ"이 음소 후보군으로 저장될 수 있다).

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 언어 모델은 음향 모델에서 추출한 음성 데이터에 대응하는 음소들을 이용하여 단어나 음절 등의 언어적인 순서 관계를 모델링하는데 이용되는 정보가 저장된 데이터 베이스를 의미할 수 있다. 언어 모델에는 음성 데이터와 음소 후보군에 포함된 음소들을 포함하는 단어들이 각각 매핑되어 저장될 수 있다. 더 나아가, 언어 모델에는 음소 후보군에 포함된 음소들을 포함하는 단어들이 음성 데이터랑 일치할 확률이 각각 매핑되어 저장될 수 있다. 지능형 서버(320)는 음소 후보군에 포함된 음소들을 포함하는 단어들 각각과 음성 데이터와 일치할 확률에 기반하여 음성 데이터에 대응하는 단어를 선택할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 지능형 서버(320)는 음성 데이터를 변환하여 생성된 텍스트 데이터를 클라우드 서버(330)에 전송할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시에에 따르면, 클라우드 서버(330)는 지능형 서버(320)로부터 수신한 텍스트 데이터를 이용하여 자연어 이해(natural language understanding, NLU) 처리를 수행할 수 있다. 자연어 이해 처리는 변환된 텍스트 데이터를 이용하여 사용자의 음성의 발화 의도를 판단하는 동작을 의미할 수 있다. 클라우드 서버(330)는 텍스트 데이터에 대한 문법적 분석(syntactic analyze) 또는 의미적 분석(semantic analyze)을 수행하여 사용자 의도를 판단할 수 있다. 상기 문법적 분석은 사용자 입력을 문법적 단위(예: 단어, 구, 또는 형태소 등)로 나누고, 상기 나누어진 단위가 어떤 문법적인 요소를 갖는지 파악할 수 있다. 상기 의미적 분석은 의미(semantic) 매칭, 룰(rule) 매칭, 포뮬러(formula) 매칭 등을 이용하여 수행할 수 있다. 클라우드 서버(330)는 사용자 입력에 대응하는 의도와 매칭되는 서비스를 구분하기 위한 도메인(domain), 의도(intend) 및 상기 의도를 파악하는데 필요한 파라미터(parameter)(또는, 슬롯(slot))로 나누어진 매칭 규칙을 이용하여 사용자의 의도 및 파라미터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 상기 하나의 도메인(예: 알람)은 복수의 의도(예: 알람 설정, 또는 알람 해제 등)를 포함할 수 있고, 하나의 의도는 복수의 파라미터(예: 시간, 반복 횟수, 또는 알람음 등)을 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 클라우드 서버(330)는 형태소, 구 등의 언어적 특징(예: 문법적 요소)을 이용하여 사용자 입력으로부터 추출된 단어의 의미를 파악하고, 상기 파악된 단어의 의미를 도메인 및 의도에 매칭시켜 사용자의 의도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 클라우드 서버(330)는 각각의 도메인 및 의도에 사용자 입력에서 추출된 단어가 얼마나 포함되어 있는 지를 계산하여 사용자 의도를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 클라우드 서버(330)는 상기 의도를 파악하는데 기초가 된 단어를 이용하여 사용자 입력의 파라미터를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 클라우드 서버(330)는 사용자 입력의 의도를 파악하기 위한 언어적 특징이 저장된 자연어 인식 데이터베이스(미도시)를 이용하여 사용자의 의도를 결정할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 클라우드 서버(330)는 개인화 언어 모델(personal language model)(PLM)을 이용하여 사용자의 의도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 클라우드 서버(330)는 개인화된 정보(예: 연락처 리스트, 음악 리스트)를 이용하여 사용자의 의도를 결정할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 클라우드 서버(330)에서 수행할 수 있는 다양한 동작은 지능형 서버(320)에서도 수행될 수도 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 클라우드 서버(330)는 자연어 이해 동작을 통해 판단한 사용자의 의도 및 사용자의 의도에 알맞은 동작을 확인하고, 사용자의 의도에 대응하는 동작을 실행하는데 필요한 파라미터에 대한 정보를 확인할 수 있다. 클라우드 서버(330)는 사용자의 의도에 대응하는 동작을 실행하는데 필요한 파라미터가 부족한 경우, 파라미터를 사용자 단말(310)에 요청할 수 있다. 클라우드 서버(330)는 사용자의 의도에 대응하는 동작을 실행하는데 필요한 파라미터가 존재하는 경우, 사용자의 의도에 대응하는 동작을 실행하고, 실행 결과를 사용자 단말(310)에 전송할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 클라우드 서버(330)는 사용자의 의도에 대응하는 동작을 실행할 것을 요청하는 신호를 서드파티 서버(340)에 전송할 수 있다. 서드파티 서버(340)는 지능형 서버(320) 및 클라우드 서버(330)를 운영하는 주체와 다른 주체가 운영하는 서버를 의미할 수 있다. 서드 파티 서버(340)는 사용자의 의도(예를 들면, 피자 주문)에 대응하는 동작을 실행하고, 실행 결과를 사용자 단말(310)에 전송할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 지능형 서버(320)는 사용자의 발화에 대응하는 음성 데이터에 대한 변환을 통해 생성된 텍스트 데이터에 기반하여 추가적인 음성 인식에 이용될 언어 모델(또는, 랭귀지 모델(language model)을 선택할 수 있다. 지능형 서버(320)는 음성 인식을 수행하는데 있어 기본적으로 사용하도록 지정된 기본 언어 모델(또는, 제너릭 랭귀지 모델(generic language model))과 음성 인식에 기반하여 제공되는 서비스들 각각에 의해 구별된 도메인들에 대응하는 복수의 도메인 기반 언어 모델(또는, 도메인 기반 랭귀지 모델(domain-based language model) 을 포함할 수 있다. 지능형 서버(320)는 기본 언어 모델을 이용하여 변환된 텍스트 데이터에 기반하여 복수의 도메인 기반 언어 모델들 중 하나의 도메인 기반 언어 모델을 선택할 수 있다. 지능형 서버(320)는 기본 언어 모델 및 선택된 도메인 기반 언어 모델을 이용하여 음성 인식을 수행할 수 있다. 상기 내용에 대해서는 아래의 도 4 내지 도 6c에서 설명한다.

도 4는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 음성 인식을 수행하는 지능형 서버(320)를 도시한 블록도이다.

