KR20240049061A

KR20240049061A - 음성 인식을 수행하는 전자 장치와 이의 동작 방법

Info

Publication number: KR20240049061A
Application number: KR1020220133815A
Authority: KR
Inventors: 이길호; 송가진; 신호선; 이정인; 정석영
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2022-10-07
Filing date: 2022-10-18
Publication date: 2024-04-16

Abstract

일 실시 예에 따른, 전자 장치(101)는, 마이크(140), 메모리(130), 및 적어도 하나의 프로세서(120, 125)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따른, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 마이크를 통해, 사용자의 음성에 대응하는 음성 데이터를 획득하도록 설정될 수 있다. 일 실시 예에 따른, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 적어도 부분적으로 자동 음성 인식(ASR; automatic speech recognition) 및/또는 자연어 이해(NLU; natural language understanding)를 수행하여, 상기 음성 데이터에 대하여 음성 인식된 제1텍스트를 획득하도록 설정될 수 있다. 일 실시 예에 따른, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제1텍스트에 기반하여 상기 메모리에 저장된 제2텍스트를 확인하도록 설정될 수 있다. 일 실시 예에 따른, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 사이의 차이에 기반하여, 상기 음성 데이터의 음성 인식 결과로 상기 제1텍스트 또는 상기 제2텍스트를 출력하도록 설정될 수 있다. 일 실시 예에 따른, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 음성 데이터에 대한 상기 제1텍스트 및 상기 제2텍스트 사이의 관련성에 기반하여, 상기 사용자의 음성 인식을 위한 학습용 데이터를 획득하도록 설정될 수 있다.

Description

음성 인식을 수행하는 전자 장치와 이의 동작 방법 {ELECTRONIC DEVICE FOR PERFORMING SPEECH RECOGNITION AND METHOD OF OPERATING THE SAME}

본 발명은, 음성 인식을 수행하는 전자 장치와 이의 동작 방법에 관한 것이다.

전자 장치, 예를 들어, 스마트 폰과 같은 휴대용 전자 장치를 통해 제공되는 다양한 서비스 및 부가 기능들이 점차 증가하고 있다. 이러한 전자 장치의 효용 가치를 높이고, 다양한 사용자들의 욕구를 만족시키기 위해서 통신 서비스 제공자 또는 전자 장치 제조사들은 다양한 기능들을 제공하고 다른 업체와의 차별화를 위해 전자 장치를 경쟁적으로 개발하고 있다. 이에 따라, 전자 장치를 통해서 제공되는 다양한 기능들도 점점 고도화 되고 있다. 최근에는, 전자 장치를 위한 다양한 종류의 지능화 서비스(intelligence service)가 제공되고 있으며, 이러한 지능화 서비스 중 하나인 음성 인식 서비스는 음성 인식을 통해 전자 장치를 제어하여 사용자에게 다양한 서비스를 제공할 수 있다.

예를 들어, 음성 인식을 이용한 제어 기술은 사용자 발화를 통해 수신된 음성(명령)을 분석하여 사용자의 요청(또는 명령)에 가장 부합하는 서비스를 제공하는 것으로, 사용자가 상기 전자 장치 상에 구비된 물리적 또는 기계적 버튼을 직접 조작하거나, 터치가 가능한 디스플레이 상에 표시된 사용자 인터페이스 또는 마우스나 키보드와 같은 추가적인 입력 장치를 통한 입력에 의한 전자 장치의 제어에 비해 더욱 용이하게 전자 장치를 제어할 수 있어 사용이 점차 증가되고 있다.

일 실시 예에 따른, 전자 장치(101)의 동작 방법은, 상기 전자 장치에 포함된 마이크(140)를 통해, 사용자의 음성에 대응하는 음성 데이터를 획득하는 동작을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따른, 상기 전자 장치의 동작 방법은, 적어도 부분적으로 자동 음성 인식(ASR; automatic speech recognition) 및/또는 자연어 이해(NLU; natural language understanding)를 수행하여, 상기 음성 데이터에 대하여 음성 인식된 제1텍스트를 획득하는 동작을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따른, 상기 전자 장치의 동작 방법은, 상기 제1텍스트에 기반하여 상기 전자 장치에 저장된 제2텍스트를 확인하는 동작을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따른, 상기 전자 장치의 동작 방법은, 상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 사이의 차이에 기반하여, 상기 음성 데이터의 음성 인식 결과로 상기 제1텍스트 또는 상기 제2텍스트를 출력하는 동작을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따른, 상기 전자 장치의 동작 방법은, 상기 음성 데이터에 대한 상기 제1텍스트 및 상기 제2텍스트 사이의 관련성에 기반하여, 상기 사용자의 음성 인식을 위한 학습용 데이터를 획득하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따른, 비일시적 기록매체(130)는, 전자 장치(101)에 포함된 마이크(140)를 통해, 사용자의 음성에 대응하는 음성 데이터를 획득하는 동작, 적어도 부분적으로 자동 음성 인식(ASR; automatic speech recognition) 및/또는 자연어 이해(NLU; natural language understanding)를 수행하여, 상기 음성 데이터에 대하여 음성 인식된 제1텍스트를 획득하는 동작, 상기 제1텍스트에 기반하여 상기 전자 장치에 저장된 제2텍스트를 확인하는 동작, 상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 사이의 차이에 기반하여, 상기 음성 데이터의 음성 인식 결과로 상기 제1텍스트 또는 상기 제2텍스트를 출력하는 동작, 및 상기 음성 데이터에 대한 상기 제1텍스트 및 상기 제2텍스트 사이의 관련성에 기반하여, 상기 사용자의 음성 인식을 위한 학습용 데이터를 획득하는 동작을 실행하는 프로그램을 저장할 수 있다.

도 1은, 일 실시 예에 따른 음성 인식을 수행하는 전자 장치의 개략적인 구성을 나타내는 도면이다.
도 2a는, 일 실시 예에 따른 전자 장치의 개략적인 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2b는, 일 실시 예에 따른, 전자 장치가 음성 인식을 수행하면서, 음성 인식을 위한 학습용 데이터를 획득하는 동작을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 3은, 일 실시 예에 따른, 음성 인식을 수행하는 전자 장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 4는, 일 실시 예에 따른, 전자 장치가 음성 인식을 수행하는 동작을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 5는, 일 실시 예에 따른, 전자 장치가 음성 인식을 위한 학습용 데이터를 획득하는 동작을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 6은, 일 실시 예에 따른, 전자 장치가 음성 데이터의 발화 의도를 확인하여 메모리에 저장된 제2텍스트를 획득하는 동작을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 7a와 도 7b는, 일 실시 예에 따른, 전자 장치가 음성 데이터의 발화 의도를 확인하는 동작을 설명하기 위한 도면들이다.
도 8a는, 일 실시 예에 따른, 전자 장치가 메모리에 저장된 제2텍스트에 기반하여, 음성 인식된 제1텍스트를 보정하는 동작 및 이를 활용하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 8b는, 일 실시 예에 따른, 전자 장치가 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 차이가 임계값 이하인지 확인하기 위한 가중치를 나타내는 표이다.
도 9는, 일 실시 예에 따른, 전자 장치가 특징 분석 모델을 업데이트하여 사용자의 음성 인식을 위한 학습을 수행하는 동작을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 10은, 일 실시예에 따른, 통합 지능 (integrated intelligence) 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 11은, 일 실시예에 따른, 컨셉과 액션의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면이다.
도 12는, 일 실시예에 따른, 지능형 앱을 통해 수신된 음성 입력을 처리하는 화면을 표시하는 사용자 단말을 도시하는 도면이다.
도 13은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장의 블록도이다.

음성 인식 서비스를 제공하는 전자 장치는, 음성 인식을 수행하기 위해 음성 인식 모델을 학습할 수 있다. 예컨대, 전자 장치는, 음성 인식 모델을 학습을 위해 음성 데이터베이스를 이용할 수 있다. 음성 데이터베이스는, 사용자의 음성이 녹음된 음성 신호와 해당 음성의 내용을 문자로 전사한 텍스트 정보를 포함할 수 있다. 예컨대, 전자 장치는, 사용자의 음성 신호를 텍스트 정보와 매치시키면서, 음성 인식 모델을 학습할 수 있다. 텍스트 정보와 실제 음성이 일치하지 않을 경우, 전자 장치는 양질의 음성 인식 모델을 학습할 수 없다. 이로 인해, 전자 장치는 양질의 음성 인식을 수행할 수 없다.

일반적으로 음성인식 모델 학습에 사용하는 음성 데이터베이스는 발행 기관에서 검수 과정을 거쳐 공급하기 때문에 품질에 문제가 없을 수 있다. 하지만 이런 일반적으로 사용되는 음성 데이터베이스는, 이와 상이한 발화 특성을 가진 사용자의 음성을 제대로 인식하지 못할 수 있다.

기존의 음성 인식 서비스를 제공하는 전자 장치는, 사용자의 발화 특성을 확인할 수 있는 문장을 미리 생성하고 해당 문장을 사용자가 읽어 녹음하는 방법을 통해 음성 데이터베이스를 업데이트할 수 있었다. 또는, 기존의 전자 장치는, 음성 인식 과정에서 오인식이 발생한 경우, 사용자에 의해 수동으로 수정된 텍스트를 획득할 수 있었다. 하지만, 상술한 방법들은, 사용자가 음성 인식 서비스를 이용하기에 앞서 또는 이용하는 중에 별도로 시간과 노력을 투자해야 하기 때문에, 편리성 측면에서 문제점이 있었다.

본 발명의 일 실시 예는, 사용자의 음성을 텍스트로 변환하는 음성 인식 동작을 수행하면서 획득된 음성 데이터와 전자 장치에 기저장된 텍스트를 통해 상기 사용자의 음성 인식을 위한 학습용 데이터를 획득하는 방법을 제공할 수 있습니다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치는, 사용자가 별도로 시간과 노력을 투자하지 않더라도, 사용자의 발화 특성에 맞는 음성 데이터베이스를 획득할 수 있다. 이를 통해, 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치는 사용자의 발화 특성을 고려하여 정확하고 편리한 음성 인식 서비스를 제공할 수 있다.

도 1은, 일 실시 예에 따른 음성 인식을 수행하는 전자 장치의 개략적인 구성을 나타내는 도면이다.

도 1을 참조하면, 일 실시 예에 따라, 전자 장치(101)는 음성 인식 기능을 갖춘 전자 장치로서 사용자가 발화한 음성을 마이크를 통해 수신할 수 있으며, 상기 사용자의 발화에 따라 상기 마이크를 통해 수신된 음성 입력 신호를 음성 인식하여 그 결과를 디스플레이 또는 스피커를 통해 출력할 수 있다.

일 실시 예에 따른 음성 데이터에 대한 음성 인식 처리는 부분적으로 자동 음성 인식(ASR; automatic speech recognition) 및/또는 자연어 이해(NLU; natural language understanding) 처리를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따라, 상기 음성 인식 처리는 전자 장치(101)에 저장된 음성 인식 모듈에서 처리되거나, 서버(예: 도 2a의 190)에서 처리될 수 있다.

일 실시 예에 따라, 전자 장치(101)는, 사용자의 음성(110)에 대응하는 음성 데이터(또는 음성 신호)를 획득할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, "강식당 사장님에게 연락해줘"에 대응하는 음성 데이터(또는 음성 신호)를 획득할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, 스마트폰으로 구현될 수 있다.

