문맥 (context)
[청구항 13]
입력된 다채널 신호에 관하여, 음성 부재 상황에서의 채널 간의 여기 신호 상호 상관도의 조건부 확률과 음성 존재 상황에서의 여기 신호 상호 상관도의 조건부 확률을 기초로, 상기 여기 신호 상호 상관도 값에 따른 음성 부재 확률 값을 추정하고, 상기 추정된 음성 부재 확률 값에 기초하여 lcmv 빔포밍의 학습률을 조절하는 학습률 조절부; 및
다채널 입력 신호들에 대해 상기 학습률에 따라 lcmv 빔포밍을 수행하는 lcmv 빔포머를 포함하는 적응식 잡음 제거 장치
[청구항 14]
청구항 13에 있어서,상기 학습률 조절부는입력된 다채널 신호마다 선형 예측 분석을 통해 여기 신호를 생성하는 여기 신호 계산부;상기 생성된 여기 신호를 이용하여 채널 간의 여기 신호 상호 상관도를 측정하는 여기 신호 상호 상관도 계산부;음성 부재 상황에서의 채널 간의 여기 신호 상호 상관도의 조건부 확률과 음성 존재 상황에서의 여기 신호 상호 상관도의 조건부 확률을 기초로, 상기 추정된 여기 신호 상호 상관도 값에 따른 음성 부재 확률 값을 추정하는 음성 부재 확률 계산부; 및상기 추정된 음성 부재 확률 값과 lcmv 빔포밍의 학습률이 양의 상관 관계를 갖도록 판정 함수를 이용하여 상기 학습률을 결정하는 학습률 판정부포함하는것을특징으로 하는적응식 잡음 제거 장치.
[청구항 15]
청구항 13에 있어서,상기 여기 신호 상호 상관도 값에 따른 음성 부재 확률 값은, 다음 수학식,으로 주어지며, 여기서, ξ(φm)와 γ(φm)는 각각 선험적(a-priori) ncc-snr(signal noise ratio)와 후험적(a posteriori) ncc-snr이며, 상기 선험적 ncc-snr과 상기 후험적 ncc-snr은 각각인 것을 것특징으로 하는적응식 잡음 제거 장치.
[청구항 16]
청구항 14에 있어서,상기 학습률은에 의하여 계산되며, 여기서 μｍ은 학습률, α는 판정 함수의 기울기, γ와 β는 판정 함수의 최대값을 조절하기 위한 변수, m은 함수의 수평 이동 값을 지정하는 변수이며, p(h0|φm)은 상기 계산된음성부재확률인것을특징으로 하는적응식 잡음 제거 장치.
[청구항 17]
청구항 13에 있어서,상기 다채널 신호를 통과시켜 채널 간 특성을 보상하는등화기더포함하는것을특징으로 하는적응식 잡음 제거 장치.
[청구항 18]
잡음 제거단 및 음성 인식단을 포함하는 음성 인식 장치로서,
상기 잡음 제거단은
입력된 다채널 신호에 관하여, 음성 부재 상황에서의 채널 간의 여기 신호 상호 상관도의 조건부 확률과 음성 존재 상황에서의 여기 신호 상호 상관도의 조건부 확률을 기초로, 상기 여기 신호 상호 상관도 값에 따른 음성 부재 확률 값을 추정하고, 상기 추정된 음성 부재 확률 값에 기초하여 lcmv 빔포밍의 학습률을 조절하는 학습률 조절부; 및
다채널 입력 신호들에 대해 상기 학습률에 따라 lcmv 빔포밍을 수행함으로써 상기 입력된 다채널 신호에서 잡음을 제거한 출력 신호를 출력하는 lcmv 빔포머를 포함하는 것을 특징으로 하는 음성 인식 장치
[청구항 19]
청구항 18에 있어서,상기 잡음 제거단은, 다채널 신호를 통과시켜 채널 간 특성을 보상하는등화기더포함하는것을특징으로 하는음성 인식 장치.