도 4를 참조하면, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 음성 인식을 수행하는 지능형 서버(예: 도 3의 지능형 서버(320))는 통신 모듈(410), 프로세서(420) 및 메모리(430)를 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 통신 모듈(410)은, 외부 전자 장치(예: 도 3의 사용자 단말(310))로부터, 사용자의 발화에 대응하는 제 1 음성 데이터를 수신할 수 있다. 제 1 음성 데이터는 사용자 단말(310)의 마이크로폰(예: 도 1의 입력 장치(150))을 이용하여 수신한 사용자의 발화에 대응하는 음성 데이터를 전처리한 데이터를 의미할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 통신 모듈(410)은 음성 데이터에 대한 텍스트 변환 동작을 수행한 텍스트 데이터 또는 음성 인식 처리 결과를 외부 전자 장치(예: 도 3의 사용자 단말(310) 또는 도 3의 클라우드 서버(340))에 전송할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 메모리(430)는, 음향 모델, 음성 인식을 수행하는데 있어 기본적으로 사용하도록 지정된 기본 언어 모델 및 음성 인식에 기반하여 제공되는 서비스들에 의해 구별되는 도메인들에 대응하는 도메인 기반 언어 모델을 저장할 수 있다. 음향 모델은 음성 데이터에 대한 처리를 수행하여 획득한 특징 벡터와 특징 벡터에 대응하는 음소들이 포함된 음소 후보군들이 매핑되어 저장된 데이터 베이스를 의미할 수 있다. 언어 모델은 음향 모델에서 추출한 음성 데이터에 대응하는 음소들을 이용하여 단어나 음절 등의 언어적인 순서 관계를 모델링하는데 이용되는 정보가 저장된 데이터 베이스를 의미할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 기본 언어 모델은 음성 인식을 수행하는 동안 기본적으로 이용될 수 있는 언어 모델을 의미할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 도메인 기반 언어 모델은 도메인들 각각에 대응하는 언어 모델을 의미할 수 있다. 도메인은 음성 인식에 기반하여 제공되는 서비스에 의해 구별될 수 있다. 예를 들면, 음성 인식에 기반하여 제공되는 다양한 서비스(예를 들어, 피자 주문, 숙소 예약, 교통 정보 제공)들 각각은 고유한 도메인을 가질 수 있다. 예를 들면, 도메인 기반 언어 모델들은 피자 주문과 관련된 언어 모델, 숙소 예약과 관련된 언어 모델, 교통 정보 제공과 관련된 언어 모델 등을 포함할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 도메인 기반 언어 모델은 기본 언어 모델과 다르게 서드 파티 서버(예: 도 3의 서드 파티 서버(340))의 운영 측에 의해 구현될 수 있다. 도메인 기반 언어 모델에 포함된 데이터 중 사용 빈도가 설정된 값 이상(또는, 초과)인 경우, 도메인 기반 언어 모델에 포함된 데이터는 기본 언어 모델에 포함되도록 업데이트될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(420)는 세션(session)을 관리하는 세션 관리를 수행할 수 있다. 세션은 음성 인식을 이용하여 다양한 서비스를 제공하기 위해 지능형 서버(320) 및 사용자 단말(예: 도 3의 사용자 단말(310))간의 데이터(음성 데이터, 텍스트 데이터, 서비스에 필요한 파라미터 정보 등) 교환 등의 동작을 의미할 수 있다. 세션은 음성 인식에 기반하여 제공될 수 있는 다양한 서비스를 수행하기 위한 일련의 동작들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 세션은 결정된 도메인과 연관된 도메인 기반 언어 모델이 선택되고, 선택된 도메인 기반 언어 모델이 ASR(예: 도 5의 ASR(510))과 연결될 때부터, 음성 인식을 이용하여 제공되는 서비스가 종료될 때까지의 동작으로 정의될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(420)는 통신 모듈(410)을 통해 수신한 사용자의 발화에 대응하는 제 1 음성 데이터를 제 1 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 프로세서(420)는 기본 언어 모델을 이용하여 제 1 텍스트 데이터를 생성할 수 있다. 프로세서(420)는 생성된 텍스트 데이터에 기반하여 텍스트 데이터에 대응하는 도메인을 결정할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 도메인은 음성 인식에 기반하여 제공되는 서비스에 따라 구별될 수 있는 식별자일 수 있다. 예를 들면, 음성 인식에 기반하여 제공되는 다양한 서비스(예를 들어, 피자 주문, 숙소 예약, 교통 정보 제공)들 각각은 고유한 도메인을 가질 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 도메인은 서드 파티 서버(340)의 개발자(또는, 운영자)에 의해 생성될 수 있다. 서드 파티 서버(340)의 개발자는 음성 데이터를 변환한 텍스트 데이터에서 추출할 수 있는 파라미터 정보를 의미하는 적어도 하나 이상의 엔티티(entity)를 정의할 수 있다. 예를 들면, “피자 주문”을 의도하는 사용자의 음성 데이터에서 추출 가능한 파라미터인 “피자 메뉴”는 엔티티 이름(entity name), 엔티티에 포함되는 단어는 포테이토 피자, 쉬림프 피자, 또는 페페로니 피자 등이 될 수 있다. 서드 파티 서버(340)의 개발자(또는, 운영자)가 추가한 엔티티에 포함되는 단어는 어휘(vocabulary)로 관리 될 수 있다. 엔티티 이름, 엔티티에 포함되는 단어를 포함하는 엔티티 정보는 어휘로 정의될 수 있다. 서드 파티 서버(340)의 개발자가 어휘(vocabulary)를 기반으로 언어 모델에 대한 학습 요청을 하면, 프로세서(420)는 단어들을 음소로 변환하고 이를 통해 랭귀지 모델을 학습하여 도메인 기반 언어 모델에 추가될 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 서드 파티 서버(340)의 개발자가 엔티티를 추가하거나 삭제하면, 프로세서(420)은 엔티티의 변경 내용을 감지하여 별도의 언어 모델에 대한 학습 요청이 없더라도 랭귀지 모델을 변경된 엔티티에 따라 학습할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(420)는 결정된 도메인과 연결되는 세션을 생성할 수 있다. 프로세서(420)는 생성된 세션을 통해 음성 인식에 기반한 서비스를 처리하는 동작을 관리할 수 있다. 프로세서(420)는 도메인 기반 언어 모델들 중 결정된 도메인에 대응하는 도메인 기반 언어 모델을 선택할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(420)는 제 1 텍스트 데이터(예: 피자 주문해줘)에 기반하여 사용자의 의도(예: 피자 주문)를 결정하고, 사용자의 의도에 맞는 도메인(예: 피자 주문 서비스)을 결정할 수 있다. 프로세서(420)는 결정된 도메인과 연관된 도메인 기반 언어 모델(예: 피자 주문에 특화된 언어 모델)을 선택할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(420)는 이용하는 세션에 대한 정보를 외부 전자 장치(예: 도 3의 사용자 단말(310))에 전송할 수 있다. 외부 전자 장치(310)는 세션에 대한 정보를 사용자에게 알리도록 세션에 대한 정보를 디스플레이 또는 스피커를 이용하여 출력할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(420)는 제 1 텍스트 데이터에 도메인의 식별자가 포함되어 있는지 확인할 수 있다. 예를 들면, 메모리(430)에 지정된 텍스트 포맷(예: (도메인의 식별자)에서, (사용자의 의도)해줘)이 저장되어 있는 경우, 프로세서(420)는 제 1 텍스트 데이터를 지정된 텍스트 포맷과 비교할 수 있다. 프로세서(420)는 비교 결과에 기반하여 도메인의 식별자를 확인할 수 있다. 다른 예를 들면, 프로세서(420)는 제 1 텍스트 데이터를 특정 단위(예: 단어, 구 등)로 구분하고, 구분된 데이터에서 도메인의 식별자가 존재하는지 여부를 확인할 수 있다. 프로세서(420)는 제 1 텍스트 데이터에 도메인의 식별자가 존재하는 경우, 도메인의 식별자 확인 결과에 기반하여 도메인을 결정할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(420)는 제 1 텍스트 데이터에 도메인의 식별자가 존재하지 않는 경우, 제 1 텍스트 데이터를 이용하여 사용자의 의도를 판단하고, 사용자의 의도에 매칭되는 태스크를 결정할 수 있다. 프로세서(420)는 판단된 태스크에 대응하는 도메인을 결정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(420)는 제 1 텍스트 데이터에 포함된 적어도 일부(예를 들면, 문장, 구, 단어 등)를 메모리(430)에 저장된 비교 정보(예를 들면, 기능에 대응하는 문장, 구, 단어 등)와 비교하고, 제 1 텍스트 데이터의 일부가 비교 정보와 일치하는 경우, 프로세서(420)는 사용자의 의도에 매칭되는 태스크를 결정할 수 있다. 프로세서(420)는 사용자의 의도에 매칭되는 태스크에 대응하는 도메인을 결정할 수 있다. 다른 예를 들면, 프로세서(420)는 제 1 텍스트 데이터를 특정 단위(예: 단어, 구 등)로 구분하고, 구분된 데이터(예를 들면, 목적어 또는 동사)에서 메모리(430)에 저장된 비교 정보가 포함되어있는지 여부를 확인할 수 있다. 프로세서(420)는 비교 정보가 포함되어 있는지 여부에 기반하여 사용자의 의도에 매칭되는 태스크를 결정할 수 있다. 프로세서(420)는 사용자의 의도에 매칭되는 태스크에 대응하는 도메인을 결정할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(420)는 사용자의 추가적인 발화를 수신하고, 기본 언어 모델 및 선택된 도메인 기반 언어 모델을 이용하여 사용자의 추가적인 발화에 대응하는 제 2 음성 데이터에 대한 음성 인식을 수행하고 제 2 음성 데이터에 대응하는 제 2 텍스트 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 추가적인 발화는 사용자 발화에 대응하는 의도와 매칭되는 서비스를 수행하기 위한 파라미터(예: 피자의 종류, 크기, 개수 등)를 입력하기 위해서 수행될 수 있다. 프로세서(420)는 사용자의 추가적인 발화에 대응하는 제 2 음성 데이터에 대한 텍스트 변환을 수행할 때에 있어, 기본 언어 모델 및 선택된 도메인 기반 언어 모델(예: 피자 주문에 특화된 언어 모델)을 이용할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 기본 언어 모델 및 선택된 도메인 기반 언어 모델을 이용하여 텍스트 변환을 수행하는 경우, 기본 언어 모델을 이용했을 때의 텍스트 변환 결과와 선택된 도메인 기반 언어 모델을 이용했을 때의 텍스트 변환 결과가 다를 수 있다. 이 경우, 프로세서(420)는 기본 언어 모델에 적용되는 가중치와 선택된 도메인 기반 언어 모델에 적용되는 가중치에 기반하여 텍스트 변환을 수행할 수도 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(420)는 생성된 세션을 이용하여 음성 인식을 수행하는 도중, 추가적인 사용자 발화에 의해 세션을 변경할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(420)는 피자 주문과 관련된 세션을 이용하여 음성 인식을 수행하는 도중, 추가적인 사용자 발화(예를 들면, 버스의 노선 정보 요청)에 대응하는 제 3 음성 데이터를 수신할 수 있다. 프로세서(420)는 기본 언어 모델 및 결정된 도메인과 연관된 도메인 기반 언어 모델에 기반해서 제 3 음성 데이터에 대응하는 제 3 텍스트 데이터를 생성할 수 있다. 프로세서(420)는 제 3 텍스트 데이터에 기반하여 제 3 텍스트 데이터에 대응하는 도메인을 결정할 수 있다. 프로세서(420)는, 제 1 텍스트 데이터에 대응하는 도메인(예: 피자 주문)과 제 3 텍스트 데이터에 대응하는 도메인(예: 버스 노선 정보 요청)이 서로 다른 경우, 제 1 텍스트 데이터에 대응하는 도메인과 관련된 세션에서, 제 3 텍스트 데이터에 대응하는 도메인과 관련된 세션으로 변경하고, 제 3 텍스트 데이터에 대응하는 도메인과 관련된 세션을 이용하여 음성 인식을 수행할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시에에 따르면, 프로세서(420)는 제 3 텍스트 데이터에 대응하는 도메인과 관련된 도메인 기반 언어 모델을 선택하고, 기본 언어 모델 및 제 3 텍스트 데이터에 대응하는 도메인과 관련된 도메인 기반 언어 모델에 기반하여 음성 인식을 수행할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(420)는 제 1 텍스트 데이터에 기반하여 도메인을 결정하고, 결정된 도메인과 관련된 도메인 기반 언어 모델 및 기본 언어 모델을 이용하여 제 1 음성 데이터에 대한 텍스트 변환을 다시 수행할 수도 있다. 기본 언어 모델 및 결정된 도메인과 관련된 도메인 기반 언어 모델에 기반하여 변환하는 경우, 좀 더 정확하게 변환될 수 있다. 제 1 텍스트 데이터가 변경되는 경우, 프로세서(420)는 외부 전자 장치(예: 도 3의 사용자 단말(310))에 변경된 텍스트 데이터를 전송할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(420)는 텍스트 데이터(예를 들면, 1945 버거)를 오디오 데이터로 변경할 수도 있다. 이 경우, 프로세서(420)는 결정된 도메인과 관련된 도메인 기반 언어 모델 및 기본 언어 모델에 포함된 단어에 대응하는 오디오 데이터를 생성하고, 사용자 단말(310)로 전송할 수 있다. 기본 언어 모델 및 선택된 도메인 기반 언어 모델을 이용하여 오디오 변환을 수행하는 경우, 기본 언어 모델을 이용했을 때의 오디오 변환 결과(예를 들면, 천구백사십오 버거 또는 onethousandninehundredfourtyfive burger)와 선택된 도메인 기반 언어 모델을 이용했을 때의 오디오 변환 결과(예를 들면, 일구사오 버거 또는 oneninefourfive burger)가 다를 수 있다. 이 경우, 프로세서(420)는 기본 언어 모델에 적용되는 가중치와 선택된 도메인 기반 언어 모델에 적용되는 가중치에 기반하여 기본 언어 모델 또는 도메인 기반 언어 모델 중 하나의 언어 모델을 선택하고, 선택된 언어 모델을 이용하여 오디오 변환을 수행할 수도 있다.

