KR102434666B1 - Method and computing device for generating text based on speech data using dictionary database - Google Patents

Abstract

전술한 과제를 해결하기 위한 본 개시의 일 실시예에서, 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 프로세서에서 수행되는 사전 데이터베이스를 활용하여 음성 데이터에 기반한 텍스트를 생성하기 위한 방법이 개시된다. 상기 방법은, 하나 이상의 문장을 포함하는 음성 데이터를 획득하는 단계, 상기 음성 데이터를 음성 인식 모델의 입력으로 처리하여 상기 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 하나 이상의 텍스트 및 하나 이상의 매칭 신뢰도를 출력하는 단계, 상기 하나 이상의 매칭 신뢰도에 기초하여 사전 데이터베이스의 활용 여부를 결정하는 단계, 상기 사전 데이터베이스를 활용하여 상기 하나 이상의 텍스트 중 적어도 하나에 대한 변환을 수행하는 단계 및 상기 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 텍스트 및 변환된 텍스트 중 적어도 하나를 포함하는 음성 인식 결과를 제공하는 단계를 포함하며, 상기 사전 데이터베이스는, 하나 이상의 도메인 및 각 도메인에 대응하는 하나 이상의 키워드를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다. In one embodiment of the present disclosure for solving the above-described problems, a method for generating text based on voice data by utilizing a dictionary database performed in one or more processors of a computing device is disclosed. The method includes: obtaining voice data including one or more sentences; processing the voice data as an input of a voice recognition model to output one or more texts corresponding to each of the one or more sentences and one or more matching reliability; determining whether to use a dictionary database based on the one or more matching reliability; performing transformation on at least one of the one or more texts using the dictionary database; and text and transformation corresponding to each of the one or more sentences and providing a speech recognition result including at least one of the selected texts, wherein the dictionary database includes one or more domains and one or more keywords corresponding to each domain.

Description

사전 데이터베이스를 활용하여 음성 데이터에 기반한 텍스트를 생성하기 위한 방법 및 컴퓨팅 장치{METHOD AND COMPUTING DEVICE FOR GENERATING TEXT BASED ON SPEECH DATA USING DICTIONARY DATABASE}Method and computing device for generating text based on speech data by utilizing dictionary database

본 개시는 음성 데이터에 기반한 문자 생성 방법 및 장치에 관한 것으로서, 수신된 음성 데이터의 인식률을 높이기 위하여 특정 단어 또는 어절들을 사용자가 설정한 사전 데이터베이스로 구축하고 음성인식 시 활용함으로써, 음성인식의 정확도와 처리속도를 향상시킬 수 있는 음성 인식을 통한 문자(즉, 텍스트) 생성 방법 및 장치에 관한 것이다.The present disclosure relates to a method and apparatus for generating text based on voice data, and by constructing a dictionary database set by a user for specific words or phrases in order to increase the recognition rate of received voice data and utilizing them in voice recognition, the accuracy of voice recognition and It relates to a method and apparatus for generating characters (ie, text) through voice recognition capable of improving processing speed.

종래에는 청각 장애인들이 일상 생활을 함에 있어서, 수화를 하지 못하는 일반인과의 대화 또는 일반적인 학원이나 학교 수업 등, 청각 장애인들은 대화나 수업에 참여하지 못하는 환경에 노출되어 있었다. 또한, 국내 드라마나 영화 등을 시청할 경우에도 청각 장애인들은 자막이 제공되는 방송에만 의존하고, 자막이 제공되지 않는 일반적인 티비나 국내 영화 시청에 제한적이므로 폭넓은 시청 환경을 접할 수 없는 문제가 있었다.Conventionally, in daily life of the deaf people, the deaf people are exposed to an environment in which they cannot participate in conversations or classes, such as conversations with ordinary people who cannot speak sign language or general academies or school classes. In addition, even when watching domestic dramas or movies, hearing impaired people depend only on broadcasts with subtitles, and they are limited to general TV or domestic movies without subtitles, so there is a problem that they cannot access a wide viewing environment.

또한, 비장애인들도 수업을 들을 때 수업 내용에 대한 필기를 하느라 수업에 집중하지 못하거나 수업 내용을 놓치게 되는 경우가 종종 있다. 또한, 직장인들이 회의 중에 회의 내용을 기록하지만, 회의 내용을 놓치고 기록하지 못하는 경우가 생길 수 있는 문제가 있었다.In addition, non-disabled people often cannot concentrate in class or miss class content because they take notes while attending class. In addition, although office workers record the contents of the meeting during the meeting, there is a problem that may occur if the meeting contents are missed and not recorded.

이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 음성인식 후 텍스트로 자동변환을 해주는 기능이 구현된 스피치노트, 음성메모 등의 다양한 응용프로그램들이 등장하고 있으나, 음성 인식의 정확도가 낮고 텍스트 변환시 처리속도가 늦어서 사용에 불편함이 여전히 존재하고 있다.In order to solve this problem, various application programs such as speech notes and voice memos with automatic conversion to text after voice recognition have appeared. ham still exists.

대한민국 공개특허 10-2008-0037402호Republic of Korea Patent Publication No. 10-2008-0037402

본 개시의 일실시예에 따르면 청각 장애인이 수화를 하지 못하는 비장애인과의 대화에 불편함이 없이 대화에 참여할 수 있고, 일반적인 학원이나 학교 수업을 참여할 수 있는 환경을 제공할 수 있는 음성 데이터에 기반한 문자 생성 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.According to an embodiment of the present disclosure, a hearing-impaired person can participate in a conversation without inconvenience in conversation with a non-disabled person who cannot speak sign language, and is based on voice data that can provide an environment in which to participate in a general academy or school class. An object of the present invention is to provide a method and apparatus for generating characters.

또한, 본 개시의 일실시예에 따르면 비장애인들도 수업 또는 회의 중에 내용을 일일이 기록하지 않아도, 자동으로 수업 또는 회의 중에 내용이 문자로 생성되어 기록되는 음성 데이터에 기반한 텍스트 생성 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.In addition, according to an embodiment of the present disclosure, even if non-disabled people do not record the contents one by one during a class or a meeting, a text generation method and apparatus based on voice data in which the contents are automatically generated and recorded during a class or a meeting are provided. aim to do

또한, 본 개시의 일실시예에 따르면 특정 단어 또는 어절들을 사용자가 미리 설정한 사전 데이터베이스로 구축하고 음성인식 시 활용함으로써, 음성인식의 정확도와 처리속도가 향상될 수 있는 텍스트 생성 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.In addition, according to an embodiment of the present disclosure, there is provided a text generating apparatus and method capable of improving the accuracy and processing speed of speech recognition by building specific words or phrases as a dictionary database preset by the user and utilizing them in speech recognition. aim to do

상술한 과제를 해결하기 위한 본 개시의 다양한 실시예에 따른 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 프로세서에서 수행되는 사전 데이터베이스를 활용하여 음성 데이터에 기반한 텍스트를 생성하기 위한 방법이 개시된다. 상기 방법은, 하나 이상의 문장을 포함하는 음성 데이터를 획득하는 단계, 상기 음성 데이터를 음성 인식 모델의 입력으로 처리하여 상기 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 하나 이상의 텍스트 및 하나 이상의 매칭 신뢰도를 출력하는 단계, 상기 하나 이상의 매칭 신뢰도에 기초하여 사전 데이터베이스의 활용 여부를 결정하는 단계, 상기 사전 데이터베이스를 활용하여 상기 하나 이상의 텍스트 중 적어도 하나에 대한 변환을 수행하는 단계 및 상기 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 텍스트 및 변환된 텍스트 중 적어도 하나를 포함하는 음성 인식 결과를 제공하는 단계를 포함하며, 상기 사전 데이터베이스는, 하나 이상의 도메인 및 각 도메인에 대응하는 하나 이상의 키워드를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.Disclosed is a method for generating text based on voice data by utilizing a dictionary database performed in one or more processors of a computing device according to various embodiments of the present disclosure for solving the above problems. The method includes: obtaining voice data including one or more sentences; processing the voice data as an input of a voice recognition model to output one or more texts corresponding to each of the one or more sentences and one or more matching reliability; determining whether to use a dictionary database based on the one or more matching reliability; performing transformation on at least one of the one or more texts using the dictionary database; and text and transformation corresponding to each of the one or more sentences and providing a speech recognition result including at least one of the selected texts, wherein the dictionary database includes one or more domains and one or more keywords corresponding to each domain.

대안적인 실시예에 따르면, 상기 사전 데이터베이스를 구축하는 단계를 더 포함하며, 상기 사전 데이터베이스를 구축하는 단계는, 사용자 단말로부터 상기 하나 이상의 도메인에 관련한 도메인 입력 정보를 획득하는 단계, 상기 사용자 단말로부터 상기 하나 이상의 도메인 각각에 대응하여 상기 하나 이상의 키워드에 관련한 키워드 입력 정보를 획득하는 단계 및 상기 하나 이상의 도메인 각각에 대응하는 하나 이상의 키워드를 매칭시켜 상기 사전 데이터베이스를 구축하는 단계를 포함할 수 있다. According to an alternative embodiment, the method further includes building the dictionary database, wherein the step of building the dictionary database includes: obtaining domain input information related to the one or more domains from a user terminal; The method may include obtaining keyword input information related to the one or more keywords corresponding to each of the one or more domains, and building the dictionary database by matching one or more keywords corresponding to each of the one or more domains.

대안적인 실시예에 따르면, 상기 하나 이상의 매칭 신뢰도에 기초하여 사전 데이터베이스의 활용 여부를 결정하는 단계는, 통계적 언어 모델을 활용하여 상기 하나 이상의 텍스트 간의 조합 적정성을 산출하는 단계 및 상기 조합 적정성에 기초하여 상기 사전 데이터베이스의 활용 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. According to an alternative embodiment, the determining whether to use the dictionary database based on the one or more matching reliability levels includes calculating the combinational adequacy between the one or more texts by using a statistical language model, and based on the combinational adequacy The method may include determining whether to use the dictionary database.

대안적인 실시예에 따르면, 상기 사전 데이터베이스를 활용하여 상기 하나 이상의 텍스트 중 적어도 하나에 대한 변환을 수행하는 단계는, 상기 하나 이상의 텍스트 중 매칭 신뢰도가 미리 정해진 임계 신뢰도 미만인 하나 이상의 변경 텍스트를 식별하는 단계, 상기 사전 데이터베이스에서 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 단계 및 상기 하나 이상의 변경 텍스트를 대응하는 키워드로 변환하여 상기 변환된 텍스트를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.According to an alternative embodiment, performing transformation on at least one of the one or more texts utilizing the dictionary database may include: identifying one or more modified texts of the one or more texts whose matching confidence level is less than a predetermined threshold confidence level; , identifying a keyword similar to each of the one or more modified texts in the dictionary database, and generating the converted text by converting the one or more modified texts into corresponding keywords.

대안적인 실시예에 따르면, 상기 사전 데이터베이스에서 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 단계는, 사용자 단말로부터 상기 하나 이상의 도메인에 대한 선택 입력에 관련한 도메인 선택 정보를 수신하는 단계, 상기 도메인 선택 정보에 기반하여 상기 사전 데이터베이스에서 상기 유사한 키워드를 식별하기 위한 하나 이상의 도메인을 식별하는 단계 및 상기 식별된 하나 이상의 도메인 각각에 대응하는 하나 이상의 키워드 중 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 단계를 포함할 수 있다. According to an alternative embodiment, the identifying a keyword similar to each of the one or more changed texts in the dictionary database includes: receiving domain selection information related to a selection input for the one or more domains from a user terminal; identifying one or more domains for identifying the similar keywords in the dictionary database based on the information and identifying keywords similar to each of the one or more modified texts among one or more keywords corresponding to each of the identified one or more domains; may include.

대안적인 실시예에 따르면, 상기 사전 데이터베이스에서 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 단계는, 상기 식별된 하나 이상의 변경 텍스트와 텍스트 연관성을 가지는 하나 이상의 도메인을 식별하는 단계 및 상기 식별된 하나 이상의 도메인 각각에 대응하는 하나 이상의 키워드 중 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 단계를 포함하며, 상기 텍스트 연관성은, 구문적 연관성, 의미적 연관성 및 형태적 연관성 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. According to an alternative embodiment, identifying keywords similar to each of the one or more modified texts in the dictionary database comprises: identifying one or more domains having textual associations with the identified one or more modified texts; and identifying a keyword similar to each of the one or more modified texts among one or more keywords corresponding to each of the domains, wherein the text relevance may include at least one of syntactic relevance, semantic relevance, and morphological relevance. have.

대안적인 실시예에 따르면, 상기 사전 데이터베이스에서 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 단계는, 상기 식별된 하나 이상의 변경 텍스트와 인접한 하나 이상의 인접 텍스트를 식별하는 단계, 상기 하나 이상의 인접 텍스트와 텍스트 연관성을 가지는 하나 이상의 도메인을 식별하는 단계 및 상기 식별된 하나 이상의 도메인 각각에 대응하는 하나 이상의 키워드 중 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 단계를 포함할 수 있다. According to an alternative embodiment, the step of identifying keywords similar to each of the one or more modified texts in the dictionary database comprises: identifying one or more adjacent texts adjacent to the identified one or more modified texts; identifying one or more domains having textual associations and identifying keywords similar to each of the one or more modified texts among one or more keywords corresponding to each of the identified one or more domains.

대안적인 실시예에 따르면, 상기 하나 이상의 인접 텍스트와 텍스트 연관성을 가지는 하나 이상의 도메인을 식별하는 단계는, 상기 하나 이상의 인접 텍스트와 상기 식별된 적어도 하나의 텍스트 간의 거리에 기반하여 상기 하나 이상의 인접 텍스트 각각에 상이한 가중치를 할당하는 단계 및 상기 하나 이상의 인접 텍스트 각각에 할당된 가중치에 기반하여 하나 이상의 도메인을 식별하는 단계를 포함할 수 있다. According to an alternative embodiment, the identifying one or more domains having text association with the one or more adjacent texts comprises: each of the one or more adjacent texts based on a distance between the one or more adjacent texts and the identified at least one text. assigning different weights to , and identifying one or more domains based on the weights assigned to each of the one or more adjacent texts.

본 개시의 다른 실시예에 따르면, 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 개시된다. 상기 컴퓨터 프로그램은, 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 경우, 상기 하나 이상의 프로세스들로 하여금 사전 데이터베이스를 활용하여 음성 데이터에 기반한 텍스트를 생성하기 위한 이하의 동작들을 수행하도록 하며, 상기 동작들은: 하나 이상의 문장을 포함하는 음성 데이터를 획득하는 동작, 상기 음성 데이터를 음성 인식 모델의 입력으로 처리하여 상기 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 하나 이상의 텍스트 및 하나 이상의 매칭 신뢰도를 출력하는 동작, 상기 하나 이상의 매칭 신뢰도에 기초하여 사전 데이터베이스의 활용 여부를 결정하는 동작, 상기 사전 데이터베이스를 활용하여 상기 하나 이상의 텍스트 중 적어도 하나에 대한 변환을 수행하는 동작 및 상기 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 텍스트 및 변환된 텍스트 중 적어도 하나를 포함하는 음성 인식 결과를 제공하는 동작을 포함하며, 상기 사전 데이터베이스는, 하나 이상의 도메인 및 각 도메인에 대응하는 하나 이상의 키워드를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another embodiment of the present disclosure, a computer program stored in a computer-readable storage medium is disclosed. The computer program, when executed by one or more processors, causes the one or more processes to perform the following operations for generating text based on speech data utilizing a dictionary database, the operations comprising: one or more of the following operations: An operation of obtaining voice data including a sentence, an operation of processing the voice data as an input of a voice recognition model and outputting one or more texts corresponding to each of the one or more sentences and one or more matching reliability levels; at least one of an operation of determining whether to use a dictionary database based on whether or not to use the dictionary database, an operation of converting at least one of the one or more texts using the dictionary database, and text corresponding to each of the one or more sentences and converted text and providing a result of voice recognition, wherein the dictionary database includes one or more domains and one or more keywords corresponding to each domain.

본 개시의 또 다른 실시예에 따르면, 사전 데이터베이스를 활용하여 음성 데이터에 기반한 텍스트를 생성하기 위한 컴퓨팅 장치가 개시된다. 상기 컴퓨팅 장치는, 하나 이상의 코어를 포함하는 프로세서, 상기 프로세서에서 실행가능한 프로그램 코드들을 저장하는 메모리 및 사용자 단말과 데이터를 송수신하는 네트워크부를 포함하고, 상기 프로세서는, 하나 이상의 문장을 포함하는 음성 데이터를 획득하고, 상기 음성 데이터를 음성 인식 모델의 입력으로 처리하여 상기 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 하나 이상의 텍스트 및 하나 이상의 매칭 신뢰도를 출력하고, 상기 하나 이상의 매칭 신뢰도에 기초하여 사전 데이터베이스의 활용 여부를 결정하고, 상기 사전 데이터베이스를 활용하여 상기 하나 이상의 텍스트 중 적어도 하나에 대한 변환을 수행하고, 상기 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 텍스트 및 변환된 텍스트 중 적어도 하나를 포함하는 음성 인식 결과를 제공하고, 상기 사전 데이터베이스는, 하나 이상의 도메인 및 각 도메인에 대응하는 하나 이상의 키워드를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another embodiment of the present disclosure, a computing device for generating text based on voice data by utilizing a dictionary database is disclosed. The computing device includes a processor including one or more cores, a memory for storing program codes executable in the processor, and a network unit for transmitting and receiving data to and from a user terminal, wherein the processor receives voice data including one or more sentences obtaining, processing the speech data as an input of a speech recognition model to output one or more texts corresponding to each of the one or more sentences and one or more matching reliability, and determining whether to use a dictionary database based on the one or more matching reliability and performing conversion on at least one of the one or more texts using the dictionary database, and providing a speech recognition result including at least one of a text corresponding to each of the one or more sentences and a converted text, and the dictionary The database may be characterized by including one or more domains and one or more keywords corresponding to each domain.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 청각 장애인들은 수화를 하지 못하는 비장애인과의 대화에 불편함 없이 참여할 수 있고, 수화를 사용하지 않는 일반적인 학원이나 학교 수업에 참여할 수 있는 환경이 제공될 수 있다.According to various embodiments of the present invention, an environment in which hearing-impaired people can participate in conversations with non-disabled people who cannot speak sign language without inconvenience, and participate in general academies or school classes that do not use sign language can be provided.

또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 비장애인들도 수업 또는 회의 중에 내용을 일일이 기록하지 않아도, 자동으로 수업 또는 회의 중의 내용이 문자로 생성되어 효율적인 수업 또는 회의가 진행될 수 있다.In addition, according to various embodiments of the present invention, even if non-disabled people do not record the contents during the class or meeting, the content during the class or meeting is automatically generated as text, so that the class or meeting can be conducted efficiently.

또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 특정 단어 또는 어절들을 사용자가 미리 설정한 사전 데이터베이스로 구축하고 음성인식시 활용함으로써 음성인식의 정확도와 처리속도가 향상되는 효과가 있다. In addition, according to various embodiments of the present invention, there is an effect of improving the accuracy and processing speed of voice recognition by constructing specific words or phrases as a dictionary database preset by the user and using them for voice recognition.

다양한 양상들이 이제 도면들을 참조로 기재되며, 여기서 유사한 참조 번호들은 총괄적으로 유사한 구성요소들을 지칭하는데 이용된다. 이하의 실시예에서, 설명 목적을 위해, 다수의 특정 세부사항들이 하나 이상의 양상들의 총체적 이해를 제공하기 위해 제시된다. 그러나, 그러한 양상(들)이 이러한 구체적인 세부사항들 없이 실시될 수 있음은 명백할 것이다.
도 1은 본 개시의 일 실시예와 관련된 사전 데이터베이스를 활용하여 음성 데이터에 기반한 텍스트를 생성하기 위한 방법을 수행하기 위한 컴퓨팅 장치의 다양한 양태가 구현될 수 있는 시스템을 나타낸 개념도를 도시한다.
도 2는 본 개시의 일 실시예와 관련한 사전 데이터베이스를 활용하여 음성 데이터에 기반한 텍스트를 생성하기 위한 컴퓨팅 장치의 블록 구성도를 도시한다.
도 3은 본 개시의 일 실시예와 관련된 사전 데이터베이스가 표시되는 사용자 인터페이스를 개략적으로 도시한 예시도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예와 관련된 인식 결과 사용자 인터페이스를 개략적으로 도시한 예시도를 도시한다.
도 5는 본 개시의 일 실시예와 관련된 사전 데이터베이스를 활용한 음성 인식 방법을 수행하기 위한 단계들을 예시적으로 도시한 순서도이다.Various aspects are now described with reference to the drawings, wherein like reference numbers are used to refer to like elements collectively. In the following examples, for purposes of explanation, numerous specific details are set forth in order to provide a thorough understanding of one or more aspects. It will be evident, however, that such aspect(s) may be practiced without these specific details.
1 illustrates a conceptual diagram illustrating a system in which various aspects of a computing device for performing a method for generating text based on voice data by utilizing a dictionary database related to an embodiment of the present disclosure may be implemented.
2 is a block diagram of a computing device for generating text based on voice data by utilizing a dictionary database according to an embodiment of the present disclosure.
3 is an exemplary diagram schematically illustrating a user interface in which a dictionary database related to an embodiment of the present disclosure is displayed.
4 is an exemplary diagram schematically illustrating a recognition result user interface related to an embodiment of the present disclosure.
5 is a flowchart exemplarily illustrating steps for performing a voice recognition method using a dictionary database related to an embodiment of the present disclosure.

다양한 실시예들이 이제 도면을 참조하여 설명된다. 본 명세서에서, 다양한 설명들이 본 개시의 이해를 제공하기 위해서 제시된다. 그러나, 이러한 실시예들은 이러한 구체적인 설명 없이도 실행될 수 있음이 명백하다.Various embodiments are now described with reference to the drawings. In this specification, various descriptions are presented to provide an understanding of the present disclosure. However, it is apparent that these embodiments may be practiced without these specific descriptions.

본 명세서에서 사용되는 용어 "컴포넌트", "모듈", "시스템" 등은 컴퓨터-관련 엔티티, 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 소프트웨어 및 하드웨어의 조합, 또는 소프트웨어의 실행을 지칭한다. 예를 들어, 컴포넌트는 프로세서상에서 실행되는 처리과정(procedure), 프로세서, 객체, 실행 스레드, 프로그램, 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치에서 실행되는 애플리케이션 및 컴퓨팅 장치 모두 컴포넌트일 수 있다. 하나 이상의 컴포넌트는 프로세서 및/또는 실행 스레드 내에 상주할 수 있다. 일 컴포넌트는 하나의 컴퓨터 내에 로컬화 될 수 있다. 일 컴포넌트는 2개 이상의 컴퓨터들 사이에 분배될 수 있다. 또한, 이러한 컴포넌트들은 그 내부에 저장된 다양한 데이터 구조들을 갖는 다양한 컴퓨터 판독가능한 매체로부터 실행할 수 있다. 컴포넌트들은 예를 들어 하나 이상의 데이터 패킷들을 갖는 신호(예를 들면, 로컬 시스템, 분산 시스템에서 다른 컴포넌트와 상호작용하는 하나의 컴포넌트로부터의 데이터 및/또는 신호를 통해 다른 시스템과 인터넷과 같은 네트워크를 통해 전송되는 데이터)에 따라 로컬 및/또는 원격 처리들을 통해 통신할 수 있다.The terms “component,” “module,” “system,” and the like, as used herein, refer to a computer-related entity, hardware, firmware, software, a combination of software and hardware, or execution of software. For example, a component can be, but is not limited to being, a process running on a processor, a processor, an object, a thread of execution, a program, and/or a computer. For example, both an application running on a computing device and the computing device may be a component. One or more components may reside within a processor and/or thread of execution. A component may be localized within one computer. A component may be distributed between two or more computers. In addition, these components can execute from various computer readable media having various data structures stored therein. Components may communicate via a network such as the Internet with another system, for example via a signal having one or more data packets (eg, data and/or signals from one component interacting with another component in a local system, distributed system, etc.) may communicate via local and/or remote processes depending on the data being transmitted).

