KR970063033A - 음성인식 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 음성인식시스템에 관한 것으로서, 카오스 뉴런의 다이내믹스가 외부입력뿐만 아니라 자신의 이전 상태와 다른 뉴런의 이전상태에 의해 결정되는 동적인 성질을 가지는 복수개의 카오스 뉴런으로 구성되는 카오스 순환신경회로망을 이용한 음성인식 시스템에 있어서, 인식하고자 하는 음성신호를 입력하는 음성입력부, 카오스 순환신경회로망 모델을 이용하여 인식할 데이타의 학습에 의해 얻어진 가중치 벡터를 기억하는 기억부, 가중치 벡터를 이용하여 입력된 음성신호로부터 학습데이타를 얻고, 카오스 순환신경회로망 모델을 이용하여 상기 학습데이타로부터 음성신호의 단음절을 인식하는 디지탈신호처리 전용 마이크로프로세서와, 마이크로프로세서에 의해 수행된 음성 인식 결과 및 학습을 위한 음성 특징데이타를 PC로 전송하는 인터페이스부를 구비한다. 따라서, DSP56001 칩을 사용하므로 PC 상에서 확장카드로 사용할 수 있으며, 독립적 운용으로도 사용가능하다. 또한, 보드상의 롬에 학습에 의해 생긴 신경망의 가중치를 저장해두므로 인식할 대상이 변화되었을 경우 새로 학습된 가중치로 롬을 교체하면 되므로 쉽게 이용가능하다.
Description
본 내용은 요부공개 건이므로 전문내용을 수록하지 않았음
제1도는 본 발명에 적용되는 카오스 순환신경회로망의 구조를 나타낸 도면.
제2도는 본 발명에 의한 음성인식 시스템의 전체적인 개략도.
Claims (2)
- 카오스 뉴런의 다이내믹스가 외부입력 뿐만 아니라 자신의 이전상태와 다른 뉴런의 이전상태에 의해 결정되는 동적인 성질을 가지고 복수개의 카오스 뉴런으로 구성되는 카오스 순환신경회로망을 이용한 음성인식 시스템에 있어서, 인식하고자 하는 음성신호를 입력하는 음성입력부; 상기 카오스 순환신경회로망 모델을 이용하여 인식할 데이타의 학습에 의해 얻어진 가중치 벡터를 기억하는 기억부; 상기 가중치 벡터를 이용하여 상기 입력된 음성신호로부터 학습데이타를 얻고, 상기 카오스 순환신경회로망 모델을 이용하여 상기 학습데이타로부터 상기 음성신호의 단음절을 인식하는 디지탈신호처리 전용 마이크로프로세서; 및 상기 마이크로프로세서에 의해 수행된 음성 인식 결과 및 학습을 위한 음성 특징데이타를 PC로 전송하는 인터페이스부를 구비하는 것을 특징으로 하는 음성인식 시스템.
- 제1항에 있어서, 상기 음성인식 시스템은 상기 음성 인식 결과를 이용하여 원래의 음성으로 합성하여 외부로 출력하는 음성합성부를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 음성인식 시스템.※ 참고사항 : 최초출원 내용에 의하여 공개하는 것임.
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Family
ID=19451752
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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KR101336870B1 (ko) * | 2005-02-16 | 2013-12-04 | 에스아이엠2 멀티미디어 에스.피.에이. | 스크린 상에 디스플레이되는 이미지의 시각 인식을 개선하기 위한 방법 및 장치 |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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KR101689332B1 (ko) * | 2015-09-11 | 2016-12-23 | 충남대학교산학협력단 | 정보 기반 소리 음량 조절 장치 및 그 방법 |
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1996
- 1996-02-23 KR KR1019960004563A patent/KR0185758B1/ko not_active IP Right Cessation
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Also Published As
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---|---|
KR0185758B1 (ko) | 1999-04-15 |
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