도 5a는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 지능형 서버에서 프로세서(420)를 도시한 블록도이다.

도 5a를 참조하면, 지능형 서버(예; 도 3의 지능형 서버(320)의 프로세서(420)는 ASR 모듈(510), 자연어 이해 모듈 모듈(520), 기본 언어 모델(530), 복수의 도메인 기반 언어 모델들(541, 543, 545) 및 세션 매니저(550)를 포함할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, ASR 모듈(510), 자연어 이해 모듈 모듈(520), 기본 언어 모델(530), 복수의 도메인 기반 언어 모델들(541, 543, 545) 및 세션 매니저(550)는 프로세서(420) 상에 소프트웨어 적으로 구현될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, ASR 모듈(510)은 외부 전자 장치(예: 도 3의 사용자 단말(310))에서 수신한 음성 데이터를 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. ASR 모듈(510)은 변환된 텍스트 데이터를 세션 메니저(550)로 전송할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 세션 매니저(550)는 변환된 텍스트 데이터를 이용하여 도메인을 결정할 수 있다. 세션 매니저(550)는 도메인 기반 언어 모델들(541, 543, 545) 중 결정된 도메인과 관련된 도메인 기반 언어 모델을 선택할 수 있다. 세션 매니저(550)는 선택된 도메인 기반 언어 모델과 기본 언어 모델(530)을 이용하여 텍스트 변환을 수행하도록 ASR 모듈(510)을 제어할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, ASR 모듈(510)은 변환된 텍스트 데이터를 NLU 모듈(520)로 전송할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 자연어 이해 모듈(520)은 텍스트 데이터에 포함된 형태소, 구 등의 언어적 특징(예: 문법적 요소)을 이용하여 텍스트 데이터로부터 추출된 단어의 의미를 파악하고, 사용자의 의도를 판단할 수 있다. 자연어 이해 모듈(520)은 자연어 이해 동작을 통해 판단한 사용자의 의도 및 사용자의 의도에 알맞은 동작을 확인하고, 사용자의 의도에 대응하는 동작을 실행하는데 필요한 파라미터에 대한 정보를 확인할 수 있다. 세션 매니저(550)는 사용자의 의도에 대응하는 동작을 실행하는데 필요한 파라미터가 부족함을 알리는 신호를 자연어 이해 모듈(520)로부터 수신한 경우, 파라미터를 사용자 단말(310)에 요청할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 세션 매니저(550)는 자연어 이해 모듈(520)로부터 사용자의 의도, 사용자의 의도에 알맞은 동작, 파라미터에 대한 정보를 수신하고, 서드 파티 서버(예: 도 3의 서드 파티 서버(340))에 수신한 정보를 전송할 수 있다. 서드 파티 서버(340)는 사용자의 의도, 사용자의 의도에 알맞은 동작, 파라미터에 대한 정보를 수신하고, 수신한 정보를 이용하여 음성 인식에 대한 서비스를 수행할 수 있다. 서드 파티 서버(340)는 서비스 수행 결과를 사용자 단말(310)에 전송할 수 있고, 사용자 단말(310)은 서비스 수행 결과를 디스플레이 또는 스피커를 이용하여 출력할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 자연어 이해 모듈(520)은 지능형 서버(320)에 구현될 수 있으나, 지능형 서버(320)가 아닌 클라우드 서버(330)에 구현될 수도 있다. 자연어 이해 모듈(520)이 클라우드 서버(330)에 구현된 경우, ASR 모듈(510)이 생성한 텍스트 데이터는 클라우드 서버(330)에 전송될 수 있다.

도 5b는 본 발명의 다른 실시예에 따른 지능형 서버에서 프로세서(420)를 도시한 블록도이다.

도 5b를 참조하면, 지능형 서버(예; 도 3의 지능형 서버(320)의 프로세서(420)는 ASR 모듈(510), 자연어 이해 모듈 모듈(520), 기본 언어 모델(530), 복수의 도메인 기반 언어 모델들(541, 543, 545), 세션 매니저(550), 언어 모델 생성 모듈(560) 및 통합 언어 모델(570)을 포함할 수 있다. 도 5a와 중복된 구성 요소에 대한 설명은 생략한다. 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, ASR 모듈(510), 자연어 이해 모듈 모듈(520), 기본 언어 모델(530), 복수의 도메인 기반 언어 모델들(541, 543, 545), 세션 매니저(550), 언어 모델 생성 모듈(560) 및 통합 언어 모델(570)은 프로세서(420) 상에 소프트웨어 적으로 구현될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 언어 모델 생성 모듈(560)은 기본 언어 모델(530) 및 복수의 도메인 기반 언어 모델들(541, 543, 545) 중 현재 실행 중인 세션과 연관된 적어도 하나의 언어 모델을 이용하여 통합 언어 모델(570)을 생성할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, ASR 모듈(510)은 생성된 통합 언어 모델을 이용하여 외부 전자 장치(예: 도 3의 사용자 단말(310))에서 수신한 음성 데이터를 텍스트 데이터로 변환할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 도 5a에 도시된 ASR 모듈(510)은 수신한 음성 데이터를 ASR 모듈(510)에 연결된 모든 언어 모델(예를 들면, 기본 언어 모델(530) 및 도메인 기반 언어 모델(541))에 전송할 수 있다. 도 5b에 도시된 ASR 모듈(510)은 수신한 음성 데이터를 ASR 모듈(510)에 연결된 하나의 통합 언어 모델(570)에 전송하고, 통합 언어 모델(570)을 이용하여 음성 데이터를 텍스트 데이터로 변환할 수 있다.

도 6a 내지 도 6c는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 지능형 서버(320)에서, 언어 모델을 선택하고, 선택된 언어 모델을 이용하여 음성 인식을 수행하는 실시예를 도시한 도면이다.