더불어, 용어 "또는"은 배타적 "또는"이 아니라 내포적 "또는"을 의미하는 것으로 의도된다. 즉, 달리 특정되지 않거나 문맥상 명확하지 않은 경우에, "X는 A 또는 B를 이용한다"는 자연적인 내포적 치환 중 하나를 의미하는 것으로 의도된다. 즉, X가 A를 이용하거나; X가 B를 이용하거나; 또는 X가 A 및 B 모두를 이용하는 경우, "X는 A 또는 B를 이용한다"가 이들 경우들 어느 것으로도 적용될 수 있다. 또한, 본 명세서에 사용된 "및/또는"이라는 용어는 열거된 관련 아이템들 중 하나 이상의 아이템의 가능한 모든 조합을 지칭하고 포함하는 것으로 이해되어야 한다.In addition, the term “or” is intended to mean an inclusive “or” rather than an exclusive “or.” That is, unless otherwise specified or clear from context, "X employs A or B" is intended to mean one of the natural implicit substitutions. That is, X employs A; X employs B; or when X employs both A and B, "X employs A or B" may apply to either of these cases. It should also be understood that the term “and/or” as used herein refers to and includes all possible combinations of one or more of the listed related items.

또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것으로 이해되어야 한다. 다만, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 하나 이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 달리 특정되지 않거나 단수 형태를 지시하는 것으로 문맥상 명확하지 않은 경우에, 본 명세서와 청구범위에서 단수는 일반적으로 "하나 또는 그 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.Also, the terms "comprises" and/or "comprising" should be understood to mean that the feature and/or element in question is present. However, it should be understood that the terms "comprises" and/or "comprising" do not exclude the presence or addition of one or more other features, elements and/or groups thereof. Also, unless otherwise specified or unless it is clear from context to refer to a singular form, the singular in the specification and claims should generally be construed to mean “one or more”.

당업자들은 추가적으로 여기서 개시된 실시예들과 관련되어 설명된 다양한 예시적 논리적 블록들, 구성들, 모듈들, 회로들, 수단들, 로직들, 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양쪽 모두의 조합들로 구현될 수 있음을 인식해야 한다. 하드웨어 및 소프트웨어의 상호교환성을 명백하게 예시하기 위해, 다양한 예시적 컴포넌트들, 블록들, 구성들, 수단들, 로직들, 모듈들, 회로들, 및 단계들은 그들의 기능성 측면에서 일반적으로 위에서 설명되었다. 그러한 기능성이 하드웨어로 또는 소프트웨어로서 구현되는지 여부는 전반적인 시스템에 부과된 특정 어플리케이션(application) 및 설계 제한들에 달려 있다. 숙련된 기술자들은 각각의 특정 어플리케이션들을 위해 다양한 방법들로 설명된 기능성을 구현할 수 있다. 다만, 그러한 구현의 결정들이 본 개시내용의 영역을 벗어나게 하는 것으로 해석되어서는 안된다.Those skilled in the art will further appreciate that the various illustrative logical blocks, configurations, modules, circuits, means, logics, and algorithm steps described in connection with the embodiments disclosed herein may be implemented in electronic hardware, computer software, or combinations of both. It should be recognized that they can be implemented with To clearly illustrate this interchangeability of hardware and software, various illustrative components, blocks, configurations, means, logics, modules, circuits, and steps have been described above generally in terms of their functionality. Whether such functionality is implemented as hardware or software depends upon the particular application and design constraints imposed on the overall system. Skilled artisans may implement the described functionality in varying ways for each particular application. However, such implementation decisions should not be interpreted as causing a departure from the scope of the present disclosure.

제시된 실시예들에 대한 설명은 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 개시를 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이다. 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 개시의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 개시는 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니다. 본 개시는 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.Descriptions of the presented embodiments are provided to enable those of ordinary skill in the art to use or practice the present disclosure. Various modifications to these embodiments will be apparent to those skilled in the art of the present disclosure. The generic principles defined herein may be applied to other embodiments without departing from the scope of the present disclosure. Thus, the present disclosure is not limited to the embodiments presented herein. This disclosure is to be interpreted in the widest scope consistent with the principles and novel features presented herein.

본 명세서에서, 컴퓨터는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 모든 종류의 하드웨어 장치를 의미하는 것이고, 실시 예에 따라 해당 하드웨어 장치에서 동작하는 소프트웨어적 구성도 포괄하는 의미로서 이해될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크톱, 노트북 및 각 장치에서 구동되는 사용자 클라이언트 및 애플리케이션을 모두 포함하는 의미로서 이해될 수 있으며, 또한 이에 제한되는 것은 아니다.In this specification, a computer means all types of hardware devices including at least one processor, and may be understood as encompassing software configurations operating in the corresponding hardware device according to embodiments. For example, a computer may be understood to include, but is not limited to, smart phones, tablet PCs, desktops, notebooks, and user clients and applications running on each device.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 실시예를 상세하게 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 명세서에서 설명되는 각 단계들은 컴퓨터에 의하여 수행되는 것으로 설명되나, 각 단계의 주체는 이에 제한되는 것은 아니며, 실시 예에 따라 각 단계들의 적어도 일부가 서로 다른 장치에서 수행될 수도 있다.Each step described in this specification is described as being performed by a computer, but the subject of each step is not limited thereto, and at least a portion of each step may be performed in different devices according to embodiments.

도 1은 본 개시의 일 실시예와 관련된 사전 데이터베이스를 활용하여 음성 데이터에 기반한 텍스트를 생성하기 위한 방법을 수행하기 위한 컴퓨팅 장치의 다양한 양태가 구현될 수 있는 시스템을 나타낸 개념도를 도시한다.1 illustrates a conceptual diagram illustrating a system in which various aspects of a computing device for performing a method for generating text based on voice data by utilizing a dictionary database related to an embodiment of the present disclosure may be implemented.

본 개시의 실시예에 따른 시스템은, 컴퓨팅 장치(100), 사용자 단말(10), 외부 서버(20) 및 네트워크를 포함할 수 있다. 도 1에서 도시되는 컴포넌트들은 예시적인 것으로서, 추가적인 컴포넌트들이 존재하거나 또는 도 1에서 도시되는 컴포넌트들 중 일부가 생갹될 수 있다. 본 개시의 실시예들에 따른 컴퓨팅 장치(100), 사용자 단말(10) 및 외부 서버(20)는 네트워크를 통해, 본 개시의 일 실시예들에 따른 시스템을 위한 데이터를 상호 송수신할 수 있다.A system according to an embodiment of the present disclosure may include a computing device 100 , a user terminal 10 , an external server 20 , and a network. The components shown in FIG. 1 are exemplary, and additional components may exist or some of the components shown in FIG. 1 may be created. The computing device 100 , the user terminal 10 , and the external server 20 according to embodiments of the present disclosure may mutually transmit/receive data for the system according to embodiments of the present disclosure through a network.

본 개시의 실시예들에 따른 네트워크는 공중전화 교환망(PSTN: Public Switched Telephone Network), xDSL(x Digital Subscriber Line), RADSL(Rate Adaptive DSL), MDSL(Multi Rate DSL), VDSL(Very High Speed DSL), UADSL(Universal Asymmetric DSL), HDSL(High Bit Rate DSL) 및 근거리 통신망(LAN) 등과 같은 다양한 유선 통신 시스템들을 사용할 수 있다.Networks according to embodiments of the present disclosure include Public Switched Telephone Network (PSTN), x Digital Subscriber Line (xDSL), Rate Adaptive DSL (RADSL), Multi Rate DSL (MDSL), Very High Speed DSL (VDSL). ), UADSL (Universal Asymmetric DSL), HDSL (High Bit Rate DSL), and various wired communication systems such as local area network (LAN) can be used.

또한, 여기서 제시되는 네트워크는 CDMA(Code Division Multi Access), TDMA(Time Division Multi Access), FDMA(Frequency Division Multi Access), OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multi Access), SC-FDMA(Single Carrier-FDMA) 및 다른 시스템들과 같은 다양한 무선 통신 시스템들을 사용할 수 있다.In addition, the networks presented here are Code Division Multi Access (CDMA), Time Division Multi Access (TDMA), Frequency Division Multi Access (FDMA), Orthogonal Frequency Division Multi Access (OFDMA), Single Carrier-FDMA (SC-FDMA) and Various wireless communication systems may be used, such as other systems.

본 개시의 실시예들에 따른 네트워크는 유선 및 무선 등과 같은 그 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 단거리 통신망(PAN: Personal Area Network), 근거리 통신망(WAN: Wide Area Network) 등 다양한 통신망으로 구성될 수 있다. 또한, 상기 네트워크는 공지의 월드와이드웹(WWW: World Wide Web)일 수 있으며, 적외선(IrDA: Infrared Data Association) 또는 블루투스(Bluetooth)와 같이 단거리 통신에 이용되는 무선 전송 기술을 이용할 수도 있다. 본 명세서에서 설명된 기술들은 위에서 언급된 네트워크들뿐만 아니라, 다른 네트워크들에서도 사용될 수 있다.The network according to the embodiments of the present disclosure may be configured regardless of its communication mode, such as wired and wireless, and is composed of various communication networks such as a personal area network (PAN) and a wide area network (WAN). can be In addition, the network may be a well-known World Wide Web (WWW), and may use a wireless transmission technology used for short-range communication such as Infrared Data Association (IrDA) or Bluetooth. The techniques described herein may be used in the networks mentioned above, as well as in other networks.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(10)은 컴퓨팅 장치(100)에 엑세스하여 하나 이상의 문장을 포함하는 음성 데이터에 대응하는 음성 인식 결과를 획득하고자 하는 사용자와 관련된 단말일 수 있다. 이 경우, 음성 인식 결과는 적어도 한명의 사용자의 발화에 관련한 음성 데이터를 텍스트화 한 것일 수 있다. 예컨대, 음성 인식 결과는, 복수의 사용자 간 대화(또는 회의)에 관련한 대화록을 의미할 수 있다. 이러한 음성 인식 결과는 예를 들어, 복수의 사용자 각각의 발화에 관련하여 화자 별로 구분하여 나열된 텍스트일 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the user terminal 10 may be a terminal related to a user who accesses the computing device 100 to obtain a voice recognition result corresponding to voice data including one or more sentences. In this case, the speech recognition result may be textualized speech data related to the speech of at least one user. For example, the voice recognition result may mean a conversation log related to a conversation (or meeting) between a plurality of users. The speech recognition result may be, for example, a text that is classified and listed for each speaker in relation to the utterance of each of the plurality of users.

도 1에서는 본 개시의 시스템이 하나의 사용자 단말(10)을 통해 구현됨을 예시적으로 도시되나, 본 개시는 이에 제한되지 않는다. 즉, 본 개시의 다양한 구현 양태에 따라, 시스템 내에서 사용자 단말(10)은 복수 개로 구비될 수 있다. 예컨대, 복수의 사용자 단말 중 제 1 사용자 단말은 음성 데이터에 대응하는 음성 인식 결과를 획득하기 위한 사용자에 관련한 단말일 수 있으며, 제 2 사용자 단말은 사전 데이터베이스를 구축하기 위한 사용자에 관련한 단말일 수 있고, 그리고 제 3 사용자 단말은 사전 데이터베이스를 업데이트하기 위한 사용자에 관련한 단말일 수 있다. 또한, 예를 들어, 복수의 사용자 단말은 대응하는 각 사용자의 발화에 관련한 음성 데이터를 획득하고, 이에 관련한 음성 인식 결과를 획득하기 위한 각 사용자 단말일 수 있다. 전술한 각 사용자 단말에 구체적인 기재는 예시일 뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다.1 exemplarily shows that the system of the present disclosure is implemented through one user terminal 10, but the present disclosure is not limited thereto. That is, according to various implementation aspects of the present disclosure, a plurality of user terminals 10 may be provided in the system. For example, among the plurality of user terminals, the first user terminal may be a user-related terminal for obtaining a voice recognition result corresponding to voice data, and the second user terminal may be a user-related terminal for building a dictionary database, , and the third user terminal may be a terminal related to a user for updating the dictionary database. Also, for example, the plurality of user terminals may be respective user terminals for acquiring voice data related to the corresponding user's utterance and acquiring a voice recognition result related thereto. Specific description of each user terminal described above is only an example, and the present disclosure is not limited thereto.

사용자 단말(10)은 컴퓨팅 장치(100)와 통신을 위한 메커니즘을 갖는 시스템에서의 임의의 형태의 엔티티(들)를 의미할 수 있다. 예를 들어, 이러한 사용자 단말(10)은 PC(personal computer), 노트북(note book), 모바일 단말기(mobile terminal), 스마트 폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet pc) 및 웨어러블 디바이스(wearable device) 등을 포함할 수 있으며, 유/무선 네트워크에 접속할 수 있는 모든 종류의 단말을 포함할 수 있다. 또한, 사용자 단말(10)은 에이전트, API(Application Programming Interface) 및 플러그-인(Plug-in) 중 적어도 하나에 의해 구현되는 임의의 서버를 포함할 수도 있다. 또한, 사용자 단말(10)은 애플리케이션 소스 및/또는 클라이언트 애플리케이션을 포함할 수 있다.The user terminal 10 may refer to any type of entity(s) in a system having a mechanism for communication with the computing device 100 . For example, such a user terminal 10 is a personal computer (PC), a notebook (note book), a mobile terminal (mobile terminal), a smart phone (smart phone), a tablet PC (tablet pc), and a wearable device (wearable device) and the like, and may include all types of terminals capable of accessing a wired/wireless network. In addition, the user terminal 10 may include an arbitrary server implemented by at least one of an agent, an application programming interface (API), and a plug-in. In addition, the user terminal 10 may include an application source and/or a client application.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 외부 서버(20)는 복수의 음성 데이터, 복수의 음성 데이터 각각에 대응하는 복수의 음향학적 특징 정보 및 음향학적 특징 정보 각각에 매칭되는 복수의 텍스트 정보 등을 저장하는 서버일 수 있다. 외부 서버(20)에 저장된 정보들은 본 개시에서의 신경망을 학습시키기 위한 학습 데이터, 검증 데이터 및 테스트 데이터로 활용될 수 있다. 즉, 외부 서버(20)는 본 개시의 신경망 모델을 학습시키기 위한 데이터 세트에 관한 정보를 저장하고 있는 서버일 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the external server 20 stores a plurality of voice data, a plurality of acoustic characteristic information corresponding to each of the plurality of voice data, and a plurality of text information matching each of the acoustic characteristic information. It can be a server that Information stored in the external server 20 may be utilized as training data, verification data, and test data for learning the neural network in the present disclosure. That is, the external server 20 may be a server that stores information about a data set for training the neural network model of the present disclosure.

본 개시의 컴퓨팅 장치(100)는 외부 서버(20)로부터 복수의 음성 데이터 각각에 대응하는 복수의 음향학적 특징 정보 및 음향학적 특징 정보 각각에 관련한 복수의 텍스트 정보에 기반하여 학습 데이터 세트를 구축할 수 있으며, 학습 데이터 세트를 통해 하나 이상의 네트워크 함수를 포함하는 신경망 모델을 학습시킴으로써, 음성 데이터에 포함된 하나 이상의 문장 각각에 대응하여 하나 이상의 텍스트를 출력하는 음성 인식 모델을 생성할 수 있다.The computing device 100 of the present disclosure builds a learning data set based on a plurality of acoustic characteristic information corresponding to each of a plurality of voice data from the external server 20 and a plurality of text information related to each of the acoustic characteristic information. In addition, by training a neural network model including one or more network functions through the training data set, it is possible to generate a speech recognition model that outputs one or more texts corresponding to each of one or more sentences included in the speech data.

외부 서버(20)는 디지털 기기로서, 랩탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 웹 패드, 이동 전화기와 같이 프로세서를 탑재하고 메모리를 구비한 연산 능력을 갖춘 디지털 기기일 수 있다. 외부 서버(20)는 서비스를 처리하는 웹 서버일 수 있다. 전술한 서버의 종류는 예시일 뿐이며 본 개시는 이에 제한되지 않는다.The external server 20 is a digital device, and may be a digital device equipped with a processor, such as a laptop computer, a notebook computer, a desktop computer, a web pad, and a mobile phone, and having a computing capability with a memory. The external server 20 may be a web server that processes a service. The above-described types of servers are merely examples and the present disclosure is not limited thereto.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치(100)는 하나 이상의 사용자의 발화에 관련한 음성 데이터에 대응하는 음성 인식 결과를 제공할 수 있다. 음성 인식 결과는, 예를 들어, 적어도 하나 이상의 사용자의 발화 문장에 관련한 텍스트가 시간 순서로 나열된 대화록일 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the computing device 100 may provide a voice recognition result corresponding to voice data related to utterances of one or more users. The voice recognition result may be, for example, a conversation log in which texts related to at least one user's utterance sentences are listed in chronological order.

구체적으로, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자 단말(10)로부터 적어도 하나 이상의 사용자의 발화에 관련한 하나 이상의 문장을 포함하는 음성 데이터를 수신하고, 수신한 음성 데이터를 음성 인식 모델을 통해 각 문장을 텍스트화하여 음성 인식 결과를 제공할 수 있다. 이 경우, 음성 인식 모델은, 하나 이상의 네트워크 함수에 대한 학습을 통해 생성되는 신경망 모델로, STT(Speech to text) 알고리즘을 활용하여 하나 이상의 문장을 포함하는 음성 데이터를 입력으로 하여 각 문장에 대응하는 텍스트를 출력할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 음성 인식 모델은, 하나 이상의 문장 중 제 1 문장에 대응하는 제 1 음성 서브 데이터로부터 음향학적 특징을 추출하고, 추출된 음향학적 특징을 통해 제 1 음성 서브 데이터에 대응하여 복수의 후보 텍스트 및 각 후보 텍스트에 대응하는 매칭 신뢰도를 출력할 수 있다. 또한, 음성 인식 모델은, 출력된 매칭 신뢰도들 중 가장 높은 매칭 신뢰도를 가진 제 1 후보 텍스트를 제 1 음성 서브 데이터에 대응하는 텍스트로 결정할 수 있다.Specifically, the computing device 100 receives voice data including one or more sentences related to at least one user's utterance from the user terminal 10 , and converts the received voice data into text through a voice recognition model. Thus, it is possible to provide a voice recognition result. In this case, the speech recognition model is a neural network model generated through learning of one or more network functions. It uses a speech to text (STT) algorithm to input voice data including one or more sentences to correspond to each sentence. You can print text. As a specific example, the speech recognition model extracts acoustic features from the first speech sub data corresponding to the first sentence among one or more sentences, and uses the extracted acoustic features to generate a plurality of pieces of data corresponding to the first speech sub data. Candidate texts and matching reliability corresponding to each candidate text may be output. Also, the speech recognition model may determine the first candidate text having the highest matching reliability among the output matching reliability levels as the text corresponding to the first voice sub data.

즉, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자의 발화에 관련한 음성 데이터를 음성 인식 모델의 입력으로 처리하여 해당 음성 데이터에 대응하는 텍스트를 출력할 수 있다. 다만, 다양한 분야에서의 발화에 관련한 다양한 음성 데이터들은 유사한 음향학적 특징 및 언어학적 특징을 가짐에 따라, 명확한 분류가 어려울 수 있다. 다시 말해, 학습된 신경망(즉, 음성 인식 모델)을 활용하여 음성 데이터에 대응하여 출력되는 텍스트에는 오류가 존재할 수 있다. 이러한 음성 데이터에 대응하는 출력 텍스트의 오류를 최소화하기 위한 다양한 노력이 요구된다. 예를 들어, 데이터의 전처리를 통해 학습에 필요한 데이터들을 더욱 세분화하여 구성함으로써 학습 효율을 높이거나, 출력 정확도를 향상시키기 위하여 학습 방법을 보완하거나, 음성 데이터에 대응하여 출력된 텍스트를 재차 검증하거나, 또는 신경망의 하드웨어적 특성을 업데이트 하는 등 다양한 노력들이 존재할 수 있다. 이러한, 출력 텍스트의 정확성을 확보하기 위한 노력들은, 구현이 어려울 뿐만 아니라, 처리속도 저감을 유발할 우려가 있다. 예컨대, 학습 데이터의 전처리 또는 학습 방법의 보안을 통해 더욱 많은 컴퓨팅 자원이 소모되거나 또는 출력된 텍스트의 재차 검증이 수행되는 경우, 전체적인 처리속도가 증가될 수 있다.That is, the computing device 100 may process voice data related to the user's utterance as an input of the voice recognition model and output text corresponding to the voice data. However, as various voice data related to utterances in various fields have similar acoustic and linguistic characteristics, it may be difficult to clearly classify them. In other words, an error may exist in text output in response to voice data using a learned neural network (ie, a voice recognition model). Various efforts are required to minimize errors in output text corresponding to such voice data. For example, by further subdividing and configuring the data required for learning through data pre-processing, the learning efficiency is increased, the learning method is supplemented to improve the output accuracy, the text output in response to the voice data is re-verified, Alternatively, various efforts such as updating hardware characteristics of the neural network may exist. Efforts to ensure the accuracy of the output text are difficult to implement and may cause a reduction in processing speed. For example, when more computing resources are consumed through pre-processing of learning data or security of the learning method, or when verification of the output text is performed again, the overall processing speed may be increased.

이에 따라, 본 개시의 컴퓨팅 장치(100)는 사전 데이터베이스를 활용하여 부정확한 텍스트에 대한 변환을 수행함으로써, 제공되는 텍스트의 정확도 및 처리속도를 향상시킬 수 있다. 여기서, 사전 데이터베이스는, 음성 인식 모델의 출력에 관련한 텍스트를 변환시키기 위해 참조되는 어휘 사전을 의미할 수 있다. 이러한 사전 데이터베이스는, 하나 이상의 도메인 및 각 도메인에 매칭된 하나 이상의 키워드를 포함할 수 있다. 하나 이상의 도메인은, 텍스트와 비교되는 키워드들을 군집화하기 위한 기준이 되는 것으로, 예컨대, 특정 전문 분야에 관련되거나 또는, 특정 클라이언트에 관련한 것일 수 있다. 구체적인 예를 들어, 하나 이상의 도메인은, 의료 분야, 법률 분야, IT 분야 또는 경제 분야 등 다양한 전문 분야에 관련한 것일 수 있다. 다른 예를 들어, 하나 이상의 도메인은, 제 1 클라이언트, 제 2 클라이언트 및 제 3 클라이언트 등 다양한 사용자에 관련한 것일 수 있다. 전술한 하나 이상의 도메인에 관련한 구체적인 기재는 예시일 뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다. Accordingly, the computing device 100 of the present disclosure may improve the accuracy and processing speed of the provided text by performing conversion on the inaccurate text using the dictionary database. Here, the dictionary database may mean a vocabulary dictionary referenced to convert text related to the output of the speech recognition model. This dictionary database may include one or more domains and one or more keywords matched to each domain. One or more domains serve as criteria for grouping keywords compared to text, and may relate to, for example, a particular field of expertise or a particular client. As a specific example, one or more domains may be related to various specialized fields, such as a medical field, a legal field, an IT field, or an economic field. For another example, the one or more domains may relate to various users, such as a first client, a second client, and a third client. The detailed description related to the one or more domains described above is only an example, and the present disclosure is not limited thereto.

구체적으로, 컴퓨팅 장치(100)는 사전 데이터베이스를 미리 구축할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 사용자 단말(10)로부터 하나 이상의 도메인에 관련한 도메인 입력 정보를 획득할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 하나 이상의 도메인 각각에 대응하여 하나 이상의 키워드에 관련한 키워드 입력 정보를 획득할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(100)는 하나 이상의 도메인 각각에 대응하는 하나 이상의 키워드를 매칭시켜 사전 데이터베이스를 구축할 수 있다. Specifically, the computing device 100 may build a dictionary database in advance. The computing device 100 may obtain domain input information related to one or more domains from the user terminal 10 . The computing device 100 may obtain keyword input information related to one or more keywords corresponding to each of one or more domains. Also, the computing device 100 may build a dictionary database by matching one or more keywords corresponding to each of one or more domains.

즉, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자의 입력을 통해 하나 이상의 도메인 및 각 도메인에 매칭된 하나 이상의 키워드를 포함하는 사전 데이터베이스를 구축할 수 있다. 이러한 사전 데이터베이스는, 음성 인식 모델의 출력에 관련한 텍스트를 변환시키는 과정에서 컴퓨팅 장치(100)에 의해 참조될 수 있다.That is, the computing device 100 may build a dictionary database including one or more domains and one or more keywords matched to each domain through a user's input. This dictionary database may be referred to by the computing device 100 in the process of converting text related to the output of the speech recognition model.

