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1. 发明授权

KR101824648B1 음성 신호 처리 방법 및 장치 有权
标题翻译：用于语音信号处理的方法和设备
公开(公告)号：KR101824648B1
公开(公告)日：2018-03-14
申请号：KR1020150106774
申请日：2015-07-28
申请人： 삼성전자주식회사 , 한양대학교 산학협력단
发明人： 이강은 , 장준혁 , 전병용 , 김현성 , 박태준 , 송광섭 , 윤태현 , 최성현 , 최현철
IPC分类号： G10L19/008 , H04B13/00 , G10L21/00
摘要： 데이터를송수신하는통신부; 진동을발생시켜신호를출력하는액추에이터(actuator); 음성신호의포먼트를증가시키는포먼트증강필터; 및상기통신부를통해상기음성신호를수신하도록제어하고, 선형예측부호화를기반으로상기음성신호로부터적어도하나이상의포먼트주파수를추정하며, 상기적어도하나이상의포먼트주파수의대역폭을추정하고, 상기음성신호가유성음인지무성음인지판별하며, 상기포먼트주파수, 상기포먼트주파수의대역폭, 상기판별한유성음또는무성음의특성및 인체의신호전달특성을기반으로상기포먼트증강필터를구성하고, 상기포먼트증강필터를상기음성신호에적용하며, 상기액추에이터를통해상기포먼트증강필터가적용된음성신호를상기인체를통해출력하도록제어하는제어부를포함하는음성신호처리장치가개시된다.
摘要翻译：通信单元，用于发送和接收数据; 一种用于产生振动并输出信号的致动器; 共振峰增强滤波器，增加语音信号的形式; 并且基于所述线性预测编码从所述语音信号估计至少一个共振峰频率，估计所述至少一个共振峰频率的带宽，共振峰增强滤波器基于共振峰频率，共振峰频率的带宽，有声或无声声音的特性以及人体的信号传输特性来配置，以及控制单元，用于对语音信号应用滤波器并通过人体控制语音信号，以通过致动器输出应用了共振峰增强滤波器的语音信号。

2. 发明公开

KR1020170106312A 음성 향상 방법 및 시스템 审中-实审
标题翻译：改善言语的方法和系统
公开(公告)号：KR1020170106312A
公开(公告)日：2017-09-20
申请号：KR1020177018367
申请日：2015-09-23
申请人： 삼성전자주식회사 , 한양대학교 산학협력단
发明人： 이승열 , 장준혁 , 고병섭 , 박송규 , 박태준
IPC分类号： G10L21/02 , G10L21/0216
CPC分类号： G10L21/0364 , G10L15/063 , G10L15/30 , G10L21/0205 , G10L21/0208 , G10L21/0232 , G10L25/84 , G10L21/02 , G10L2021/02163
摘要： 적어도하나의음성신호를수신하는단계; 적어도하나의음성신호에대한 1차음성향상을수행하여제 1 음성신호를생성하는단계; 기학습된잡음제거이득정보로부터제 1 음성신호에대응되는잡음제거이득을선택하는단계; 및선택된잡음제거이득을기초로제 1 음성신호에대한 2차음성향상을수행하여, 제 2 음성신호를생성하는단계;를포함하는음성향상방법및 이를위한시스템을제공한다.
摘要翻译：接收至少一个语音信号; 对至少一个语音信号执行第一语音增强以产生第一语音信号; 从学习噪声消除增益信息中选择与第一语音信号相对应的噪声消除增益; 并且通过基于所选择的噪声去除增益对第一语音信号执行第二语音增强来生成第二语音信号及其系统。