도 6a 내지 도 6c를 참조하면, 프로세서(420) 내부에서, 소프트웨어 적으로 구현된 ASR 모듈(510), 기본 언어 모델(예: 도 5의 기본 언어 모델(530)), 음성 인식에 기반하여 제공되는 서비스로 구분된 도메인들 각각에 대응하는 도메인 기반 언어 모델들(541, 543, 545)을 포함할 수 있다.

도 6a는, ASR 모듈(510)이 기본 언어 모델(530)을 이용하여 음성 데이터를 텍스트 데이터로 변환하는 예시를 도시한 도면이다. 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, ASR 모듈(510)은, 세션이 생성되기 이전, 외부 전자 장치(예: 도 3의 사용자 단말(310))이 전송한 제 1 음성 데이터를 기본 언어 모델(530)을 이용하여 제 1 텍스트 데이터로 변환 할 수 있다.

도 6b는, ASR 모듈(510)이 기본 언어 모델(530) 및 제 1 도메인 기반 언어 모델(541)을 이용하여 제 2 음성 데이터를 제 2 텍스트 데이터로 변환하는 실시예를 도시한 도면이다. 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 세션 매니저(예: 도 5의 세션 매니저(550))는 제 1 텍스트 데이터를 이용하여 음성 인식에 이용될 도메인을 결정할 수 있다. 세션 매니저(550)는 결정된 도메인과 관련된 도메인 기반 언어 모델(예: 제 1 도메인 기반 언어 모델(541))을 선택할 수 있다. 세션 매니저(550)는 선택된 도메인 기반 언어 모델(541)과 기본 언어 모델(530)을 이용하여 제 2 음서 데이터를 제 2 텍스트 데이터로 변환하도록 ASR 모듈(510)을 제어할 수 있다.

도 6c는, ASR 모듈(510)이 기본 언어 모델(530) 및 제 2 도메인 기반 언어 모델(543)을 이용하여 음성 데이터를 텍스트 데이터로 변환하는 실시예를 도시한 도면이다. 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 세션 매니저(550)는 생성된 세션을 이용하여 음성 인식을 수행하는 도중, 추가적인 사용자 발화에 의해 세션을 변경할 수 있다. 예를 들어, 세션 매니저(550)는 피자 주문과 관련된 세션을 이용하여 음성 인식을 수행하는 도중, 추가적인 사용자 발화(예를 들면, 버스의 노선 정보 요청)에 대응하는 제 3 음성 데이터를 수신할 수 있다. 세션 매니저(550)는 기본 언어 모델 및 이전에 결정된 도메인에 대응하는 도메인 기반 언어 모델(예: 도 6b의 제 1 도메인 기반 언어 모델(541))에 기반해서 제 3 음성 데이터에 대응하는 제 3 텍스트 데이터를 생성할 수 있다. 세션 매니저(550)는 제 3 텍스트 데이터에 기반하여 제 3 텍스트 데이터에 대응하는 도메인을 결정할 수 있다. 세션 매니저(550)는, 제 1 텍스트 데이터에 대응하는 도메인(예: 피자 주문)과 제 3 텍스트 데이터에 대응하는 도메인(예: 버스 노선 정보 요청)이 서로 다른 경우, 제 1 텍스트 데이터에 대응하는 도메인과 관련된 세션에서, 제 3 텍스트 데이터에 대응하는 도메인과 관련된 세션으로 변경하고, 제 3 텍스트 데이터에 대응하는 도메인과 관련된 세션을 이용하여 음성 인식을 수행할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시에에 따르면, 세션 매니저(550)는 제 3 텍스트 데이터에 대응하는 도메인과 관련된 도메인 기반 언어 모델을 선택하고, 기본 언어 모델 및 제 3 텍스트 데이터에 대응하는 도메인과 관련된 도메인 기반 언어 모델에 기반하여 음성 인식을 수행할 수 있다.

도 7은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 음성 인식을 수행하는 전자 장치(310)를 도시한 블록도이다.

도 7을 참조하면, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 음성 인식을 수행하는 전자 장치(310)은 통신 모듈(710)(예: 도 1의 통신 모듈(190), 디스플레이(720)(예: 도 1의 표시 장치(160), , 프로세서(730)(예: 도 1의 프로세서(120), 및 마이크로폰(740)(예: 도 1의 입력 장치(150)를 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 마이크로폰(740)은 전자 장치(310)의 사용자의 발화를 수신하고, 발화에 대응하는 음성 데이터를 생성할 수 있다. 생성된 음성 데이터는 전처리 과정을 거친 후, 통신 모듈(710)에 의해 지능형 서버(예: 도 3의 지능형 서버(320))로 전송될 수 있다. 프로세서(730)는 음성 데이터에 포함된 에코(echo)를 제거하는 동작, 음성 데이터에 포함된 잡음을 제거하는 동작, 또는 음성 데이터에 포함된 음성의 크기를 조절하는 동작 중 적어도 하나의 동작을 수행하는 방식으로 음성 데이터에 대한 전처리를 수행할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(730)는 전처리가 수행된 음성 데이터를 지능형 서버(320)에 전송할 수 있다. 도 4 내지 도 6c에서 서술한 바와 같이, 지능형 서버(320)는 음성 데이터를 수신하고, 음성 데이터를 이용하여 음성 인식 및 음성 인식에 기반한 서비스와 관련된 일련의 동작들을 실행할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 지능형 서버(320)는 음성 인식을 수행하기 위한 도메인을 결정하고, 결정된 도메인과 연관된 세션을 생성할 수 있다. 생성된 세션에 대한 정보 및 지능형 서버(320)에 의해 결정된 도메인과 관련된 정보를 전자 장치(310)로 전송할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(730)는 지능형 서버(320) 또는 클라우드 서버(예: 도 3의 클라우드 서버(330))에서 생성된 세션에 대한 정보 및 지능형 서버(320)에 의해 결정된 도메인과 관련된 정보를 수신할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(730)는 생성된 세션에 대한 정보 또는 도메인과 관련된 정보를 디스플레이(720) 상에 디스플레이할 수 있다. 생성된 세션에 대한 정보 또는 도메인과 관련된 정보는 아이콘 등의 시각적인 형태로 구현된 유저 인터페이스로 디스플레이될 수 있다. 예를 들면, 화면의 상단에 생성된 정보 또는 도메인과 관련된 정보는 텍스트 형태로 디스플레이(720) 상단에 디스플레이될 수 있다. 다른 예를 들면, 화면의 상단에 생성된 정보 또는 도메인과 관련된 정보는 아이콘 형태로 디스플레이(720)의 일부분에 디스플레이될 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 생성된 세션이 사용자의 발화 등 다양한 원인에 의해 종료되고, 다른 세션이 실행되는 경우, 생성된 세션에 대한 정보 또는 도메인과 관련된 정보는 디스플레이(720) 상에 디스플레이될 수 있다. 세션에 대한 정보 또는 도메인과 관련된 정보를 출력하는 다양한 실시예에 대해서는 도 10, 도 11a 및 도 11b에서 후술한다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(730)는 결정된 도메인과 관련된 도메인 기반 언어 모델 및 기본 언어 모델을 이용하여 생성된 텍스트 데이터를 지능형 서버(320)로부터 수신할 수 있다. 프로세서(730)는 수신한 텍스트 데이터를 디스플레이(720) 또는 스피커(미도시)를 통하여 출력할 수 있다.

도 8a 내지 도 8d는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 지능형 서버(320) 및 전자 장치(310)에서, 언어 모델을 선택하고, 선택된 언어 모델을 이용하여 음성 인식을 수행하는 실시예를 도시한 도면이다.

도 8a 내지 도 8d에 도시된 실시예는, 도 6a 내지 도 6c에 도시된 도메인 기반 언어 모델을 선택하고, 선택된 도메인 기반 언어 모델을 이용하는 동작에서 사용자 단말(예: 도 3의 사용자 단말(310))의 디스플레이(예: 도 7의 디스플레이(720)) 상에 디스플레이되는 화면의 실시예이다.