컴퓨팅 장치(100)는 사전 데이터베이스를 활용하여 음성 데이터에 대응하는 음성 인식 결과를 제공할 수 있다. 이 경우, 음성 인식 결과는, 텍스트 및 변환된 텍스트 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다시 말해, 컴퓨팅 장치(100)는 사전 데이터베이스를 참조하여 음성 데이터에 대응하여 생성된 텍스트들 중 적어도 하나의 텍스트에 대한 변환을 수행하여 변환된 텍스트를 생성할 수 있으며, 텍스트 및 변환된 텍스트 중 적어도 하나를 포함하는 음성 인식 결과를 제공할 수 있다. The computing device 100 may provide a voice recognition result corresponding to voice data by utilizing a dictionary database. In this case, the speech recognition result may include at least one of text and converted text. In other words, the computing device 100 may generate a converted text by performing conversion on at least one of texts generated in response to voice data with reference to a dictionary database, and may generate a converted text. A voice recognition result including one may be provided.

보다 자세히 설명하면, 컴퓨팅 장치(100)는 하나 이상의 문장을 포함하는 음성 데이터를 음성 인식 모델의 입력으로 처리하여 각 문장에 대응하는 하나 이상의 텍스트 및 하나 이상의 매칭 신뢰도를 출력할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 하나 이상의 매칭 신뢰도에 기초하여 사전 데이터베이스의 활용 여부를 결정할 수 있다. 구체적으로, 컴퓨팅 장치(100)는 각 문장에 대응하는 하나 이상의 텍스트 중 매칭 신뢰도가 미리 정해진 임계 신뢰도 미만인 하나 이상의 변경 텍스트를 식별할 수 있다. 여기서 하나 이상의 변경 텍스트는, 생성된 텍스트의 정확성이 다소 결여됨에 따라 변환이 수행되어야할 것으로 예상되는 텍스트들을 의미할 수 있다.In more detail, the computing device 100 may process voice data including one or more sentences as an input of the voice recognition model to output one or more texts corresponding to each sentence and one or more matching reliability. The computing device 100 may determine whether to use the dictionary database based on one or more matching reliability. Specifically, the computing device 100 may identify one or more changed texts whose matching reliability is less than a predetermined threshold reliability among one or more texts corresponding to each sentence. Here, the one or more changed texts may mean texts for which conversion is expected to be performed as the accuracy of the generated text is somewhat lacking.

예를 들어, 음성 데이터는 제 1 문장 및 제 2 문장을 포함할 수 있으며, 음성 인식 모델은 각 문장에 관련한 음성 데이터에 대응하여 제 1 텍스트 및 제 2 텍스트를 출력하고, 그리고 제 1 매칭 신뢰도를 '50'으로, 제 2 매칭 신뢰도를 '90'으로 출력할 수 있다. 이 경우, 미리 정해진 임계 신뢰도는 '85'일 수 있으며, 컴퓨팅 장치(100)는 제 1 텍스트에 관련한 제 1 매칭 신뢰도가 기준이 되는 85 미만임을 식별하여 제 1 텍스트를 변경 텍스트로써 식별할 수 있다. For example, the voice data may include a first sentence and a second sentence, and the voice recognition model outputs the first text and the second text in response to the voice data related to each sentence, and determines the first matching reliability. As '50', the second matching reliability may be output as '90'. In this case, the predetermined threshold reliability may be '85', and the computing device 100 may identify the first text as the changed text by identifying that the first matching reliability related to the first text is less than 85 as the reference. .

다시 말해, 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 텍스트들 중 적어도 하나의 텍스트의 매칭 신뢰도가 미리 정해진 임계 매칭 신뢰도 미만인 경우, 컴퓨팅 장치(100)는 해당 텍스트에 관한 출력 정확도가 다소 결여되는 것으로 판단하여 사전 데이터베이스를 활용할 것을 결정할 수 있다. 사전 데이터베이스의 활용하는 것은, 출력 정확도가 다소 결여된 텍스트에 대한 변환을 수행하기 위하여 대체 텍스트를 참조하는 것을 의미할 수 있다. In other words, when the matching reliability of at least one text among the texts corresponding to each of the one or more sentences is less than the predetermined threshold matching reliability, the computing device 100 determines that the output accuracy with respect to the text is somewhat lacking, and the dictionary database may decide to use Utilizing a dictionary database may mean referencing alternative texts to perform transformations on texts that lack output accuracy somewhat.

또한, 컴퓨팅 장치(100)는 사전 데이터베이스를 활용하여 하나 이상의 변경 텍스트에 대한 변환을 수행하여 변환된 텍스트를 생성할 수 있다. 이 경우, 사전 데이터베이스는 하나 이상의 도메인 및 각 도메인에 매칭된 하나 이상의 키워드들을 포함할 수 있다. Also, the computing device 100 may generate the converted text by performing conversion on one or more changed texts by utilizing the dictionary database. In this case, the dictionary database may include one or more domains and one or more keywords matched to each domain.

한편, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자 단말(10)로부터 하나 이상의 도메인에 대한 선택 입력에 관련한 도메인 선택 정보를 수신할 수 있다. 여기서 도메인 선택 정보는, 변경 텍스트를 변경하기 위하여 사전 데이터베이스에 포함된 유사한 키워드들을 검색하는 과정에서 특정 도메인 만을 검색하기 위한 사용자의 선택 신호에 관련한 것일 수 있다. Meanwhile, the computing device 100 may receive domain selection information related to a selection input for one or more domains from the user terminal 10 . Here, the domain selection information may be related to a user's selection signal for searching only a specific domain in the process of searching for similar keywords included in the dictionary database to change the changed text.

예컨대, 사전 데이터베이스는, 5개의 도메인 및 각 도메인에 매칭된 복수의 키워드들을 포함할 수 있다. 전술한 상황에서 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드들에 대한 검색을 수행하는 경우, 보다 넓은 검색 범위로 인해, 처리 속도가 저감될 수 있다. 뿐만 아니라, 사용자의 의도와 상이한 도메인에서 유사 키워드가 검색됨에 따라, 제공되는 음성 인식 결과의 정확도가 저감될 수 있다. For example, the dictionary database may include five domains and a plurality of keywords matched to each domain. In the case of performing a search for keywords similar to each of one or more changed texts in the above-described situation, processing speed may be reduced due to a wider search range. In addition, as a similar keyword is searched for in a domain different from the user's intention, the accuracy of the provided voice recognition result may be reduced.

이에 따라, 본 개시의 컴퓨팅 장치(100)는 사용자 단말로부터 도메인 선택 정보를 수신할 수 있으며, 해당 도메인 선택 정보에 기초하여 사전 데이터베이스 내에서 검색 범위를 줄일 수 있다. 구체적인 예를 들어, 사용자 단말(10)로부터 수신한 도메인 선택 정보가 제 1 도메인에 대한 사용자의 선택과 관련한 경우, 컴퓨팅 장치(100)는 사전 데이터베이스를 활용하여 하나 이상의 변경 데이터와 유사한 키워드를 검색하는 과정에서, 제 1 도메인만을 참조할 수 있다. 즉, 사전 데이터베이스에 포함된 복수의 도메인 중 제 1 도메인에서만 유사 키워드를 검색함으로써, 검색 시간을 획기적으로 단축시킬 수 있다. 또한, 사용자의 선택에 관련한 도메인 선택 정보는, 특정 분야 또는 특정 클라이언트에 대응하는 키워드들의 집합임에 따라, 키워드에 기초한 텍스트 변환의 정확도가 확보될 수 있다. Accordingly, the computing device 100 of the present disclosure may receive domain selection information from the user terminal, and may reduce a search range in the dictionary database based on the corresponding domain selection information. As a specific example, when the domain selection information received from the user terminal 10 is related to the user's selection of the first domain, the computing device 100 uses a dictionary database to search for keywords similar to one or more change data. In the process, only the first domain may be referenced. That is, by searching for similar keywords only in the first domain among a plurality of domains included in the dictionary database, the search time can be significantly reduced. Also, since the domain selection information related to the user's selection is a set of keywords corresponding to a specific field or a specific client, accuracy of text conversion based on the keyword may be secured.

따라서, 컴퓨팅 장치(100)는 다양한 도메인에 대응하는 음성 데이터에 대응하여 보다 향상된 정확도의 텍스트를 제공할 수 있다. 다시 말해, 음성 데이터에 대응하는 텍스트 생성 과정에서 정확도 및 처리속도를 향상시키는 효과를 제공할 수 있다.Accordingly, the computing device 100 may provide text with improved accuracy in response to voice data corresponding to various domains. In other words, it is possible to provide an effect of improving accuracy and processing speed in a text generation process corresponding to voice data.

일 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 단말 또는 서버일 수 있으며, 임의의 형태의 장치는 모두 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 디지털 기기로서, 랩탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 웹 패드, 이동 전화기와 같이 프로세서를 탑재하고 메모리를 구비한 연산 능력을 갖춘 디지털 기기일 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 서비스를 처리하는 웹 서버일 수 있다. 전술한 컴퓨팅 장치의 종류는 예시일 뿐이며 본 개시는 이에 제한되지 않는다.In an embodiment, the computing device 100 may be a terminal or a server, and may include any type of device. The computing device 100 is a digital device, and may be a digital device equipped with a processor, such as a laptop computer, a notebook computer, a desktop computer, a web pad, and a mobile phone, and having a computing capability with a memory. The computing device 100 may be a web server that processes a service. The types of computing devices described above are merely examples, and the present disclosure is not limited thereto.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치(100)는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 서버일 수 있다. 보다 구체적으로, 컴퓨팅 장치(100)는 인터넷 기반 컴퓨팅의 일종으로 정보를 사용자의 컴퓨터가 아닌 인터넷에 연결된 다른 컴퓨터로 처리하는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 서버일 수 있다. 상기 클라우드 컴퓨팅 서비스는 인터넷 상에 자료를 저장해 두고, 사용자가 필요한 자료나 프로그램을 자신의 컴퓨터에 설치하지 않고도 인터넷 접속을 통해 언제 어디서나 이용할 수 있는 서비스일 수 있으며, 인터넷 상에 저장된 자료들을 간단한 조작 및 클릭으로 쉽게 공유하고 전달할 수 있다. 또한, 클라우드 컴퓨팅 서비스는 인터넷 상의 서버에 단순히 자료를 저장하는 것뿐만 아니라, 별도로 프로그램을 설치하지 않아도 웹에서 제공하는 응용프로그램의 기능을 이용하여 원하는 작업을 수행할 수 있으며, 여러 사람이 동시에 문서를 공유하면서 작업을 진행할 수 있는 서비스일 수 있다. 또한, 클라우드 컴퓨팅 서비스는 IaaS(Infrastructure as a Service), PaaS(Platform as a Service), SaaS(Software as a Service), 가상 머신 기반 클라우드 서버 및 컨테이너 기반 클라우드 서버 중 적어도 하나의 형태로 구현될 수 있다. 즉, 본 개시의 컴퓨팅 장치(100)는 상술한 클라우드 컴퓨팅 서비스 중 적어도 하나의 형태로 구현될 수 있다. 전술한 클라우드 컴퓨팅 서비스의 구체적인 기재는 예시일 뿐, 본 개시의 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축하는 임의의 플랫폼을 포함할 수도 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the computing device 100 may be a server that provides a cloud computing service. More specifically, the computing device 100 is a type of Internet-based computing, and may be a server that provides a cloud computing service that processes information not with a user's computer but with another computer connected to the Internet. The cloud computing service may be a service that stores data on the Internet and allows the user to use it anytime and anywhere through Internet access without installing necessary data or programs on his/her computer. Easy to share and deliver with a click. In addition, the cloud computing service not only stores data on a server on the Internet, but also enables users to perform desired tasks using the functions of applications provided on the web without installing a separate program. It may be a service that allows you to work while sharing. In addition, the cloud computing service may be implemented in the form of at least one of Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS), Software as a Service (SaaS), a virtual machine-based cloud server, and a container-based cloud server. . That is, the computing device 100 of the present disclosure may be implemented in the form of at least one of the above-described cloud computing services. The detailed description of the above-described cloud computing service is merely an example, and may include any platform for building the cloud computing environment of the present disclosure.

본 개시에서의 신경망에 대한 학습 방법, 학습 과정, 사전 데이터베이스를 구축 및 업데이트하는 방법 및 사전 데이터베이스를 활용하여 음성 데이터에 기반한 텍스트를 생성하는 방법에 대한 구체적인 구성 및 이에 따른 효과에 대한 구체적인 설명은 이하의 도 2를 참조하여 후술하도록 한다.A specific configuration of a learning method for a neural network, a learning process, a method for building and updating a dictionary database, and a method for generating text based on voice data using a dictionary database in the present disclosure, and a detailed description of the effect thereof will be provided below. It will be described later with reference to FIG.

도 2는 본 개시의 일 실시예와 관련한 사전 데이터베이스를 활용하여 음성 데이터에 기반한 텍스트를 생성하기 위한 컴퓨팅 장치의 블록 구성도를 도시한다.2 is a block diagram of a computing device for generating text based on voice data by utilizing a dictionary database according to an embodiment of the present disclosure.

도 2에 도시된 바와 같이, 컴퓨팅 장치(100)는 네트워크부(110), 메모리(120) 및 프로세서(130)를 포함할 수 있다. 전술한 컴퓨팅 장치(100)에 포함된 컴포넌트들은 예시적인 것으로 본 개시내용의 권리범위가 전술한 컴포넌트들로 제한되지 않는다. 즉, 본 개시내용의 실시예들에 대한 구현 양태에 따라서 추가적인 컴포넌트들이 포함되거나 전술한 컴포넌트들 중 일부가 생략될 수 있다.As shown in FIG. 2 , the computing device 100 may include a network unit 110 , a memory 120 , and a processor 130 . Components included in the aforementioned computing device 100 are exemplary and the scope of the present disclosure is not limited to the aforementioned components. That is, additional components may be included or some of the above-described components may be omitted depending on implementation aspects for the embodiments of the present disclosure.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자 단말(10) 및 외부 서버(20)와 데이터를 송수신하는 네트워크부(110)를 포함할 수 있다. 네트워크부(110)는 본 개시의 일 실시예에 따른 사전 데이터베이스를 활용하여 음성 데이터에 기반한 텍스트를 생성하기 위한 방법을 수행하기 위한 데이터들 및 신경망 모델을 학습시키기 위한 학습 데이터 세트 등을 다른 컴퓨팅 장치, 서버 등과 송수신할 수 있다. 즉, 네트워크부(110)는 컴퓨팅 장치(100)와 사용자 단말(10) 및 외부 서버(20) 간의 통신 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 네트워크부(110)는 사용자 단말(10)로부터 하나 이상의 문장을 포함하는 음성 데이터를 수신할 수 있다. 다른 예를 들어, 네트워크부(110)는 외부 서버(20)로부터 본 개시의 음성 인식 모델을 학습시키기 위한 학습 데이터 세트를 수신할 수 있다. 추가적으로, 네트워크부(110)는 컴퓨팅 장치(100)로 프로시저를 호출하는 방식으로 컴퓨팅 장치(100)와 사용자 단말(10) 및 외부 서버(20) 간의 정보 전달을 허용할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the computing device 100 may include the user terminal 10 and the network unit 110 for transmitting and receiving data to and from the external server 20 . The network unit 110 uses a dictionary database according to an embodiment of the present disclosure to generate data for performing a method for generating text based on voice data and a training data set for training a neural network model to another computing device. , the server, and so on. That is, the network unit 110 may provide a communication function between the computing device 100 , the user terminal 10 , and the external server 20 . For example, the network unit 110 may receive voice data including one or more sentences from the user terminal 10 . As another example, the network unit 110 may receive a training data set for training the voice recognition model of the present disclosure from the external server 20 . Additionally, the network unit 110 may allow information transfer between the computing device 100 and the user terminal 10 and the external server 20 by calling a procedure to the computing device 100 .

본 개시의 일 실시예에 따른 네트워크부(110)는 공중전화 교환망(PSTN: Public Switched Telephone Network), xDSL(x Digital Subscriber Line), RADSL(Rate Adaptive DSL), MDSL(Multi Rate DSL), VDSL(Very High Speed DSL), UADSL(Universal Asymmetric DSL), HDSL(High Bit Rate DSL) 및 근거리 통신망(LAN) 등과 같은 다양한 유선 통신 시스템들을 사용할 수 있다.The network unit 110 according to an embodiment of the present disclosure includes a Public Switched Telephone Network (PSTN), x Digital Subscriber Line (xDSL), Rate Adaptive DSL (RADSL), Multi Rate DSL (MDSL), VDSL ( A variety of wired communication systems such as Very High Speed DSL), Universal Asymmetric DSL (UADSL), High Bit Rate DSL (HDSL), and Local Area Network (LAN) can be used.

또한, 본 명세서에서 제시되는 네트워크부(110)는 CDMA(Code Division Multi Access), TDMA(Time Division Multi Access), FDMA(Frequency Division Multi Access), OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multi Access), SC-FDMA(Single Carrier-FDMA) 및 다른 시스템들과 같은 다양한 무선 통신 시스템들을 사용할 수 있다.In addition, the network unit 110 presented herein is CDMA (Code Division Multi Access), TDMA (Time Division Multi Access), FDMA (Frequency Division Multi Access), OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multi Access), SC-FDMA ( A variety of wireless communication systems may be used, such as Single Carrier-FDMA) and other systems.

본 개시에서 네트워크부(110)는 유선 및 무선 등과 같은 그 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 단거리 통신망(PAN: Personal Area Network), 근거리 통신망(WAN: Wide Area Network) 등 다양한 통신망으로 구성될 수 있다. 또한, 상기 네트워크는 공지의 월드와이드웹(WWW: World Wide Web)일 수 있으며, 적외선(IrDA: Infrared Data Association) 또는 블루투스(Bluetooth)와 같이 단거리 통신에 이용되는 무선 전송 기술을 이용할 수도 있다. 본 명세서에서 설명된 기술들은 위에서 언급된 네트워크들뿐만 아니라, 다른 네트워크들에서도 사용될 수 있다.In the present disclosure, the network unit 110 may be configured regardless of its communication mode, such as wired and wireless, and may be configured with various communication networks such as a personal area network (PAN) and a wide area network (WAN). can In addition, the network may be a well-known World Wide Web (WWW), and may use a wireless transmission technology used for short-range communication such as Infrared Data Association (IrDA) or Bluetooth. The techniques described herein may be used in the networks mentioned above, as well as in other networks.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 메모리(120)는 본 개시의 일 실시예에 따른 사전 데이터베이스를 활용하여 음성 데이터에 기반한 텍스트를 생성하기 위한 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 저장할 수 있으며, 저장된 컴퓨터 프로그램은 프로세서(130)에 의하여 판독되어 구동될 수 있다. 또한, 메모리(120)는 프로세서(130)가 생성하거나 결정한 임의의 형태의 정보 및 네트워크부(110)가 수신한 임의의 형태의 정보를 저장할 수 있다. 또한, 메모리(120)는 하나 이상의 문장을 포함하는 음성 데이터에 대한 정보들을 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(120)는 입/출력되는 데이터들(예를 들어, 음성 데이터, 사전 데이터베이스, 사전 데이터베이스에 포함된 하나 이상의 도메인 및 각 도메인에 대응하는 하나 이상의 키워드 등)을 임시 또는 영구 저장할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the memory 120 may store a computer program for performing a method for generating text based on voice data by utilizing a dictionary database according to an embodiment of the present disclosure, and the stored computer The program may be read and driven by the processor 130 . In addition, the memory 120 may store any type of information generated or determined by the processor 130 and any type of information received by the network unit 110 . Also, the memory 120 may store information about voice data including one or more sentences. For example, the memory 120 temporarily or permanently stores input/output data (eg, voice data, a dictionary database, one or more domains included in the dictionary database, and one or more keywords corresponding to each domain). can

본 개시의 일 실시예에 따르면, 메모리(120)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 인터넷(internet) 상에서 상기 메모리(120)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)와 관련되어 동작할 수도 있다. 전술한 메모리에 대한 기재는 예시일 뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the memory 120 is a flash memory type, a hard disk type, a multimedia card micro type, and a card type memory (eg, For example, SD or XD memory), Random Access Memory (RAM), Static Random Access Memory (SRAM), Read-Only Memory (ROM), Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory (EEPROM), Programmable Read (PROM) -Only Memory), a magnetic memory, a magnetic disk, and an optical disk may include at least one type of storage medium. The computing device 100 may operate in relation to a web storage that performs a storage function of the memory 120 on the Internet. The description of the above-described memory is only an example, and the present disclosure is not limited thereto.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 하나 이상의 코어로 구성될 수 있으며, 컴퓨팅 장치의 중앙 처리 장치(CPU: central processing unit), 범용 그래픽 처리 장치(GPGPU: general purpose graphics processing unit), 텐서 처리 장치(TPU: tensor processing unit) 등의 데이터 분석, 딥러닝을 위한 프로세서를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the processor 130 may be configured with one or more cores, and may include a central processing unit (CPU) and a general purpose graphics processing unit (GPGPU) of a computing device. , data analysis such as a tensor processing unit (TPU), and a processor for deep learning.

프로세서(130)는 메모리(120)에 저장된 컴퓨터 프로그램을 판독하여 본 개시의 일 실시예에 따른 딥러닝을 위한 데이터 처리를 수행할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따라 프로세서(130)는 신경망의 학습을 위한 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(130)는 딥러닝(DL: deep learning)에서 학습을 위한 입력 데이터의 처리, 입력 데이터에서의 피처 추출, 오차 계산, 역전파(backpropagation)를 이용한 신경망의 가중치 업데이트 등의 신경망의 학습을 위한 계산을 수행할 수 있다.The processor 130 may read a computer program stored in the memory 120 to perform data processing for deep learning according to an embodiment of the present disclosure. According to an embodiment of the present disclosure, the processor 130 may perform an operation for learning the neural network. The processor 130 is configured to process input data for learning in deep learning (DL), extract features from input data, calculate an error, and update the weight of the neural network using backpropagation for learning of the neural network. calculations can be performed.

또한, 프로세서(130)는 CPU, GPGPU, 및 TPU 중 적어도 하나가 네트워크 함수의 학습을 처리할 수 있다. 예를 들어, CPU 와 GPGPU가 함께 네트워크 함수의 학습, 네트워크 함수를 이용한 데이터 분류를 처리할 수 있다. 또한, 본 개시의 일 실시예에서 복수의 컴퓨팅 장치의 프로세서를 함께 사용하여 네트워크 함수의 학습, 네트워크 함수를 이용한 데이터 분류를 처리할 수 있다. 또한, 본 개시의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치에서 수행되는 컴퓨터 프로그램은 CPU, GPGPU 또는 TPU 실행가능 프로그램일 수 있다.Also, in the processor 130, at least one of a CPU, a GPGPU, and a TPU may process learning of a network function. For example, the CPU and the GPGPU can process learning of a network function and data classification using the network function. Also, in an embodiment of the present disclosure, learning of a network function and data classification using the network function may be processed by using the processors of a plurality of computing devices together. In addition, the computer program executed in the computing device according to an embodiment of the present disclosure may be a CPU, GPGPU or TPU executable program.

본 명세서에서 네트워크 함수는 인공 신경망, 뉴럴 네트워크와 상호 교환 가능하게 사용될 수 있다. 본 명세서에서 네트워크 함수는 하나 이상의 뉴럴 네트워크를 포함할 수도 있으며, 이 경우 네트워크 함수의 출력은 하나 이상의 뉴럴 네트워크의 출력의 앙상블(ensemble)일 수 있다.In the present specification, a network function may be used interchangeably with an artificial neural network and a neural network. In the present specification, a network function may include one or more neural networks, and in this case, an output of the network function may be an ensemble of outputs of one or more neural networks.