일 실시 예에 따라, 전자 장치(101)는, 적어도 부분적으로 자동 음성 인식(ASR; automatic speech recognition) 및/또는 자연어 이해(NLU; natural language understanding)를 수행하여, 음성 데이터에 대하여 음성 인식된 텍스트를 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 전자 장치(101)는, 음성 인식된 텍스트(115)를 인식 결과로 출력할 수 있다. 예컨대, 텍스트(115)는, 간식당 사장님에게 연락해줘"일 수 있다. 예컨대, 음성 인식된 텍스트(115)는, 사용자의 발화 특성에 따라 사용자의 의도와 다르게 인식될 수 있다. 예컨대, 사용자의 발화 내용은 "강식당 사장님에게 연락해줘"였으나, 전자 장치(101)는, "간식당 사장님에게 연락해줘"로 인식할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 전자 장치(101)는, 기저장된 데이터(예: 연락처, 어플리케이션 이름, 스케쥴 정보)에 기반하여 음성 인식된 텍스트(115)를 보정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, "간식당 사장님 "를 "강식당 사장님"로 보정할 수 있다. 예컨대, "강식당 사장님"은 연락처에 포함된 정보일 수 있다. 이를 통해, 전자 장치(101)는, "강식당 사장님에게 연락해줘"를 전자 장치(101)에 포함된 디스플레이를 통해 출력 또는 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 전자 장치(101)는, 음성 인식을 수행하면서, 사용자의 음성 인식을 위한 학습용 데이터를 획득하는 동작(118)을 수행할 수 있다. 전자 장치(101)는, 음성 인식을 수행하면서 음성 데이터를 획득하고, 전자 장치(101)에 기저장된 데이터를 통해 문자로 전사된 텍스트 정보를 획득할 수 있다. 즉, 전자 장치(101)는 음성 인식을 수행하면서, 신뢰성 있는 문자로 전사된 텍스트 정보를 획득할 수 있다. 이를 통해, 전자 장치(101)는, 별도의 추가 동작을 수행하지 않으면서, 사용자의 음성 인식을 위한 학습용 데이터를 획득할 수 있다.

도 2a는, 일 실시 예에 따른 전자 장치의 개략적인 구성을 나타내는 블록도이다.

도 2a를 참조하면, 전자 장치(101)는, 프로세서(120), NPU(125), 메모리(130), 마이크(140), 디스플레이(160), 또는 통신 모듈(170) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 프로세서(120)는, 전자 장치(101)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는, 어플리케이션 프로세서(application processor(AP))로 구현될 수 있다.

일 실시 예에 따라, 프로세서(120)는, 마이크(140)를 통해, 사용자의 음성에 대응하는 음성 데이터(또는 음성 신호)를 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 프로세서(120)는, 음성 데이터에 대하여, 적어도 부분적으로 자동 음성 인식(ASR; automatic speech recognition) 및/또는 자연어 이해(NLU; natural language understanding)를 수행할 수 있다. 프로세서(120)는, 음성 데이터에 대하여 음성 인식을 수행된 제1텍스트를 획득할 수 있다. 예컨대, 제1텍스트는 전사된 문자를 포함하는 텍스트 정보일 수 있다.

일 실시 예에 따라, 프로세서(120)는, 제1텍스트에 기반하여 메모리(130)에 저장된 제2텍스트를 확인할 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는, 제1텍스트를 분석하여 사용자의 발화 의도를 확인할 수 있다. 프로세서(120)는, 발화 의도를 고려하여, 메모리(130)에 저장된 관련 정보를 검색할 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는, 발화 의도가 전화 발신으로 확인되면, 메모리(130)에 저장된 연락처에서 제1텍스트에 대응하는 (또는 동일 내지 유사한) 제2텍스트를 확인할 수 있다. 예컨대, 제2텍스트는, 메모리(130)에 저장된 사용자의 개인 정보(예: 연락처, 스케쥴, 위치, 시간에 대한 정보) 및/또는 어플리케이션 정보(예: 어플리케이션 이름)를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 프로세서(120)는, 제1텍스트와 상기 제2텍스트 각각을 음소 단위로 분리시킬 수 있다. 프로세서(120)는, 제1텍스트에 포함된 복수의 제1음소들(예: 자음 및 모음)과 제2텍스트에 포함된 복수의 제2음소들(예: 자음 및 모음) 사이의 유사도에 기반하여, 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 상기 차이를 확인할 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는, 각각의 제1음소들과 제2음소들 사이의 차이에 가중치를 반영하여 유사도를 결정할 수 있다. 프로세서(120)는, 유사도가 나타내는 값에 기반하여, 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 차이를 확인할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 프로세서(120)는, 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 차이에 기반하여, 음성 데이터의 음성 인식 결과로 제1텍스트 또는 제2텍스트를 출력할 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는, 음성 인식 결과를 디스플레이(160) 및/또는 스피커(미도시)를 통해 출력할 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는, 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 차이가 지정된 값(예: 임계값) 이하이면, 제1텍스트 대신 제2텍스트를 음성 인식 결과로 출력할 수 있다. 즉, 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 차이가 거의 없을 경우, 프로세서(120)는, 음성 인식된 제1텍스트를 제2텍스트로 보정하고, 보정된 제2텍스트를 음성 인식 결과로 출력할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는, 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 차이가 지정된 값(예: 임계값)을 초과하면, 제1텍스트를 음성 인식 결과로 출력할 수 있다, 즉, 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 차이가 너무 클 경우, 프로세서(120)는, 음성 인식된 제1텍스트를 그대로 음성 인식 결과로 출력할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 프로세서(120)는, 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 차이가 지정된 값(예: 임계값) 이하이면, 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 관계를 사용자의 발화 특성으로 판단할 수 있다. 프로세서(120)는, 제11텍스트와 제2텍스트 사이의 관계를 사용자의 발화 특성에 대한 정보에 추가할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 프로세서(120)는, 음성 데이터에 대한 제1텍스트 및 제2텍스트 사이의 관련성에 기반하여, 사용자의 음성 인식을 위한 학습용 데이터를 획득할 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는, 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 차이가 지정된 값 이하이면, 음성 데이터를 제1텍스트 대신 제2텍스트로 인식하기 위한 학습용 데이터를 획득할 수 있다. 프로세서(120)는, 획득된 학습용 데이터를 저장 장치(예: 메모리(130) 및/또는 캐시)에 저장할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 프로세서(120)는, 학습용 데이터가 지정된 양만큼 누적되면, 학습용 데이터에 기반하여 사용자의 음성 인식을 위한 특징 벡터 분석 모델을 업데이트할 수 있다. 이후, 프로세서(120)는, 특징 벡터 분석 모델에 대한 학습을 수행할 수 있다.

일 실시 예에 따라, NPU(neural processing unit)(125)는, 상술한 프로세서(120)의 동작의 적어도 일부를 수행할 수 있다. NPU(125)가 수행하는 동작은 상술한 프로세서(120)의 동작과 동일 내지 유사할 수 있다. 예컨대, NPU(125)는, 인공지능 학습과 실행에 최적화된 프로세서로 구현될 수 있다.

일 실시 예에 따라, 프로세서(120)는, 통신 모듈(170)을 통해 통신 네트워크(180)에 연결할 수 있다. 프로세서(120)는, 통신 네트워크(180)를 통해 서버(190)와 데이터를 송수신할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)의 마이크(140)를 통해 수신된 음성 데이터는 통신 네트워크(180)를 통해 서버(190)(예컨대, 지능형 서버 또는 클라우드 서버)로 전송될 수 있다. 서버(190)는 전자 장치(101)로부터 수신된 음성 데이터를 ASR 및/또는 NLU 처리함으로써 음성 인식을 수행할 수 있다. 서버(130)에서 처리된 음성 인식 결과는 적어도 하나의 태스크 또는 음성 출력 데이터를 포함할 수 있으며, 서버(180)에서 생성된 음성 인식 결과는 통신 네트워크(120)를 통해 전자 장치(101)로 전송될 수 있다. 전자 장치(101) 또는 서버(130)에서 수행되는 구체적인 음성 인식 과정 및 음성 인식 결과의 상세한 예들은 후술하기로 한다.

다양한 실시예에 따라, 전자 장치(101) 또는 서버(180)에서 처리된 음성 인식의 결과는 텍스트 출력 데이터 및/또는 음성 출력 데이터를 포함할 수 있다. 예컨대, 텍스트 출력 데이터는 디스플레이(160)를 통해 출력될 수 있다. 음성 출력 데이터는 전자 장치(101)의 스피커(미도시)를 통해 출력될 수 있다.

이하에서 설명하는 전자 장치(101)의 동작들은, 프로세서(120) 또는 NPU(125) 중 적어도 하나에 의해 수행될 수 있다. 다만, 설명의 편의를 위해 전자 장치(101)가 해당 동작들을 수행하는 것으로 서술될 것이다.

도 2b는, 일 실시 예에 따른, 전자 장치가 음성 인식을 수행하면서, 음성 인식을 위한 학습용 데이터를 획득하는 동작을 설명하기 위한 플로우 차트이다.

도 2b를 참조하면, 일 실시 예에 따라, 동작 201에서, 전자 장치(101)는, 사용자의 음성에 대응하는 음성 데이터를 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 동작 203에서, 전자 장치(101)는, 자동 음성 인식(ASR; automatic speech recognition) 및/또는 자연어 이해(NLU; natural language understanding)를 수행하여, 음성 데이터에 대하여 음성 인식된 제1텍스트를 획득할 수 있다. 예컨대, 제1텍스트는 문자로 전사된 텍스트 정보를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 동작 205에서, 전자 장치(101)는, 제1텍스트에 기반하여 메모리(130)에 저장된 제2텍스트를 확인할 수 있다. 예컨대, 제2텍스트는, 기저장된 사용자의 개인 정보(예: 연락처, 스케쥴, 위치, 시간에 대한 정보) 및/또는 어플리케이션 정보(예: 어플리케이션 이름)를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 동작 207에서, 전자 장치(101)는, 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 차이에 기반하여, 음성 데이터의 음성 인식 결과로 제1텍스트 또는 제2텍스트를 출력할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, 제1텍스트와 제2텍스트 각각을 음소 단위로 분리한 후, 해당 음소들 사이의 차이를 확인할 수 있다. 전자 장치(101)는, 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 차이가 임계값 이하일 경우, 제1텍스트를 제2텍스트로 대체하고, 제2텍스트를 음성 인식 결과로 출력할 수 있다. 또는, 전자 장치(101)는, 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 차이가 임계값을 초과할 경우, 제1텍스트를 제2텍스트로 대체하지 않고, 제1텍스트를 음성 인식 결과로 출력할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 동작 209에서, 전자 장치(101)는, 음성 데이터에 대한 제1텍스트 및 상기 제2텍스트 사이의 관련성에 기반하여 사용자의 음성 인식을 위한 학습용 데이터를 획득할 수 있다. 전자 장치(101)는, 학습용 데이터를 저장 장치(예: 메모리(130) 및/또는 캐시 영역)에 저장할 수 있다. 전자 장치(101)는, 저장된 학습용 데이터를 이용하여 사용자의 발화의 특징 분석 모델을 업데이트할 수 있다. 이후, 전자 장치(101)는, 업데이트된 특징 분석 모델을 학습하여 사용자의 특징에 맞는 음성 인식을 수행할 수 있다.

한편, 전자 장치(101)는, 동작 209를 동작 207 이후에 수행하거나 동작 207과 동시에 수행할 수도 있다. 또는, 전자 장치(101)는, 동작 207을 수행하기 전에, 동작 209를 수행할 수도 있다.

도 3은, 일 실시 예에 따른, 음성 인식을 수행하는 전자 장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.

도 3을 참조하면, 전자 장치(101)는 음성 인식 기능(301)을 수행할 수 있다. 예컨대, 음성 인식 기능(301)은 발화 인식 모듈(320), 사용자 데이터 처리 모듈(330), 자연어 처리 모듈(340), 및 발화 데이터 처리 모듈(350)에 의해 수행될 수 있다.