도 8a를 참조하면, 사용자는 특정 의도(피자 주문)가 포함된 발화를 수행하고, 사용자 단말(310)은 사용자의 발화(831) (예를 들어, 도민에서 피자 시켜줘)에 대응하는 제 1 음성 데이터를 생성할 수 있다. 제 1 음성 데이터는 전처리 과정을 거쳐, 지능형 서버(예: 도 3의 지능형 서버(320))에 전송될 수 있다. 지능형 서버(320)의 프로세서(예: 도 4의 프로세서(420))에서 실행되는 ASR 모듈(510) 은 수신한 제 1 음성 데이터를 기본 언어 모델(530)을 이용하여 제 1 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 프로세서(420)에서 실행되는 세션 매니져(예: 도 5의 세션 매니저(550))는 제 1 텍스트 데이터에 기반하여 도메인(예를 들어, 피자 배달)을 결정하고, 결정된 도메인에 대응하는 음성 인식에 기반한 서비스 제공(예: 피자 배달 관련 서비스)을 위한 세션을 생성할 수 있다. 세션 매니저(550)는 생성된 제 1 텍스트 데이터에 기반하여 세션과 관련된 도메인(예를 들어, 피자 배달)을 결정하고, 도메인 기반 언어 모델들(821, 823, 825) 중 결정된 도메인과 관련된 도메인 기반 언어 모델(예를 들어, 도민 피자 언어모델)(821)을 선택할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 세션 매니저(550)는 생성된 세션에 대한 정보를 사용자 단말(310)로 전송하고, 사용자 단말(310)은 도메인과 관련된 정보 (833)(예를 들어, 도미노 피자 호출)를 디스플레이(예: 도 7의 디스플레이(720)) 상에 디스플레이할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(예: 도 7의 프로세서(730))는 도메인과 관련된 정보(833)를 디스플레이(720) 상에 출력할 수 있다. 도메인과 관련된 정보(833)는 도메인의 이름, 도메인을 제공하는 써드 파티의 이름을 포함할 수 있다. 도메인과 관련된 정보(833)는 사용자 인터페이스 형태로 출력될 수 있다.

도 8b를 참조하면, 사용자 단말(310)은 추가적인 사용자 발화(예: 피자 주문과 관련된 구체적인 발화)에 대응하는 제 2 음성 데이터(841)를 생성할 수 있다. 제 2 음성 데이터(841)는 전처리 과정을 거쳐, 지능형 서버(예: 도 3의 지능형 서버(320))에 전송될 수 있다. 지능형 서버(320)의 프로세서(예: 도 4의 프로세서(420)) 상에 실행되는 ASR 모듈(예: 도 5의 ASR 모듈(510))은 기본 언어 모델(530) 및 결정된 도메인과 관련된 도메인 기반 언어 모델(821)에 기반하여 제 2 음성 데이터(841)에 대한 텍스트 변환을 수행하고, 제 2 텍스트 데이터(843)를 생성할 수 있다. NLU(예; 도 5의 NLU(520))는 제 2 텍스트 데이터(843)를 이용하여 사용자의 의도를 판단하고, 제 2 텍스트 데이터(843)에 기반하여 사용자의 의도에 매칭되는 태스크를 수행하는데 필요한 파라미터를 추출할 수 있다. 추출된 파라미터 및 제 2 텍스트 데이터(843)는 서드파티 서버(예: 도 3의 서드 파티 서버(340))에 전송될 수 있고, 서드파티 서버(340)는 수신한 정보에 기반하여 음성 인식과 관련된 서비스와 관련된 동작들을 수행할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 세션 매니저(550)는 제 2 텍스트 데이터(843)를 사용자 단말(310)에 전송할 수 있다. 사용자 단말(310)은 제 2 텍스트 데이터(843)를 디스플레이(720) 상에 디스플레이할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(730)는 도메인과 관련된 정보(845)를 디스플레이(720) 상에 출력할 수 있다. 도메인과 관련된 정보(845)는 도메인의 이름, 도메인을 제공하는 써드 파티의 이름을 포함할 수 있다. 도메인과 관련된 정보(845)는 사용자 인터페이스 형태로 출력될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 세션 매니저(550)는 사용자 입력에 기반하여 현재 실행 중인 세션을 종료하고 다른 세션으로 변경(또는, 생성)할 수 있다. 도 8c를 참조하면, 사용자 단말(310)은 추가적인 사용자 발화(예: 버스 노선과 관련된 정보 요청)에 대응하는 제 3 음성 데이터(851)를 생성할 수 있다. 제 3 음성 데이터는(851) 전처리 과정을 거쳐, 지능형 서버(예: 도 3의 지능형 서버(320))에 전송될 수 있다. ASR 모듈(510)은 제 3 음성 데이터(851)를 기본 언어 모델(530) 및 이전에 결정된 도메인과 관련된 도메인 기반 언어 모델(821)을 이용하여 제 3 텍스트 데이터로 변환할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 세션 매니저(550)는 제 3 텍스트 데이터에 기반하여 제 3 텍스트 데이터에 대응하는 도메인을 결정할 수 있다. 세션 매니저(550)는, 제 1 텍스트 데이터에 대응하는 도메인(예: 피자 주문)과 제 3 텍스트 데이터에 대응하는 도메인(예: 버스 노선 정보 요청)이 서로 다른 경우, 제 1 텍스트 데이터에 대응하는 도메인과 관련된 세션에서, 제 3 텍스트 데이터에 대응하는 도메인과 관련된 세션으로 변경(또는, 생성)하고, 제 3 텍스트 데이터에 대응하는 도메인과 관련된 세션을 이용하여 음성 인식을 수행할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(730)는 도메인과 관련된 정보(853)를 디스플레이(720) 상에 출력할 수 있다. 도메인과 관련된 정보(853)는 도메인의 이름, 도메인을 제공하는 써드 파티의 이름을 포함할 수 있다. 도메인과 관련된 정보(853)는 사용자 인터페이스 형태로 출력될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 세션 매니저(550)는 이전에 실행중인 세션을 종료하고, 변경된 도메인과 관련된 세션을 실행할 수 있다. 세션 매니저(550)는 세션의 변경을 알리는 정보를 사용자 단말(310)로 전송할 수 있다. 사용자 단말(310)은 세션의 변경을 알리는 정보를 포함하는 도메인과 관련된 정보(853)를 디스플레이(720) 상에 디스플레이할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 세션 매니저(550)는 도메인 기반 언어 모델들(821, 823, 25) 중 변경된 도메인과 관련된 도메인 기반 언어 모델(825)을 선택하고, 선택된 도메인 기반 언어 모델(예를 들어, 버스노선 언어모델)(825)와 기본 언어 모델(530)을 이용하여 음성 인식을 수행할 수 있다.

도 8d를 참조하면, 사용자 단말(310)은 사용자의 추가적인 발화(예를 들어, 버스 노선 관련 정보를 요청하는 발화)와 관련된 제 4 음성 데이터(861)를 수신할 수 있다. 제 4 음성 데이터(861)는 전처리 과정을 거쳐, 지능형 서버(예: 도 3의 지능형 서버(320))에 전송될 수 있다. ASR 모듈(510)은 제 4 음성 데이터(861)를 기본 언어 모델(530) 및 결정된 도메인과 관련된 도메인 기반 언어 모델(825)을 이용하여 제 4 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 세션 매니저(550)는 제 4 텍스트 데이터를 서드 파티 서버(예: 도 3의 서드 파티 서버(340))로 전송하고, 서드 파티 서버(340)는 수신한 데이터를 이용하여 음성 인식과 관련된 프로세스를 처리하고, 처리 결과를 사용자 단말(310)에 전송할 수 있다. 사용자 단말(310)은 처리 결과를 디스플레이(720) 상에 디스플레이할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(730)는 도메인과 관련된 정보(863)를 디스플레이(720) 상에 출력할 수 있다. 도메인과 관련된 정보(863)는 도메인의 이름, 도메인을 제공하는 써드 파티의 이름을 포함할 수 있다. 도메인과 관련된 정보(863)는 사용자 인터페이스 형태로 출력될 수 있다.

도 9는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 지능형 서버 및 전자 장치에서, 서비스에 따라 구별된 복수의 언어 모델을 선택하고, 선택된 언어 모델들을 이용하여 음성 인식을 수행하는 실시예를 도시한 도면이다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 지능형 서버(예: 도 3의 지능형 서버(320))는 음성 인식과 관련된 일련의 동작을 처리하는 하나의 세션에서, 복수의 도메인 기반 언어 모델 및 기본 언어 모델을 이용하여 음성 인식을 수행할 수 있다.

도 9를 참조하면, 사용자 단말(310)(예: 도 1의 전자 장치(101))은 사용자의 특정 의도(예: 여행 계획)가 포함된 발화(931)에 대응하는 제 1 음성 데이터를 생성할 수 있다. 제 1 음성 데이터는 전처리 과정을 거쳐, 지능형 서버(예: 도 3의 지능형 서버(320))에 전송될 수 있다. 지능형 서버(320)의 프로세서(예: 도 4의 프로세서(420)) 상에 구현된 ASR 모듈(510) 은 수신한 제 1 음성 데이터를 기본 언어 모델(530) 을 이용하여 제 1 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 프로세서(420) 상에 구현된 세션 매니져(예: 도 5의 세션 매니저(550))는 제 1 텍스트 데이터에 기반하여 음성 인식에 기반한 서비스 제공을 위한 세션을 생성할 수 있다. 세션 매니저(550)는 제 1 텍스트 데이터에 기반하여 세션과 관련된 복수의 도메인을 확인할 수 있다. 예를 들면, 세션 매니저(550)는 사용자의 의도(예: 여행 계획)에 매칭되는 복수의 도메인(예: 숙소 예약, 렌터카 예약, 항공권 예약)을 확인할 수 있다. 세션 매니저(550)는 복수의 도메인들 각각에 대응하는 도메인 기반 언어 모델들(921, 923, 925)을 선택하고, 복수의 도메인 기반 언어 모델들(921, 923, 925) 및 기본 언어 모델(530)을 이용하여 음성 인식을 수행할 수도 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(예: 도 7의 프로세서(730))는 도메인과 관련된 정보를 디스플레이(720) 상에 출력할 수 있다. 도메인과 관련된 정보는 도메인의 이름, 도메인을 제공하는 써드 파티의 이름을 포함할 수 있다. 도메인과 관련된 정보는 사용자 인터페이스 형태로 출력될 수 있다. 도 9를 참조하면, 프로세서(730)는 결정된 복수의 도메인들 각각을 나타내는 아이콘들(941, 943, 945)를 디스플레이할 수 있다.