프로세서(130)는 메모리(120)에 저장된 컴퓨터 프로그램을 판독하여 본 개시의 일 실시예에 따른 음성 인식 모델을 제공할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(130)는 음성 인식 모델을 활용하여 음성 데이터에 대응하는 텍스트를 생성할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(130)는 음성 인식 모델을 학습시키기 위한 계산을 수행할 수 있다.The processor 130 may read a computer program stored in the memory 120 to provide a voice recognition model according to an embodiment of the present disclosure. According to an embodiment of the present disclosure, the processor 130 may generate text corresponding to voice data by using a voice recognition model. According to an embodiment of the present disclosure, the processor 130 may perform a calculation for training the voice recognition model.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 통상적으로 컴퓨팅 장치(100)의 전반적인 동작을 처리할 수 있다. 프로세서(130)는 위에서 살펴본 구성요소들을 통해 입력 또는 출력되는 신호, 데이터, 정보 등을 처리하거나 메모리(120)에 저장된 응용 프로그램을 구동함으로써, 사용자 또는 사용자 단말에게 적정한 정보 또는, 기능을 제공하거나 처리할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the processor 130 may typically process the overall operation of the computing device 100 . The processor 130 processes signals, data, information, etc. input or output through the above-described components or runs an application program stored in the memory 120, thereby providing or processing appropriate information or functions to the user or user terminal. can do.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 하나 이상의 문장을 포함하는 음성 데이터를 획득할 수 있다. 음성 데이터는, 적어도 하나 이상의 사용자의 발화에 관련한 하나 이상의 문장을 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따른 음성 데이터의 획득은, 메모리(120)에 저장된 음성 데이터를 수신하거나 또는 로딩(loading)하는 것일 수 있다. 음성 데이터의 수신은, 유/무선 통신 수단에 기초하여 다른 저장 매체에, 다른 컴퓨팅 장치, 동일한 컴퓨팅 장치 내의 별도 처리 모듈로부터 음성 데이터를 수신하거나 또는 로딩하는 것일 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the processor 130 may acquire voice data including one or more sentences. The voice data may include one or more sentences related to the utterance of one or more users. Acquisition of voice data according to an embodiment of the present disclosure may be receiving or loading voice data stored in the memory 120 . Receiving voice data may be receiving or loading voice data from another computing device or a separate processing module in the same computing device to another storage medium based on wired/wireless communication means.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 획득한 음성 데이터에 대한 전처리를 수행할 수 있다. 프로세서(130)는 음성 데이터에 대한 인식률을 높이기 위한 전처리를 수행할 수 있다. 음성 데이터에 대한 전처리는, 사용자 단말이 수신한 음성 데이터에 포함된 노이즈(즉, 주변 소음)을 제거하기 위한 것일 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 음성 데이터에 포함된 음성의 파형을 분석하여, 발화 이외의 소리를 제거할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the processor 130 may perform pre-processing on the acquired voice data. The processor 130 may perform pre-processing to increase the recognition rate of voice data. The pre-processing of the voice data may be to remove noise (ie, ambient noise) included in the voice data received by the user terminal. That is, the processor 130 may analyze a waveform of a voice included in the voice data to remove sounds other than speech.

일 실시예에서, 프로세서(130)는 음성 데이터의 주파수를 분석하여 적어도 하나의 특정 주파수를 제거할 수 있다. 프로세서(130)는 사용자 단말로부터 수신하는 음성 데이터는 주파수가 균일한 백색 노이즈, 주파수가 불규칙한 랜덤 주파수 노이즈 또는, 녹음 장치나 신호처리 과정에 따라 발생하는 다양한 노이즈를 포함할 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 음성 데이터 각각에 포함된 다양한 주파수를 갖는 노이즈를 제거하는 전처리를 수행할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 프로세서(130)는 음성 데이터에 포함된 잡음의 종류를 판별하기 위해 SVM(Supporting Vector Machine)과 같은 기계학습 알고리즘을 이용하여 분류하고, 각각의 상이한 주파수를 포함하는 노이즈 각각에 대응하는 노이즈 제거 알고리즘을 통해 노이즈를 제거할 수 있다. 전술한 노이즈 제거 알고리즘은 예시일 뿐이며 본 개시는 이에 제한되지 않는다.In an embodiment, the processor 130 may remove at least one specific frequency by analyzing the frequency of the voice data. The audio data received by the processor 130 from the user terminal may include white noise having a uniform frequency, random frequency noise having an irregular frequency, or various noises generated according to a recording device or a signal processing process. That is, the processor 130 may perform preprocessing for removing noise having various frequencies included in each of the voice data. For a specific example, the processor 130 classifies using a machine learning algorithm such as a Supporting Vector Machine (SVM) to determine the type of noise included in the voice data, and corresponds to each noise including each different frequency. Noise can be removed through a noise removal algorithm. The above-described noise removal algorithm is merely an example, and the present disclosure is not limited thereto.

다른 실시예에서, 프로세서(130)는 음성 데이터에 포함된 신호의 크기와 미리 정해진 기준 신호의 크기의 비교에 기초하여 음성 데이터에 포함된 신호의 크기를 표준화할 수 있다. 프로세서(130)는 음성 데이터에 포함된 신호의 크기가 미리 정해진 기준 신호 미만인 경우, 해당 신호의 크기를 크게 조정하고, 그리고 음성 데이터에 포함된 신호의 크기가 미리 정해진 기준 신호 이상인 경우, 해당 신호의 크기를 작게(즉, clipping 되지 않게) 조정하는 Audio Signal compression Normalization을 수행할 수 있다. 전술한 노이즈 제거 동작은 예시일 뿐이며 본 개시는 이에 제한되지 않는다.In another embodiment, the processor 130 may normalize the magnitude of the signal included in the voice data based on a comparison between the magnitude of the signal included in the voice data and a predetermined reference signal magnitude. When the magnitude of the signal included in the voice data is less than a predetermined reference signal, the processor 130 adjusts the magnitude of the signal to be larger, and when the magnitude of the signal included in the voice data is greater than or equal to the predetermined reference signal, Audio Signal Compression Normalization can be performed to reduce the size (ie, not clipping). The noise removal operation described above is merely an example, and the present disclosure is not limited thereto.

즉, 프로세서(130)는 사용자 단말(10)로부터 수신한 사용자의 발화에 관련한 음성 데이터에 대한 전처리를 통해 음성 데이터에 포함된 노이즈를 제거할 수 있다. 이에 따라, 음성 데이터에 기반한 텍스트를 생성하는 과정에서 인식의 정확도가 향상될 수 있다.That is, the processor 130 may remove noise included in the voice data through pre-processing of the voice data related to the user's utterance received from the user terminal 10 . Accordingly, recognition accuracy may be improved in the process of generating text based on voice data.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 음성 데이터를 음성 인식 모델의 입력으로 처리하여 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 하나 이상의 텍스트 및 하나 이상의 매칭 신뢰도를 출력할 수 있다. 이 경우, 음성 인식 모델은, 하나 이상의 네트워크 함수에 대한 학습을 통해 생성되는 신경망 모델로, 하나 이상의 문장을 포함하는 음성 데이터를 입력으로 하여 각 문장에 대응하는 텍스트들 및 매칭 유사도를 출력할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the processor 130 may process voice data as an input of the voice recognition model to output one or more texts corresponding to each of one or more sentences and one or more matching reliability. In this case, the speech recognition model is a neural network model generated through learning of one or more network functions, and may output texts corresponding to each sentence and matching similarity by inputting voice data including one or more sentences. .

구체적으로, 음성 인식 모델은, 음향 서브 모델 및 언어 서브 모델을 포함할 수 있다. 음성 인식 모델에 포함된 음향 서브 모델은, 음성 데이터에 대응하는 음향학적 특징을 추출하기 위한 모델일 수 있다. 음향 서브 모델은, 음성 데이터에 대한 가공을 통해 홰당 음성 데이터에 대응하는 하나 이상의 피처를 추출할 수 있다. 음성 데이터에 대한 가공은, 음성 데이터르 언어 서브 모델에 포함된 하나 이상의 네트워크 함수에서 처리되기 위한 형식으로 데이터를 가공하는 과정을 의미할 수 있다. 예를 들어, 음성 데이터에 대한 가공은, 음성 데이터의 적어도 일부의 데이터를 삭제하거나, 변환하거나, 언어 서브 모델에 입력되기 위한 포맷으로 전환하는 동작을 포함할 수 있다. 또한, 음성 데이터에 대한 가공은, 음성 데이터의 파형을 일부 보정하는 것을 의미할 수 있다.Specifically, the speech recognition model may include an acoustic sub-model and a language sub-model. The acoustic sub-model included in the voice recognition model may be a model for extracting acoustic features corresponding to voice data. The acoustic sub-model may extract one or more features corresponding to the voice data per beat through processing on the voice data. The processing of the voice data may refer to a process of processing the data into a format for processing the voice data in one or more network functions included in the language sub-model. For example, the processing of voice data may include deleting, converting, or converting at least a part of data of the voice data into a format to be input to a language sub-model. Also, the processing of the voice data may mean partially correcting the waveform of the voice data.

구체적인 예를 들어, 음향 서브 모델은 음성 데이터에 대한 고속 푸리에 변환(FFT, Fast Fourier Transform)을 통해 음성 데이터에 대응하는 스펙트로그램(Spectrogram)을 출력할 수 있다. 즉, 음향 서브 모델은 고속 푸리에 변환을 통해 음성 데이터를 스펙트로그램으로 변환할 수 있다. 여기서 스펙트로그램은, 시간 축과 주파수 축의 변화에 따라 진폭을 차이를 인쇄 농도 또는, 표시 색상의 차이로 나타낸 것일 수 있다. 또한, 음향 서브 모델은, 스펙트로그램을 이산 코사인 변환(DCT, Discrete Cosine Transform)으로 처리하여 하나 이상의 피처를 추출할 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 음성 데이터를 음향 서브 모델에 입력으로 처리하여, 해당 음성 데이터에 대한 고속 푸리에 변환을 통해 스펙트로그램을 추출하고, 추출된 스펙트로그램을 이산 코사인 변환으로 처리하여 하나 이상의 피처를 추출할 수 있다. 이 경우, 음성 데이터에 대응하는 하나 이상의 피처는, 음성 데이터의 음향학적인 특징을 벡터화한 피처를 의미할 수 있다.As a specific example, the acoustic sub-model may output a spectrogram corresponding to the voice data through Fast Fourier Transform (FFT) on the voice data. That is, the acoustic sub-model may convert speech data into a spectrogram through fast Fourier transform. Here, the spectrogram may represent a difference in amplitude according to changes in a time axis and a frequency axis as a difference in print density or a display color. In addition, the acoustic sub-model may extract one or more features by processing the spectrogram with a discrete cosine transform (DCT). That is, the processor 130 processes the voice data as an input to the acoustic sub-model, extracts a spectrogram through a fast Fourier transform on the voice data, and processes the extracted spectrogram with a discrete cosine transform to obtain one or more features. can be extracted. In this case, the one or more features corresponding to the voice data may refer to features obtained by vectorizing acoustic characteristics of the voice data.

또한, 언어 서브 모델은 음성 데이터에 대응하는 하나 이상의 피처에 기초하여 음성 데이터에 대응하는 스코어를 산출하기 위한 심층 신경망 모델일 수 있다. 예를 들어, 언어 서브 모델은 텍스트로 변화되는 문장의 어휘 선택이나, 문장 구조 등 문법적 특성을 학습한 신경망 모델로, 대량의 말뭉치를 수집하여 통계적으로 학습하거나 형식 언어를 통해 임의의 규칙을 정의하는 모델일 수 있다.Further, the language sub-model may be a deep neural network model for calculating a score corresponding to the speech data based on one or more features corresponding to the speech data. For example, the language sub-model is a neural network model that learns grammatical characteristics such as vocabulary selection and sentence structure of sentences that change into text. can be a model.

구체적으로, 언어 서브 모델은, 음향 서브 모델을 통해 추출된 하나 이상의 피처를 입력으로 하여 음성 데이터와 복수의 텍스트 간의 매칭 스코어를 산출함으로써, 음성 데이터에 대응하는 특정 텍스트를 결정할 수 있다. 즉, 언어 서브 모델은, 음성 데이터와 텍스트 간 매칭 유사도가 높은 경우, 높은 매칭 스코어(즉, 매칭 신뢰도)를 산출하고, 매칭 유사도가 낮은 경우, 낮은 매칭 스코어를 산출하도록 학습된 신경망 모델(또는 하나 이상의 네트워크 함수)일 수 있다. 언어 서브 모델은 프로세서(130)에 의해 학습된 신경망 모델일 수 있다. 프로세서(130)는 학습 데이터를 통해 언어 서브 모델을 학습시킬 수 있다. 예컨대, 학습 데이터는 하나 이상의 피처에 관련한 학습 입력 데이터 및 하나 이상의 피처 각각에 대응하는 텍스트를 포함하는 학습 결과 데이터로 구성될 수 있다.Specifically, the language sub-model may determine a specific text corresponding to the voice data by calculating a matching score between the voice data and a plurality of texts by inputting one or more features extracted through the acoustic sub-model as an input. That is, the language sub-model is a neural network model (or one) trained to calculate a high matching score (ie, matching reliability) when the matching similarity between speech data and text is high, and to produce a low matching score when the matching similarity is low. or more network functions). The language sub-model may be a neural network model learned by the processor 130 . The processor 130 may train the language sub-model through the training data. For example, the training data may include training input data related to one or more features and training result data including text corresponding to each of the one or more features.

음성 인식 모델을 활용한 전술한 과정을 통해, 프로세서(130)는 음성 데이터에 대응하는 음향학적 특징을 추출하고, 그리고 추출된 음향학적 특징을 통해 음성 데이터에 대응하는 후보 텍스트들 및 각 후보 텍스트에 대응하는 매칭 신뢰도를 출력할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 음성 인식 모델(즉, 언어 서브 모델)이 출력한 매칭 신뢰도들 중 가장 높은 매칭 신뢰도를 가진 제 1 후보 텍스트를 음성 데이터에 대응하는 텍스트로 결정할 수 있다.Through the above-described process using the voice recognition model, the processor 130 extracts acoustic features corresponding to the voice data, and through the extracted acoustic features, candidate texts corresponding to the voice data and each candidate text The corresponding matching reliability may be output. Also, the processor 130 may determine the first candidate text having the highest matching reliability among the matching reliability output by the speech recognition model (ie, the language sub-model) as the text corresponding to the speech data.

즉, 프로세서(130)는 하나 이상의 문장을 포함하는 음성 데이터를 음성 인식 모델에 입력으로 처리하여 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 하나 이상의 텍스트 및 하나 이상의 매칭 신뢰도를 출력할 수 있다.That is, the processor 130 may process voice data including one or more sentences as input to the voice recognition model to output one or more texts corresponding to each of one or more sentences and one or more matching reliability.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 하나 이상의 매칭 신뢰도에 기초하여 사전 데이터베이스의 활용 여부를 결정할 수 있다. 사전 데이터베이스는, 음성 인식 모델의 출력에 관련한 텍스트를 변환시키기 위해 참조되는 어휘 사전을 의미할 수 있다. 이러한 사전 데이터베이스는, 하나 이상의 도메인 및 각 도메인에 대응하는 하나 이상의 키워드를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다. 하나 이상의 도메인은, 텍스트와 비교되는 키워드들을 군집화하기 위한 기준이 되는 것으로, 예컨대, 특정 전문 분야에 관련되거나 또는, 특정 클라이언트에 관련한 것일 수 있다. 구체적인 예를 들어, 하나 이상의 도메인은, 의료 분야, 법률 분야, IT 분야 또는 경제 분야 등 다양한 전문 분야에 관련한 것일 수 있다. 다른 예를 들어, 하나 이상의 도메인은, 제 1 클라이언트, 제 2 클라이언트 및 제 3 클라이언트 등 다양한 사용자에 관련한 것일 수 있다. 전술한 하나 이상의 도메인에 관련한 구체적인 기재는 예시일 뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the processor 130 may determine whether to use the dictionary database based on one or more matching reliability values corresponding to each of one or more sentences. The dictionary database may mean a vocabulary dictionary referenced for converting text related to the output of the speech recognition model. Such a dictionary database may be characterized by including one or more domains and one or more keywords corresponding to each domain. One or more domains serve as criteria for grouping keywords compared to text, and may relate to, for example, a particular field of expertise or a particular client. As a specific example, one or more domains may be related to various specialized fields, such as a medical field, a legal field, an IT field, or an economic field. For another example, the one or more domains may relate to various users, such as a first client, a second client, and a third client. The detailed description related to the one or more domains described above is only an example, and the present disclosure is not limited thereto.

구체적으로, 프로세서(130)는 사전 데이터베이스를 구축할 수 있다. 프로세서(130)는 사용자 단말(10)로부터 하나 이상의 도메인에 관련한 도메인 입력 정보를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 하나 이상의 도메인 각각에 대응하는 하나 이상의 키워드에 관련한 키워드 입력 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(130)는 하나 이상의 도메인 각각에 대응하는 하나 이상의 키워드를 매칭시켜 사전 데이터베이스를 구축할 수 있다.Specifically, the processor 130 may build a dictionary database. The processor 130 may obtain domain input information related to one or more domains from the user terminal 10 . Also, the processor 130 may obtain keyword input information related to one or more keywords corresponding to each of one or more domains. The processor 130 may build a dictionary database by matching one or more keywords corresponding to each of one or more domains.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 사전 데이터베이스를 구축하기 위하여 사용자 단말(10)로 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 구체적으로, 도 3을 참조하면, 프로세서(130)는 사용자 인터페이스(200)를 사용자 단말(10)에 제공할 수 있다. 사용자 인터페이스(200)는 도메인 설정 화면(210) 및 키워드 설정 화면(220)을 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the processor 130 may provide a user interface to the user terminal 10 in order to build a dictionary database. Specifically, referring to FIG. 3 , the processor 130 may provide the user interface 200 to the user terminal 10 . The user interface 200 may include a domain setting screen 210 and a keyword setting screen 220 .

사용자 인터페이스(200)에 포함된 도메인 설정 화면(210)은 도메인을 생성하기 위한 도메인 생성 그래픽 객체(211)를 포함할 수 있다. 도메인 생성 그래픽 객체(211)에 대한 사용자의 선택 입력을 수신하는 경우, 도메인에 관련한 입력을 수신하기 위한 입력 창을 표시되며, 해당 입력 창에 대한 사용자의 입력에 기초하여 도메인이 생성될 수 있다. 도메인 설정 화면(220)은 사용자의 입력에 관련하여 생성된 도메인들을 표시할 수 있다. 즉, 도메인 생성 그래픽 객체(211)를 통해 사용자는 다양한 도메인을 직접 생성할 수 있다. 또한, 수정 그래픽 객체(213) 및 삭제 그래픽 객체(214) 각각을 통해 사용자의 기호에 따라 편집 또는 삭제할 수 있다. 예를 들어, 수정 그래픽 객체(213)를 통해 '서울대병원'이라는 도메인의 도메인 명을 수정하거나 또는 삭제 그래픽 객체(214)를 통해 '서울대병원'이라는 도메인을 삭제할 수 있다.The domain setting screen 210 included in the user interface 200 may include a domain creation graphic object 211 for creating a domain. When a user's selection input for the domain creation graphic object 211 is received, an input window for receiving an input related to the domain is displayed, and a domain may be generated based on the user's input to the corresponding input window. The domain setting screen 220 may display domains created in relation to a user's input. That is, the user can directly create various domains through the domain creation graphic object 211 . In addition, through each of the modified graphic object 213 and the deleted graphic object 214 , it is possible to edit or delete it according to the user's preference. For example, the domain name of the domain 'Seoul National University Hospital' may be modified through the modified graphic object 213 or the domain 'Seoul National University Hospital' may be deleted through the deletion graphic object 214 .

또한, 도메인 설정 화면(220)은 하나 이상의 도메인을 표시할 수 있으며, 각 도메인에 대한 사용자의 선택 입력에 대응하여 키워드 설정 화면(220)을 표시할 수 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 서울대병원이라는 도메인에 대한 선택 입력(212)에 대응하여 키워드 설정 화면(220)이 표시될 수 있다. 이 경우, 키워드 설정 화면(220)은 해당 도메인(즉, 서울대병원)에 매칭된 하나 이상의 키워드들을 표시(221)할 수 있다. 예컨대, 도 3에 도시된 바와 같이, '서울대병원'에 해당하는 도메인 내에는, 우선접수', '창구', '엔진', 'UI디자인', '편차', '뭉개', 'UX', '핀마이크', 'Edutige', '음성인식', '어플리케이션', '버그', '난청' 등의 단어들이 사전으로 저장되어 있으며 각 단어들은 자유롭게 삭제되거나 또는 새로운 단어들이 추가될 수도 있다. 예컨대, 추가 키워드 입력 창(222)에 추가하고자 하는 키워드를 입력하고, 입력 그래픽 객체(223)에 대한 선택 입력을 수행하는 경우, 입력에 관련한 키워드가 해당 도메인에 매칭되어 저장될 수 있다.Also, the domain setting screen 220 may display one or more domains, and may display the keyword setting screen 220 in response to a user's selection input for each domain. As shown in FIG. 3 , a keyword setting screen 220 may be displayed in response to a selection input 212 for a domain called Seoul National University Hospital. In this case, the keyword setting screen 220 may display 221 one or more keywords matched to the corresponding domain (ie, Seoul National University Hospital). For example, as shown in FIG. 3, in the domain corresponding to 'Seoul National University Hospital', Words such as 'pin microphone', 'Edutige', 'voice recognition', 'application', 'bug', and 'hearing loss' are stored in the dictionary, and each word can be freely deleted or new words can be added. For example, when a keyword to be added is input into the additional keyword input window 222 and a selection input is performed on the input graphic object 223 , the keyword related to the input may be matched to the corresponding domain and stored.

이와 같이, 사용자 인터페이스(200)를 통해 음성 인식에 관련한 특정 단어 또는 어절을 미리 키워드로 하여 사전 데이터베이스를 구축하는 경우, 해당 단어 또는 어절의 상대적 인식률을 향상시킬 수 있다. 특히, 음성 데이터에서 과도하게 표현되는 경향이 있는 특정 단어와 구문의 정확도를 향상시킬 수 있으며, 입력된 오디오에 노이즈가 있거나 포함된 음성 데이터가 명확하게 들리지 않는 경우에 더욱 유용할 수 있다.As described above, when a dictionary database is constructed by using a specific word or phrase related to voice recognition as a keyword in advance through the user interface 200 , the relative recognition rate of the corresponding word or word can be improved. In particular, it can improve the accuracy of certain words and phrases that tend to be overrepresented in speech data, and can be more useful when there is noise in the input audio or the included speech data is not clearly audible.

또한, 사전 데이터베이스를 이용하는 경우, 범용의 음성인식 엔진을 사용할 경우, 인식 또는 호출이 어려운 고유명사(인명, 전문용어, 줄임말, 합성어 등)의 인식률을 큰 폭으로 올릴 수 있어 전반적인 음성인식 서비스의 정확도를 향상시키는 데 도움이 된다. 사전 데이터베이스는 두 개 이상의 도메인을 동시에 선택하여 음성인식에 적용시킬 수 있으며, 다양한 상황에 따라서 유연하게 대처할 수 있다.In addition, when using a dictionary database or using a general-purpose speech recognition engine, the recognition rate of proper nouns (personal names, technical terms, abbreviations, compound words, etc.) that are difficult to recognize or call can be greatly increased, so the accuracy of the overall speech recognition service helps to improve The dictionary database can select two or more domains at the same time and apply it to voice recognition, and can respond flexibly according to various situations.

프로세서(130)는 하나 이상의 매칭 신뢰도에 기초하여 사전 데이터베이스의 활용 여부를 결정할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 각 문장에 대응하는 하나 이상의 텍스트 중 매칭 신뢰도가 미리 정해진 임계 신뢰도 미만인 하나 이상의 변경 텍스트를 식별할 수 있다. 여기서 하나 이상의 변경 텍스트는, 생성된 텍스트의 정확성이 다소 결여됨에 따라 변환이 수행되어야할 것으로 예상되는 텍스트들을 의미할 수 있다.The processor 130 may determine whether to use the dictionary database based on one or more matching reliability. Specifically, the processor 130 may identify one or more changed texts whose matching reliability is less than a predetermined threshold reliability among one or more texts corresponding to each sentence. Here, the one or more changed texts may mean texts for which conversion is expected to be performed as the accuracy of the generated text is somewhat lacking.