일 실시 예에 따라, 발화 인식 모듈(320)은, 마이크(140)로부터 음성 데이터(또는 음성 신호)를 수신하여 음성 인식 동작을 수행하고, 음성 인식 결과를 디스플레이(160)에 출력 또는 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 발화 인식 모듈(320)은, 특징 추출 모듈(321), 특징 분석 모듈(323), 후보 결정 모듈(325), 및 후처리 모듈(328)을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 특징 추출 모듈(또는 feature extractor)(321)은, 마이크(160)로부터 음성 데이터를 수신할 수 있다. 예컨대, 특징 추출 모듈(321)은, 음성 데이터로부터 인식에 적합한 특징 벡터를 추출할 수 있다. 특징 분석 모듈(또는 feature analyzer)(323)은, 음성 인식 모델을 이용하여 추출된 특징 벡터를 분석하고, 분석 결과에 기반하여 음성 인식 후보들을 결정할 수 있다. 예컨대, 음성 인식 모델은, 일반 음성 인식 모델과 사용자의 특성이 반영된 음성 인식 모델을 포함할 수 있다. 후보 결정 모듈(또는 N-best generator)(325)은, 복수의 인식 후보들 중 인식 확률이 높은 순으로 적어도 하나의 인식 후보를 결정할 수 있다. 후보 결정 모듈(325)은, 일반 언어 모델(general language model)(326)과 개인 언어 모델(personal language model)(327)을 이용하여 적어도 하나의 인식 후보를 결정할 수 있다. 예컨대, 일반 언어 모델(326)은 언어의 일반적인 특성을 모델화한 것으로 인식 후보들의 어순, 음성 인식 단위 사이의 관계를 분석하여 인식 확률을 계산할 수 있다. 개인 언어 모델(327)은 전자 장치(201)에 저장된 사용 정보(예: 개인정보)를 모델화한 것으로 인식 후보들과 사용 정보 사이의 유사도를 계산할 수 있다. 후처리 모듈(328)은, 결정된 적어도 하나의 후보를 음성 인식 결과로 결정하고, 결정된 음성 인식 결과를 디스플레이(160)에 출력할 수 있다. 또한, 개인 정보(333)와 개인 언어 특성 정보(335)를 이용하여 음성 인식 결과를 보정 및/또는 대체할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 사용자 데이터 처리 모듈(330)은, 전자 장치(101) 내의 사용 정보를 수집 및 가공하여 음성 인식 결과의 후처리 및 음성 인식 결과의 평가에 필요한 데이터를 생성할 수 있습니다.

일 실시 예에 따라, 사용자 데이터 처리 모듈(330)은, 데이터 수집 모듈(또는 data collector)(331), 개인 정보 데이터베이스(또는 personal database)(333), 및 개인 언어 특성 정보 데이터베이스(또는 linguistic/practical database)(335)를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 데이터 수집 모듈(331)은 연락처, 인명록, 어플리케이션 정보, 일정, 위치에 대한 텍스트 정보를 수집하고, 수집된 텍스트 정보를 카테고리 별로 분류할 수 있다. 개인 정보 데이터베이스(333)는, 데이터 수집 모듈(331)이 분류한 카테고리 중 개인식별 가능 카테고리에 포함된 정보를 저장 및 관리할 수 있다. 개인 언어 특성 정보 데이터베이스(335)는 사용자의 발화, 발성, 및/또는 발음의 특징을 나타내는 데이터를 저장 및 관리할 수 있다. 예컨대, 개인 언어 특성 정보 데이터베이스(335)는 키워드를 추출하기 위한 문장 구조, 문법, 사용자의 발화 특성, 및 지역별 방언에 대한 정보를 저장할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 자연어 처리 모듈(340)은, 음성 인식 결과의 비식별화 및 음성 인식 결과를 보정하기 위한 학습 동작을 수행할 수 있다. 예컨대, 자연어 처리 모듈(340)은, 음성 인식 결과를 통해 사용자의 발음 특성 및/또는 발화 패턴과 같은 개인의 언어적 특징을 분석할 수 있다. 자연어 처리 모듈(340)은, 후처리 모듈(328)이 음성 인식 결과를 보정하도록 분석된 개인의 언어적 특징을 개인 언어 특정 정보 데이터베이스(335)에 저장할 수 있다. 예컨대, 자연어 처리 모듈(340)은, 음성 인식 결과가 전자 장치(101)에 저장된 텍스트 정보를 이용하여 "갱주 첨승대"에서 "경주 첨성대"로 보정된 경우, "ㅕ-ㅐ", "ㅡ-ㅓ" 사이의 관계를 사용자의 발화 특성으로 판단할 수 있다. 자연어 처리 모듈(340)은, 판단된 사용자의 발화 특성을 학습하고, 학습된 사용자의 발화 특성에 대한 정보를 개인 언어 특정 정보 데이터베이스(335)에 저장할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 발화 데이터 처리 모듈(350)은, 사용자의 발화 특성에 대한 음성 인식 모델을 학습하는데 필요한 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 발화 데이터 처리 모듈(350)은, 사용자의 발화 특성에 대한 음성 인식 모델을 학습시킬 수 있다.

일 실시 예에 따라, 발화 데이터 처리 모듈(350)은, 인식 평가 모듈(또는 recognition evaluator)(352), 발화 데이터 캐시(또는 speech data cache)(355), 및 인식 모델 적용 모듈(또는 recognition model adaptor)(357)을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 인식 평가 모듈(352)은 음성 인식 결과의 신뢰도를 판단하고, 판단 결과에 따라 해당 결과를 학습에 사용할지 여부를 결정할 수 있다. 예컨대, 인식 평가 모듈(352)은, 음성 데이터와 문자가 전사된 텍스트 사이의 차이에 기반하여 음성 인식 결과의 신뢰도를 판단할 수 있다. 또한, 인식 평가 모듈(352)은, 인식 결과에 대한 평가 결과를 개인 정보 데이터베이스(333) 및 개인 언어 특성 정보 데이터베이스(225)에 저장된 정보에 기반하여 음성 데이터와 문자가 전사된 텍스트 사이의 차이(및 신뢰도)를 판단할 수 있다.

발화 데이터 캐시(355)는 사용자의 음성 데이터와 문자로 전사된 텍스트의 집합으로 구성된 데이터를 저장할 수 있다. 발화 데이터 캐시(355)는, 지정된 양의 데이터가 저장되면, 저장된 데이터에 기반하여 사용자의 발화 특성 모델을 학습하도록 저장된 데이터를 인식 모델 적용 모듈(357)에 전송할 수 있다. 이후, 발화 데이터 캐시(355)는, 저장된 데이터를 모두 삭제할 수 있다. 인식 모델 적용 모듈(357)은, 발화 데이터 캐시(355)로부터 수신된 데이터에 기반하여 사용자의 음성 인식을 위한 발화 특성 모델을 학습하는 동작을 제어할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 음성 인식 기능(301)은, 전자 장치(101)에서 수행될 수 있다. 예컨대, 음성 인식 기능(301)은, 프로세서(120)에 의해 수행될 수 있다. 구현에 따라, 음성 인식 기능(301)의 적어도 일부는 NPU(125)에 의해 수행될 수도 있다. 예컨대, 자연어 처리 모듈(340) 및 발화 데이터 처리 모듈(350)은, NPU(125)에 의해 수행될 수 있다.

다른 실시 예에 따라, 음성 인식 기능(301)의 적어도 일부는, 전자 장치(101)와 통신 연결을 수행하는 서버(190)에서 수행될 수도 있다. 구현에 따라, 발화 데이터 처리 모듈(350)에 대한 동작은, 서버(190)에 의해 수행될 수 있다.

도 4는, 일 실시 예에 따른, 전자 장치가 음성 인식을 수행하는 동작을 설명하기 위한 플로우 차트이다.

도 4를 참조하면, 일 실시 예에 따라, 동작 401에서, 전자 장치(101)는, 마이크(140)를 통해, 사용자의 발화(또는 음성)에 대응하는 음성 데이터(또는 음성 신호)를 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 동작 403에서, 전자 장치(101)는, 음성 데이터의 특징들을 추출할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, 전자 장치(101)에서 실행되는 특징 추출 모듈(321)을 통해, 음성 데이터의 특징들을 추출할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 동작 405에서, 전자 장치(101)는, 추출된 특징들에 기반하여 음성 데이터의 특징 벡터를 추출할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, 전자 장치(101)에서 실행되는 특징 분석 모듈(323)을 통해, 음성 데이터의 특징 벡터를 추출할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 동작 407에서, 전자 장치(101)는, 특징 벡터에 기반하여 음성 인식된 복수의 음성 인식 후보들을 획득할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, 전자 장치(101)에서 실행되는 후보 결정 모듈(325)을 통해, 복수의 음성 인식 후보들을 결정할 수 있다. 예컨대, 복수의 음식 인식 후보들 각각은 텍스트로 구성될 수 있다. 예컨대, 복수의 음성 인식 후보들은, 제1텍스트를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 동작 409에서, 전자 장치(101)는, 적어도 하나의 언어 모델에 의해 판단된 복수의 음성 인식 후보들의 일치 확률을 확인할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, 전자 장치(101)에서 실행되는 후보 결정 모듈(325)을 통해, 복수의 음성 인식 후보들을 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, 복수의 음성 인식 후보들을 인식 확률 순으로 나열시키고, 지정된 순위 내에 포함된 적어도 하나의 음성 인식 후보를 결정할 수 있다. 예컨대, 적어도 하나의 음성 인식 후보는 음성 데이터를 통해 음성 인식된 제1텍스트를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 동작 411에서, 전자 장치(101)는, 사용자의 개인 정보 및 사용자의 발화 특성에 대한 정보에 기반하여 적어도 하나의 음성 인식 후보(예: 제1텍스트)에 대한 후처리 동작을 수행하여 음성 인식 결과(예: 제1텍스트 또는 제2텍스트)를 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, 제1텍스트를 통해 사용자의 발화 의도를 확인할 수 있다. 전자 장치(101)는, 발화 의도에 기반하여 메모리(130)에 기저장된 제2텍스트를 검색 또는 확인할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, 개인 정보 데이터베이스(333) 및/또는 개인 언어 특성 정보(335)를 이용하여 음성 인식 결과를 보정 또는 대체할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, 제1텍스트의 일부(예: 오류)를 보정하거나 또는 제1텍스트를 제2텍스트로 대체할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, 제1텍스트와 메모리(130)에 저장된 제2텍스트 사이의 차이에 기반하여, 음성 인식 결과를 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 차이를 판단함에 있어, 사용자의 발화 특성으로 가중치를 결정할 수 있다. 전자 장치(101)는, 상기 차이가 임계값 이하인 경우, 제1텍스트를 제2텍스트로 대체할 수 있다. 또는, 전자 장치(101)는, 상기 차이가 임계값을 초과하는 경우, 제1텍스트를 제2텍스트로 대체하지 않을 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, 전자 장치(101)에서 실행되는 후처리 모듈(328)을 통해, 음성 인식 결과를 결정할 수 있다. 전자 장치(101)는, 제1텍스트 외에 적어도 하나의 음성 인식 후보들에 대하여도 상술한 동작을 수행할 수 있다. 이를 통해, 전자 장치(101)는 음성 인식 결과를 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 동작 413에서, 전자 장치(101)는, 음성 인식된 결과(제1텍스트 또는 제2텍스트)를 디스플레이(160)에 표시할 수 있다. 또는, 전자 장치(101)는, 전자 장치(101)에 포함된 스피커를 통해 음성 인식된 결과를 나타내는 소리를 출력할 수도 있다.

