초록 ▼

본 발명은 심층 신경망 기반의 음향 모델의 파라미터인 비선형 활성화 함수를 훈련 가능한 형태로 표현함으로써 음향 모델의 훈련을 효과적으로 달성할 수 있으며 성능을 개선할 수 있도록 구현된 심층 신경망 기반의 음성인식 시스템에 관한 것이다. 상기 시스템은 각종 정보를 입력받는 입력부; 음성처리 알고리즘을 저장하는 저장부; 및 상기 입력부를 통해 입력되는 음성신호에 상기 저장부에 저장된 음성처리 알고리즘을 적용하여 음성인식을 수행하는 심층 신경망 기반의 처리부를 포함하고, 상기 처리부는 음향 모델 파라미터인 비선형 활성화 함수로서 거듭

본 발명은 심층 신경망 기반의 음향 모델의 파라미터인 비선형 활성화 함수를 훈련 가능한 형태로 표현함으로써 음향 모델의 훈련을 효과적으로 달성할 수 있으며 성능을 개선할 수 있도록 구현된 심층 신경망 기반의 음성인식 시스템에 관한 것이다. 상기 시스템은 각종 정보를 입력받는 입력부; 음성처리 알고리즘을 저장하는 저장부; 및 상기 입력부를 통해 입력되는 음성신호에 상기 저장부에 저장된 음성처리 알고리즘을 적용하여 음성인식을 수행하는 심층 신경망 기반의 처리부를 포함하고, 상기 처리부는 음향 모델 파라미터인 비선형 활성화 함수로서 거듭제곱 급수로 표현되는 활성화 함수를 이용하는 것을 특징으로 한다.

대표청구항 ▼

각종 정보를 입력받는 입력부;음성처리 알고리즘을 저장하는 저장부; 및상기 입력부를 통해 입력되는 음성신호에 상기 저장부에 저장된 음성처리 알고리즘을 적용하여 음성인식을 수행하는 심층 신경망 기반의 처리부를 포함하고,상기 처리부는 음향 모델 파라미터인 비선형 활성화 함수로서 거듭제곱 급수로 표현되는 활성화 함수를 이용하며, 상기 거듭제곱 급수로 표현되는 활성화 함수는 하기와 같이 표현되는 것을 특징으로 하는심층 신경망 기반의 음성인식 시스템.여기서, N은 거듭제곱 급수의 차원이고, 는 l번째 층의 i번째 노드의 n번째 거듭제곱 급수의

각종 정보를 입력받는 입력부;음성처리 알고리즘을 저장하는 저장부; 및상기 입력부를 통해 입력되는 음성신호에 상기 저장부에 저장된 음성처리 알고리즘을 적용하여 음성인식을 수행하는 심층 신경망 기반의 처리부를 포함하고,상기 처리부는 음향 모델 파라미터인 비선형 활성화 함수로서 거듭제곱 급수로 표현되는 활성화 함수를 이용하며, 상기 거듭제곱 급수로 표현되는 활성화 함수는 하기와 같이 표현되는 것을 특징으로 하는심층 신경망 기반의 음성인식 시스템.여기서, N은 거듭제곱 급수의 차원이고, 는 l번째 층의 i번째 노드의 n번째 거듭제곱 급수의 계수를 의미하고, 는 l번째 층의 i번째 노드의 n번째 거듭제곱 급수의 bias를 의미한다.