예를 들어, 음성 데이터는 제 1 문장 및 제 2 문장을 포함할 수 있으며, 음성 인식 모델은 각 문장에 관련한 음성 데이터에 대응하여 제 1 텍스트 및 제 2 텍스트를 출력하고, 그리고 제 1 매칭 신뢰도를 '50'으로, 제 2 매칭 신뢰도를 '90'으로 출력할 수 있다. 이 경우, 미리 정해진 임계 신뢰도는 '85'일 수 있으며, 프로세서(130)는 제 1 텍스트에 관련한 제 1 매칭 신뢰도가 기준이 되는 85 미만임을 식별하여 제 1 텍스트를 변경 텍스트로써 식별할 수 있다.For example, the voice data may include a first sentence and a second sentence, and the voice recognition model outputs the first text and the second text in response to the voice data related to each sentence, and determines the first matching reliability. As '50', the second matching reliability may be output as '90'. In this case, the predetermined threshold reliability may be '85', and the processor 130 may identify the first text as the changed text by identifying that the first matching reliability related to the first text is less than 85 as the reference.

다시 말해, 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 텍스트들 중 적어도 하나의 텍스트의 매칭 신뢰도가 미리 정해진 임계 매칭 신뢰도 미만인 경우, 프로세서(130)는 해당 텍스트에 관한 출력 정확도가 다소 결여되는 것으로 판단하여 사전 데이터베이스를 활용할 것을 결정할 수 있다. 사전 데이터베이스의 활용하는 것은, 출력 정확도가 다소 결여된 텍스트에 대한 변환을 수행하기 위하여 대체 텍스트를 참조하는 것을 의미할 수 있다.In other words, when the matching reliability of at least one text among the texts corresponding to each of the one or more sentences is less than the predetermined threshold matching reliability, the processor 130 determines that the output accuracy with respect to the text is somewhat lacking, and stores the dictionary database. You can decide which one to use. Utilizing a dictionary database may mean referencing alternative texts to perform transformations on texts that lack output accuracy somewhat.

일 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 통계적 언어 모델을 활용하여 하나 이상의 텍스트 간의 조합 적정성을 판별할 수 있다. 여기서 통계적 언어 모델은, 문장의 확률을 계산하거나, 또는 이전 단어들이 입력된 경우, 다음 단어가 나올 확률에 대한 계산이 가능한 모델일 수 있으며, 단어들의 조합이 얼마나 적절한지 또는해당 문장이 얼마나 적합한지를 판정하는 모델일 수 있다. 통계적 언어 모델은, 예를 들어, 음성 인식 모델을 구성하는 언어 서브 모델을 통해 구현될 수 있다. 즉, 통계적 언어 모델은, 음성 데이터에 대응하는 하나 이상의 텍스트를 입력으로 하여 각 텍스트 간의 조합의 적정성을 판별하는 모델일 수 있다. 예를 들어, 통계적 언어 모델은, 하나 이상의 텍스트들 중 문맥 또는 각 텍스트들과 연관성이 없다고 판단되는 텍스트를 식별하는 경우, 해당 텍스트들 간의 조합이 적정하지 않다고 판별할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 음성 데이터에 대응하는 하나 이상의 텍스트가 "해는 정말 맛있다"인 경우, 통계적 언어 모델은 해당 텍스트들이 구성하는 문장의 문맥을 적정하지 않은 것으로 판별할 수 있다. 다시 말해, 텍스트들 간의 조합을 적정하지 않은것으로 판별하는 것은, 음성 데이터에 기반한 텍스트 생성 과정(즉, 음성 인식 과정)에서 텍스트들 사이에 오인식된 텍스트가 존재함을 의미할 수 있다.According to an embodiment, the processor 130 may determine the appropriateness of a combination between one or more texts by using a statistical language model. Here, the statistical language model may be a model that can calculate the probability of a sentence or, when previous words are input, the probability that the next word will appear, how appropriate the combination of words or how appropriate the sentence is. It may be a model for judging. The statistical language model may be implemented, for example, through a language sub-model constituting the speech recognition model. That is, the statistical language model may be a model for determining appropriateness of a combination between texts by inputting one or more texts corresponding to voice data. For example, the statistical language model may determine that a combination between the corresponding texts is not appropriate when text determined not to be related to a context or each text among one or more texts is identified. As a specific example, when one or more texts corresponding to the voice data are "The solution is really delicious", the statistical language model may determine that the context of sentences composed of the corresponding texts is not appropriate. In other words, determining that the combination between texts is not appropriate may mean that misrecognized texts exist between texts in a text generation process based on voice data (ie, a voice recognition process).

프로세서(130)는 조합 적정성에 기초하여 사전 데이터베이스의 활용 여부를 결정할 수 있다. 구체적으로, 통계적 언어 모델이 음성 데이터에 대응하는 하나 이상의 텍스트 간의 조합이 적정하지 않은 것으로 판별하는 경우, 프로세서(130)는 사전 데이터베이스를 활용할 것을 결정할 수 있다.The processor 130 may determine whether to use the dictionary database based on combination suitability. Specifically, when the statistical language model determines that the combination between one or more texts corresponding to voice data is not appropriate, the processor 130 may determine to utilize the dictionary database.

구체적인 예를 들어, 하나 이상의 문장을 포함하는 음성 데이터에 대응하여 출력된 하나 이상의 텍스트는 "해는 정말 맛있다"일 수 있다. 이 경우, 각 텍스트(즉, 3개의 텍스트, '해는', '정말', '맛있다')의 매칭 신뢰도는, 93, 96 및 98로, 모두 임계 신뢰도(예컨대, 90) 이상일 수 있다. 즉, 텍스트 간의 조합에 해당하는 문맥의 흐름은 이상하나, 각 텍스트의 매칭 신뢰도(즉, 음성 인식을 통한 텍스트 생성의 출력 정확도)가 기준치 이상일 수 있다. 이에 따라, 본 개시의 프로세서(130)는 통계적 언어 모델을 활용하여 전체 문맥의 흐름을 고려함으로써 텍스트들 간의 조합 적정성을 판별할 수 있으며, 해당 조합 적정성을 통해 사전 데이터베이스의 활용 여부를 결정할 수 있다. 예컨대, 사전 데이터베이스의 활용 여부가 결정되는 경우, 프로세서(130)는 사전 데이터베이스에서 '수산물'에 관련한 도메인을 참조함으로써, '해는'에 관련한 텍스트를 '회는'으로 대체하여 변환된 텍스트를 생성할 수 있다.As a specific example, one or more texts output in response to voice data including one or more sentences may be "The solution is really delicious". In this case, the matching reliability of each text (ie, three texts, 'has', 'really', 'delicious') is 93, 96, and 98, all of which may be greater than or equal to a threshold reliability (eg, 90). That is, although the flow of the context corresponding to the combination between texts is strange, the matching reliability of each text (ie, the output accuracy of text generation through speech recognition) may be greater than or equal to the reference value. Accordingly, the processor 130 of the present disclosure may determine the combination appropriateness between texts by considering the flow of the entire context by using the statistical language model, and may determine whether to use the dictionary database through the combination appropriateness. For example, when it is determined whether to use the dictionary database, the processor 130 refers to a domain related to 'aquatic products' in the dictionary database, and replaces the text related to 'seafood' with 'sashimi' to generate the converted text. can do.

즉, 프로세서(130)는 음성 데이터에 대응하여 생성된 하나 이상의 텍스트 각각의 매칭 신뢰도만을 고려하는 것이 아닌, 각 텍스트 간의 조합 적정성에 기초하여 텍스트들 간의 조합이 적정하지 못하다고 판별한 경우에 사전 데이터베이스를 활용함으로써, 하나 이상의 텍스트 중 적어도 하나의 텍스트에 대한 변환을 수행할 수 있다.That is, the processor 130 does not consider only the matching reliability of each of the one or more texts generated in response to the voice data, but when it is determined that the combination between the texts is not appropriate based on the combination appropriateness between the texts, the dictionary database is saved. By using it, it is possible to perform transformation on at least one text among one or more texts.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 사전 데이터베이스를 활용하여 하나 이상의 텍스트 중 적어도 하나에 대한 변환을 수행할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the processor 130 may perform conversion on at least one of one or more texts by utilizing a dictionary database.

구체적으로, 프로세서(130)는 하나 이상의 텍스트 중 매칭 신뢰도가 미리 정해진 임계 신뢰도 미만인 하나 이상의 변경 텍스트를 식별할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 사전 데이터베이스에서 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별할 수 있다.Specifically, the processor 130 may identify one or more changed texts whose matching reliability is less than a predetermined threshold reliability among the one or more texts. Also, the processor 130 may identify a keyword similar to each of the one or more changed texts in the dictionary database.

자세히 설명하면, 프로세서(130)는 사용자 단말(10)로부터 하나 이상의 도메인에 대한 선택 입력에 관련한 도메인 선택 정보를 수신할 수 있다. 여기서 도메인 선택 정보는, 변경 텍스트를 변경하기 위하여 사전 데이터베이스에 포함된 유사한 키워드들을 검색하는 과정에서 특정 도메인에 매칭된 키워드들을 기반으로 검색하기 위한 사용자의 선택 신호에 관련한 것일 수 있다.In more detail, the processor 130 may receive domain selection information related to a selection input for one or more domains from the user terminal 10 . Here, the domain selection information may be related to a user's selection signal for searching based on keywords matched to a specific domain in the process of searching for similar keywords included in the dictionary database to change the changed text.

예컨대, 사전 데이터베이스는, 5개의 도메인 및 각 도메인에 매칭된 복수의 키워드들을 포함할 수 있다. 전술한 상황에서 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드들에 대한 검색을 수행하는 경우, 보다 넓은 검색 범위로 인해, 처리 속도가 저감될 수 있다. 뿐만 아니라, 사용자의 의도와 상이한 도메인에서 유사 키워드가 검색됨에 따라, 제공되는 음성 인식 결과의 정확도가 저감될 수 있다.For example, the dictionary database may include five domains and a plurality of keywords matched to each domain. In the case of performing a search for keywords similar to each of one or more changed texts in the above-described situation, processing speed may be reduced due to a wider search range. In addition, as a similar keyword is searched for in a domain different from the user's intention, the accuracy of the provided voice recognition result may be reduced.

즉, 프로세서(130)는 도메인 선택 정보에 기반하여 사전 데이터베이스에서 유사한 키워드를 식별하기 위한 하나 이상의 도메인을 식별할 수 있다. 프로세서(130)는 식별된 하나 이상의 도메인 각각에 대응하는 하나 이상의 키워드 중 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 사용자 단말(10)로부터 수신한 도메인 선택 정보가 제 1 도메인에 대한 사용자의 선택과 관련한 경우, 컴퓨팅 장치(100)는 사전 데이터베이스를 활용하여 하나 이상의 변경 데이터와 유사한 키워드를 검색하는 과정에서, 제 1 도메인에 매칭된 키워드들 만을 참조할 수 있다. 즉, 사전 데이터베이스에 포함된 복수의 도메인 중 제 1 도메인에서만 유사 키워드를 검색함으로써, 검색 시간을 획기적으로 단축시킬 수 있다. 또한, 사용자의 선택에 관련한 도메인 선택 정보는, 특정 분야 또는 특정 클라이언트에 대응하는 키워드들의 집합임에 따라, 키워드에 기초한 텍스트 변환의 정확도가 확보될 수 있다.That is, the processor 130 may identify one or more domains for identifying similar keywords in the dictionary database based on the domain selection information. The processor 130 may identify a keyword similar to each of the one or more change texts among the one or more keywords corresponding to each of the identified one or more domains. As a specific example, when the domain selection information received from the user terminal 10 is related to the user's selection of the first domain, the computing device 100 uses a dictionary database to search for keywords similar to one or more change data. In the process, only keywords matching the first domain may be referred to. That is, by searching for similar keywords only in the first domain among a plurality of domains included in the dictionary database, the search time can be significantly reduced. Also, since the domain selection information related to the user's selection is a set of keywords corresponding to a specific field or a specific client, accuracy of text conversion based on the keyword may be secured.

본 개시의 다른 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 하나 이상의 변경 텍스트와 텍스트 연관성을 가지는 하나 이상의 도메인을 식별할 수 있다. 텍스트 연관성은, 구문적 연관성, 의미적 연관성 및 형태적 연관성 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 프로세서(130)는 하나 이상의 변경 텍스트와 유사한 키워드들을 식별하고, 키워드들에 매칭된 도메인을 변경 텍스트와 텍스트 연관성을 갖는 도메인으로 식별할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 식별된 하나 이상의 도메인 각각에 대응하는 하나 이상의 키워드 중 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별할 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 매칭 신뢰도가 기준치 미만인 하나 이상의 변경 텍스트와 텍스트 연관성을 가지는 도메인을 변경 텍스트의 변환을 위해 참조할 도메인으로서 식별할 수 있다. According to another embodiment of the present disclosure, the processor 130 may identify one or more changed texts and one or more domains having text association. The text association may include at least one of a syntactic association, a semantic association, and a morphological association. The processor 130 may identify keywords similar to one or more changed text, and identify a domain matching the keywords as a domain having text correlation with the changed text. Also, the processor 130 may identify a keyword similar to each of one or more change texts among one or more keywords corresponding to each of the identified one or more domains. That is, the processor 130 may identify a domain having text correlation with one or more changed texts having matching reliability less than the reference value as a domain to be referred to for conversion of the changed text.

예를 들어, 하나 이상의 변경 텍스트가 '창구'인 경우, 프로세서(130)는 미리 구축된 사전 데이터베이스에 '창구'와 구문적, 의미적, 형태적 연관성을 가지는 유사 키워드들을 식별할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 프로세서(130)는 '창구'와 의미적으로 연관성을 가진 '접수처' 또는 형태적으로 연관성을 가진 '청구' 등을 유사 키워드로 식별할 수 있다. 프로세서(130)는 식별된 유사 키워드들에 대응하는 도메인을 변경 텍스트의 변환을 위채 참조할 도메인으로 식별할 수 있다. 예컨대, 프로세서(130)는 식별된 유사 키워드들이 가장 많이 매칭된 도메인인 '서울대병원'이 해당 변경 텍스트인 '창구'에 대한 변환을 위해 참조할 도메인으로 식별할 수 있다. For example, when one or more changed texts are 'windows', the processor 130 may identify similar keywords having syntactic, semantic, and morphological associations with 'windows' in a pre-built dictionary database. As a specific example, the processor 130 may identify 'reception desk' that is semantically related to 'window' or 'claim' that is morphologically related as similar keywords. The processor 130 may identify a domain corresponding to the identified similar keywords as a domain to be forged referenced for the transformation of the changed text. For example, the processor 130 may identify 'Seoul National University Hospital', which is a domain to which the identified similar keywords are matched the most, as a domain to be referred to for conversion of the corresponding changed text 'window'.

즉, 특정 도메인에 관련한 사용자의 입력(즉, 도메인 선택 정보)이 없는 경우에도 변경 텍스트에 관련한 도메인의 자동 식별이 가능해질 수 있다. 이에 따라, 인식 또는 호출이 어려운 고유명사(인명, 전문용어, 줄임말, 합성어 등)의 인식률을 큰 폭으로 올릴 수 있어 전반적인 음성인식 서비스의 정확도를 향상시킬 수 있다. 실시예에 따라, 프로세서(130)는 변경 텍스트의 변환을 위한 참조 대상의 도메인을 두 개 이상으로 식별하여 음성 인식에 적용시켜 다양한 상황에 따라 유연한 대처가 가능하게 할 수 있다. That is, even when there is no user input (ie, domain selection information) related to a specific domain, automatic identification of a domain related to the changed text may be possible. Accordingly, it is possible to significantly increase the recognition rate of proper nouns (human names, technical terms, abbreviations, compound words, etc.) that are difficult to recognize or call, thereby improving the accuracy of the overall voice recognition service. According to an embodiment, the processor 130 may identify two or more domains of a reference target for conversion of the changed text and apply it to voice recognition to enable flexible response according to various situations.

본 개시의 또 다른 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 식별된 적어도 하나의 텍스트와 인접한 하나 이상의 인접 텍스트를 식별할 수 있다. 프로세서(130)는 하나 이상의 인접 텍스트와 텍스트 연관성을 가지는 하나 이상의 도메인을 식별할 수 있다. 텍스트 연관성은, 구문적 연관성, 의미적 연관성 및 형태적 연관성 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 프로세서(130)는 하나 이상의 변경 텍스트와 인접한 하나 이상의 인접 텍스트들을 식별하고, 하나 이상의 인접 텍스트들과 유사한 키워드들을 식별하고, 키워드들에 매칭된 도메인을 변경 텍스트와 텍스트 연관성을 갖는 도메인으로 식별할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 식별된 하나 이상의 도메인 각각에 대응하는 하나 이상의 키워드 중 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별할 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 매칭 신뢰도가 기준치 미만인 하나 이상의 변경 텍스트와 인접한 인접 텍스트를 통해 텍스트 연관성을 가지는 도메인을 변경 텍스트의 변환을 위해 참조할 도메인으로서 식별할 수 있다.According to another embodiment of the present disclosure, the processor 130 may identify at least one identified text and one or more adjacent texts. The processor 130 may identify one or more domains having text association with one or more adjacent texts. The text association may include at least one of a syntactic association, a semantic association, and a morphological association. The processor 130 may identify one or more adjacent texts adjacent to the one or more changed texts, identify keywords similar to the one or more adjacent texts, and identify a domain matching the keywords as a domain having text association with the changed text. have. Also, the processor 130 may identify a keyword similar to each of one or more change texts among one or more keywords corresponding to each of the identified one or more domains. That is, the processor 130 may identify a domain having text relevance through adjacent text adjacent to one or more modified texts having matching reliability less than the reference value as a domain to be referred to for conversion of the changed text.

즉, 본 개시는 특정 도메인에 관련한 사용자의 입력(즉, 도메인 선택 정보)이 없는 경우에도, 변경 텍스트에 주변에 위치한 텍스트들과 구문적, 의미적, 형태적 연관성을 가진 도메인을 변경 텍스트의 변환을 위해 참조할 도메인으로서 식별할 수 있다. 다시 말해, 음성 데이터에 대응하여 생성된 하나 이상의 텍스트 중 매칭 신뢰도가 기준치 미만인 변경 텍스트를 변환하는 과정에서, 하나 이상의 텍스트의 구문적, 의미적, 형태적 연관성을 통해 참조될 만한 도메인을 자동적으로 식별할 수 있다. That is, in the present disclosure, even when there is no user input (ie, domain selection information) related to a specific domain, the domain having syntactic, semantic, and morphological association with texts located around the changed text is converted into the changed text. It can be identified as a domain to reference for. In other words, in the process of converting a modified text whose matching reliability is less than the reference value among one or more texts generated in response to voice data, a domain that can be referenced is automatically identified through syntactic, semantic, and morphological associations of one or more texts can do.

일 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 하나 이상의 인접 텍스트와 식별된 적어도 하나의 텍스트 간의 거리에 기반하여 하나 이상의 인접 텍스트 각각에 상이한 가중치를 할당할 수 있다. 프로세서(130)는 하나 이상의 인접 텍스트 각각에 할당된 가중치에 기반하여 하나 이상의 도메인을 식별할 수 있다. 예컨대, 기준치 이하의 변경 텍스트와 거리가 먼 인접 텍스트의 경우, 주제 또는 핵심 내용과 상이한 텍스트일 수 있다. 이에 따라, 프로세서(130)는 가까운 텍스트들에 큰 가중치를 두고, 먼 텍스트들에 적은 가중치를 두어 특정 도메인이 결정될 확률을 높일 수 있다. 즉, 인접 텍스트들에 기반하여 도메인을 식별하는 과정에서 각 인접 텍스트들의 문장 내 중요도를 고려함으로써, 변경 텍스트의 변환을 위한 도메인 선별에 신뢰도 및 정확도가 향상될 수 있다. According to an embodiment, the processor 130 may assign a different weight to each of the one or more adjacent texts based on a distance between the one or more adjacent texts and the identified at least one text. The processor 130 may identify one or more domains based on a weight assigned to each of the one or more adjacent texts. For example, in the case of an adjacent text far from the changed text below the reference value, the text may be different from the subject or core content. Accordingly, the processor 130 may increase the probability that a specific domain is determined by giving a large weight to the near texts and a small weight to the distant texts. That is, by considering the importance in sentences of each adjacent text in the process of identifying a domain based on the adjacent texts, the reliability and accuracy of domain selection for conversion of the changed text may be improved.

추가적인 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 문장 내에서의 역할에 따라 가중치가 부여할 수도 있다. 예를 들어, 목적어, 주어, 동사 등에 관련한 인접 텍스트에는 큰 가중치를 부여하고, 부사, 접속사, 전치사 등에 관련한 인접 텍스트에는 적은 가중치르 부여하여 특정 도메인이 결정될 확률을 높일 수 있다.According to an additional embodiment, the processor 130 may assign weights according to roles in the sentence. For example, a high weight is given to adjacent texts related to an object, subject, verb, etc., and a small weight is given to adjacent texts related to an adverb, a conjunction, a preposition, etc., so that the probability of determining a specific domain can be increased.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 음성 데이터에 포함된 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 텍스트 및 변환된 텍스트 중 적어도 하나를 포함하는 음성 인식 결과를 제공할 수 있다. 다시 말해, 컴퓨팅 장치(100)는 사전 데이터베이스를 참조하여 음성 데이터에 대응하여 생성된 텍스트들 중 적어도 하나의 텍스트에 대한 변환을 수행하여 변환된 텍스트를 생성할 수 있으며, 텍스트 및 변환된 텍스트 중 적어도 하나를 포함하는 음성 인식 결과를 제공할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the processor 130 may provide a voice recognition result including at least one of a text corresponding to each of one or more sentences included in voice data and at least one converted text. In other words, the computing device 100 may generate a converted text by performing conversion on at least one of texts generated in response to voice data with reference to a dictionary database, and may generate a converted text. A voice recognition result including one may be provided.

따라서, 프로세서(130)는 다양한 도메인에 대응하는 음성 데이터에 대응하여 보다 향상된 정확도의 음성 인식 결과(즉, 음성 데이터에 대응하는 하나 이상의 텍스트)를 제공할 수 있다. 다시 말해, 음성 데이터에 대응하는 텍스트 생성 과정에서 정확도 및 처리속도를 향상시키는 효과를 제공할 수 있다.Accordingly, the processor 130 may provide a voice recognition result (ie, one or more texts corresponding to the voice data) with improved accuracy in response to voice data corresponding to various domains. In other words, it is possible to provide an effect of improving accuracy and processing speed in a text generation process corresponding to voice data.

일 실시예에 따르면, 음성 인식 결과는 인식 결과 사용자 인터페이스(300) 형태로 제공될 수 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 음성 데이터에 포함된 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 텍스트 및 변환된 텍스트 중 적어도 하나를 포함하는 음성 인식 내용을 표시하는 음성 인식 텍스트 표시 화면(310) 및 음성 인식 텍스트에 표시된 단어들에 기반하여 사전 데이터베이스를 업데이트하기 위한 텍스트 등록 화면(320)을 포함하는 인식 결과 사용자 인터페이스(300)를 생성하여 제공할 수 있다. 인식 결과 사용자 인터페이스(300)는 음성 인식 결과에 대응하는 텍스트를 용이하게 확인함과 동시에 사전 데이터베이스에 추가적인 키워드를 용이하게 매칭시키기 위한 것일 수 있다.According to an embodiment, the voice recognition result may be provided in the form of the recognition result user interface 300 . Specifically, the processor 130 is configured to display a voice recognition text display screen 310 for displaying voice recognition content including at least one of a text and converted text corresponding to each of one or more sentences included in the voice data and the voice recognition text. Based on the displayed words, the recognition result user interface 300 including the text registration screen 320 for updating the dictionary database may be generated and provided. The recognition result user interface 300 may be used to easily check text corresponding to the voice recognition result and to easily match additional keywords to the dictionary database.