3. 发明公开

KR1020160149961A 음성 신호 처리 방법 및 장치 审中-实审
标题翻译：用于语音信号处理的方法和装置
公开(公告)号：KR1020160149961A
公开(公告)日：2016-12-28
申请号：KR1020150106774
申请日：2015-07-28
申请人： 삼성전자주식회사 , 한양대학교 산학협력단
发明人： 이강은 , 장준혁 , 전병용 , 김현성 , 박태준 , 송광섭 , 윤태현 , 최성현 , 최현철
IPC分类号： G10L19/008 , H04B13/00 , G10L21/00
摘要： 데이터를송수신하는통신부; 진동을발생시켜신호를출력하는액추에이터(actuator); 음성신호의포먼트를증가시키는포먼트증강필터; 및상기통신부를통해상기음성신호를수신하도록제어하고, 선형예측부호화를기반으로상기음성신호로부터적어도하나이상의포먼트주파수를추정하며, 상기적어도하나이상의포먼트주파수의대역폭을추정하고, 상기음성신호가유성음인지무성음인지판별하며, 상기포먼트주파수, 상기포먼트주파수의대역폭, 상기판별한유성음또는무성음의특성및 인체의신호전달특성을기반으로상기포먼트증강필터를구성하고, 상기포먼트증강필터를상기음성신호에적용하며, 상기액추에이터를통해상기포먼트증강필터가적용된음성신호를상기인체를통해출력하도록제어하는제어부를포함하는음성신호처리장치가개시된다.

4. 发明授权

KR102203991B1 음향특징벡터 임베딩과 음성인식 컨텍스트를 결합 학습한 심화신경망 기반의 음성 끝점 검출 방법 및 장치 有权
公开(公告)号：KR102203991B1
公开(公告)日：2021-01-18
申请号：KR1020190010972
申请日：2019-01-29
申请人： 한양대학교 산학협력단
发明人： 장준혁 , 황인영
IPC分类号： G10L25/87 , G10L25/30 , G10L15/14 , G10L15/04 , G10L15/187 , G06N3/02
摘要： 음향특징벡터임베딩과음성인식컨텍스트를결합학습한심화신경망기반의음성끝점검출방법및 장치가제시된다. 일실시예에따른심화신경망기반의음성끝점검출방법은, 제1 심화신경망(Deep Neural Network, DNN) 모델및 제2 심화신경망모델에마이크입력신호로부터추출된음향특징벡터열을입력하는단계; 및상기제1 심화신경망모델및 상기제2 심화신경망모델의마지막은닉층의은닉상태를결합하여덴스(dense) 층을통하여음성끝점을검출하는단계를포함하여이루어질수 있다.

5. 发明授权

KR102076759B1 심화신경망과 랜덤 포레스트의 앙상블을 이용한 멀티센서 기반의 비접촉식 수면 단계 검출 방법 및 장치 有权
公开(公告)号：KR102076759B1
公开(公告)日：2020-02-12
申请号：KR1020180032036
申请日：2018-03-20
申请人： 한양대학교 산학협력단
发明人： 장준혁 , 정구영 , 송광섭
IPC分类号： A61B5/00 , G01S13/62

6. 发明授权

KR102045953B1 칼만필터 기반의 다채널 입출력 음향학적 반향 제거 방법 有权
公开(公告)号：KR102045953B1
公开(公告)日：2019-11-18
申请号：KR1020180112036
申请日：2018-09-19
申请人： 한양대학교 산학협력단
发明人： 장준혁 , 박지환
IPC分类号： H04R3/02 , H04R3/00

7. 发明授权

KR101988109B1 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법 有权
公开(公告)号：KR101988109B1
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：KR1020170083110
申请日：2017-06-30
申请人： 한양대학교 산학협력단
发明人： 장준혁 , 박치현 , 노경진
IPC分类号： G01S13/10 , G01S13/00 , G01S7/42

8. 发明公开

KR1020170129477A 심화신경망을 이용한 2 채널 마이크 기반의 음성 검출 장치 및 방법 审中-实审
标题翻译：基于2通道麦克风的基于深度神经网络的语音检测装置和方法
公开(公告)号：KR1020170129477A
公开(公告)日：2017-11-27
申请号：KR1020160060214
申请日：2016-05-17
申请人： 한양대학교 산학협력단
发明人： 황승현 , 장준혁
IPC分类号： G10L15/16 , G10L15/02 , G06N3/02 , G10L15/30
CPC分类号： G10L15/16 , G06N3/02 , G10L15/02 , G10L15/30 , G10L15/34
摘要： 심화신경망을이용한 2 채널마이크기반의음성검출장치및 방법이제시된다. 심화신경망을이용한 2 채널마이크기반의음성검출방법에있어서, 분류단계에서, 잡음환경에의해오염된음성신호인입력신호로부터기초벡터들을추출하는단계; 및상기분류단계에서, 상기기초벡터들을미리학습된심화신경망을통과시켜음성존재확률을결정하고, 상기입력신호를음성구간또는비음성구간으로분류하는단계를포함하고, 상기입력신호는복수의마이크로부터입력되며, 상기입력신호들사이에상대적인공간정보를포함할수 있다.
摘要翻译：提出了一种使用深化神经网络的基于麦克风的双通道语音检测装置和方法。一种使用富集神经网络的基于双声道麦克风的语音检测方法，所述方法包括：在输入信号中提取基本矢量，所述输入信号是在分类步骤中被噪声环境污染的语音信号; 并且通过将基矢量传递通过先前学习的加深神经网络来将输入矢量分类成语音部分或非语音部分以确定语音存在概率，并且可以包括输入信号之间的相对空间信息。