일 실시 예에 따라, 동작 415에서, 전자 장치(101)는, 음성 데이터를 통해 음성 인식된 제1텍스트와 메모리(130)에 저장된 제2텍스트 사이의 차이에 기반하여, 사용자의 음성 인식을 위한 학습용 데이터를 획득할 수 있다. 전자 장치(101)가 학습용 데이터를 획득하는 동작은 도 5에서 후술할 것이다.

한편, 동작 415는, 동작 413이 실행된 이후 또는 동작 413과 동시에 수행될 수 있다. 또는, 동작 415는, 동작 413이 실행되기 이전에 수행될 수도 있다. 다만, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정되지 않을 수 있다.

도 5는, 일 실시 예에 따른, 전자 장치가 음성 인식을 위한 학습용 데이터를 획득하는 동작을 설명하기 위한 플로우 차트이다.

도 5를 참조하면, 일 실시 예에 따라, 동작 501에서, 전자 장치(101)는, 후처리 동작이 수행된 음성 인식 결과(예: 도 3의 후처리 모듈(328)의 결과값)를 확인할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 동작 503에서, 전자 장치(101)는, 사용자의 발화 특성에 기반하여 음성 인식 결과(예: 제1텍스트 또는 제2텍스트)를 분석할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, 사용자의 발화 특성에 대한 정보를 개인 언어 특성 정보 데이터베이스(335)로부터 획득할 수 있다. 전자 장치(101)는, 음성 인식 결과의 문장 구조를 분석하여 사용자의 발화 특성 내지 발화 패턴(예: 발화 가능한 문장 조합)을 확인할 수 있다. 또한, 전자 장치(101)는, 확인된 발화 특성 내지 발화 패턴에 대한 정보를 개인 언어 특성 정보 데이터베이스(355)에 저장할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 동작 505에서, 전자 장치(101)는, 사용자의 개인 정보 및 사용자의 발화 특성에 대한 정보에 기반하여, 음성 인식 결과를 평가할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, 제1텍스트가 제2텍스트로 대체된 경우, 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 관련성에 기반하여 사용자의 발화 특성을 판단할 수 있다. 또한, 전자 장치(101)는, 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 관련성에 대한 정보를 개인 언어 특성 정보 데이터베이스(335)에 저장할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 동작 507에서, 전자 장치(101)는, 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 차이를 임계값과 비교할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, 해당 차이에 대응하는 값이 임계값 이하인지 여부를 판단할 수 있다. 예컨대, 해당 차이에 대응하는 값은, 제1텍스트에 포함된 음소들(예: 자음 및 모음)과 제2텍스트에 포함된 음소들(예: 자음 및 모음) 사이의 차이에 가중치를 반영한 값일 수 있다.

일 실시 예에 따라, 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 차이가 임계값을 초과하는 것으로 확인되면(동작 507의 아니오), 동작 509에서, 전자 장치(101)는, 해당 음석 인식 결과를 무시할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, 해당 음성 인식 결과를 이용하여 학습용 데이터를 생성하지 않을 수 있다.

일 실시 예에 따라, 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 차이가 임계값을 초과하지 않는 것으로 확인되면(동작 507의 예), 동작 511에서, 전자 장치(101)는, 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 관련성을 학습용 데이터로 캐시(예: 도 3의 발화 데이터 캐시)에 저장할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 동작 513에서, 전자 장치(101)는, 캐시 용량이 지정된 용량에 도달했는지 여부를 확인할 수 있다. 예컨대, 지정된 용량은, 전자 장치(101)에 의해 자동으로 설정되거나 사용자에 의해 설정될 수 있다. 캐시 용량이 지정된 용량에 도달되지 않은 것으로 확인되면(동작 513의 아니오), 전자 장치(101)는, 캐시 용량이 지정된 용량에 도달할 때까지 학습용 데이터를 획득 및 저장할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 캐시 용량이 지정된 용량에 도달된 것으로 확인되면(동작 513의 예), 동작 515에서, 전자 장치(101)는, 캐시에 저장된 정보에 기반하여 특징 분석 모델을 업데이트할 수 있다. 전자 장치(101)는, 특징 분석 모델이 업데이트되면, 업데이트된 특징 분석 모델을 학습할 수 있다. 이를 통해, 전자 장치(101)는, 사용자의 발화 특성을 고려한 음성 인식을 수행할 수 있다.

도 6은, 일 실시 예에 따른, 전자 장치가 음성 데이터의 발화 의도를 확인하여 메모리에 저장된 제2텍스트를 획득하는 동작을 설명하기 위한 플로우 차트이다.

도 6을 참조하면, 일 실시 예에 따라, 동작 601에서, 전자 장치(101)는, 후처리 동작이 수행된 음성 인식 결과(예: 도 3의 후처리 모듈(328)의 결과값, 예컨대, 제1텍스트)에 대한 사용자의 발화 의도를 확인할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 동작 603에서, 전자 장치(101)는, 메모리(130)에 저장된 데이터 중 발화 의도와 관련된 데이터(예: 텍스트를 포함하는 데이터)를 검색할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, 발화 의도에 관련된 카테고리를 확인할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, 발화 의도가 전화 발신일 경우, 연락처와 관련된 데이터(예: 텍스트를 포함하는 데이터)를 검색할 수 있다

일 실시 예에 따라, 동작 605에서, 전자 장치(101)는, 데이터 검색에 기반하여 제2텍스트를 확인할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, 발화 의도가 전화 발신일 경우, 연락처 데이터 중 제1텍스트와 동일 내지 유사한 제2데이터를 확인할 수 있다. 이를 통해, 전자 장치(101)는, 효율적으로 메모리(130)에 저장된 제1텍스트와 관련된 데이터를 검색할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, 데이터 검색이 소모되는 리소스를 감소시킬 수 있고, 데이터 검색에 소요되는 시간을 감소시킬 수 있다.

도 7a와 도 7b는, 일 실시 예에 따른, 전자 장치가 음성 데이터의 발화 의도를 확인하는 동작을 설명하기 위한 도면들이다.

도 7a를 참조하면, 일 실시 예에 따른, 전자 장치(101)는, 음성 데이터를 음성 인식한 제1텍스트(710)를 획득할 수 있다. 예컨대, 제1텍스트(710)는, "내일 간식당 사장님과 9시에 사초구청에서 미팅 일정 저장해"일 수 있다.

일 실시 예에 따른, 전자 장치(101)는, 제1텍스트(710)에 대한 후처리 동작이 수행된 음성 인식 결과(720)를 확인할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, 제1텍스트(720)를 발화 의도(예: 일정)(721), 사람(723), 시간(725), 위치(727), 제목(729)에 따라 구별할 수 있다. 예컨대, 음성 인식 결과(720)는, "<intent>schedule</intent> 내일 <person>강식당 사장님:간식당 사장님</person>과 <time>9시</time>에 <location>서초구청:사초구청</location>에서 <title>미팅</title> 일정 저장해" 일 수 있다. 전자 장치(101)는, 제1텍스트(710)에서, "간식당 사장님"을 메모리(130)에 기저장된 제2텍스트(예: 강식당 사장님)에 기반하여 변경 또는 대체할 수 있다. 또한, 전자 장치(101)는, 제1텍스트(710)에서, "사초구청"을 메모리(130)에 기저장된 제2텍스트(예: 서초구청)에 기반하여 변경 또는 대체할 수 있다.

일 실시 예에 따른, 전자 장치(101)는, 개인 언어 특성 정보 데이터베이스(335)로부터 수신된 개인 언어 특성 정보에 기반하여, 음성 인식 결과(720)의 문장 구조를 분석할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, 음성 인식 결과(720)가 발화 의도(731), 사람(733), 시간(735), 위치(737), 및 제목(739)을 포함하는 문장 구조로 되어 있음을 확인할 수 있다. 전자 장치(101)는, 분석한 문장 구조에 대한 정보(730)를 개인 언어 특성 정보 데이터베이스(335)에 저장할 수 있다.

도 7b를 참조하면, 일 실시 예에 따른, 전자 장치(101)는, 음성 데이터를 음성 인식한 제1텍스트(760)를 획득할 수 있다. 예컨대, 제1텍스트(710)는, "갱산시장님한테 전화 걸어줘"일 수 있다.

일 실시 예에 따른, 전자 장치(101)는, 제1텍스트(760)에 대한 후처리 동작이 수행된 음성 인식 결과(770)를 확인할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, 제1텍스트(760)를 발화 의도(예: 전화 발신)(771), 사람(773)에 따라 구별할 수 있다. 예컨대, 음성 인식 결과(770)는, "<intent>call</intent> <person>경산시장님:갱산시장님</person>한테 전화 걸어줘" 일 수 있다. 전자 장치(101)는, 제1텍스트(760)에서, "갱산 시장님"을 메모리(130)에 기저장된 제2텍스트(예: 경산 시장님)에 기반하여 변경 또는 대체할 수 있다.

일 실시 예에 따른, 전자 장치(101)는, 개인 언어 특성 정보 데이터베이스(335)로부터 수신된 개인 언어 특성 정보에 기반하여, 음성 인식 결과(720)의 문장 구조를 분석할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, 음성 인식 결과(720)가 발화 의도(781), 사람(783)을 포함하는 문장 구조로 되어 있음을 확인할 수 있다. 전자 장치(101)는, 분석한 문장 구조에 대한 정보(780)를 개인 언어 특성 정보 데이터베이스(335)에 저장할 수 있다.

상술한 방법에 따라, 전자 장치(101)는, 음성 인식된 제1텍스트를 메모리(130)에 저장된 제2텍스트에 기반하여 보정 또는 대체할 수 있다. 또한, 전자 장치(101)는, 보정 또는 대체 결과에 대한 정보(예: 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 관련성)를 학습용 데이터로 활용할 수 있다.

도 8a는, 일 실시 예에 따른, 전자 장치가 메모리에 저장된 제2텍스트에 기반하여, 음성 인식된 제1텍스트를 보정하는 동작 및 이를 활용하는 동작을 설명하기 위한 도면이다. 도 8b는, 일 실시 예에 따른, 전자 장치가 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 차이가 임계값 이하인지 확인하기 위한 가중치를 나타내는 표이다.

도 8a 및 도 8b를 참조하면, 일 실시 예에 따라, 전자 장치(101)는, 음성 데이터를 음성 인식한 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 차이를 확인할 수 있다. 예컨대, 도 8b를 참조하면, "ㅏ"와 "ㅑ" 사이의 차이에 대응하는 값(820)은 0.3일 수 있다. "ㅏ"와 "ㅏ" 사이의 차이에 대응하는 값은 0일 수 있다.

도 8a의 (a)를 참조하면, 일 실시 예에 따라, 음성 인식된 제1텍스트는 "서초구청장"일 수 있고, 메모리(130) 또는 데이터베이스(DB)(예: 연락처 정보)에 저장된 제2텍스트는 "서초구청장"일 수 있다. 전자 장치(101)는, 제1텍스트 및 제2텍스트를 음소 단위(예: 모음 및 자음)로 분할할 수 있다. 전자 장치(101)는, 음소 단위로 분할된 제1텍스트 및 제2텍스트를 비교할 수 있다. 예컨대, 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 차이는 "ㅓ"와 "ㅏ"일 수 있다. 도 8b에 따라, 전자 장치(101)는, "ㅓ"와 "ㅏ" 사이의 가중치 값(835)(예: 1)을 결정할 수 있다. 전자 장치(101)는, 나머지 음소들은 차이가 없으므로, 가중치 값을 0으로 결정할 수 있다. 전자 장치(101)는, 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 모든 가중치 값들의 합을 판단할 수 있다. 이에 따라, 전자 장치(101)는, 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 차이에 대응하는 값을 "1"로 확인할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 전자 장치(101)는, 수학식 1에 기반하여, 임계값을 확인할 수 있다. 예컨대, 사초구청(또는 서초구청)의 음소수가 12개이므로, 임계값은 2.4일 수 있다.