구체적으로, 인식 결과 사용자 인터페이스(300)에 포함된 음성 인식 결과 표시 화면(310) 음성 인식 모델을 통해 음성 데이터에 대응하여 생성된 하나 이상의 텍스트 및 사전 데이터베이스의 활용을 통해 하나 이상의 텍스트 둥 적어도 하나에 대한 변환을 통해 생성된 변환된 텍스트 중 적어도 하나를 표시할 수 있다. 이 경우, 음성 인식 결과 표시 화면(310)에 표시된 복수의 단어들(즉, 음성 데이터에 대응하여 생성된 텍스트 또는 변환된 텍스트)는 사용자의 선택 입력을 허용할 수 있으며, 사용자의 선택 입력에 대응하여 텍스트 등록 화면(320)에 표시할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이, 음성 인식 결과 표시 화면(310)에 표시된 단어들 중 사용자로부터 '인스티튜트'에 대한 선택 입력을 수신하는 경우, 텍스트 등록 화면(320)의 등록 텍스트 표시 영역(321)에 표시될 수 있다. 또한, 텍스트 등록 화면(320)에 포함된 도메인 선택 창(322)을 통해 해당 단어(즉, '인스티튜트')를 등록할 도메인을 결정할 수 있다. 또한, 해당 단어를 그대로 등록(즉, 수정없이 등록)하기 위한 등록 그래픽 객체(323) 및 해당 단어를 수정하여 등록하기 위한 수정 등록 그래픽 객체(324)를 포함할 수 있다. 예컨대, 수정 등록 입력 창(325)을 통해 해당 단어를 수정하고 입력시키고, 수정 등록 그래픽 객체(324)에 대한 선택 입력을 통해 해당 단어가 수정되어 등록될 수 있다. 즉, 텍스트 등록 화면(320)을 통해 등록할 도메인을 선택할 수 있으며, 선택된 단어를 수정하여 등록하거나 또는 현재 상태대로 바로 등록할 수 있도록 옵션을 제공할 수 있다.Specifically, through the utilization of one or more texts and dictionary databases generated in response to voice data through the voice recognition model on the voice recognition result display screen 310 included in the recognition result user interface 300, at least one of the one or more texts It is possible to display at least one of the converted text generated through the conversion. In this case, the plurality of words (that is, text generated in response to voice data or converted text) displayed on the voice recognition result display screen 310 may allow the user's selection input and correspond to the user's selection input. to be displayed on the text registration screen 320 . For a specific example, as shown in FIG. 4 , when a selection input for 'institut' is received from the user among the words displayed on the voice recognition result display screen 310, the registered text is displayed on the text registration screen 320 It may be displayed in the area 321 . Also, a domain in which a corresponding word (ie, 'institut') is to be registered may be determined through the domain selection window 322 included in the text registration screen 320 . In addition, it may include a registration graphic object 323 for registering the corresponding word as it is (that is, registering without modification) and a modified registration graphic object 324 for registering and correcting the corresponding word. For example, a corresponding word may be corrected and input through the correction registration input window 325 , and the corresponding word may be corrected and registered through a selection input for the correction registration graphic object 324 . That is, a domain to be registered may be selected through the text registration screen 320 , and an option may be provided to correct and register the selected word, or to register immediately as it is.

다시 말해, 사용자는 도 3에 관련한 사용자 인터페이스(200)에서 직접 단어 또는 어절을 입력하지 않고, 도 4에 도시된 바와 같이, 인식 결과 사용자 인터페이스(300)에서 특정 단어를 클릭하여 사전 데이터베이스에 바로 등록시킬 수도 있다. 이는 본 개시의 통해 출력된 텍스트들을 통한 사전 데이터베이스 구축에 편의성을 제공할 수 있다. 즉, 출력에 관련한 텍스트들을 검증하는 과정에서, 특정 단어의 상대적 인식률을 향상시키기 위한 사전 데이터베이스를 업데이트하도록 편의성을 제공할 수 있다.In other words, the user does not directly input a word or phrase in the user interface 200 related to FIG. 3 , but clicks a specific word in the recognition result user interface 300 and directly registers it in the dictionary database as shown in FIG. 4 . may do it This may provide convenience in building a dictionary database through the texts output through the present disclosure. That is, in the process of verifying the texts related to the output, it is possible to provide convenience to update the dictionary database for improving the relative recognition rate of a specific word.

도 5는 본 개시의 일 실시예와 관련된 사전 데이터베이스를 활용한 음성 인식 방법을 수행하기 위한 단계들을 예시적으로 도시한 순서도이다.5 is a flowchart exemplarily illustrating steps for performing a voice recognition method using a dictionary database related to an embodiment of the present disclosure.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 하나 이상의 문장을 포함하는 음성 데이터를 수신하는 단계(410)를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the method may include receiving ( 410 ) voice data including one or more sentences.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 음성 데이터를 음성 인식 모델의 입력으로 처리하여 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 하나 이상의 텍스트 및 하나 이상의 매칭 신뢰도를 출력하는 단계(420)를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the method may include processing voice data as an input of a voice recognition model and outputting one or more texts corresponding to each of one or more sentences and one or more matching reliability levels (420). have.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 하나 이상의 매칭 신뢰도에 기초하여 사전 데이터베이스의 활용 여부를 결정하는 단계(430)를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the method may include determining whether to use a dictionary database based on one or more matching reliability ( 430 ).

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 사전 데이터베이스를 활용하여 하나 이상의 텍스트 중 적어도 하나에 대한 변환을 수행하는 단계(440)를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the method may include performing conversion on at least one of one or more texts by utilizing a dictionary database ( 440 ).

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 텍스트 및 변환된 텍스트 중 적어도 하나를 포함하는 음성 인식 결과를 제공하는 단계(450)를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the method may include providing a voice recognition result including at least one of a text corresponding to each of one or more sentences and a converted text ( 450 ).

전술한 도 5에 도시된 단계들은 필요에 의해 순서가 변경될 수 있으며, 적어도 하나 이상의 단계가 생략 또는 추가될 수 있다. 즉, 전술한 단계는 본 개시의 일 실시예에 불과할 뿐, 본 개시의 권리 범위는 이에 제한되지 않는다.The order of the steps illustrated in FIG. 5 described above may be changed if necessary, and at least one or more steps may be omitted or added. That is, the above-described steps are merely an embodiment of the present disclosure, and the scope of the present disclosure is not limited thereto.

본 명세서에 걸쳐, 연산 모델, 신경망, 네트워크 함수, 뉴럴 네트워크(neural network)는 동일한 의미로 사용될 수 있다. 신경망은 일반적으로 “노드”라 지칭될 수 있는 상호 연결된 계산 단위들의 집합으로 구성될 수 있다. 이러한 “노드”들은 “뉴런(neuron)”들로 지칭될 수도 있다. 신경망은 적어도 하나 이상의 노드들을 포함하여 구성된다. 신경망들을 구성하는 노드(또는 뉴런)들은 하나 이상의“링크”에 의해 상호 연결될 수 있다.Throughout this specification, computational model, neural network, network function, and neural network may be used interchangeably. A neural network can be composed of a set of interconnected computational units, which can generally be referred to as “nodes”. These “nodes” may also be referred to as “neurons”. A neural network is configured to include at least one or more nodes. Nodes (or neurons) constituting neural networks may be interconnected by one or more “links”.

신경망 내에서, 링크를 통해 연결된 하나 이상의 노드들은 상대적으로 입력 노드 및 출력 노드의 관계를 형성할 수 있다. 입력 노드 및 출력 노드의 개념은 상대적인 것으로서, 하나의 노드에 대하여 출력 노드 관계에 있는 임의의 노드는 다른 노드와의 관계에서 입력 노드 관계에 있을 수 있으며, 그 역도 성립할 수 있다. 상술한 바와 같이, 입력 노드 대 출력 노드 관계는 링크를 중심으로 생성될 수 있다. 하나의 입력 노드에 하나 이상의 출력 노드가 링크를 통해 연결될 수 있으며, 그 역도 성립할 수 있다.In the neural network, one or more nodes connected through a link may relatively form a relationship between an input node and an output node. The concepts of an input node and an output node are relative, and any node in an output node relationship with respect to one node may be in an input node relationship in a relationship with another node, and vice versa. As described above, an input node-to-output node relationship may be created around a link. One or more output nodes may be connected to one input node through a link, and vice versa.

하나의 링크를 통해 연결된 입력 노드 및 출력 노드 관계에서, 출력 노드는 입력 노드에 입력된 데이터에 기초하여 그 값이 결정될 수 있다. 여기서 입력 노드와 출력 노드를 상호 연결하는 노드는 가중치(weight)를 가질 수 있다. 가중치는 가변적일 수 있으며, 신경망이 원하는 기능을 수행하기 위해, 사용자 또는 알고리즘에 의해 가변될 수 있다. 예를 들어, 하나의 출력 노드에 하나 이상의 입력 노드가 각각의 링크에 의해 상호 연결된 경우, 출력 노드는 상기 출력 노드와 연결된 입력 노드들에 입력된 값들 및 각각의 입력 노드들에 대응하는 링크에 설정된 가중치에 기초하여 출력 노드 값을 결정할 수 있다.In the relationship between the input node and the output node connected through one link, the value of the output node may be determined based on data input to the input node. Here, a node interconnecting the input node and the output node may have a weight. The weight may be variable, and may be varied by a user or an algorithm in order for the neural network to perform a desired function. For example, when one or more input nodes are interconnected to one output node by respective links, the output node sets values input to input nodes connected to the output node and links corresponding to the respective input nodes. An output node value may be determined based on the weight.

상술한 바와 같이, 신경망은 하나 이상의 노드들이 하나 이상의 링크를 통해 상호 연결되어 신경망 내에서 입력 노드 및 출력 노드 관계를 형성한다. 신경망 내에서 노드들과 링크들의 개수 및 노드들과 링크들 사이의 연관관계, 링크들 각각에 부여된 가중치의 값에 따라, 신경망의 특성이 결정될 수 있다. 예를 들어, 동일한 개수의 노드 및 링크들이 존재하고, 링크들 사이의 가중치 값이 상이한 두 신경망이 존재하는 경우, 두 개의 신경망들은 서로 상이한 것으로 인식될 수 있다.As described above, in a neural network, one or more nodes are interconnected through one or more links to form an input node and an output node relationship in the neural network. The characteristics of the neural network may be determined according to the number of nodes and links in the neural network, the correlation between the nodes and the links, and the value of a weight assigned to each of the links. For example, when the same number of nodes and links exist and there are two neural networks having different weight values between the links, the two neural networks may be recognized as different from each other.

신경망은 하나 이상의 노드들을 포함하여 구성될 수 있다. 신경망을 구성하는 노드들 중 일부는, 최초 입력 노드로부터의 거리들에 기초하여, 하나의 레이어(layer)를 구성할 수 있다, 예를 들어, 최초 입력 노드로부터 거리가 n인 노드들의 집합은, n 레이어를 구성할 수 있다. 최초 입력 노드로부터 거리는, 최초 입력 노드로부터 해당 노드까지 도달하기 위해 거쳐야 하는 링크들의 최소 개수에 의해 정의될 수 있다. 그러나, 이러한 레이어의 정의는 설명을 위한 임의적인 것으로서, 신경망 내에서 레이어의 차수는 상술한 것과 상이한 방법으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 노드들의 레이어는 최종 출력 노드로부터 거리에 의해 정의될 수도 있다.A neural network may include one or more nodes. Some of the nodes constituting the neural network may constitute one layer based on the distances from the initial input node. For example, a set of nodes with a distance of n from the initial input node is You can configure n layers. The distance from the initial input node may be defined by the minimum number of links that must be traversed to reach the corresponding node from the initial input node. However, the definition of such a layer is arbitrary for description, and the order of the layer in the neural network may be defined in a different way from the above. For example, a layer of nodes may be defined by a distance from the final output node.

최초 입력 노드는 신경망 내의 노드들 중 다른 노드들과의 관계에서 링크를 거치지 않고 데이터가 직접 입력되는 하나 이상의 노드들을 의미할 수 있다. 또는, 신경망 네트워크 내에서, 링크를 기준으로 한 노드 간의 관계에 있어서, 링크로 연결된 다른 입력 노드들 가지지 않는 노드들을 의미할 수 있다. 이와 유사하게, 최종 출력 노드는 신경망 내의 노드들 중 다른 노드들과의 관계에서, 출력 노드를 가지지 않는 하나 이상의 노드들을 의미할 수 있다. 또한, 히든 노드는 최초 입력 노드 및 최후 출력 노드가 아닌 신경망을 구성하는 노드들을 의미할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따른 신경망은 입력 레이어의 노드의 개수가 출력 레이어의 노드의 개수와 동일할 수 있으며, 입력 레이어에서 히든 레이어로 진행됨에 따라 노드의 수가 감소하다가 다시 증가하는 형태의 신경망일 수 있다. 또한, 본 개시의 다른 일 실시예에 따른 신경망은 입력 레이어의 노드의 개수가 출력 레이어의 노드의 개수 보다 적을 수 있으며, 입력 레이어에서 히든 레이어로 진행됨에 따라 노드의 수가 감소하는 형태의 신경망일 수 있다. 또한, 본 개시의 또 다른 일 실시예에 따른 신경망은 입력 레이어의 노드의 개수가 출력 레이어의 노드의 개수보다 많을 수 있으며, 입력 레이어에서 히든 레이어로 진행됨에 따라 노드의 수가 증가하는 형태의 신경망일 수 있다. 본 개시의 또 다른 일 실시예에 따른 신경망은 상술한 신경망들의 조합된 형태의 신경망일 수 있다.The initial input node may mean one or more nodes to which data is directly input without going through a link in a relationship with other nodes among nodes in the neural network. Alternatively, in a relationship between nodes based on a link in a neural network, it may mean nodes that do not have other input nodes connected by a link. Similarly, the final output node may refer to one or more nodes that do not have an output node in relation to other nodes among nodes in the neural network. In addition, the hidden node may mean nodes constituting the neural network other than the first input node and the last output node. The neural network according to an embodiment of the present disclosure may be a neural network in which the number of nodes in the input layer may be the same as the number of nodes in the output layer, and the number of nodes decreases and then increases again as the input layer progresses to the hidden layer. can In addition, the neural network according to another embodiment of the present disclosure may be a neural network in which the number of nodes in the input layer may be less than the number of nodes in the output layer, and the number of nodes decreases as the number of nodes progresses from the input layer to the hidden layer. have. In addition, the neural network according to another embodiment of the present disclosure may be a neural network in which the number of nodes in the input layer may be greater than the number of nodes in the output layer, and the number of nodes increases as the number of nodes progresses from the input layer to the hidden layer. can The neural network according to another embodiment of the present disclosure may be a neural network in a combined form of the aforementioned neural networks.

딥 뉴럴 네트워크(DNN: deep neural network, 심층신경망)는 입력레이어와 출력 레이어 외에 복수의 히든 레이어를 포함하는 신경망을 의미할 수 있다. 딥 뉴럴 네트워크를 이용하면 데이터의 잠재적인 구조(latent structures)를 파악할 수 있다. 즉, 사진, 글, 비디오, 음성, 음악의 잠재적인 구조(예를 들어, 어떤 물체가 사진에 있는지, 글의 내용과 감정이 무엇인지, 음성의 내용과 감정이 무엇인지 등)를 파악할 수 있다. 딥 뉴럴 네트워크는 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN: convolutional neural network), 리커런트 뉴럴 네트워크(RNN: recurrent neural network), 오토 인코더(auto encoder), GAN(Generative Adversarial Networks), 제한 볼츠만 머신(RBM: restricted boltzmann machine), 심층 신뢰 네트워크(DBN: deep belief network), Q 네트워크, U 네트워크, 샴 네트워크 등을 포함할 수 있다. 전술한 딥 뉴럴 네트워크의 기재는 예시일 뿐이며 본 개시는 이에 제한되지 않는다.A deep neural network (DNN) may refer to a neural network including a plurality of hidden layers in addition to an input layer and an output layer. Deep neural networks can be used to identify the latent structures of data. In other words, it can identify the potential structure of photos, texts, videos, voices, and music (e.g., what objects are in the photos, what the text and emotions are, what the texts and emotions are, etc.) . Deep neural networks include convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), auto encoders, generative adversarial networks (GANs), and restricted boltzmann machines (RBMs). machine), a deep trust network (DBN), a Q network, a U network, a Siamese network, and the like. The description of the deep neural network described above is only an example, and the present disclosure is not limited thereto.

뉴럴 네트워크는 교사 학습(supervised learning), 비교사 학습(unsupervised learning) 및 반교사학습(semi supervised learning) 중 적어도 하나의 방식으로 학습될 수 있다. 뉴럴 네트워크의 학습은 출력의 오류를 최소화하기 위한 것이다. 뉴럴 네트워크의 학습에서 반복적으로 학습 데이터를 뉴럴 네트워크에 입력시키고 학습 데이터에 대한 뉴럴 네트워크의 출력과 타겟의 에러를 계산하고, 에러를 줄이기 위한 방향으로 뉴럴 네트워크의 에러를 뉴럴 네트워크의 출력 레이어에서부터 입력 레이어 방향으로 역전파(backpropagation)하여 뉴럴 네트워크의 각 노드의 가중치를 업데이트 하는 과정이다. 교사 학습의 경우 각각의 학습 데이터에 정답이 라벨링되어있는 학습 데이터를 사용하며(즉, 라벨링된 학습 데이터), 비교사 학습의 경우는 각각의 학습 데이터에 정답이 라벨링되어 있지 않을 수 있다. 즉, 예를 들어 데이터 분류에 관한 교사 학습의 경우의 학습 데이터는 학습 데이터 각각에 카테고리가 라벨링 된 데이터 일 수 있다. 라벨링된 학습 데이터가 뉴럴 네트워크에 입력되고, 뉴럴 네트워크의 출력(카테고리)과 학습 데이터의 라벨이 비교함으로써 오류(error)가 계산될 수 있다. 다른 예로, 데이터 분류에 관한 비교사 학습의 경우 입력인 학습 데이터가 뉴럴 네트워크 출력과 비교됨으로써 오류가 계산될 수 있다. 계산된 오류는 뉴럴 네트워크에서 역방향(즉, 출력 레이어에서 입력 레이어 방향)으로 역전파 되며, 역전파에 따라 뉴럴 네트워크의 각 레이어의 각 노드들의 연결 가중치가 업데이트 될 수 있다. 업데이트 되는 각 노드의 연결 가중치는 학습률(learning rate)에 따라 변화량이 결정될 수 있다. 입력 데이터에 대한 뉴럴 네트워크의 계산과 에러의 역전파는 학습 사이클(epoch)을 구성할 수 있다. 학습률은 뉴럴 네트워크의 학습 사이클의 반복 횟수에 따라 상이하게 적용될 수 있다. 예를 들어, 뉴럴 네트워크의 학습 초기에는 높은 학습률을 사용하여 뉴럴 네트워크가 빠르게 일정 수준의 성능을 확보하도록 하여 효율성을 높이고, 학습 후기에는 낮은 학습률을 사용하여 정확도를 높일 수 있다.The neural network may be trained using at least one of supervised learning, unsupervised learning, and semi-supervised learning. The training of the neural network is to minimize the error in the output. In training of a neural network, iteratively input the training data into the neural network, calculate the output and target errors of the neural network for the training data, and calculate the error of the neural network from the output layer of the neural network to the input layer in the direction to reduce the error. It is the process of updating the weight of each node of the neural network by backpropagation in the direction. In the case of teacher learning, learning data in which the correct answer is labeled in each learning data is used (ie, labeled learning data), and in the case of comparative learning, the correct answer may not be labeled in each learning data. That is, for example, the learning data in the case of teacher learning regarding data classification may be data in which categories are labeled for each of the learning data. Labeled training data is input to the neural network, and an error can be calculated by comparing the output (category) of the neural network with the label of the training data. As another example, in the case of comparison learning about data classification, an error may be calculated by comparing the input training data with the output of the neural network. The calculated error is back propagated in the reverse direction (ie, from the output layer to the input layer) in the neural network, and the connection weight of each node of each layer of the neural network may be updated according to the back propagation. A change amount of the connection weight of each node to be updated may be determined according to a learning rate. The computation of the neural network on the input data and the backpropagation of errors can constitute a learning cycle (epoch). The learning rate may be applied differently depending on the number of repetitions of the learning cycle of the neural network. For example, in the early stage of learning of a neural network, a high learning rate can be used to enable the neural network to quickly acquire a certain level of performance, thereby increasing efficiency, and using a low learning rate at the end of learning can increase accuracy.

뉴럴 네트워크의 학습에서 일반적으로 학습 데이터는 실제 데이터(즉, 학습된 뉴럴 네트워크를 이용하여 처리하고자 하는 데이터)의 부분집합일 수 있으며, 따라서, 학습 데이터에 대한 오류는 감소하나 실제 데이터에 대해서는 오류가 증가하는 학습 사이클이 존재할 수 있다. 과적합(overfitting)은 이와 같이 학습 데이터에 과하게 학습하여 실제 데이터에 대한 오류가 증가하는 현상이다. 예를 들어, 노란색 고양이를 보여 고양이를 학습한 뉴럴 네트워크가 노란색 이외의 고양이를 보고는 고양이임을 인식하지 못하는 현상이 과적합의 일종일 수 있다. 과적합은 머신러닝 알고리즘의 오류를 증가시키는 원인으로 작용할 수 있다. 이러한 과적합을 막기 위하여 다양한 최적화 방법이 사용될 수 있다. 과적합을 막기 위해서는 학습 데이터를 증가시키거나, 레귤라이제이션(regularization), 학습의 과정에서 네트워크의 노드 일부를 생략하는 드롭아웃(dropout) 등의 방법이 적용될 수 있다.In the training of neural networks, in general, the training data may be a subset of real data (that is, data to be processed using the trained neural network), and thus the error on the training data is reduced, but the error on the real data is reduced. There may be increasing learning cycles. Overfitting is a phenomenon in which errors on actual data increase by over-learning on training data as described above. For example, a phenomenon in which a neural network that has learned a cat by seeing a yellow cat does not recognize that it is a cat when it sees a cat other than yellow may be a type of overfitting. Overfitting can act as a cause of increasing errors in machine learning algorithms. In order to prevent such overfitting, various optimization methods can be used. In order to prevent overfitting, methods such as increasing training data, regularization, or dropout in which a part of nodes of the network are omitted in the process of learning, may be applied.

본 명세서에 걸쳐, 연산 모델, 신경망, 네트워크 함수, 뉴럴 네트워크(neural network)는 동일한 의미로 사용될 수 있다. (이하에서는 신경망으로 통일하여 기술한다.) 데이터 구조는 신경망을 포함할 수 있다. 그리고 신경망을 포함한 데이터 구조는 컴퓨터 판독가능 매체에 저장될 수 있다. 신경망을 포함한 데이터 구조는 또한 신경망에 입력되는 데이터, 신경망의 가중치, 신경망의 하이퍼 파라미터, 신경망으로부터 획득한 데이터, 신경망의 각 노드 또는 레이어와 연관된 활성 함수, 신경망의 학습을 위한 손실 함수를 포함할 수 있다. 신경망을 포함한 데이터 구조는 상기 개시된 구성들 중 임의의 구성 요소들을 포함할 수 있다. 즉 신경망을 포함한 데이터 구조는 신경망에 입력되는 데이터, 신경망의 가중치, 신경망의 하이퍼 파라미터, 신경망으로부터 획득한 데이터, 신경망의 각 노드 또는 레이어와 연관된 활성 함수, 신경망의 트레이닝을 위한 손실 함수 등 전부 또는 이들의 임의의 조합을 포함하여 구성될 수 있다. 전술한 구성들 이외에도, 신경망을 포함한 데이터 구조는 신경망의 특성을 결정하는 임의의 다른 정보를 포함할 수 있다. 또한, 데이터 구조는 신경망의 연산 과정에 사용되거나 발생되는 모든 형태의 데이터를 포함할 수 있으며 전술한 사항에 제한되는 것은 아니다. 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 판독가능 기록 매체 및/또는 컴퓨터 판독가능 전송 매체를 포함할 수 있다. 신경망은 일반적으로 노드라 지칭될 수 있는 상호 연결된 계산 단위들의 집합으로 구성될 수 있다. 이러한 노드들은 뉴런(neuron)들로 지칭될 수도 있다. 신경망은 적어도 하나 이상의 노드들을 포함하여 구성된다.Throughout this specification, computational model, neural network, network function, and neural network may be used interchangeably. (Hereinafter, the neural network is unified and described.) The data structure may include a neural network. And the data structure including the neural network may be stored in a computer-readable medium. Data structures, including neural networks, may also include data input to the neural network, weights of the neural network, hyperparameters of the neural network, data obtained from the neural network, activation functions associated with each node or layer of the neural network, and loss functions for learning the neural network. have. A data structure comprising a neural network may include any of the components disclosed above. That is, the data structure including the neural network includes all or all of the data input to the neural network, the weights of the neural network, the hyperparameters of the neural network, the data acquired from the neural network, the activation function associated with each node or layer of the neural network, and the loss function for training the neural network. may be configured including any combination of In addition to the above-described configurations, a data structure including a neural network may include any other information that determines a characteristic of the neural network. In addition, the data structure may include all types of data used or generated in the operation process of the neural network, and is not limited thereto. Computer-readable media may include computer-readable recording media and/or computer-readable transmission media. A neural network may be composed of a set of interconnected computational units, which may generally be referred to as nodes. These nodes may also be referred to as neurons. A neural network is configured to include at least one or more nodes.