도 10a 내지 10b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(310)에서, 연결된 세션에 대한 정보를 출력하는 실시예를 도시한 도면이다.

도 10a 내지 도 10b를 참조하면, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 음성 인식을 수행하는 전자 장치(310) 는 지능형 서버(320) 또는 클라우드 서버(예: 도 3의 클라우드 서버(330))에서 현재 연결된 세션에 대한 정보를 수신하고, 수신한 정보를 디스플레이(예: 도 7의 디스플레이(720))를 이용하여 출력할 수 있다.

도 10a를 참조하면, 전자 장치(310)는, 전자 장치(310)의 사용자의 음성 입력을 이용한 서비스 제공(예: 음식점 리스트를 검색 및 디스플레이하는 서비스)화면 상에, 현재 연결된 세션에 대한 정보를 아이콘(1010)의 형태로 디스플레이할 수 있다. 음성 입력을 이용한 서비스 화면은 아이콘의 색과 유사한 색을 배경 색으로 이용하여 구현될 수 있다.

도 10b를 참조하면, 전자 장치(310)는, 전자 장치(310)의 사용자의 음성 입력을 이용한 서비스 제공(예: 피자 주문 서비스)화면을 팝-업 형태로 디스플레이하면서, 현재 연결된 세션에 대한 정보를 아이콘(1020)의 형태로 디스플레이할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 생성된 세션이 사용자의 발화 등 다양한 원인에 의해 종료되고, 다른 세션이 실행되는 경우, 변경된 세션에 대한 정보는 디스플레이(720) 상에 디스플레이될 수 있다.

도 11a 내지 도 11b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(310)에서, 연결된 세션에 대한 정보를 출력하는 실시예를 도시한 도면이다.

도 11a 내지 도 11b를 참조하면, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(310) 는 사용자의 음성을 입력 받는 마이크를 포함하고, 지능형 서버(320) 또는 클라우드 서버(330)와 연결된 지능형 스피커일 수 있다. 전자 장치(310)는 지능형 서버(320) 또는 클라우드 서버(예: 도 3의 클라우드 서버(330))에서 현재 연결된 세션에 대한 정보를 수신하고, 수신한 정보를 오디오 모듈(예: 도 1의 오디오 모듈(170))을 이용하여 출력할 수 있다.

도 11a 내지 도 11d는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(310)가 디스플레이(예: 도 7의 디스플레이(720))를 구비하지 않아서, 연결된 세션에 대한 정보를 디스플레이할 수 없는 경우, 전자 장치(310)가 디스플레이(720)를 구비하고 있는 경우 모두에 적용될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 음성 인식에 이용되기 위해 연결된 세션에 대한 정보는 전자 장치(310)가 구비한 오디오 모듈(예: 도 1의 오디오 모듈(170))을 이용하여 출력될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 생성된 세션(예를 들면, 일반적인 음성 인식 세션)이 사용자의 발화 등 다양한 원인에 의해 종료되고, 다른 세션(예를 들면, 피자 주문 세션)이 실행되는 경우, 변경된 세션에 대한 정보는 전자 장치(310)가 구비한 오디오 모듈(예: 도 1의 오디오 모듈(170))을 이용하여 출력될 수 있다. 예를 들면, 변경 이전의 세션에 출력되는 음성과 변경 이후의 세션에서 출력되는 음성은 억양, 속도, 빠르기, 화자의 성별(남성, 여성), 또는 화자의 나이(어린이, 노인)를 포함하는 음성의 특징이 서로 다를 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(310)는 오디오 모듈(170)을 이용하여 출력되는 음성의 특성을 다르게 설정하여, 전자 장치(310)의 사용자가 세션의 변경을 인지할 수 있도록 할 수 있다.

도 11a를 참조하면, 현재 연결된 세션인 일반적인 음성 세션에 대응하는 화자는 여성일 수 있다. 현재 연결된 세션이 일반적인 음성 세션인 경우, 전자 장치(310)는 여성 화자를 이용하여 음성을 출력할 수 있다.

도 11b를 참조하면, 변경된 세션인 피자 주문 세션에 대응하는 화자는 남성일 수 있다. 현재 연결된 세션이 피자 주문 세션인 경우, 전자 장치(310)는 남성 화자를 이용하여 음성을 출력할 수 있다.

도 12a 내지 도 12b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(310)에서, 연결된 세션에 대한 정보를 출력하는 실시예를 도시한 도면이다.

도 12a 내지 도 12b를 참조하면, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(310)는 사용자의 음성을 입력 받는 마이크를 포함하고, 지능형 서버(320) 또는 클라우드 서버(330)와 연결된 지능형 스피커일 수 있다. 전자 장치(310)는 지능형 서버(320) 또는 클라우드 서버(예: 도 3의 클라우드 서버(330))에서 현재 연결된 세션에 대한 정보를 수신하고, 수신한 정보를 전자 장치(310)에 포함된 LED 등(1210)을 이용하여 출력할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(310)는 연결된 세션에 따라서 LED 등(1210)이 출력하는 빛의 특성을 변경하도록 LED 등(1210)을 제어할 수 있다. LED 등(1210)이 출력하는 빛의 특성은 빛의 깜빡임의 정도, 빛의 색, 빛의 세기를 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(310)는 복수의 세션들 마다 빛을 다르게 출력하도록 LED 등(1210)을 제어할 수 있다. 전자 장치(310)는 LED 등(1210)을 이용하여 출력되는 빛의 특성을 다르게 설정하여, 전자 장치(310)의 사용자가 세션의 변경을 인지할 수 있도록 할 수 있다.

도 12a를 참조하면, 현재 연결된 세션인 일반적인 음성 세션에 대응하는 빛의 색은 파란색일 수 있다. 현재 연결된 세션이 일반적인 음성 세션인 경우, 전자 장치(310)는 파란색의 빛을 출력하도록 LED 등(1210)을 제어할 수 있다.