일 실시 예에 따라, "사초구청장"과 "서초구청장" 사이의 차이에 대응하는 값은, 임계값보다 작을 수 있다. 전자 장치(101)는, "사초구청장"을 "서초구청장"으로 보정할 수 있다. 즉, 전자 장치(101)는, "ㅏ"를 "ㅓ"로 대체할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 전자 장치(101)는, "사초구청장"과 "서초구청장" 사이의 관련성에 기반하여 사용자의 음성 인식을 위한 학습용 데이터를 획득할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, "사초구청장"과 "서초구청장" 사이의 관련성에 대한 정보를 사용자의 발화 특성으로 결정할 수 있다. 전자 장치(101)는, "사초구청장"과 "서초구청장" 사이의 관련성에 대한 정보를 캐시(예: 도 3의 발화 특성 캐시(355))에 저장할 수 있다. 즉, 전자 장치(101)는, 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 차이가 임계값 범위 내인 경우에, 해당 관련성을 학습용 데이터로 활용할 수 있다.

도 8a의 (b)를 참조하면, 일 실시 예에 따라, 음성 인식된 제1텍스트는 "무식셰아"일 수 있고, 메모리(130) 또는 데이터베이스(DB)(예: 어플리케이션 이름)에 저장된 제2텍스트는 "뮤직쉐어"일 수 있다. 전자 장치(101)는, 제1텍스트 및 제2텍스트를 음소 단위(예: 모음 및 자음)로 분할할 수 있다. 전자 장치(101)는, 음소 단위로 분할된 제1텍스트 및 제2텍스트를 비교할 수 있다. 예컨대, 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 차이는 "ㅠ"와 "ㅜ", "ㅈ"와 "ㅅ", "ㅞ"와 "ㅖ", 및 "ㅓ"와 "ㅏ"일 수 있다. 도 8b에 따라, 전자 장치(101)는, "ㅠ"와 "ㅜ" 사이의 가중치 값(831)(예: 0.3), "ㅈ"와 "ㅅ" 사이의 가중치 값(미도시)(예: 1), "ㅞ"와 "ㅖ" 사이의 가중치 값(833)(예: 1), 및 "ㅓ"와 "ㅏ" 사이의 가중치 값(예: 1)을 확인할 수 있다. 전자 장치(101)는, 나머지 음소들 사이의 차이는 0으로 확인할 수 있다. 전자 장치(101)는, 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 모든 가중치 값들의 합을 판단할 수 있다. 이에 따라, 전자 장치(101)는, 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 차이에 대응하는 값을 "3.3"으로 확인할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 전자 장치(101)는, 수학식 1에 기반하여, 임계값을 확인할 수 있다. 예컨대, 무식셰아(또는 뮤직쉐어)의 음소수가 9개이므로, 임계값은 1.8일 수 있다.

일 실시 예에 따라, "무식셰아"과 "뮤직쉐어" 사이의 차이에 대응하는 값은, 임계값보다 클 수 있다. 전자 장치(101)는, "무식셰아"과 "뮤직쉐어"로 보정 또는 대체하지 않을 수 있다.

일 실시 예에 따라, 전자 장치(101)는, "무식셰아"과 "뮤직쉐어" 사이의 관련성이 없다고 판단할 수 있다. 전자 장치(101)는, "무식셰아"과 "뮤직쉐어" 사이의 차이 또는 관련성에 기반하여 사용자의 음성 인식을 위한 학습용 데이터를 획득하지 않을 수 있다. 즉, 전자 장치(101)는, 제1텍스트와 제2텍스트 사이의 차이가 임계값 범위 내인 경우에만, 해당 관련성을 학습용 데이터로 활용할 수 있다.

한편, 도 8b의 가중치 값들은 설명의 편의를 위한 예시적인 것일 뿐, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정되지 않을 수 있다. 또한, 도 8b에서는 모음들 사이의 가중치 값들에 대한 표만을 도시하고 있으나, 자음들 사이의 가중치 값들에 대한 표도 도 8b의 표와 유사하게 구현될 수 있다. 다만, 설명의 편의를 위해 자음들 사이의 가중치 값들에 대한 표는 생략될 것이다. 또한, 한국어 외 다른 언어들의 자음들과 모음들 사이의 가중치 값들도 도 8b의 표와 유사하게 구현될 수 있다.

도 9는, 일 실시 예에 따른, 전자 장치가 특징 분석 모델을 업데이트하여 사용자의 음성 인식을 위한 학습을 수행하는 동작을 설명하기 위한 플로우 차트이다.

도 9를 참조하면, 일 실시 예에 따라, 동작 901에서, 전자 장치(101)는, 캐시에 저장된 정보에 기반하여 특징 분석 모델(예: 도 3의 특징 분석 모듈(323))을 업데이트할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(101)는, 캐시에 저장된 정보의 양이 지정된 용량에 도달하면, 캐시에 저장된 정보에 기반하여 특징 분석 모델을 업데이트할 수 있다. 예컨대, 사용자의 발화 특성 및/또는 발화 패턴이 반영된 정보가 특징 분석 모델에 업데이트될 수 있다.

일 실시 예에 따라, 동작 903에서, 전자 장치(101)는, 업데이트된 특징 분석 모델에 기반하여, 사용자의 음성 인식을 위한 학습을 수행할 수 있다. 전자 장치(101)는, 업데이트된 특징 분석 모델을 통해, 사용자의 발화 특성 및/또는 발화 패턴을 학습할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 동작 905에서, 전자 장치(101)는, 학습 수행에 기반하여 사용자의 발화 특성 및/또는 발화 패턴을 고려한 음성 인식을 수행할 수 있다. 이를 통해, 전자 장치(101)는 음성 인식의 정확도를 증가시킬 수 있다. 또한, 전자 장치(101)는, 별도로 학습용 데이터를 획득하는 동작을 사용자에게 요구하지 않더라도, 편리하게 학습용 데이터를 획득할 수 있다.

한편, 상술한 동작의 적어도 일부는 도 10 내지 도 12에 의해 서버(190)에 의해 수행될 수 있다. 한편, 서버(190)는, 이하의 도 10의 서버(200 및/또는 300)과 동일 내지 유사하게 구현될 수 있다. 또한, 전자 장치(101)는, 도 10의 사용자 단말(1000)과 동일 내지 유사하게 구현될 수 있다.

도 10은, 일 실시예에 따른, 통합 지능 (integrated intelligence) 시스템을 나타낸 블록도이다.

도 10을 참조하면, 일 실시예의 통합 지능화 시스템(10)은 사용자 단말(1000), 지능형 서버(2000), 및 서비스 서버(3000)를 포함할 수 있다.

일 실시 예의 사용자 단말(1000)은, 인터넷에 연결 가능한 단말 장치(또는, 전자 장치)일 수 있으며, 예를 들어, 휴대폰, 스마트폰, PDA(personal digital assistant), 노트북 컴퓨터, TV, 백색 가전, 웨어러블 장치, HMD, 또는 스마트 스피커일 수 있다.

도시된 실시 예에 따르면, 사용자 단말(1000)은 통신 인터페이스(1010), 마이크(1020), 스피커(1030), 디스플레이(1040), 메모리(1050), 또는 프로세서(1060)를 포함할 수 있다. 상기 열거된 구성요소들은 서로 작동적으로 또는 전기적으로 연결될 수 있다.

일 실시 예의 통신 인터페이스(1010)는 외부 장치와 연결되어 데이터를 송수신하도록 구성될 수 있다. 일 실시 예의 마이크(120)는 소리(예: 사용자 발화)를 수신하여, 전기적 신호로 변환할 수 있다. 일 실시예의 스피커(1030)는 전기적 신호를 소리(예: 음성)로 출력할 수 있다. 일 실시 예의 디스플레이(1040)는 이미지 또는 비디오를 표시하도록 구성될 수 있다. 일 실시 예의 디스플레이(1040)는 또한 실행되는 앱(app)(또는, 어플리케이션 프로그램(application program))의 그래픽 사용자 인터페이스(graphic user interface)(GUI)를 표시할 수 있다.

일 실시 예의 메모리(1050)는 클라이언트 모듈(151), SDK(software development kit)(1053), 및 복수의 앱들(1055)을 저장할 수 있다. 상기 클라이언트 모듈(1051), 및 SDK(1053)는 범용적인 기능을 수행하기 위한 프레임워크(framework)(또는, 솔루션 프로그램)를 구성할 수 있다. 또한, 클라이언트 모듈(1051) 또는 SDK(1053)는 음성 입력을 처리하기 위한 프레임워크를 구성할 수 있다.

일 실시 예의 메모리(1050)는 상기 복수의 앱들(1055)은 지정된 기능을 수행하기 위한 프로그램일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 앱(155)은 제1 앱(1055_1), 제2 앱(1055_3) 을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 앱(1055) 각각은 지정된 기능을 수행하기 위한 복수의 동작들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 앱들은, 알람 앱, 메시지 앱, 및/또는 스케줄 앱을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 앱들(1055)은 프로세서(1060)에 의해 실행되어 상기 복수의 동작들 중 적어도 일부를 순차적으로 실행할 수 있다.

일 실시 예의 프로세서(1060)는 사용자 단말(1000)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1060)는 통신 인터페이스(1010), 마이크(1020), 스피커(1030), 및 디스플레이(1040)와 전기적으로 연결되어 지정된 동작을 수행할 수 있다.

일 실시 예의 프로세서(1060)는 또한 상기 메모리(1050)에 저장된 프로그램을 실행시켜 지정된 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1060)는 클라이언트 모듈(1051) 또는 SDK(1053) 중 적어도 하나를 실행하여, 음성 입력을 처리하기 위한 이하의 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(1060)는, 예를 들어, SDK(1053)를 통해 복수의 앱(1055)의 동작을 제어할 수 있다. 클라이언트 모듈(1051) 또는 SDK(1053)의 동작으로 설명된 이하의 동작은 프로세서(1060)의 실행에 의한 동작일 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(1051)은 음성 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(1051)은 마이크(1020)를 통해 감지된 사용자 발화에 대응되는 음성 신호를 수신할 수 있다. 상기 클라이언트 모듈(1051)은 수신된 음성 입력을 지능형 서버(2000)로 송신할 수 있다. 클라이언트 모듈(1051)은 수신된 음성 입력과 함께, 사용자 단말(1000)의 상태 정보를 지능형 서버(2000)로 송신할 수 있다. 상기 상태 정보는, 예를 들어, 앱의 실행 상태 정보일 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(1051)은 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(1051)은 지능형 서버(2000)에서 상기 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 산출할 수 있는 경우, 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 수신할 수 있다. 클라이언트 모듈(1051)은 상기 수신된 결과를 디스플레이(1040)에 표시할 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(1051)은 수신된 음성 입력에 대응되는 플랜을 수신할 수 있다. 클라이언트 모듈(1051)은 플랜에 따라 앱의 복수의 동작을 실행한 결과를 디스플레이(1040)에 표시할 수 있다. 클라이언트 모듈(1051)은, 예를 들어, 복수의 동작의 실행 결과를 순차적으로 디스플레이에 표시할 수 있다. 사용자 단말(1000)은, 다른 예를 들어, 복수의 동작을 실행한 일부 결과(예: 마지막 동작의 결과)만을 디스플레이에 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(1051)은 지능형 서버(2000)로부터 음성 입력에 대응되는 결과를 산출하기 위해 필요한 정보를 획득하기 위한 요청을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(1051)은 상기 요청에 대응하여 상기 필요한 정보를 지능형 서버(2000)로 송신할 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(1051)은 플랜에 따라 복수의 동작을 실행한 결과 정보를 지능형 서버(2000)로 송신할 수 있다. 지능형 서버(2000)는 상기 결과 정보를 이용하여 수신된 음성 입력이 올바르게 처리된 것을 확인할 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(1051)은 음성 인식 모듈을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(1051)은 상기 음성 인식 모듈을 통해 제한된 기능을 수행하는 음성 입력을 인식할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(1051)은 지정된 입력(예: 웨이크 업!)을 통해 유기적인 동작을 수행하기 위한 음성 입력을 처리하기 위한 지능형 앱을 수행할 수 있다.