데이터 구조는 신경망에 입력되는 데이터를 포함할 수 있다. 신경망에 입력되는 데이터를 포함하는 데이터 구조는 컴퓨터 판독가능 매체에 저장될 수 있다. 신경망에 입력되는 데이터는 신경망 학습 과정에서 입력되는 학습 데이터 및/또는 학습이 완료된 신경망에 입력되는 입력 데이터를 포함할 수 있다. 신경망에 입력되는 데이터는 전처리(pre-processing)를 거친 데이터 및/또는 전처리 대상이 되는 데이터를 포함할 수 있다. 전처리는 데이터를 신경망에 입력시키기 위한 데이터 처리 과정을 포함할 수 있다. 따라서 데이터 구조는 전처리 대상이 되는 데이터 및 전처리로 발생되는 데이터를 포함할 수 있다. 전술한 데이터 구조는 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.The data structure may include data input to the neural network. A data structure including data input to the neural network may be stored in a computer-readable medium. The data input to the neural network may include learning data input in a neural network learning process and/or input data input to the neural network in which learning is completed. Data input to the neural network may include pre-processing data and/or pre-processing target data. The preprocessing may include a data processing process for inputting data into the neural network. Accordingly, the data structure may include data to be pre-processed and data generated by pre-processing. The above-described data structure is merely an example, and the present disclosure is not limited thereto.

데이터 구조는 신경망의 가중치를 포함할 수 있다. (본 명세서에서 가중치, 파라미터는 동일한 의미로 사용될 수 있다.) 그리고 신경망의 가중치를 포함한 데이터 구조는 컴퓨터 판독가능 매체에 저장될 수 있다. 신경망은 복수개의 가중치를 포함할 수 있다. 가중치는 가변적일 수 있으며, 신경망이 원하는 기능을 수행하기 위해, 사용자 또는 알고리즘에 의해 가변 될 수 있다. 예를 들어, 하나의 출력 노드에 하나 이상의 입력 노드가 각각의 링크에 의해 상호 연결된 경우, 출력 노드는 상기 출력 노드와 연결된 입력 노드들에 입력된 값들 및 각각의 입력 노드들에 대응하는 링크에 설정된 파라미터에 기초하여 출력 노드 값을 결정할 수 있다. 전술한 데이터 구조는 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.The data structure may include the weights of the neural network. (In this specification, a weight and a parameter may be used interchangeably.) And a data structure including a weight of a neural network may be stored in a computer-readable medium. The neural network may include a plurality of weights. The weight may be variable, and may be changed by the user or algorithm in order for the neural network to perform a desired function. For example, when one or more input nodes are interconnected to one output node by respective links, the output node sets values input to input nodes connected to the output node and links corresponding to the respective input nodes. An output node value may be determined based on the parameter. The above-described data structure is merely an example, and the present disclosure is not limited thereto.

제한이 아닌 예로서, 가중치는 신경망 학습 과정에서 가변되는 가중치 및/또는 신경망 학습이 완료된 가중치를 포함할 수 있다. 신경망 학습 과정에서 가변되는 가중치는 학습 사이클이 시작되는 시점의 가중치 및/또는 학습 사이클 동안 가변되는 가중치를 포함할 수 있다. 신경망 학습이 완료된 가중치는 학습 사이클이 완료된 가중치를 포함할 수 있다. 따라서 신경망의 가중치를 포함한 데이터 구조는 신경망 학습 과정에서 가변되는 가중치 및/또는 신경망 학습이 완료된 가중치를 포함한 데이터 구조를 포함할 수 있다. 그러므로 상술한 가중치 및/또는 각 가중치의 조합은 신경망의 가중치를 포함한 데이터 구조에 포함되는 것으로 한다. 전술한 데이터 구조는 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.By way of example and not limitation, the weight may include a weight variable in a neural network learning process and/or a weight in which neural network learning is completed. The variable weight in the neural network learning process may include a weight at the start of the learning cycle and/or a variable weight during the learning cycle. The weight for which neural network learning is completed may include a weight for which a learning cycle is completed. Accordingly, the data structure including the weights of the neural network may include a data structure including the weights that vary in the neural network learning process and/or the weights on which the neural network learning is completed. Therefore, it is assumed that the above-described weights and/or combinations of weights are included in the data structure including the weights of the neural network. The above-described data structure is merely an example, and the present disclosure is not limited thereto.

신경망의 가중치를 포함한 데이터 구조는 직렬화(serialization) 과정을 거친 후 컴퓨터 판독가능 저장 매체(예를 들어, 메모리, 하드 디스크)에 저장될 수 있다. 직렬화는 데이터 구조를 동일하거나 다른 컴퓨팅 장치에 저장하고 나중에 다시 재구성하여 사용할 수 있는 형태로 변환하는 과정일 수 있다. 컴퓨팅 장치는 데이터 구조를 직렬화하여 네트워크를 통해 데이터를 송수신할 수 있다. 직렬화된 신경망의 가중치를 포함한 데이터 구조는 역직렬화(deserialization)를 통해 동일한 컴퓨팅 장치 또는 다른 컴퓨팅 장치에서 재구성될 수 있다. 신경망의 가중치를 포함한 데이터 구조는 직렬화에 한정되는 것은 아니다. 나아가 신경망의 가중치를 포함한 데이터 구조는 컴퓨팅 장치의 자원을 최소한으로 사용하면서 연산의 효율을 높이기 위한 데이터 구조(예를 들어, 비선형 데이터 구조에서 B-Tree, Trie, m-way search tree, AVL tree, Red-Black Tree)를 포함할 수 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.The data structure including the weights of the neural network may be stored in a computer-readable storage medium (eg, memory, hard disk) after being serialized. Serialization can be the process of converting a data structure into a form that can be reconstructed and used later by storing it on the same or a different computing device. The computing device may serialize the data structure to send and receive data over a network. A data structure including weights of the serialized neural network may be reconstructed in the same computing device or in another computing device through deserialization. The data structure including the weight of the neural network is not limited to serialization. Furthermore, the data structure including the weights of the neural network is a data structure to increase the efficiency of computation while using the resources of the computing device to a minimum (e.g., B-Tree, Trie, m-way search tree, AVL tree, Red-Black Tree). The foregoing is merely an example, and the present disclosure is not limited thereto.

데이터 구조는 신경망의 하이퍼 파라미터(Hyper-parameter)를 포함할 수 있다. 그리고 신경망의 하이퍼 파라미터를 포함한 데이터 구조는 컴퓨터 판독가능 매체에 저장될 수 있다. 하이퍼 파라미터는 사용자에 의해 가변되는 변수일 수 있다. 하이퍼 파라미터는 예를 들어, 학습률(learning rate), 비용 함수(cost function), 학습 사이클 반복 횟수, 가중치 초기화(Weight initialization)(예를 들어, 가중치 초기화 대상이 되는 가중치 값의 범위 설정), Hidden Unit 개수(예를 들어, 히든 레이어의 개수, 히든 레이어의 노드 수)를 포함할 수 있다. 전술한 데이터 구조는 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.The data structure may include hyper-parameters of the neural network. In addition, the data structure including the hyperparameters of the neural network may be stored in a computer-readable medium. The hyper parameter may be a variable variable by a user. Hyperparameters are, for example, learning rate, cost function, number of iterations of the learning cycle, weight initialization (e.g., setting the range of weight values to be initialized for weights), Hidden Unit The number (eg, the number of hidden layers, the number of nodes of the hidden layer) may be included. The above-described data structure is merely an example, and the present disclosure is not limited thereto.

본 개시의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 개시가 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.The steps of a method or algorithm described in relation to an embodiment of the present disclosure may be implemented directly in hardware, implemented as a software module executed by hardware, or implemented by a combination thereof. A software module may include random access memory (RAM), read only memory (ROM), erasable programmable ROM (EPROM), electrically erasable programmable ROM (EEPROM), flash memory, hard disk, removable disk, CD-ROM, or It may reside in any type of computer-readable recording medium well known in the art to which the present disclosure pertains.

본 개시의 구성 요소들은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 애플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다. 본 개시의 구성 요소들은 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있으며, 이와 유사하게, 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다.Components of the present disclosure may be implemented as a program (or application) to be executed in combination with a computer, which is hardware, and stored in a medium. Components of the present disclosure may be implemented as software programming or software components, and similarly, embodiments may include various algorithms implemented as data structures, processes, routines, or combinations of other programming constructs, including C, C++ , Java, assembler, etc. may be implemented in a programming or scripting language. Functional aspects may be implemented in an algorithm running on one or more processors.

본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 여기에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 프로세서들, 수단들, 회로들 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, (편의를 위해, 여기에서 "소프트웨어"로 지칭되는) 다양한 형태들의 프로그램 또는 설계 코드 또는 이들 모두의 결합에 의해 구현될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호 호환성을 명확하게 설명하기 위해, 다양한 예시적인 컴포넌트들, 블록들, 모듈들, 회로들 및 단계들이 이들의 기능과 관련하여 위에서 일반적으로 설명되었다. 이러한 기능이 하드웨어 또는 소프트웨어로서 구현되는지 여부는 특정한 애플리케이션 및 전체 시스템에 대하여 부과되는 설계 제약들에 따라 좌우된다. 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 각각의 특정한 애플리케이션에 대하여 다양한 방식들로 설명된 기능을 구현할 수 있으나, 이러한 구현 결정들은 본 개시의 범위를 벗어나는 것으로 해석되어서는 안 될 것이다.A person of ordinary skill in the art of the present disclosure will recognize that the various illustrative logical blocks, modules, processors, means, circuits and algorithm steps described in connection with the embodiments disclosed herein include electronic hardware, (convenience For this purpose, it will be understood that it may be implemented by various forms of program or design code (referred to herein as "software") or a combination of both. To clearly illustrate this interchangeability of hardware and software, various illustrative components, blocks, modules, circuits, and steps have been described above generally in terms of their functionality. Whether such functionality is implemented as hardware or software depends upon the particular application and design constraints imposed on the overall system. A person skilled in the art of the present disclosure may implement the described functionality in various ways for each specific application, but such implementation decisions should not be interpreted as a departure from the scope of the present disclosure.

여기서 제시된 다양한 실시예들은 방법, 장치, 또는 표준 프로그래밍 및/또는 엔지니어링 기술을 사용한 제조 물품(article)으로 구현될 수 있다. 용어 "제조 물품"은 임의의 컴퓨터-판독가능 장치로부터 액세스 가능한 컴퓨터 프로그램, 캐리어, 또는 매체(media)를 포함한다. 예를 들어, 컴퓨터-판독가능 매체는 자기 저장 장치(예를 들면, 하드 디스크, 플로피 디스크, 자기 스트립, 등), 광학 디스크(예를 들면, CD, DVD, 등), 스마트 카드, 및 플래쉬 메모리 장치(예를 들면, EEPROM, 카드, 스틱, 키 드라이브, 등)를 포함하지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 또한, 여기서 제시되는 다양한 저장 매체는 정보를 저장하기 위한 하나 이상의 장치 및/또는 다른 기계-판독가능한 매체를 포함한다. 용어 "기계-판독가능 매체"는 명령(들) 및/또는 데이터를 저장, 보유, 및/또는 전달할 수 있는 무선 채널 및 다양한 다른 매체를 포함하지만, 이들로 제한되는 것은 아니다.The various embodiments presented herein may be implemented as methods, apparatus, or articles of manufacture using standard programming and/or engineering techniques. The term “article of manufacture” includes a computer program, carrier, or media accessible from any computer-readable device. For example, computer-readable media include magnetic storage devices (eg, hard disks, floppy disks, magnetic strips, etc.), optical disks (eg, CDs, DVDs, etc.), smart cards, and flash memory. devices (eg, EEPROMs, cards, sticks, key drives, etc.). Also, various storage media presented herein include one or more devices and/or other machine-readable media for storing information. The term “machine-readable medium” includes, but is not limited to, wireless channels and various other media capable of storing, retaining, and/or carrying instruction(s) and/or data.

제시된 프로세스들에 있는 단계들의 특정한 순서 또는 계층 구조는 예시적인 접근들의 일례임을 이해하도록 한다. 설계 우선순위들에 기반하여, 본 개시의 범위 내에서 프로세스들에 있는 단계들의 특정한 순서 또는 계층 구조가 재배열될 수 있다는 것을 이해하도록 한다. 첨부된 방법 청구항들은 샘플 순서로 다양한 단계들의 엘리먼트들을 제공하지만 제시된 특정한 순서 또는 계층 구조에 한정되는 것을 의미하지는 않는다.It is understood that the specific order or hierarchy of steps in the presented processes is an example of exemplary approaches. Based on design priorities, it is to be understood that the specific order or hierarchy of steps in the processes may be rearranged within the scope of the present disclosure. The appended method claims present elements of the various steps in a sample order, but are not meant to be limited to the specific order or hierarchy presented.

제시된 실시예들에 대한 설명은 임의의 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 개시를 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이며, 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 개시의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 개시는 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니라, 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.The description of the presented embodiments is provided to enable any person skilled in the art to make or use the present disclosure. Various modifications to these embodiments will be readily apparent to those skilled in the art, and the generic principles defined herein may be applied to other embodiments without departing from the scope of the present disclosure. Thus, the present disclosure is not intended to be limited to the embodiments presented herein, but is to be construed in the widest scope consistent with the principles and novel features presented herein.

Claims (14)