도 12b를 참조하면, 현재 연결된 세션인 피자 주문 세션에 대응하는 빛의 색은 빨간색일 수 있다. 현재 연결된 세션이 피자 주문 세션인 경우, 전자 장치(310)는 빨간색의 빛을 출력하도록 LED 등(1210)을 제어할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 시스템에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 외부 장치가 상기 결정된 도메인을 나타내는 유저 인터페이스를 제공하도록 하게 할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 시스템에서, 상기 유저 인터페이스는 적어도 하나의 시각적 사용자 인터페이스 또는 음성 기반 사용자 인터페이스를 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 시스템에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 시각적 사용자 인터페이스를 상기 디스플레이 상에 제공하도록 할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 시스템에서, 상기 외부 장치는 적어도 하나의 LED(light emitting diode)를 포함하고, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 시각적 사용자 인터페이스를 상기 LED를 이용하여 제공하도록 할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 시스템에서, 상기 외부 장치는 스피커를 포함하고, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 음성 기반 사용자 인터페이스를 상기 스피커를 통해 제공하도록 할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 시스템에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 외부 장치를 통해 음성을 제공하기 위해, 상기 도메인 결정 전에 제 1 TTS 모델(text to speech model)을 사용하고 상기 도메인 결정 후에 제 2 TTS 모델을 사용하도록 할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 시스템에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 태스크를 수행될 때 까지, 상기 제너릭 랭귀지 모델과 상기 선택된 도메인 기반 랭귀지 모델의 조합을 유지하도록 할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 시스템에서, 상기 도메인 기반 랭귀지 모델들은 상기 서비스의 종류 또는 상기 컨텐츠 제공자에 따라서 구분되어 생성될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 시스템에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가 상기 제 1 텍스트 데이터에 상기 도메인의 식별자가 포함되어 있는지 확인하고, 상기 도메인의 식별자가 상기 제 1 텍스트 데이터에 포함된 경우, 포함된 식별자에 대응하는 상기 제너릭 랭귀지 모델을 선택할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 시스템에서, 상기 인스트럭션이, 상기 프로세서가 상기 도메인의 식별자가 상기 제 1 텍스트 데이터에 포함되지 않은 경우, 상기 제 1 텍스트 데이터에 기반하여 상기 사용자의 의도(intention)를 결정하고, 상기 의도에 대응하는 적어도 하나 이상의 도메인을 결정하도록 할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 시스템에서, 상기 인스트럭션이, 상기 프로세서가, 상기 통신 모듈을 통해 사용자의 발화에 대응하는 제 3 음성 데이터를 수신하고, 상기 제 3 음성 데이터에 대응하는 텍스트 데이터를 생성하고, 상기 제 3 음성 데이터에 대응하는 텍스트 데이터에 기반하여 상기 도메인을 변경하도록 할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 시스템에서, 상기 인스트럭션이, 상기 프로세서가 상기 도메인이 변경된 경우, 변경된 도메인에 대응하는 도메인 기반 랭귀지 모델 및 상기 제너릭 랭귀지 모델을 이용하여 음성 인식을 수행할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 시스템에서, 상기 인스트럭션이, 상기 프로세서가 상기 선택된 도메인 기반 랭귀지 모델 및 상기 제너릭 랭귀지 모델을 이용하여 상기 제 1 텍스트 데이터를 변경할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 시스템에서, 상기 인스트럭션이, 상기 프로세서가 상기 제 1 텍스트 데이터가 변경되는 경우, 상기 외부 장치로 상기 제 1 텍스트 데이터의 변경을 알리는(notifying) 데이터를 전송할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 통신 모듈; 적어도 하나의 프로세서; 및 음성 인식을 수행하는데 있어 기본적으로 사용하도록 지정된 제너릭 랭귀지 모델, 음성 인식에 기반하여 제공되는 서비스에 의해 구분되는 도메인들에 각각 대응하는 도메인 기반 랭귀지 모델들을 저장한 메모리를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 통신 모듈을 통해 사용자의 발화에 대응하는 제 1 음성 데이터를 수신하고, 상기 제너릭 랭귀지 모델을 이용하여 상기 제 1 음성 데이터에 대응하는 텍스트 데이터를 생성하고, 상기 생성된 텍스트 데이터에 기반하여 상기 음성 인식에 이용될 도메인을 결정하고, 상기 결정된 도메인과 연결되는 세션(session)을 설정하고, 상기 결정된 도메인에 대응하는 도메인 기반 랭귀지 모델을 선택하고, 상기 제너릭 랭귀지 모델 및 상기 선택된 도메인 기반 랭귀지 모델을 이용하여 상기 사용자의 추가 발화에 대응하는 제 2 음성 데이터에 대한 음성 인식을 수행하도록 설정될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 도메인 기반 랭귀지 모델들은 컨텐츠 제공자에 따라서 구분되어 생성될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 프로세서는 상기 사용자에 대응하는 외부 전자 장치로 상기 설정된 세션을 알리는 데이터를 전송할 수 있다.

도 13은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(320)의 동작 방법을 도시한 동작 흐름도이다.

도 13을 참조하면, 동작 1310에서, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 3의 지능형 서버(320))는 사용자 발화에 의해 생성된 제 1 음성 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(320)의 통신 모듈(410)은 외부 전자 장치(예: 도 3의 사용자 단말(310))로부터, 사용자의 발화에 대응하는 제 1 음성 데이터를 수신할 수 있다. 제 1 음성 데이터는 사용자 단말(310)의 마이크로폰(예: 도 1의 입력 장치(150))을 이용하여 수신한 사용자의 발화에 대응하는 음성 데이터를 전처리한 데이터를 의미할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 동작 1320에서, 전자 장치(320)는 기본 언어 모델(예: 도 5의 기본 언어 모델(530))을 이용하여 제 1 음성 데이터를 변환해서, 제 1 텍스트 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 기본 언어 모델은 음성 인식을 수행하는 동안 기본적으로 이용될 수 있는 언어 모델을 의미할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 도메인 기반 언어 모델은 도메인들 각각에 대응하는 언어 모델을 의미할 수 있다. 도메인은 음성 인식에 기반하여 제공되는 서비스에 의해 구별될 수 있다. 예를 들면, 음성 인식에 기반하여 제공되는 다양한 서비스(피자 주문, 숙소 예약, 교통 정보 제공)들 각각은 고유한 도메인을 가질 수 있다. 예를 들면, 도메인 기반 언어 모델들은 피자 주문과 관련된 언어 모델, 숙소 예약과 관련된 언어 모델, 교통 정보 제공과 관련된 언어 모델 등을 포함할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 도메인 기반 언어 모델은 기본 언어 모델과 다르게 서드 파티 서버(예: 도 3의 서드 파티 서버(340))의 운영 측에 의해 구현될 수 있다. 도메인 기반 언어 모델에 포함된 데이터 중 사용 빈도가 설정된 값 이상(또는, 초과)인 경우, 도메인 기반 언어 모델에 포함된 데이터는 기본 언어 모델에 포함되도록 업데이트될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 동작 1330에서, 전자 장치(320)는 제 1 텍스트 데이터에 기반해서 음성 인식에 이용될 도메인을 결정할 수 있다. 예를 들어, 도메인은 음성 인식에 기반하여 제공되는 서비스에 의해 구별될 수 있는 식별자일 수 있다. 예를 들면, 음성 인식에 기반하여 제공되는 다양한 서비스(피자 주문, 숙소 예약, 교통 정보 제공)들 각각은 고유한 도메인을 가질 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(320)의 프로세서(예: 도 4의 프로세서(420))는 결정된 도메인과 연결되는 세션을 생성할 수 있다. 생성된 세션은 음성 인식에 기반한 서비스를 처리하는 동작을 관리할 수 있다. 프로세서(420)는 도메인 기반 언어 모델들 중 결정된 도메인에 대응하는 도메인 기반 언어 모델을 선택할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(420)는 제 1 텍스트 데이터(예: 피자 주문해줘)에 기반하여 사용자의 의도(예: 피자 주문)를 결정하고, 사용자의 의도에 맞는 도메인(피자 주문 서비스)을 결정할 수 있다. 프로세서(420)는 결정된 도메인에 대응하는 도메인 기반 언어 모델(예: 피자 주문에 특화된 언어 모델)을 선택할 수 있다.

동작 1340에서, 전자 장치(320)는 결정된 도메인에 대응하는 도메인 기반 언어 모델(예: 도 5의 도메인 기반 언어 모델(541, 543, 545))을 선택할 수 있다.

동작 1350에서, 전자 장치(320)는 기본 언어 모델(530) 및 선택된 도메인 기반 언어 모델(예; 제 1 도메인 기반 언어 모델(541))을 이용해서, 음성 인식을 수행할 수 있다.예를 들어, 프로세서(420)는 사용자의 추가적인 발화를 수신하고, 기본 언어 모델 및 선택된 도메인 기반 언어 모델을 이용하여 사용자의 추가적인 발화에 대응하는 제 2 음성 데이터에 대한 음성 인식을 수행할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 추가적인 발화는 사용자 발화에 대응하는 의도와 매칭되는 서비스를 수행하기 위한 파라미터(예: 피자의 종류, 크기, 개수 등)를 입력하기 위해서 수행될 수 있다. 프로세서(420)는 사용자의 추가적인 발화에 대응하는 제 2 음성 데이터에 대한 텍스트 변환을 수행할 때에 있어, 기본 언어 모델 및 선택된 도메인 기반 언어 모델(예: 피자 주문에 특화된 언어 모델)을 이용할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은 상기 외부 장치가 상기 결정된 도메인을 나타내는 유저 인터페이스를 제공하도록 상기 외부 장치를 제어하는 동작을 더 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법에서, 상기 유저 인터페이스는 적어도 하나의 시각적 사용자 인터페이스 또는 음성 기반 사용자 인터페이스를 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법은 상기 외부 장치를 통해 음성을 제공하기 위해, 상기 도메인 결정 전에 제 1 TTS 모델(text to speech model)을 사용하고 상기 도메인 결정 후에 제 2 TTS 모델을 사용하도록 상기 외부 장치를 제어하는 동작을 더 포함할 수 있다.

본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치 (예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.

본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나,""A, B 또는 C," "A, B 및 C 중 적어도 하나,"및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.

본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.

본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체 는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.