일 실시 예의 지능형 서버(2000)는 통신 망을 통해 사용자 단말(1000)로부터 사용자 음성 입력과 관련된 정보를 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)는 수신된 음성 입력과 관련된 데이터를 텍스트 데이터(text data)로 변경할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(2000)는 상기 텍스트 데이터에 기초하여 사용자 음성 입력과 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 플랜(plan)을 생성할 수 있다

일 실시 예에 따르면, 플랜은 인공 지능(artificial intelligent)(AI) 시스템에 의해 생성될 수 있다. 인공지능 시스템은 룰 베이스 시스템(rule-based system) 일 수도 있고, 신경망 베이스 시스템(neural network-based system)(예: 피드포워드 신경망(feedforward neural network(FNN)), 순환 신경망(recurrent neural network(RNN)) 일 수도 있다. 또는, 전술한 것의 조합 또는 이와 다른 인공지능 시스템일 수도 있다. 일 실시 예에 따르면, 플랜은 미리 정의된 플랜의 집합에서 선택될 수 있거나, 사용자 요청에 응답하여 실시간으로 생성될 수 있다. 예를 들어, 인공지능 시스템은 미리 정의 된 복수의 플랜 중 적어도 하나의 플랜을 선택할 수 있다.

일 실시 예의 지능형 서버(2000)는 생성된 플랜에 따른 결과를 사용자 단말(100)로 송신하거나, 생성된 플랜을 사용자 단말(1000)로 송신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(1000)은 플랜에 따른 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(1000)은 플랜에 따른 동작을 실행한 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다.

일 실시 예의 지능형 서버(2000)는 프론트 엔드(front end)(2010), 자연어 플랫폼(natural language platform)(2020), 캡슐 데이터베이스(capsule DB)(2030), 실행 엔진(execution engine)(2040), 엔드 유저 인터페이스(end user interface)(2050), 매니지먼트 플랫폼(management platform)(2060), 빅 데이터 플랫폼(big data platform)(2070), 또는 분석 플랫폼(analytic platform)(2080)을 포함할 수 있다.

일 실시 예의 프론트 엔드(2010)는 사용자 단말(1000)로부터 수신된 음성 입력을 수신할 수 있다. 프론트 엔드(2010)는 상기 음성 입력에 대응되는 응답을 송신할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 플랫폼(2020)은 자동 음성 인식 모듈(automatic speech recognition module)(ASR module)(2021), 자연어 이해 모듈(natural language understanding module)(NLU module)(2023), 플래너 모듈(planner module)(2025), 자연어 생성 모듈(natural language generator module)(NLG module)(2027)또는 텍스트 음성 변환 모듈(text to speech module)(TTS module)(2029)를 포함할 수 있다.

일 실시 예의 자동 음성 인식 모듈(2021)은 사용자 단말(1000)로부터 수신된 음성 입력을 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 일 실시 예의 자연어 이해 모듈(2023)은 음성 입력의 텍스트 데이터를 이용하여 사용자의 의도를 파악할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(2023)은 문법적 분석(syntactic analyze) 또는 의미적 분석(semantic analyze)을 수행하여 사용자의 의도를 파악할 수 있다. 일 실시 예의 자연어 이해 모듈(2023)은 형태소 또는 구의 언어적 특징(예: 문법적 요소)을 이용하여 음성 입력으로부터 추출된 단어의 의미를 파악하고, 상기 파악된 단어의 의미를 의도에 매칭시켜 사용자의 의도를 결정할 수 있다.

일 실시 예의 플래너 모듈(2025)은 자연어 이해 모듈(2023)에서 결정된 의도 및 파라미터를 이용하여 플랜을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 플래너 모듈(2025)은 상기 결정된 의도에 기초하여 태스크를 수행하기 위해 필요한 복수의 도메인을 결정할 수 있다. 플래너 모듈(2025)은 상기 의도에 기초하여 결정된 복수의 도메인 각각에 포함된 복수의 동작을 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 플래너 모듈(2025)은 상기 결정된 복수의 동작을 실행하는데 필요한 파라미터나, 상기 복수의 동작의 실행에 의해 출력되는 결과 값을 결정할 수 있다. 상기 파라미터, 및 상기 결과 값은 지정된 형식(또는, 클래스)의 컨셉으로 정의될 수 있다. 이에 따라, 플랜은 사용자의 의도에 의해 결정된 복수의 동작, 및 복수의 컨셉을 포함할 수 있다. 상기 플래너 모듈(2025)은 상기 복수의 동작, 및 상기 복수의 컨셉 사이의 관계를 단계적(또는, 계층적)으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 플래너 모듈(2025)은 복수의 컨셉에 기초하여 사용자의 의도에 기초하여 결정된 복수의 동작의 실행 순서를 결정할 수 있다. 다시 말해, 플래너 모듈(2025)은 복수의 동작의 실행에 필요한 파라미터, 및 복수의 동작의 실행에 의해 출력되는 결과에 기초하여, 복수의 동작의 실행 순서를 결정할 수 있다. 이에 따라, 플래너 모듈(2025)은 복수의 동작, 및 복수의 컨셉 사이의 연관 정보(예: 온톨로지(ontology))가 포함된 플랜을 생성할 수 있다. 상기 플래너 모듈(2025)은 컨셉과 동작의 관계들의 집합이 저장된 캡슐 데이터베이스(2030)에 저장된 정보를 이용하여 플랜을 생성할 수 있다.

일 실시 예의 자연어 생성 모듈(2027)은 지정된 정보를 텍스트 형태로 변경할 수 있다. 상기 텍스트 형태로 변경된 정보는 자연어 발화의 형태일 수 있다. 일 실시 예의 텍스트 음성 변환 모듈(2029)은 텍스트 형태의 정보를 음성 형태의 정보로 변경할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 플랫폼(2020)의 기능의 일부 기능 또는 전체 기능은 사용자 단말(1000)에서도 구현가능 할 수 있다.

상기 캡슐 데이터베이스(2030)는 복수의 도메인에 대응되는 복수의 컨셉과 동작들의 관계에 대한 정보를 저장할 수 있다. 일 실시예에 따른 캡슐은 플랜에 포함된 복수의 동작 오브젝트(action object 또는, 동작 정보) 및 컨셉 오브젝트(concept object 또는 컨셉 정보)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(2030)는 CAN(concept action network)의 형태로 복수의 캡슐을 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 캡슐은 캡슐 데이터베이스(230)에 포함된 기능 저장소(function registry)에 저장될 수 있다.

상기 캡슐 데이터베이스(2030)는 음성 입력에 대응되는 플랜을 결정할 때 필요한 전략 정보가 저장된 전략 레지스트리(strategy registry)를 포함할 수 있다. 상기 전략 정보는 음성 입력에 대응되는 복수의 플랜이 있는 경우, 하나의 플랜을 결정하기 위한 기준 정보를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(2030)는 지정된 상황에서 사용자에게 후속 동작을 제안하기 위한 후속 동작의 정보가 저장된 후속 동작 레지스트리(follow up registry)를 포함할 수 있다. 상기 후속 동작은, 예를 들어, 후속 발화를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(2030)는 사용자 단말(1000)을 통해 출력되는 정보의 레이아웃(layout) 정보를 저장하는 레이아웃 레지스트리(layout registry)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(2030)는 캡슐 정보에 포함된 어휘(vocabulary) 정보가 저장된 어휘 레지스트리(vocabulary registry)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(2030)는 사용자와의 대화(dialog)(또는, 인터렉션(interaction)) 정보가 저장된 대화 레지스트리(dialog registry)를 포함할 수 있다. 상기 캡슐 데이터베이스(2030)는 개발자 툴(developer tool)을 통해 저장된 오브젝트를 업데이트(update)할 수 있다. 상기 개발자 툴은, 예를 들어, 동작 오브젝트 또는 컨셉 오브젝트를 업데이트하기 위한 기능 에디터(function editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 어휘를 업데이트하기 위한 어휘 에디터(vocabulary editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 플랜을 결정하는 전략을 생성 및 등록 하는 전략 에디터(strategy editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 사용자와의 대화를 생성하는 대화 에디터(dialog editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 후속 목표를 활성화하고, 힌트를 제공하는 후속 발화를 편집할 수 있는 후속 동작 에디터(follow up editor)를 포함할 수 있다. 상기 후속 목표는 현재 설정된 목표, 사용자의 선호도 또는 환경 조건에 기초하여 결정될 수 있다. 일 실시 예에서는 캡슐 데이터베이스(2030)는 사용자 단말(1000) 내에도 구현이 가능할 수 있다.

일 실시 예의 실행 엔진(2040)은 상기 생성된 플랜을 이용하여 결과를 산출할 수 있다. 엔드 유저 인터페이스(2050)는 산출된 결과를 사용자 단말(1000)로 송신할 수 있다. 이에 따라, 사용자 단말(1000)은 상기 결과를 수신하고, 상기 수신된 결과를 사용자에게 제공할 수 있다. 일 실시 예의 매니지먼트 플랫폼(2060)은 지능형 서버(2000)에서 이용되는 정보를 관리할 수 있다. 일 실시 예의 빅 데이터 플랫폼(2070)은 사용자의 데이터를 수집할 수 있다. 일 실시 예의 분석 플랫폼(2080)은 지능형 서버(2000)의 QoS(quality of service)를 관리할 수 있다. 예를 들어, 분석 플랫폼(2080)은 지능형 서버(2000)의 구성 요소 및 처리 속도(또는, 효율성)를 관리할 수 있다.

일 실시 예의 서비스 서버(3000)는 사용자 단말(1000)에 지정된 서비스(예: 음식 주문 또는 호텔 예약)를 제공할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 서비스 서버(3000)는 제3 자에 의해 운영되는 서버일 수 있다. 일 실시 예의 서비스 서버(3000)는 수신된 음성 입력에 대응되는 플랜을 생성하기 위한 정보를 지능형 서버(2000)에 제공할 수 있다. 상기 제공된 정보는 캡슐 데이터베이스(2030)에 저장될 수 있다. 또한, 서비스 서버(3000)는 플랜에 따른 결과 정보를 지능형 서버(2000)에 제공할 수 있다.

위에 기술된 통합 지능 시스템(10)에서, 상기 사용자 단말(1000)은, 사용자 입력에 응답하여 사용자에게 다양한 인텔리전트 서비스를 제공할 수 있다. 상기 사용자 입력은, 예를 들어, 물리적 버튼을 통한 입력, 터치 입력 또는 음성 입력을 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 사용자 단말(1000)은 내부에 저장된 지능형 앱(또는, 음성 인식 앱)을 통해 음성 인식 서비스를 제공할 수 있다. 이 경우, 예를 들어, 사용자 단말(1000)은 상기 마이크를 통해 수신된 사용자 발화(utterance) 또는 음성 입력(voice input)을 인식하고, 인식된 음성 입력에 대응되는 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다.