컴퓨팅 장치의 하나 이상의 프로세서에서 수행되는 방법으로,
하나 이상의 문장을 포함하는 음성 데이터를 획득하는 단계;
상기 음성 데이터를 음성 인식 모델의 입력으로 처리하여 상기 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 하나 이상의 텍스트 및 하나 이상의 매칭 신뢰도를 출력하는 단계;
상기 하나 이상의 매칭 신뢰도에 기초하여 사전 데이터베이스의 활용 여부를 결정하는 단계;
상기 사전 데이터베이스를 활용하여 상기 하나 이상의 텍스트 중 적어도 하나에 대한 변환을 수행하는 단계; 및
상기 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 텍스트 및 변환된 텍스트 중 적어도 하나를 포함하는 음성 인식 결과를 제공하는 단계;
를 포함하며,
상기 사전 데이터베이스는,
하나 이상의 도메인 및 각 도메인에 대응하는 하나 이상의 키워드를 포함하는 것을 특징으로 하며,
상기 사전 데이터베이스를 활용하여 상기 하나 이상의 텍스트 중 적어도 하나에 대한 변환을 수행하는 단계는,
상기 하나 이상의 텍스트 중 매칭 신뢰도가 미리 정해진 임계 신뢰도 미만인 하나 이상의 변경 텍스트를 식별하는 단계;
상기 사전 데이터베이스에서 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 단계; 및
상기 하나 이상의 변경 텍스트를 대응하는 키워드로 변환하여 상기 변환된 텍스트를 생성하는 단계;
를 포함하며,
상기 사전 데이터베이스에서 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 단계는,
사용자 단말로부터 상기 하나 이상의 도메인에 대한 선택 입력에 관련한 도메인 선택 정보를 수신하는 단계;
상기 도메인 선택 정보에 기반하여 상기 사전 데이터베이스에서 상기 유사한 키워드를 식별하기 위한 하나 이상의 도메인을 식별하는 단계; 및
상기 식별된 하나 이상의 도메인 각각에 대응하는 하나 이상의 키워드 중 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 단계;
를 포함하는,
사전 데이터베이스를 활용하여 음성 데이터에 기반한 텍스트를 생성하기 위한 방법.
A method performed on one or more processors of a computing device, comprising:
obtaining voice data including one or more sentences;
processing the voice data as an input of a voice recognition model to output one or more texts corresponding to each of the one or more sentences and one or more matching reliability;
determining whether to use a dictionary database based on the one or more matching reliability levels;
performing conversion on at least one of the one or more texts by utilizing the dictionary database; and
providing a speech recognition result including at least one of a text corresponding to each of the one or more sentences and a converted text;
includes,
The dictionary database is
It is characterized in that it includes one or more domains and one or more keywords corresponding to each domain,
performing conversion on at least one of the one or more texts by utilizing the dictionary database,
identifying one or more modified texts whose matching confidence level is less than a predetermined threshold confidence level among the one or more texts;
identifying keywords similar to each of the one or more changed texts in the dictionary database; and
generating the converted text by converting the one or more changed texts into corresponding keywords;
includes,
identifying keywords similar to each of the one or more changed texts in the dictionary database,
receiving domain selection information related to a selection input for the one or more domains from a user terminal;
identifying one or more domains for identifying the similar keywords in the dictionary database based on the domain selection information; and
identifying a keyword similar to each of the one or more modified texts among one or more keywords corresponding to each of the identified one or more domains;
containing,
A method for generating text based on speech data utilizing a dictionary database.
제1 항에 있어서,
상기 사전 데이터베이스를 구축하는 단계;
를 더 포함하며,
상기 사전 데이터베이스를 구축하는 단계는,
사용자 단말로부터 상기 하나 이상의 도메인에 관련한 도메인 입력 정보를 획득하는 단계;
상기 사용자 단말로부터 상기 하나 이상의 도메인 각각에 대응하여 상기 하나 이상의 키워드에 관련한 키워드 입력 정보를 획득하는 단계; 및
상기 하나 이상의 도메인 각각에 대응하는 하나 이상의 키워드를 매칭시켜 상기 사전 데이터베이스를 구축하는 단계;
를 포함하는,
사전 데이터베이스를 활용하여 음성 데이터에 기반한 텍스트를 생성하기 위한 방법.
The method of claim 1,
building the dictionary database;
further comprising,
The step of building the dictionary database includes:
obtaining domain input information related to the one or more domains from a user terminal;
obtaining keyword input information related to the one or more keywords corresponding to each of the one or more domains from the user terminal; and
building the dictionary database by matching one or more keywords corresponding to each of the one or more domains;
containing,
A method for generating text based on speech data utilizing a dictionary database.
제1 항에 있어서,
상기 하나 이상의 매칭 신뢰도에 기초하여 사전 데이터베이스의 활용 여부를 결정하는 단계는,
통계적 언어 모델을 활용하여 상기 하나 이상의 텍스트 간의 조합 적정성을 산출하는 단계; 및
상기 조합 적정성에 기초하여 상기 사전 데이터베이스의 활용 여부를 결정하는 단계;
를 포함하고,
사전 데이터베이스를 활용하여 음성 데이터에 기반한 텍스트를 생성하기 위한 방법.
The method of claim 1,
The step of determining whether to use the dictionary database based on the one or more matching reliability,
calculating combinatorial adequacy between the one or more texts by using a statistical language model; and
determining whether to use the dictionary database based on the combination suitability;
including,
A method for generating text based on speech data utilizing a dictionary database.
삭제delete 삭제delete 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 프로세서에서 수행되는 방법으로,
하나 이상의 문장을 포함하는 음성 데이터를 획득하는 단계;
상기 음성 데이터를 음성 인식 모델의 입력으로 처리하여 상기 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 하나 이상의 텍스트 및 하나 이상의 매칭 신뢰도를 출력하는 단계;
상기 하나 이상의 매칭 신뢰도에 기초하여 사전 데이터베이스의 활용 여부를 결정하는 단계;
상기 사전 데이터베이스를 활용하여 상기 하나 이상의 텍스트 중 적어도 하나에 대한 변환을 수행하는 단계; 및
상기 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 텍스트 및 변환된 텍스트 중 적어도 하나를 포함하는 음성 인식 결과를 제공하는 단계;
를 포함하며,
상기 사전 데이터베이스는,
하나 이상의 도메인 및 각 도메인에 대응하는 하나 이상의 키워드를 포함하는 것을 특징으로 하며,
상기 사전 데이터베이스를 활용하여 상기 하나 이상의 텍스트 중 적어도 하나에 대한 변환을 수행하는 단계는,
상기 하나 이상의 텍스트 중 매칭 신뢰도가 미리 정해진 임계 신뢰도 미만인 하나 이상의 변경 텍스트를 식별하는 단계;
상기 사전 데이터베이스에서 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 단계; 및
상기 하나 이상의 변경 텍스트를 대응하는 키워드로 변환하여 상기 변환된 텍스트를 생성하는 단계;
를 포함하며,
상기 사전 데이터베이스에서 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 단계는,
상기 식별된 하나 이상의 변경 텍스트와 텍스트 연관성을 가지는 하나 이상의 도메인을 식별하는 단계; 및
상기 식별된 하나 이상의 도메인 각각에 대응하는 하나 이상의 키워드 중 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 단계;
를 포함하며,
상기 텍스트 연관성은,
구문적 연관성, 의미적 연관성 및 형태적 연관성 중 적어도 하나를 포함하는,
사전 데이터베이스를 활용하여 음성 데이터에 기반한 텍스트를 생성하기 위한 방법.
A method performed on one or more processors of a computing device, comprising:
obtaining voice data including one or more sentences;
processing the voice data as an input of a voice recognition model to output one or more texts corresponding to each of the one or more sentences and one or more matching reliability;
determining whether to use a dictionary database based on the one or more matching reliability levels;
performing conversion on at least one of the one or more texts by utilizing the dictionary database; and
providing a speech recognition result including at least one of a text corresponding to each of the one or more sentences and a converted text;
includes,
The dictionary database is
It is characterized in that it includes one or more domains and one or more keywords corresponding to each domain,
performing conversion on at least one of the one or more texts by utilizing the dictionary database,
identifying one or more modified texts whose matching confidence level is less than a predetermined threshold confidence level among the one or more texts;
identifying keywords similar to each of the one or more changed texts in the dictionary database; and
generating the converted text by converting the one or more changed texts into corresponding keywords;
includes,
identifying keywords similar to each of the one or more changed texts in the dictionary database,
identifying one or more domains having text associations with the identified one or more changed text; and
identifying a keyword similar to each of the one or more modified texts among one or more keywords corresponding to each of the identified one or more domains;
includes,
The text association is
comprising at least one of syntactic association, semantic association, and morphological association;
A method for generating text based on speech data utilizing a dictionary database.
컴퓨팅 장치의 하나 이상의 프로세서에서 수행되는 방법으로,
하나 이상의 문장을 포함하는 음성 데이터를 획득하는 단계;
상기 음성 데이터를 음성 인식 모델의 입력으로 처리하여 상기 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 하나 이상의 텍스트 및 하나 이상의 매칭 신뢰도를 출력하는 단계;
상기 하나 이상의 매칭 신뢰도에 기초하여 사전 데이터베이스의 활용 여부를 결정하는 단계;
상기 사전 데이터베이스를 활용하여 상기 하나 이상의 텍스트 중 적어도 하나에 대한 변환을 수행하는 단계; 및
상기 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 텍스트 및 변환된 텍스트 중 적어도 하나를 포함하는 음성 인식 결과를 제공하는 단계;
를 포함하며,
상기 사전 데이터베이스는,
하나 이상의 도메인 및 각 도메인에 대응하는 하나 이상의 키워드를 포함하는 것을 특징으로 하며,
상기 사전 데이터베이스를 활용하여 상기 하나 이상의 텍스트 중 적어도 하나에 대한 변환을 수행하는 단계는,
상기 하나 이상의 텍스트 중 매칭 신뢰도가 미리 정해진 임계 신뢰도 미만인 하나 이상의 변경 텍스트를 식별하는 단계;
상기 사전 데이터베이스에서 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 단계; 및
상기 하나 이상의 변경 텍스트를 대응하는 키워드로 변환하여 상기 변환된 텍스트를 생성하는 단계;
를 포함하며,
상기 사전 데이터베이스에서 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 단계는,
상기 식별된 하나 이상의 변경 텍스트와 인접한 하나 이상의 인접 텍스트를 식별하는 단계;
상기 하나 이상의 인접 텍스트와 텍스트 연관성을 가지는 하나 이상의 도메인을 식별하는 단계; 및
상기 식별된 하나 이상의 도메인 각각에 대응하는 하나 이상의 키워드 중 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 단계;
를 포함하는,
사전 데이터베이스를 활용하여 음성 데이터에 기반한 텍스트를 생성하기 위한 방법.
A method performed on one or more processors of a computing device, comprising:
obtaining voice data including one or more sentences;
processing the voice data as an input of a voice recognition model to output one or more texts corresponding to each of the one or more sentences and one or more matching reliability;
determining whether to use a dictionary database based on the one or more matching reliability levels;
performing conversion on at least one of the one or more texts by utilizing the dictionary database; and
providing a speech recognition result including at least one of a text corresponding to each of the one or more sentences and a converted text;
includes,
The dictionary database is
It is characterized in that it includes one or more domains and one or more keywords corresponding to each domain,
performing conversion on at least one of the one or more texts by utilizing the dictionary database,
identifying one or more modified texts whose matching confidence level is less than a predetermined threshold confidence level among the one or more texts;
identifying keywords similar to each of the one or more changed texts in the dictionary database; and
generating the converted text by converting the one or more changed texts into corresponding keywords;
includes,
identifying keywords similar to each of the one or more changed texts in the dictionary database,
identifying one or more adjacent text adjacent to the identified one or more modified text;
identifying one or more domains having textual associations with the one or more adjacent texts; and
identifying a keyword similar to each of the one or more modified texts among one or more keywords corresponding to each of the identified one or more domains;
containing,
A method for generating text based on speech data utilizing a dictionary database.
제7 항에 있어서,
상기 하나 이상의 인접 텍스트와 텍스트 연관성을 가지는 하나 이상의 도메인을 식별하는 단계는,
상기 하나 이상의 인접 텍스트와 상기 식별된 적어도 하나의 텍스트 간의 거리에 기반하여 상기 하나 이상의 인접 텍스트 각각에 상이한 가중치를 할당하는 단계; 및
상기 하나 이상의 인접 텍스트 각각에 할당된 가중치에 기반하여 하나 이상의 도메인을 식별하는 단계;
를 포함하는,
사전 데이터베이스를 활용하여 음성 데이터에 기반한 텍스트를 생성하기 위한 방법.
8. The method of claim 7,
The step of identifying one or more domains having text association with the one or more adjacent texts comprises:
assigning a different weight to each of the one or more adjacent texts based on a distance between the one or more adjacent texts and the identified at least one text; and
identifying one or more domains based on a weight assigned to each of the one or more adjacent texts;
containing,
A method for generating text based on speech data utilizing a dictionary database.
컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로, 상기 컴퓨터 프로그램은 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 경우, 상기 하나 이상의 프로세서들로 하여금 사전 데이터베이스를 활용하여 음성 데이터에 기반한 텍스트를 생성하기 위한 방법을 수행하기 위한 이하의 동작들을 수행하도록 하며, 상기 동작들은:
하나 이상의 문장을 포함하는 음성 데이터를 획득하는 동작;
상기 음성 데이터를 음성 인식 모델의 입력으로 처리하여 상기 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 하나 이상의 텍스트 및 하나 이상의 매칭 신뢰도를 출력하는 동작;
상기 하나 이상의 매칭 신뢰도에 기초하여 사전 데이터베이스의 활용 여부를 결정하는 동작;
상기 사전 데이터베이스를 활용하여 상기 하나 이상의 텍스트 중 적어도 하나에 대한 변환을 수행하는 동작; 및
상기 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 텍스트 및 변환된 텍스트 중 적어도 하나를 포함하는 음성 인식 결과를 제공하는 동작;
을 포함하고,
상기 사전 데이터베이스는,
하나 이상의 도메인 및 각 도메인에 대응하는 하나 이상의 키워드를 포함하는 것을 특징으로 하며,
상기 사전 데이터베이스를 활용하여 상기 하나 이상의 텍스트 중 적어도 하나에 대한 변환을 수행하는 동작은,
상기 하나 이상의 텍스트 중 매칭 신뢰도가 미리 정해진 임계 신뢰도 미만인 하나 이상의 변경 텍스트를 식별하는 동작;
상기 사전 데이터베이스에서 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 동작; 및
상기 하나 이상의 변경 텍스트를 대응하는 키워드로 변환하여 상기 변환된 텍스트를 생성하는 동작;
을 포함하며,
상기 사전 데이터베이스에서 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 동작은,
사용자 단말로부터 상기 하나 이상의 도메인에 대한 선택 입력에 관련한 도메인 선택 정보를 수신하는 동작;
상기 도메인 선택 정보에 기반하여 상기 사전 데이터베이스에서 상기 유사한 키워드를 식별하기 위한 하나 이상의 도메인을 식별하는 동작; 및
상기 식별된 하나 이상의 도메인 각각에 대응하는 하나 이상의 키워드 중 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 동작;
을 포함하는,
컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
A computer program stored on a computer-readable storage medium, wherein the computer program, when executed by one or more processors, causes the one or more processors to perform a method for generating text based on speech data by utilizing a dictionary database to perform the following operations for:
obtaining voice data including one or more sentences;
processing the voice data as an input of a voice recognition model to output one or more texts corresponding to each of the one or more sentences and one or more matching reliability;
determining whether to use a dictionary database based on the one or more matching reliability levels;
performing conversion on at least one of the one or more texts by utilizing the dictionary database; and
providing a speech recognition result including at least one of a text corresponding to each of the one or more sentences and a converted text;
including,
The dictionary database is
It is characterized in that it includes one or more domains and one or more keywords corresponding to each domain,
The operation of converting at least one of the one or more texts using the dictionary database includes:
identifying one or more modified texts whose matching confidence level is less than a predetermined threshold confidence level among the one or more texts;
identifying keywords similar to each of the one or more changed texts in the dictionary database; and
generating the converted text by converting the one or more changed texts into corresponding keywords;
includes,
The operation of identifying a keyword similar to each of the one or more changed texts in the dictionary database includes:
receiving domain selection information related to a selection input for the one or more domains from a user terminal;
identifying one or more domains for identifying the similar keywords in the dictionary database based on the domain selection information; and
identifying a keyword similar to each of the one or more modified texts among one or more keywords corresponding to each of the identified one or more domains;
containing,
A computer program stored on a computer-readable storage medium.
컴퓨팅 장치로서,
하나 이상의 코어를 포함하는 프로세서;
상기 프로세서에서 실행가능한 프로그램 코드들을 저장하는 메모리; 및
사용자 단말과 데이터를 송수신하는 네트워크부;
를 포함하고,
상기 프로세서는,
하나 이상의 문장을 포함하는 음성 데이터를 획득하고,
상기 음성 데이터를 음성 인식 모델의 입력으로 처리하여 상기 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 하나 이상의 텍스트 및 하나 이상의 매칭 신뢰도를 출력하고,
상기 하나 이상의 매칭 신뢰도에 기초하여 사전 데이터베이스의 활용 여부를 결정하고,
상기 사전 데이터베이스를 활용하여 상기 하나 이상의 텍스트 중 적어도 하나에 대한 변환을 수행하고,
상기 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 텍스트 및 변환된 텍스트 중 적어도 하나를 포함하는 음성 인식 결과를 제공하고,
상기 사전 데이터베이스는,
하나 이상의 도메인 및 각 도메인에 대응하는 하나 이상의 키워드를 포함하는 것을 특징으로 하며,
상기 사전 데이터베이스를 활용하여 상기 하나 이상의 텍스트 중 적어도 하나에 대한 변환을 수행하는 것은,
상기 하나 이상의 텍스트 중 매칭 신뢰도가 미리 정해진 임계 신뢰도 미만인 하나 이상의 변경 텍스트를 식별하고,
상기 사전 데이터베이스에서 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하고,
상기 하나 이상의 변경 텍스트를 대응하는 키워드로 변환하여 상기 변환된 텍스트를 생성하는 것을 포함하며,
상기 사전 데이터베이스에서 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 것은,
사용자 단말로부터 상기 하나 이상의 도메인에 대한 선택 입력에 관련한 도메인 선택 정보를 수신하고,
상기 도메인 선택 정보에 기반하여 상기 사전 데이터베이스에서 상기 유사한 키워드를 식별하기 위한 하나 이상의 도메인을 식별하고,
상기 식별된 하나 이상의 도메인 각각에 대응하는 하나 이상의 키워드 중 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 것을 포함하는,
사전 데이터베이스를 활용하여 음성 데이터에 기반한 텍스트를 생성하기 위한 방법을 수행하기 위한 컴퓨팅 장치.
A computing device comprising:
a processor including one or more cores;
a memory storing program codes executable by the processor; and
a network unit for transmitting and receiving data to and from the user terminal;
including,
The processor is
Acquire voice data including one or more sentences,
processing the voice data as an input of a voice recognition model to output one or more texts corresponding to each of the one or more sentences and one or more matching reliability;
Determine whether to use the dictionary database based on the one or more matching reliability,
performing conversion on at least one of the one or more texts by utilizing the dictionary database;
providing a speech recognition result including at least one of a text corresponding to each of the one or more sentences and a converted text,
The dictionary database is
It is characterized in that it includes one or more domains and one or more keywords corresponding to each domain,
performing conversion on at least one of the one or more texts using the dictionary database,
Identifies one or more modified texts whose matching confidence level is less than a predetermined threshold confidence level among the one or more texts,
identify keywords similar to each of the one or more changed texts in the dictionary database;
converting the one or more modified texts into corresponding keywords to generate the converted text;
Identifying a keyword similar to each of the one or more changed texts in the dictionary database comprises:
receiving domain selection information related to a selection input for the one or more domains from a user terminal;
identify one or more domains for identifying the similar keywords in the dictionary database based on the domain selection information;
identifying a keyword similar to each of the one or more modified texts among one or more keywords corresponding to each of the identified one or more domains;
A computing device for performing a method for generating text based on speech data utilizing a dictionary database.
컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로, 상기 컴퓨터 프로그램은 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 경우, 상기 하나 이상의 프로세서들로 하여금 사전 데이터베이스를 활용하여 음성 데이터에 기반한 텍스트를 생성하기 위한 방법을 수행하기 위한 이하의 동작들을 수행하도록 하며, 상기 동작들은:
하나 이상의 문장을 포함하는 음성 데이터를 획득하는 동작;
상기 음성 데이터를 음성 인식 모델의 입력으로 처리하여 상기 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 하나 이상의 텍스트 및 하나 이상의 매칭 신뢰도를 출력하는 동작;
상기 하나 이상의 매칭 신뢰도에 기초하여 사전 데이터베이스의 활용 여부를 결정하는 동작;
상기 사전 데이터베이스를 활용하여 상기 하나 이상의 텍스트 중 적어도 하나에 대한 변환을 수행하는 동작; 및
상기 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 텍스트 및 변환된 텍스트 중 적어도 하나를 포함하는 음성 인식 결과를 제공하는 동작;
을 포함하고,
상기 사전 데이터베이스는,
하나 이상의 도메인 및 각 도메인에 대응하는 하나 이상의 키워드를 포함하는 것을 특징으로 하며,
상기 사전 데이터베이스를 활용하여 상기 하나 이상의 텍스트 중 적어도 하나에 대한 변환을 수행하는 동작은,
상기 하나 이상의 텍스트 중 매칭 신뢰도가 미리 정해진 임계 신뢰도 미만인 하나 이상의 변경 텍스트를 식별하는 동작;
상기 사전 데이터베이스에서 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 동작; 및
상기 하나 이상의 변경 텍스트를 대응하는 키워드로 변환하여 상기 변환된 텍스트를 생성하는 동작;
을 포함하며,
상기 사전 데이터베이스에서 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 동작은,
상기 식별된 하나 이상의 변경 텍스트와 텍스트 연관성을 가지는 하나 이상의 도메인을 식별하는 동작; 및
상기 식별된 하나 이상의 도메인 각각에 대응하는 하나 이상의 키워드 중 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 동작;
을 포함하고,
상기 텍스트 연관성은,
구문적 연관성, 의미적 연관성 및 형태적 연관성 중 적어도 하나를 포함하는,
컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
A computer program stored on a computer-readable storage medium, wherein the computer program, when executed by one or more processors, causes the one or more processors to perform a method for generating text based on speech data by utilizing a dictionary database to perform the following operations for:
obtaining voice data including one or more sentences;
processing the voice data as an input of a voice recognition model to output one or more texts corresponding to each of the one or more sentences and one or more matching reliability;
determining whether to use a dictionary database based on the one or more matching reliability levels;
performing conversion on at least one of the one or more texts by utilizing the dictionary database; and
providing a speech recognition result including at least one of a text corresponding to each of the one or more sentences and a converted text;
including,
The dictionary database is
It is characterized in that it includes one or more domains and one or more keywords corresponding to each domain,
The operation of converting at least one of the one or more texts using the dictionary database includes:
identifying one or more modified texts whose matching confidence level is less than a predetermined threshold confidence level among the one or more texts;
identifying keywords similar to each of the one or more changed texts in the dictionary database; and
generating the converted text by converting the one or more changed texts into corresponding keywords;
includes,
The operation of identifying a keyword similar to each of the one or more changed texts in the dictionary database includes:
identifying one or more domains having text associations with the identified one or more modified texts; and
identifying a keyword similar to each of the one or more modified texts among one or more keywords corresponding to each of the identified one or more domains;
including,
The text association is
comprising at least one of syntactic association, semantic association, and morphological association;
A computer program stored on a computer-readable storage medium.
컴퓨팅 장치로서,
하나 이상의 코어를 포함하는 프로세서;
상기 프로세서에서 실행가능한 프로그램 코드들을 저장하는 메모리; 및
사용자 단말과 데이터를 송수신하는 네트워크부;
를 포함하고,
상기 프로세서는,
하나 이상의 문장을 포함하는 음성 데이터를 획득하고,
상기 음성 데이터를 음성 인식 모델의 입력으로 처리하여 상기 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 하나 이상의 텍스트 및 하나 이상의 매칭 신뢰도를 출력하고,
상기 하나 이상의 매칭 신뢰도에 기초하여 사전 데이터베이스의 활용 여부를 결정하고,
상기 사전 데이터베이스를 활용하여 상기 하나 이상의 텍스트 중 적어도 하나에 대한 변환을 수행하고,
상기 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 텍스트 및 변환된 텍스트 중 적어도 하나를 포함하는 음성 인식 결과를 제공하고,
상기 사전 데이터베이스는,
하나 이상의 도메인 및 각 도메인에 대응하는 하나 이상의 키워드를 포함하는 것을 특징으로 하며,
상기 사전 데이터베이스를 활용하여 상기 하나 이상의 텍스트 중 적어도 하나에 대한 변환을 수행하는 것은,
상기 하나 이상의 텍스트 중 매칭 신뢰도가 미리 정해진 임계 신뢰도 미만인 하나 이상의 변경 텍스트를 식별하고,
상기 사전 데이터베이스에서 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하고,
상기 하나 이상의 변경 텍스트를 대응하는 키워드로 변환하여 상기 변환된 텍스트를 생성하는 것을 포함하며,
상기 사전 데이터베이스에서 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 것은,
상기 식별된 하나 이상의 변경 텍스트와 텍스트 연관성을 가지는 하나 이상의 도메인을 식별하고,
상기 식별된 하나 이상의 도메인 각각에 대응하는 하나 이상의 키워드 중 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 것을 포함하며,
상기 텍스트 연관성은,
구문적 연관성, 의미적 연관성 및 형태적 연관성 중 적어도 하나를 포함하는,
사전 데이터베이스를 활용하여 음성 데이터에 기반한 텍스트를 생성하기 위한 방법을 수행하기 위한 컴퓨팅 장치.
A computing device comprising:
a processor including one or more cores;
a memory storing program codes executable by the processor; and
a network unit for transmitting and receiving data to and from the user terminal;
including,
The processor is
Acquire voice data including one or more sentences,
processing the voice data as an input of a voice recognition model to output one or more texts corresponding to each of the one or more sentences and one or more matching reliability;
Determine whether to use the dictionary database based on the one or more matching reliability,
performing conversion on at least one of the one or more texts by utilizing the dictionary database;
providing a speech recognition result including at least one of a text corresponding to each of the one or more sentences and a converted text,
The dictionary database is
It is characterized in that it includes one or more domains and one or more keywords corresponding to each domain,
performing conversion on at least one of the one or more texts using the dictionary database,
Identifies one or more modified texts whose matching confidence level is less than a predetermined threshold confidence level among the one or more texts,
identify keywords similar to each of the one or more changed texts in the dictionary database;
converting the one or more modified texts into corresponding keywords to generate the converted text;
Identifying a keyword similar to each of the one or more changed texts in the dictionary database comprises:
identifying one or more domains having text associations with the identified one or more changed text;
identifying a keyword similar to each of the one or more modified texts among one or more keywords corresponding to each of the identified one or more domains;
The text association is
comprising at least one of syntactic association, semantic association, and morphological association;
A computing device for performing a method for generating text based on speech data utilizing a dictionary database.
컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로, 상기 컴퓨터 프로그램은 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 경우, 상기 하나 이상의 프로세서들로 하여금 사전 데이터베이스를 활용하여 음성 데이터에 기반한 텍스트를 생성하기 위한 방법을 수행하기 위한 이하의 동작들을 수행하도록 하며, 상기 동작들은:
하나 이상의 문장을 포함하는 음성 데이터를 획득하는 동작;
상기 음성 데이터를 음성 인식 모델의 입력으로 처리하여 상기 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 하나 이상의 텍스트 및 하나 이상의 매칭 신뢰도를 출력하는 동작;
상기 하나 이상의 매칭 신뢰도에 기초하여 사전 데이터베이스의 활용 여부를 결정하는 동작;
상기 사전 데이터베이스를 활용하여 상기 하나 이상의 텍스트 중 적어도 하나에 대한 변환을 수행하는 동작; 및
상기 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 텍스트 및 변환된 텍스트 중 적어도 하나를 포함하는 음성 인식 결과를 제공하는 동작;
을 포함하고,
상기 사전 데이터베이스는,
하나 이상의 도메인 및 각 도메인에 대응하는 하나 이상의 키워드를 포함하는 것을 특징으로 하며,
상기 사전 데이터베이스를 활용하여 상기 하나 이상의 텍스트 중 적어도 하나에 대한 변환을 수행하는 동작은,
상기 하나 이상의 텍스트 중 매칭 신뢰도가 미리 정해진 임계 신뢰도 미만인 하나 이상의 변경 텍스트를 식별하는 동작;
상기 사전 데이터베이스에서 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 동작; 및
상기 하나 이상의 변경 텍스트를 대응하는 키워드로 변환하여 상기 변환된 텍스트를 생성하는 동작;
을 포함하며,
상기 사전 데이터베이스에서 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 동작은,
상기 식별된 하나 이상의 변경 텍스트와 인접한 하나 이상의 인접 텍스트를 식별하는 동작;
상기 하나 이상의 인접 텍스트와 텍스트 연관성을 가지는 하나 이상의 도메인을 식별하는 동작; 및
상기 식별된 하나 이상의 도메인 각각에 대응하는 하나 이상의 키워드 중 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 동작;
을 포함하는,
컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
A computer program stored on a computer-readable storage medium, wherein the computer program, when executed by one or more processors, causes the one or more processors to perform a method for generating text based on speech data by utilizing a dictionary database to perform the following operations for:
obtaining voice data including one or more sentences;
processing the voice data as an input of a voice recognition model to output one or more texts corresponding to each of the one or more sentences and one or more matching reliability;
determining whether to use a dictionary database based on the one or more matching reliability levels;
performing conversion on at least one of the one or more texts by utilizing the dictionary database; and
providing a speech recognition result including at least one of a text corresponding to each of the one or more sentences and a converted text;
including,
The dictionary database is
It is characterized in that it includes one or more domains and one or more keywords corresponding to each domain,
The operation of converting at least one of the one or more texts using the dictionary database includes:
identifying one or more modified texts whose matching confidence level is less than a predetermined threshold confidence level among the one or more texts;
identifying keywords similar to each of the one or more changed texts in the dictionary database; and
generating the converted text by converting the one or more changed texts into corresponding keywords;
includes,
The operation of identifying a keyword similar to each of the one or more changed texts in the dictionary database includes:
identifying one or more adjacent text adjacent to the identified one or more change text;
identifying one or more domains having text associations with the one or more adjacent texts; and
identifying a keyword similar to each of the one or more modified texts among one or more keywords corresponding to each of the identified one or more domains;
containing,
A computer program stored on a computer-readable storage medium.
컴퓨팅 장치로서,
하나 이상의 코어를 포함하는 프로세서;
상기 프로세서에서 실행가능한 프로그램 코드들을 저장하는 메모리; 및
사용자 단말과 데이터를 송수신하는 네트워크부;
를 포함하고,
상기 프로세서는,
하나 이상의 문장을 포함하는 음성 데이터를 획득하고,
상기 음성 데이터를 음성 인식 모델의 입력으로 처리하여 상기 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 하나 이상의 텍스트 및 하나 이상의 매칭 신뢰도를 출력하고,
상기 하나 이상의 매칭 신뢰도에 기초하여 사전 데이터베이스의 활용 여부를 결정하고,
상기 사전 데이터베이스를 활용하여 상기 하나 이상의 텍스트 중 적어도 하나에 대한 변환을 수행하고,
상기 하나 이상의 문장 각각에 대응하는 텍스트 및 변환된 텍스트 중 적어도 하나를 포함하는 음성 인식 결과를 제공하고,
상기 사전 데이터베이스는,
하나 이상의 도메인 및 각 도메인에 대응하는 하나 이상의 키워드를 포함하는 것을 특징으로 하며,
상기 사전 데이터베이스를 활용하여 상기 하나 이상의 텍스트 중 적어도 하나에 대한 변환을 수행하는 것은,
상기 하나 이상의 텍스트 중 매칭 신뢰도가 미리 정해진 임계 신뢰도 미만인 하나 이상의 변경 텍스트를 식별하고,
상기 사전 데이터베이스에서 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하고,
상기 하나 이상의 변경 텍스트를 대응하는 키워드로 변환하여 상기 변환된 텍스트를 생성하는 것을 포함하며,
상기 사전 데이터베이스에서 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 것은,
상기 식별된 하나 이상의 변경 텍스트와 인접한 하나 이상의 인접 텍스트를 식별하고,
상기 하나 이상의 인접 텍스트와 텍스트 연관성을 가지는 하나 이상의 도메인을 식별하고,
상기 식별된 하나 이상의 도메인 각각에 대응하는 하나 이상의 키워드 중 상기 하나 이상의 변경 텍스트 각각과 유사한 키워드를 식별하는 것을 포함하는,
사전 데이터베이스를 활용하여 음성 데이터에 기반한 텍스트를 생성하기 위한 방법을 수행하기 위한 컴퓨팅 장치.A computing device comprising:
a processor including one or more cores;
a memory storing program codes executable by the processor; and
a network unit for transmitting and receiving data to and from the user terminal;
including,
The processor is
Acquire voice data including one or more sentences,
processing the voice data as an input of a voice recognition model to output one or more texts corresponding to each of the one or more sentences and one or more matching reliability;
Determine whether to use the dictionary database based on the one or more matching reliability,
performing conversion on at least one of the one or more texts by utilizing the dictionary database;
providing a speech recognition result including at least one of a text corresponding to each of the one or more sentences and a converted text,
The dictionary database is
It is characterized in that it includes one or more domains and one or more keywords corresponding to each domain,
performing conversion on at least one of the one or more texts using the dictionary database,
Identifies one or more modified texts whose matching confidence level is less than a predetermined threshold confidence level among the one or more texts,
identify keywords similar to each of the one or more changed texts in the dictionary database;
converting the one or more modified texts into corresponding keywords to generate the converted text;
Identifying a keyword similar to each of the one or more changed texts in the dictionary database comprises:
identify one or more adjacent text adjacent to the identified one or more change text;
identify one or more domains having textual associations with the one or more adjacent text;
identifying a keyword similar to each of the one or more modified texts among one or more keywords corresponding to each of the identified one or more domains;
A computing device for performing a method for generating text based on speech data utilizing a dictionary database.

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