9. 发明公开

KR1020170119152A 잔향 환경에서의 음성인식을 위한 결합 학습된 심화신경망 앙상블 기반의 음향 모델 및 이를 이용한 음성인식 방법 有权
标题翻译：在混响环境中结合学习加深的基于神经网络集成的语音识别声学模型和使用它的语音识别方法
公开(公告)号：KR1020170119152A
公开(公告)日：2017-10-26
申请号：KR1020160046952
申请日：2016-04-18
申请人： 한양대학교 산학협력단
发明人： 이지혜 , 장준혁
IPC分类号： G10L15/16 , G10L15/02 , G10L19/035 , G06N3/02 , G10L17/04
CPC分类号： G10L15/16 , G06N3/02 , G10L15/02 , G10L17/04 , G10L19/035
摘要： 잔향환경에서의음성인식을위한결합학습된심화신경망앙상블기반의음향모델및 이를이용한음성인식방법이제시된다. 잔향환경에서의음성인식을위한결합학습된심화신경망앙상블기반의음향모델을이용한음성인식방법에있어서, 입력되는음성신호로부터특징벡터를추출하는단계; 상기특징벡터를각각의잔향환경에대해미리학습된심화신경망앙상블기반의음향모델의앙상블을이용하여결합하는단계; 및음소를분류하여음성을인식하는단계를포함하고, 상기미리학습된심화신경망앙상블기반의음향모델은, 다수의잔향환경에서각각의잔향환경에대해음소확률을추정할수 있다.
摘要翻译：提出了一种基于混合深度学习神经网络集成的混响语音识别声学模型及其语音识别方法。在使用学习eseoui混响环境基于用于语音识别的声学模型的组合深度的神经网络集成的语音识别方法，该方法包括：提取由输入的语音信号的特征向量; 使用每个混响环境的神经网络集成基于集合声学模型的深度预研相结合的特征向量; 而音素，包括识别声音的步骤，和预富集神经网络集成的声学模型进行分类的基础，它可以在多个混响环境的每个混响环境的音素概率估计。

10. 发明授权

KR101591597B1 G.722 코덱 패킷손실은닉 및 최급강하법을 이용한 적응형 뮤팅 시스템 및 방법 有权
标题翻译： G.722自适应静音系统和使用G.722编解码器分组的MEHTOD丢失隐藏和下降标准
公开(公告)号：KR101591597B1
公开(公告)日：2016-02-19
申请号：KR1020140082514
申请日：2014-07-02
申请人： 한양대학교 산학협력단
发明人： 이봉기 , 장준혁
IPC分类号： G10L19/005 , G10L19/04
摘要： G.722 코덱패킷손실은닉및 최급강하법을이용한적응형뮤팅시스템및 방법이개시된다. 적응형뮤팅시스템은, G.722 인코더에서인코딩된프레임을노멀디코딩(normal decoding)하여디코딩신호를생성하는디코딩신호생성부, 인코딩된프레임이전에수신되어패킷손실이발생하지않은이전프레임에대해선형예측기반피치반복(Linear Prediction based Pitch Repetition)을수행하여손실가정디코딩신호를생성하는손실가정디코딩신호생성부, 및디코딩신호와손실가정디코딩신호를이용하여시그모이드함수의파라미터를결정하는파라미터결정부를포함할수 있다.

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