[청구항 20]
음성 인식 장치를 포함한 전자 장치로서,
상기 음성 인식 장치는 잡음 제거단 및 음성 인식단을 포함하고,
상기 잡음 제거단은,
입력된 다채널 신호에 관하여, 음성 부재 상황에서의 채널 간의 여기 신호 상호 상관도의 조건부 확률과 음성 존재 상황에서의 여기 신호 상호 상관도의 조건부 확률을 기초로, 상기 여기 신호 상호 상관도 값에 따른 음성 부재 확률 값을 추정하고, 상기 추정된 음성 부재 확률 값에 기초하여 lcmv 빔포밍의 학습률을 조절하는 학습률 조절부; 및
다채널 입력 신호들에 대해 상기 학습률에 따라 lcmv 빔포밍을 수행함으로써 상기 입력된 다채널 신호에서 잡음을 제거한 출력 신호를 출력하는 lcmv 빔포머를 포함하며,
상기 음성 인식단은
상기 잡음 제거단에서 잠음이 제거된 출력 신호를 입력 받아 음성학에 기초하여 음가마다 고유한 특성을 추출하고, 추출된 음성 특징을 발성 문법과 음향 모델에 기초하여 음소를 추출하여, 상기 입력된 다채널 신호에 상응하는 텍스트를 생성하는 것을 특징으로 하는 전자 장치
지시문 (instruction)
주어진 본문을 읽고 관련 정보를 분석하여 질문에 답하라.
질문 (question)
적응식 잡음 제거 장치에서 학습률 조절부가 추정된 음성 부재 확률 값과 lcmv 빔포밍의 학습률 사이의 관계를 결정하기 위해 사용하는 구성 요소와 그 관계의 특성은 무엇인가?
추론 과정 (compact_reasoning)
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1과제 해석
task_interpretation학습률 조절부가 음성 부재 확률 값과 lcmv 빔포밍 학습률 사이의 관계를 결정하기 위해 사용하는 구성 요소와 그 관계의 특성을 추출해야 한다.
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2정보 추출
information_extraction청구항 14에서 학습률 조절부가 포함하는 구성 요소인 여기 신호 계산부, 여기 신호 상호 상관도 계산부, 음성 부재 확률 계산부, 학습률 판정부를 확인한다.
- 상기 학습률 조절부는입력된 다채널 신호마다 선형 예측 분석을 통해 여기 신호를 생성하는 여기 신호 계산부;상기 생성된 여기 신호를 이용하여 채널 간의 여기 신호 상호 상관도를 측정하는 여기 신호 상호 상관도 계산부;음성 부재 상황에서의 채널 간의 여기 신호 상호 상관도의 조건부 확률과 음성 존재 상황에서의 여기 신호 상호 상관도의 조건부 확률을 기초로, 상기 추정된 여기 신호 상호 상관도 값에 따른 음성 부재 확률 값을 추정하는 음성 부재 확률 계산부; 및상기 추정된 음성 부재 확률 값과 lcmv 빔포밍의 학습률이 양의 상관 관계를 갖도록 판정 함수를 이용하여 상기 학습률을 결정하는 학습률 판정부포함하는것을특징으로 하는적응식 잡음 제거 장치.
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3근거 선택
evidence_selection관계의 특성을 나타내는 '양의 상관 관계'와 이를 결정하는 구성 요소인 '학습률 판정부'를 핵심 근거로 선택한다.
- 상기 추정된 음성 부재 확률 값과 lcmv 빔포밍의 학습률이 양의 상관 관계를 갖도록 판정 함수를 이용하여 상기 학습률을 결정하는 학습률 판정부
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4논리 통합
logical_integration학습률 조절부는 판정 함수를 이용하는 학습률 판정부를 통해 음성 부재 확률 값과 학습률 사이의 관계를 결정하며, 이 관계는 양의 상관 관계를 갖도록 설정된다.
- 상기 추정된 음성 부재 확률 값과 lcmv 빔포밍의 학습률이 양의 상관 관계를 갖도록 판정 함수를 이용하여 상기 학습률을 결정하는 학습률 판정부
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5결론 도출
conclusion_formulation질문에 답변하기 위해 사용하는 구성 요소는 '학습률 판정부'이며, 관계의 특성은 '양의 상관 관계'임을 정리한다.
- 상기 추정된 음성 부재 확률 값과 lcmv 빔포밍의 학습률이 양의 상관 관계를 갖도록 판정 함수를 이용하여 상기 학습률을 결정하는 학습률 판정부
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6답변 생성
answer_generation추출된 정보를 바탕으로 최종 답변을 작성한다.
- 상기 추정된 음성 부재 확률 값과 lcmv 빔포밍의 학습률이 양의 상관 관계를 갖도록 판정 함수를 이용하여 상기 학습률을 결정하는 학습률 판정부
최종 답변 (final_answer)
학습률 조절부는 판정 함수를 이용하여 상기 학습률을 결정하는 학습률 판정부를 사용하며, 추정된 음성 부재 확률 값과 lcmv 빔포밍의 학습률은 양의 상관 관계를 갖는다.
핵심 해석 (core_interpretation)
음성 부재 확률 값에 따라 lcmv 빔포밍의 학습률을 양의 상관 관계로 조절함으로써 잡음 환경에서 적응적인 잡음 제거를 수행하는 기술이다.