일 실시 예에서, 사용자 단말(1000)은 수신된 음성 입력에 기초하여, 단독으로 또는 상기 지능형 서버 및/또는 서비스 서버와 함께 지정된 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(1000)은 수신된 음성 입력에 대응되는 앱을 실행시키고, 실행된 앱을 통해 지정된 동작을 수행할 수 있다.

일 실시 예에서, 사용자 단말(1000)이 지능형 서버(2000) 및/또는 서비스 서버(3000)와 함께 서비스를 제공하는 경우에는, 상기 사용자 단말(100)은, 상기 마이크(1020)를 이용하여 사용자 발화를 감지하고, 상기 감지된 사용자 발화에 대응되는 신호(또는, 음성 데이터)를 생성할 수 있다. 상기 사용자 단말(1000)은, 상기 음성 데이터를 통신 인터페이스(1010)를 이용하여 지능형 서버(2000)로 송신할 수 있다.

일 실시 예에 따른 지능형 서버(2000)는 사용자 단말(1000)로부터 수신된 음성 입력에 대한 응답으로써, 음성 입력에 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 플랜, 또는 상기 플랜에 따라 동작을 수행한 결과를 생성할 수 있다. 상기 플랜은, 예를 들어, 사용자의 음성 입력에 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 복수의 동작, 및 상기 복수의 동작과 관련된 복수의 컨셉을 포함할 수 있다. 상기 컨셉은 상기 복수의 동작의 실행에 입력되는 파라미터나, 복수의 동작의 실행에 의해 출력되는 결과 값을 정의한 것일 수 있다. 상기 플랜은 복수의 동작, 및 복수의 컨셉 사이의 연관 정보를 포함할 수 있다.

일 실시 예의 사용자 단말(1000)은, 통신 인터페이스(1010)를 이용하여 상기 응답을 수신할 수 있다. 사용자 단말(1000)은 상기 스피커(1030)를 이용하여 사용자 단말(1000) 내부에서 생성된 음성 신호를 외부로 출력하거나, 디스플레이(1040)를 이용하여 사용자 단말(1000) 내부에서 생성된 이미지를 외부로 출력할 수 있다.

도 11은 일 실시예들에 따른, 컨셉과 동작의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면 이다.

상기 지능형 서버(2000)의 캡슐 데이터베이스(예: 캡슐 데이터베이스(2030))는 CAN(concept action network)(4000) 형태로 캡슐을 저장할 수 있다. 상기 캡슐 데이터베이스는 사용자의 음성 입력에 대응되는 태스크를 처리하기 위한 동작, 및 상기 동작을 위해 필요한 파라미터를 CAN(concept action network)(4000) 형태로 저장될 수 있다.

상기 캡슐 데이터베이스는 복수의 도메인(예: 어플리케이션) 각각에 대응되는 복수의 캡슐(capsule(A)(4001), capsule(B)(4004))을 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 하나의 캡슐(예:capsule(A)(401))은 하나의 도메인(예: 위치(geo), 어플리케이션)에 대응될 수 있다. 또한, 하나의 캡슐에는 캡슐과 관련된 도메인에 대한 기능을 수행하기 위한 적어도 하나의 서비스 제공자(예: CP 1(4002), CP 2(4003), CP 3(4006), 또는 CP 4(4005))가 대응될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 하나의 캡슐은 지정된 기능을 수행하기 위한 적어도 하나 이상의 동작 및 적어도 하나 이상의 컨셉을 포함할 수 있다.

상기, 자연어 플랫폼(2020)은 캡슐 데이터베이스에 저장된 캡슐을 이용하여 수신된 음성 입력에 대응하는 태스크를 수행하기 위한 플랜을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자연어 플랫폼의 플래너 모듈(2025)은 캡슐 데이터베이스에 저장된 캡슐을 이용하여 플랜을 생성할 수 있다. 예를 들어, 캡슐 A (4001) 의 동작들(4011,4013) 과 컨셉들(4012,4014) 및 캡슐 B(4004)의 동작(4041) 과 컨셉(4042)를 이용하여 플랜(4007)을 생성할 수 있다.

도 12는, 일 실시예에 따른, 지능형 앱을 통해 수신된 음성 입력을 처리하는 화면을 표시하는 사용자 단말을 도시하는 도면이다.

사용자 단말(1000)은 지능형 서버(2000)를 통해 사용자 입력을 처리하기 위해 지능형 앱을 실행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 1210 화면에서, 사용자 단말(1000)은 지정된 음성 입력(예: 웨이크 업!)을 인식하거나 하드웨어 키(예: 전용 하드웨어 키)를 통한 입력을 수신하면, 음성 입력을 처리하기 위한 지능형 앱을 실행할 수 있다. 사용자 단말(1000)은, 예를 들어, 스케줄 앱을 실행한 상태에서 지능형 앱을 실행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(1000)은 지능형 앱에 대응되는 오브젝트(예: 아이콘)(1211)를 디스플레이(1040)에 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(1000)은 사용자 발화에 의한 음성 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(1000)은 "이번주 일정 알려줘!"라는 음성 입력을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(1000)은 수신된 음성 입력의 텍스트 데이터가 표시된 지능형 앱의 UI(user interface)(1213)(예: 입력창)를 디스플레이에 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 1220 화면에서, 사용자 단말(1000)은 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(1000)은 수신된 사용자 입력에 대응되는 플랜을 수신하고, 플랜에 따라 '이번주 일정'을 디스플레이에 표시할 수 있다.

상술한 전자 장치(101, 1000)는, 이하의 도 13의 전자 장치(1301)와 동일 내지 유사하게 구현될 수 있다.

도 13은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(1300) 내의 전자 장치(1301)의 블록도이다. 도 13을 참조하면, 네트워크 환경(1300)에서 전자 장치(1301)는 제 1 네트워크(1398)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(1302)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(1399)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(1304) 또는 서버(1308) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(1301)는 서버(1308)를 통하여 전자 장치(1304)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(1301)는 프로세서(1320), 메모리(1330), 입력 모듈(1350), 음향 출력 모듈(1355), 디스플레이 모듈(1360), 오디오 모듈(1370), 센서 모듈(1376), 인터페이스(1377), 연결 단자(1378), 햅틱 모듈(1379), 카메라 모듈(1380), 전력 관리 모듈(1388), 배터리(1389), 통신 모듈(1390), 가입자 식별 모듈(1396), 또는 안테나 모듈(1397)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(1301)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(1378))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(1376), 카메라 모듈(1380), 또는 안테나 모듈(1397))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(1360))로 통합될 수 있다.

프로세서(1320)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(1340))를 실행하여 프로세서(1320)에 연결된 전자 장치(1301)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(1320)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(1376) 또는 통신 모듈(1390))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(1332)에 저장하고, 휘발성 메모리(1332)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(1334)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(1320)는 메인 프로세서(1321)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(1323)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1301)가 메인 프로세서(1321) 및 보조 프로세서(1323)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(1323)는 메인 프로세서(1321)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(1323)는 메인 프로세서(1321)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

보조 프로세서(1323)는, 예를 들면, 메인 프로세서(1321)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(1321)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(1321)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(1321)와 함께, 전자 장치(1301)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(1360), 센서 모듈(1376), 또는 통신 모듈(1390))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(1323)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(1380) 또는 통신 모듈(1390))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(1323)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(1301) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(1308))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.

메모리(1330)는, 전자 장치(1301)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(1320) 또는 센서 모듈(1376))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(1340)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(1330)는, 휘발성 메모리(1332) 또는 비휘발성 메모리(1334)를 포함할 수 있다.

프로그램(1340)은 메모리(1330)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(1342), 미들 웨어(1344) 또는 어플리케이션(1346)을 포함할 수 있다.

입력 모듈(1350)은, 전자 장치(1301)의 구성요소(예: 프로세서(1320))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(1301)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(1350)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.

음향 출력 모듈(1355)은 음향 신호를 전자 장치(1301)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(1355)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

디스플레이 모듈(1360)은 전자 장치(1301)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(1360)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(1360)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.

오디오 모듈(1370)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(1370)은, 입력 모듈(1350)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(1355), 또는 전자 장치(1301)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1302))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.

센서 모듈(1376)은 전자 장치(1301)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(1376)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(1377)는 전자 장치(1301)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1302))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(1377)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.

연결 단자(1378)는, 그를 통해서 전자 장치(1301)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1302))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(1378)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.

햅틱 모듈(1379)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(1379)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.

카메라 모듈(1380)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(1380)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.

전력 관리 모듈(1388)은 전자 장치(1301)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(1388)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.

배터리(1389)는 전자 장치(1301)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(1389)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.

통신 모듈(1390)은 전자 장치(1301)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1302), 전자 장치(1304), 또는 서버(1308)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(1390)은 프로세서(1320)(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(1390)은 무선 통신 모듈(1392)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(1394)(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(1398)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(1399)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(1304)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(1392)은 가입자 식별 모듈(1396)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(1398) 또는 제 2 네트워크(1399)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(1301)를 확인 또는 인증할 수 있다.

무선 통신 모듈(1392)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(1392)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(1392)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(1392)은 전자 장치(1301), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1304)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(1399))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(1392)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.

안테나 모듈(1397)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(1397)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(1397)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(1398) 또는 제 2 네트워크(1399)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(1390)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(1390)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(1397)의 일부로 형성될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(1397)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 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))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.

일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(1399)에 연결된 서버(1308)를 통해서 전자 장치(1301)와 외부의 전자 장치(1304)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(1302, 또는 1304) 각각은 전자 장치(1301)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(1301)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(1302, 1304, 또는 1308) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(1301)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(1301)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(1301)로 전달할 수 있다. 전자 장치(1301)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(1301)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(1304)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(1308)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(1304) 또는 서버(1308)는 제 2 네트워크(1399) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(1301)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.