일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어^TM)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

Claims

시스템에 있어서,
네트워크 인터페이스;
상기 네트워크 인터페이스와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서; 및
상기 프로세서와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 메모리;를 포함하고,
상기 적어도 하나의 메모리는 자동 음성 인식 (ASR, automatic speech recognition)을 위한 제너릭 랭귀지 모델(a generic language model) 및 복수의 도메인 기반 랭귀지 모델들(a plurality of domain-based language models)을 저장하도록 구성되고,
상기 적어도 하나의 메모리는, 실행 시에, 상기 프로세서가:
상기 네트워크 인터페이스를 통해 마이크로폰(microphone)을 포함하는 외부 장치로부터 제 1 음성 데이터를 수신하고,
상기 제너릭 랭귀지 모델을 이용하되, 상기 도메인 기반 랭귀지 모델들은 이용하지 않고, 상기 ASR로, 상기 제 1 음성데이터를 처리하여, 상기 시스템에 의해 수행될 적어도 하나의 태스크와 연관된 제 1 텍스트 데이터를 생성하고,
상기 제 1 텍스트 데이터에 적어도 일부 기반하여, 상기 태스크와 연관된 도메인을 결정하고,
상기 도메인 기반 랭귀지 모델들 중에, 상기 결정된 도메인과 연관된 하나의 도메인 기반 랭귀지 모델을 선택하고,
상기 제 1 음성데이터 수신 후 및 상기 태스크 수행 전에 상기 네트워크 인터페이스를 통해 상기 외부 장치로부터 제 2 음성 데이터를 수신하고,
상기 ASR로, 상기 제너릭 랭귀지 모델 및 상기 선택된 하나의 도메인 기반 랭귀지 모델을 이용하여, 상기 ARS로, 상기 제 2 음성데이터를 처리하여 제 2 텍스트 데이터를 생성하도록 하는 인스트럭션들(instructions)을 저장하는 시스템.
제 1항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 외부 장치가 상기 결정된 도메인을 나타내는 유저 인터페이스를 제공하도록 하게 하는 시스템.
제 2항에 있어서,
상기 유저 인터페이스는 적어도 하나의 시각적 사용자 인터페이스 또는 음성 기반 사용자 인터페이스를 포함하는 시스템.
제 3항에 있어서,
상기 외부 장치는 디스플레이를 포함하고,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 시각적 사용자 인터페이스를 상기 디스플레이 상에 제공하도록 하는 시스템.
제 3항에 있어서,
상기 외부 장치는 적어도 하나의 LED(light emitting diode)를 포함하고,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 시각적 사용자 인터페이스를 상기 LED를 이용하여 제공하도록 하는 시스템.
제 3항에 있어서,
상기 외부 장치는 스피커를 포함하고,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 음성 기반 사용자 인터페이스를 상기 스피커를 통해 제공하도록 하는 시스템.
제 6항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 외부 장치를 통해 음성을 제공하기 위해, 상기 도메인 결정 전에 제 1 TTS 모델(text to speech model)을 사용하고 상기 도메인 결정 후에 제 2 TTS 모델을 사용하도록 하는 시스템.
제 1항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
상기 태스크를 수행될 때까지, 상기 제너릭 랭귀지 모델과 상기 선택된 도메인 기반 랭귀지 모델의 조합을 유지하도록 하는 시스템.
제 1항에 있어서,
상기 도메인 기반 랭귀지 모델들은
상기 서비스의 종류 또는 상기 컨텐츠 제공자에 따라서 구분되어 생성되는 시스템.
제 1항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가
상기 제 1 텍스트 데이터에 상기 도메인의 식별자가 포함되어 있는지 확인하고,
상기 도메인의 식별자가 상기 제 1 텍스트 데이터에 포함된 경우, 포함된 식별자에 대응하는 상기 제너릭 랭귀지 모델을 선택하도록 하는 시스템.
제 10항에 있어서,
상기 인스트럭션이, 상기 프로세서가
상기 도메인의 식별자가 상기 제 1 텍스트 데이터에 포함되지 않은 경우, 상기 제 1 텍스트 데이터에 기반하여 상기 사용자의 의도(intention)를 결정하고,
상기 의도에 대응하는 적어도 하나 이상의 도메인을 결정하도록 하는 시스템.
제 1항에 있어서,
상기 인스트럭션이, 상기 프로세서가,
상기 통신 모듈을 통해 사용자의 발화에 대응하는 제 3 음성 데이터를 수신하고,
상기 제 3 음성 데이터에 대응하는 텍스트 데이터를 생성하고, 상기 제 3 음성 데이터에 대응하는 텍스트 데이터에 기반하여 상기 도메인을 변경하도록 하는 시스템.
제 12항에 있어서,
상기 인스트럭션이, 상기 프로세서가
상기 도메인이 변경된 경우, 변경된 도메인에 대응하는 도메인 기반 랭귀지 모델 및 상기 제너릭 랭귀지 모델을 이용하여 음성 인식을 수행하는 시스템.
제 1항에 있어서,
상기 인스트럭션이, 상기 프로세서가
상기 선택된 도메인 기반 랭귀지 모델 및 상기 제너릭 랭귀지 모델을 이용하여 상기 제 1 텍스트 데이터를 변경하는 시스템.
제 14항에 있어서,
상기 인스트럭션이, 상기 프로세서가
상기 제 1 텍스트 데이터가 변경되는 경우, 상기 외부 장치로 상기 제 1 텍스트 데이터의 변경을 알리는(notifying) 데이터를 전송하는 시스템.
음성 인식을 수행하는 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
네트워크 인터페이스를 통해 마이크로폰(microphone)을 포함하는 외부 장치로부터 제 1 음성 데이터를 수신하는 동작;
자동 음성 인식(ASR, automatic speech recognition)을 위한 제너릭 랭귀지 모델(generic language model)을 이용하되, 복수의 도메인 기반 랭귀지 모델들(a plurality of domain-based language model)들은 이용하지 않고, 상기 ASR을 이용하여, 상기 제 1 음성 데이터를 처리하여, 상기 전자 장치에 의해 수행될 적어도 하나의 태스크와 연관된 제 1 텍스트 데이터를 생성하는 동작;
상기 제 1 텍스트 데이터에 적어도 일부 기반하여, 상기 태스크와 연관된 도메인을 결정하는 동작;
상기 도메인 기반 랭귀지 모델들 중, 상기 결정된 도메인과 연관된 하나의 도메인 기반 랭귀지 모델을 선택하는 동작;
상기 제 1 음성 데이터 수신 후 및 상기 태스크 수행 전에 상기 네트워크 인터페이스를 통해 상기 외부 장치로부터 제 2 음성 데이터를 수신하는 동작; 및
상기 제너릭 랭귀지 모델 및 상기 선택된 하나의 도메인 기반 랭귀지 모델을 이용하여, 상기 ASR로, 상기 제 2 음성 데이터를 처리하여 제 2 텍스트 데이터를 생성하는 동작을 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
제 16항에 있어서,
상기 전자 장치의 동작 방법은
상기 외부 장치가 상기 결정된 도메인을 나타내는 유저 인터페이스를 제공하도록 상기 외부 장치를 제어하는 동작을 더 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
제 17항에 있어서,
상기 유저 인터페이스는
적어도 하나의 시각적 사용자 인터페이스 또는 음성 기반 사용자 인터페이스를 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
제 16항에 있어서,
상기 전자 장치의 동작 방법은
상기 외부 장치를 통해 음성을 제공하기 위해, 상기 도메인 결정 전에 제 1 TTS 모델(text to speech model)을 사용하고 상기 도메인 결정 후에 제 2 TTS 모델을 사용하도록 상기 외부 장치를 제어하는 동작을 더 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
시스템에 있어서,
네트워크 인터페이스;
상기 네트워크 인터페이스와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서; 및
상기 프로세서와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 메모리;를 포함하고,
상기 적어도 하나의 메모리는 자동 음성 인식 (ASR, automatic speech recognition)을 위한 제너릭 랭귀지 모델(a generic language model) 및 복수의 도메인 기반 랭귀지 모델들(a plurality of domain-based language models)을 저장하도록 구성되고,
상기 적어도 하나의 메모리는, 실행 시에, 상기 프로세서가:
상기 네트워크 인터페이스를 통해 마이크로폰(microphone)을 포함하는 외부 장치로부터 제 1 음성 데이터를 수신하고,
상기 제너릭 랭귀지 모델을 이용하되, 상기 도메인 기반 랭귀지 모델들은 이용하지 않고, 상기 ASR로, 상기 제 1 음성데이터를 처리하여, 상기 시스템에 의해 수행될 적어도 하나의 태스크와 연관된 제 1 텍스트 데이터를 생성하고,
상기 제 1 텍스트 데이터에 적어도 일부 기반하여, 상기 태스크와 연관된 도메인을 결정하고,
상기 도메인 기반 랭귀지 모델들 중에, 상기 결정된 도메인과 연관된 하나의 도메인 기반 랭귀지 모델을 선택하고,
상기 제 1 음성데이터 수신 후 및 상기 태스크 수행 전에 상기 네트워크 인터페이스를 통해 상기 외부 장치로부터 제 2 음성 데이터를 수신하고,
상기 ASR로, 상기 선택된 하나의 도메인 기반 랭귀지 모델을 이용하여, 상기 ARS로, 상기 제 2 음성데이터를 처리하여 제 2 텍스트 데이터를 생성하도록 하는 인스트럭션들(instructions)을 저장하는 시스템.