일 실시 예에 따른, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 학습용 데이터가 지정된 양만큼 누적되면, 상기 학습용 데이터에 기반하여 상기 사용자의 음성 인식을 위한 특징 벡터 분석 모델을 학습하도록 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따른, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 사이의 상기 차이가 지정된 값 이하이면, 상기 음성 데이터를 상기 제1텍스트 대신 상기 제2텍스트로 인식하기 위한 상기 학습용 데이터를 획득하도록 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따른, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 사이의 관계를 상기 사용자의 발화 특성으로 판단하도록 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따른, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 사이의 상기 차이가 지정된 값 이하이면, 상기 제1텍스트 대신 상기 제2텍스트를 상기 음성 인식 결과로 출력하도록 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따른, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 사이의 상기 차이가 지정된 값을 초과하면, 상기 제1텍스트를 상기 음성 인식 결과로 출력하도록 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따른, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제1텍스트에 기반하여 상기 음성 데이터에 포함된 적어도 하나의 발화 의도를 확인하도록 설정될 수 있다. 일 실시 예에 따른, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 적어도 하나의 발화 의도에 기반하여, 상기 메모리에 저장된 복수의 텍스트들 중 상기 제2텍스트를 확인하도록 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따른, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 적어도 하나의 발화 의도에 기반하여, 상기 음성 데이터의 발화 패턴을 확인하도록 설정될 수 있다. 일 실시 예에 따른, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 발화 패턴을 상기 메모리에 사용자의 발화 특성에 대한 정보로 저장하도록 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따른, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 각각을 음소 단위로 분리시키도록 설정될 수 있다. 일 실시 예에 따른, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제1텍스트에 포함된 복수의 제1음소들과 상기 제2텍스트에 포함된 복수의 제2음소들 사이의 유사도에 기반하여, 상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 사이의 상기 차이를 확인하도록 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따른, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 사용자로부터 획득된 상기 음성 데이터의 특징들을 추출하도록 설정될 수 있다. 일 실시 예에 따른, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 특징들에 기반하여 상기 음성 데이터의 특징 벡터를 추출하도록 설정될 수 있다. 일 실시 예에 따른, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 특징 벡터에 기반하여 음성 인식된 복수의 음성 인식 후보들을 획득하도록 설정될 수 있다. 일 실시 예에 따른, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 적어도 하나의 언어 모델에 의해 판단된 상기 복수의 음성 인식 후보들의 일치 확률에 기반하여 상기 제1텍스트를 결정하도록 설정될 수 있다. 일 실시 예에 따른, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 상기 사용자의 개인 정보 및 상기 사용자의 발화 특성에 대한 정보에 기반하여, 상기 복수의 음성 인식 후보들 중 상기 음성 인식 결과로서 상기 제1텍스트를 상기 제2텍스트로 대체할지 여부를 결정하도록 설정될 수 있다. 일 실시 예에 따른, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 음성 인식된 결과로서 상기 제1텍스트 또는 상기 제2텍스트를 상기 전자 장치에 포함된 디스플레이(160)에 표시하도록 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따른, 상기 전자 장치의 동작 방법은, 상기 학습용 데이터가 지정된 양만큼 누적되면, 상기 학습용 데이터에 기반하여 상기 사용자의 음성 인식을 위한 특징 벡터 분석 모델을 학습하는 동작을 더 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따른, 상기 학습용 데이터를 획득하는 동작은, 상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 사이의 상기 차이가 지정된 값 이하이면, 상기 음성 데이터를 상기 제1텍스트 대신 상기 제2텍스트로 인식하기 위한 상기 학습용 데이터를 획득하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따른, 상기 학습용 데이터를 획득하는 동작은, 상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 사이의 관계를 상기 사용자의 발화 특성으로 판단하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따른, 상기 음성 인식 결과로 상기 제1텍스트 또는 상기 제2텍스트를 출력하는 동작은, 상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 사이의 상기 차이가 지정된 값 이하이면, 상기 제1텍스트 대신 상기 제2텍스트를 상기 음성 인식 결과로 출력하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따른, 상기 음성 인식 결과로 상기 제1텍스트 또는 상기 제2텍스트를 출력하는 동작은, 상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 사이의 상기 차이가 지정된 값을 초과하면, 상기 제1텍스트를 상기 음성 인식 결과로 출력하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따른, 상기 전자 장치의 동작 방법은, 상기 제1텍스트에 기반하여 상기 음성 데이터에 포함된 적어도 하나의 발화 의도를 확인하는 동작을 더 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따른, 상기 전자 장치의 동작 방법은, 상기 적어도 하나의 발화 의도에 기반하여, 상기 메모리에 저장된 복수의 텍스트들 중 상기 제2텍스트를 확인하는 동작을 더 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따른, 상기 전자 장치의 동작 방법은, 상기 적어도 하나의 발화 의도에 기반하여, 상기 음성 데이터의 발화 패턴을 확인하는 동작을 더 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따른, 상기 전자 장치의 동작 방법은, 상기 발화 패턴을 상기 메모리에 사용자의 발화 특성에 대한 정보로 저장하는 동작을 더 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따른, 상기 전자 장치의 동작 방법은, 상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 각각을 음소 단위로 분리시키는 동작을 더 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따른, 상기 전자 장치의 동작 방법은, 상기 제1텍스트에 포함된 복수의 제1음소들과 상기 제2텍스트에 포함된 복수의 제2음소들 사이의 유사도에 기반하여, 상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 사이의 상기 차이를 확인하는 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 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 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 문서의 다양한 실시예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 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(1301)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(1336) 또는 외장 메모리(1338))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(1340))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(1301))의 프로세서(예: 프로세서(1320))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 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 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 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 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 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 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.

101, 1000: 전자 장치
120: 프로세서
130: 메모리
140: 마이크
160: 디스플레이
170: 통신 모듈

Claims

전자 장치(101)에 있어서,
마이크(140);
메모리(130); 및
적어도 하나의 프로세서(120, 125)를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 마이크를 통해, 사용자의 음성에 대응하는 음성 데이터를 획득하고,
적어도 부분적으로 자동 음성 인식(ASR; automatic speech recognition) 및/또는 자연어 이해(NLU; natural language understanding)를 수행하여, 상기 음성 데이터에 대하여 음성 인식된 제1텍스트를 획득하고,
상기 제1텍스트에 기반하여 상기 메모리에 저장된 제2텍스트를 확인하고,
상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 사이의 차이에 기반하여, 상기 음성 데이터의 음성 인식 결과로 상기 제1텍스트 또는 상기 제2텍스트를 출력하고,
상기 음성 데이터에 대한 상기 제1텍스트 및 상기 제2텍스트 사이의 관련성에 기반하여, 상기 사용자의 음성 인식을 위한 학습용 데이터를 획득하도록 설정된 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 학습용 데이터가 지정된 양만큼 누적되면, 상기 학습용 데이터에 기반하여 상기 사용자의 음성 인식을 위한 특징 벡터 분석 모델을 학습하도록 설정된 전자 장치.
제1항 내지 제2항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 사이의 상기 차이가 지정된 값 이하이면, 상기 음성 데이터를 상기 제1텍스트 대신 상기 제2텍스트로 인식하기 위한 상기 학습용 데이터를 획득하도록 설정된 전자 장치.
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 사이의 관계를 상기 사용자의 발화 특성으로 판단하도록 설정된 전자 장치.
제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 사이의 상기 차이가 지정된 값 이하이면, 상기 제1텍스트 대신 상기 제2텍스트를 상기 음성 인식 결과로 출력하도록 설정된 전자 장치.
제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 사이의 상기 차이가 지정된 값을 초과하면, 상기 제1텍스트를 상기 음성 인식 결과로 출력하도록 설정된 전자 장치.
제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 제1텍스트에 기반하여 상기 음성 데이터에 포함된 적어도 하나의 발화 의도를 확인하고,
상기 적어도 하나의 발화 의도에 기반하여, 상기 메모리에 저장된 복수의 텍스트들 중 상기 제2텍스트를 확인하도록 설정된 전자 장치.
제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 적어도 하나의 발화 의도에 기반하여, 상기 음성 데이터의 발화 패턴을 확인하고,
상기 발화 패턴을 상기 메모리에 사용자의 발화 특성에 대한 정보로 저장하도록 설정된 전자 장치.
제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 각각을 음소 단위로 분리시키고,
상기 제1텍스트에 포함된 복수의 제1음소들과 상기 제2텍스트에 포함된 복수의 제2음소들 사이의 유사도에 기반하여, 상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 사이의 상기 차이를 확인하도록 설정된 전자 장치.
제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 사용자로부터 획득된 상기 음성 데이터의 특징들을 추출하고,
상기 특징들에 기반하여 상기 음성 데이터의 특징 벡터를 추출하고,
상기 특징 벡터에 기반하여 음성 인식된 복수의 음성 인식 후보들을 획득하고,
적어도 하나의 언어 모델에 의해 판단된 상기 복수의 음성 인식 후보들의 일치 확률에 기반하여 상기 제1텍스트를 결정하고,
상기 메모리에 저장된 상기 사용자의 개인 정보 및 상기 사용자의 발화 특성에 대한 정보에 기반하여, 상기 복수의 음성 인식 후보들 중 상기 음성 인식 결과로서 상기 제1텍스트를 상기 제2텍스트로 대체할지 여부를 결정하고,
상기 음성 인식된 결과로서 상기 제1텍스트 또는 상기 제2텍스트를 상기 전자 장치에 포함된 디스플레이(160)에 표시하도록 설정된 전자 장치.
전자 장치(101)의 동작 방법에 있어서,
상기 전자 장치에 포함된 마이크(140)를 통해, 사용자의 음성에 대응하는 음성 데이터를 획득하는 동작;
적어도 부분적으로 자동 음성 인식(ASR; automatic speech recognition) 및/또는 자연어 이해(NLU; natural language understanding)를 수행하여, 상기 음성 데이터에 대하여 음성 인식된 제1텍스트를 획득하는 동작;
상기 제1텍스트에 기반하여 상기 전자 장치에 저장된 제2텍스트를 확인하는 동작;
상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 사이의 차이에 기반하여, 상기 음성 데이터의 음성 인식 결과로 상기 제1텍스트 또는 상기 제2텍스트를 출력하는 동작; 및
상기 음성 데이터에 대한 상기 제1텍스트 및 상기 제2텍스트 사이의 관련성에 기반하여, 상기 사용자의 음성 인식을 위한 학습용 데이터를 획득하는 동작을 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
제11항에 있어서,
상기 학습용 데이터가 지정된 양만큼 누적되면, 상기 학습용 데이터에 기반하여 상기 사용자의 음성 인식을 위한 특징 벡터 분석 모델을 학습하는 동작을 더 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
제11항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 학습용 데이터를 획득하는 동작은,
상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 사이의 상기 차이가 지정된 값 이하이면, 상기 음성 데이터를 상기 제1텍스트 대신 상기 제2텍스트로 인식하기 위한 상기 학습용 데이터를 획득하는 동작을 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
제11항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 학습용 데이터를 획득하는 동작은,
상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 사이의 관계를 상기 사용자의 발화 특성으로 판단하는 동작을 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
제11항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 음성 인식 결과로 상기 제1텍스트 또는 상기 제2텍스트를 출력하는 동작은,
상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 사이의 상기 차이가 지정된 값 이하이면, 상기 제1텍스트 대신 상기 제2텍스트를 상기 음성 인식 결과로 출력하는 동작을 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
제11항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 음성 인식 결과로 상기 제1텍스트 또는 상기 제2텍스트를 출력하는 동작은,
상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 사이의 상기 차이가 지정된 값을 초과하면, 상기 제1텍스트를 상기 음성 인식 결과로 출력하는 동작을 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
제11항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제1텍스트에 기반하여 상기 음성 데이터에 포함된 적어도 하나의 발화 의도를 확인하는 동작; 및
상기 적어도 하나의 발화 의도에 기반하여, 상기 메모리에 저장된 복수의 텍스트들 중 상기 제2텍스트를 확인하는 동작을 더 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
제11항 내지 제17항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 발화 의도에 기반하여, 상기 음성 데이터의 발화 패턴을 확인하는 동작; 및
상기 발화 패턴을 상기 메모리에 사용자의 발화 특성에 대한 정보로 저장하는 동작을 더 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
제11항 내지 제18항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 각각을 음소 단위로 분리시키는 동작; 및
상기 제1텍스트에 포함된 복수의 제1음소들과 상기 제2텍스트에 포함된 복수의 제2음소들 사이의 유사도에 기반하여, 상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 사이의 상기 차이를 확인하는 동작을 더 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
비일시적 기록매체(130)에 있어서,
전자 장치(101)에 포함된 마이크(140)를 통해, 사용자의 음성에 대응하는 음성 데이터를 획득하는 동작;
적어도 부분적으로 자동 음성 인식(ASR; automatic speech recognition) 및/또는 자연어 이해(NLU; natural language understanding)를 수행하여, 상기 음성 데이터에 대하여 음성 인식된 제1텍스트를 획득하는 동작;
상기 제1텍스트에 기반하여 상기 전자 장치에 저장된 제2텍스트를 확인하는 동작;
상기 제1텍스트와 상기 제2텍스트 사이의 차이에 기반하여, 상기 음성 데이터의 음성 인식 결과로 상기 제1텍스트 또는 상기 제2텍스트를 출력하는 동작; 및
상기 음성 데이터에 대한 상기 제1텍스트 및 상기 제2텍스트 사이의 관련성에 기반하여, 상기 사용자의 음성 인식을 위한 학습용 데이터를 획득하는 동작을 실행하는 프로그램을 저장하는 기록매체.