公开(公告)号：CN104765723A

公开(公告)日：2015-07-08

申请号：CN201510007504.0

申请日：2015-01-07

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 李知炫 ,  洪锡珒 ,  禹景久 ,  卢尧韩 ,  柳尚贤 ,  李昊潼

IPC: G06F17/27 ,  G06F17/30

CPC classification number: G10L15/26 ,  G06F17/2241 ,  G06F17/2765 ,  G10L15/1822 ,  G10L17/00 ,  G10L2015/088 ,  H04M2250/74

Abstract: 公开了一种用于构建会议内容的设备和方法。所述设备包括：语音识别器，被配置为识别语音以产生与识别出的语音对应的文本；聚类元件，被配置为将产生的文本聚类为多个主题以产生一个或更多个簇。所述设备还包括：概念提取器，被配置为提取产生的簇中的每个簇的概念；层级分析器，被配置为分析提取出的概念中的每个概念的层级。所述设备还包括：构建元件，被配置为基于所述分析来构建提取出的概念中的每个概念。

公开(公告)号：CN111081230B

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN201910953821.X

申请日：2019-10-09

Applicant: 三星电子株式会社 ,  蒙特利尔大学

Inventor： 柳尚贤 ,  友华·本吉奥 ,  宋仁哲

IPC: G10L15/16 ,  G10L15/06 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 公开一种语音识别方法和设备。所述语音识别方法包括：获得语音信号，以及执行语音信号的识别，其中，执行语音信号的识别的步骤包括：使用参数生成模型从输入方言数据生成针对语音信号的方言参数；将方言参数应用于训练的语音识别模型以生成方言语音识别模型，以及通过针对语音信号实施方言参数识别模型从语音信号生成语音识别结果。语音识别方法和设备可执行语音识别模型和参数生成模型的语音识别和/或训练。

公开(公告)号：CN108630198B

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN201810225109.3

申请日：2018-03-19

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 宋仁哲 ,  柳尚贤

IPC: G10L15/06 ,  G10L15/16

Abstract: 公开一种用于训练声学模型的方法和设备。一种声学模型的训练方法包括：基于语音序列来构建窗级输入数据；将窗级输入数据输入到声学模型；基于声学模型的输出来计算序列级误差；基于序列级误差来获取窗级误差；基于窗级误差来更新声学模型。

公开(公告)号：CN109410924B

公开(公告)日：2023-09-08

申请号：CN201810289127.8

申请日：2018-04-03

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 柳尚贤

IPC: G10L15/16 ,  G10L15/06 ,  G10L25/30

Abstract: 公开识别方法和识别设备，所述方法包括：将语音信号提供给主神经网络和子神经网络；通过实施被配置为通过解释提供的语音信号来产生比例因子的子神经网络来获得比例因子；基于比例因子确定将通过被配置为执行语音识别的主神经网络考虑的未来上下文的大小；通过实施具有确定的大小的未来上下文的主神经网络来获得语音信号的识别结果。

公开(公告)号：CN105810193B

公开(公告)日：2022-02-08

申请号：CN201610005525.3

申请日：2016-01-05

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 李昊潼 ,  李镐式 ,  崔喜烈 ,  闵允泓 ,  柳尚贤 ,  李礼夏 ,  李知炫 ,  崔荣相

IPC: G10L15/16 ,  G10L15/06 ,  G10L25/30

Abstract: 提供一种训练语言模型的方法和设备及识别语言的方法和设备。一种用于训练语言模型的方法和设备包括:从训练数据产生第一训练特征向量序列和第二训练特征向量序列。所述方法被配置为基于第一训练特征向量序列执行神经网络的前向估计，基于第二训练特征向量序列执行神经网络的后向估计。所述方法还被配置为基于前向估计的结果和后向估计的结果训练语言模型。

公开(公告)号：CN105913121B

公开(公告)日：2021-08-10

申请号：CN201510810225.8

申请日：2015-11-20

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 柳尚贤 ,  文太燮

IPC: G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种神经网络训练方法和设备以及识别方法和设备。所述神经网络训练设备接收数据并基于通过从包括在神经网络中的多个隐藏节点排除参考隐藏节点所获得的剩余隐藏节点来训练神经网络，其中，参考隐藏节点将之前时间间隔中的值保持到之后时间间隔。

公开(公告)号：CN109410916A

公开(公告)日：2019-03-01

申请号：CN201810436268.8

申请日：2018-05-09

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 李昊潼 ,  柳尚贤

IPC: G10L15/02 ,  G10L15/06 ,  G10L15/183 ,  G10L15/26

Abstract: 公开一种个性化语音识别方法以及执行该方法的用户终端和服务器。一种在用户终端中执行的识别方法包括：基于通过用户输入的参考语音信号来确定对用户的语音个性化的特性参数；从用户接收将被识别的目标语音信号作为输入；输出目标语音信号的识别结果，其中，基于特性参数和用于识别目标语音信号的模型来确定目标语音信号的识别结果。

公开(公告)号：CN108229677A

公开(公告)日：2018-06-29

申请号：CN201710810460.4

申请日：2017-09-11

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 柳尚贤

IPC: G06N3/08

CPC classification number: G06N3/0445 ,  G06N3/0454 ,  G06N3/08 ,  G06N3/084 ,  G10L15/16

Abstract: 公开一种用于使用循环模型执行识别和训练循环模型的方法和设备。一种识别方法包括：从序列数据提取与当前窗对应的目标数据和在目标数据之后的填充数据；获取与先前窗对应的状态参数；使用循环模型，基于状态参数、提取的目标数据和提取的填充数据，计算当前窗的识别结果。

公开(公告)号：CN106548774A

公开(公告)日：2017-03-29

申请号：CN201610820638.9

申请日：2016-09-13

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 柳尚贤 ,  金重会 ,  朴莹旻 ,  崔喜烈 ,  洪锡珒

IPC: G10L15/10 ,  G10L17/04 ,  G10L17/12 ,  G10L21/003

CPC classification number: G10L15/14 ,  G10L15/063 ,  G10L15/07 ,  G10L15/08 ,  G10L15/18 ,  G10L15/183 ,  G10L2015/0635 ,  G10L2015/226 ,  G10L2015/227 ,  G10L2015/228 ,  G10L15/10 ,  G10L17/04 ,  G10L17/12 ,  G10L21/003

Abstract: 提供一种语音识别的设备和方法以及训练变换参数的设备和方法。一种语音识别设备包括：声学分数计算器，被配置为使用声学模型来计算语音输入的声学分数；声学分数变换器，被配置为通过使用变换参数，将计算的声学分数变换为与标准发音对应的声学分数；解码器，被配置为解码变换的声学分数以输出语音输入的识别结果。

公开(公告)号：CN105810193A

公开(公告)日：2016-07-27

申请号：CN201610005525.3

申请日：2016-01-05

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 李昊潼 ,  李镐式 ,  崔喜烈 ,  闵允泓 ,  柳尚贤 ,  李礼夏 ,  李知炫 ,  崔荣相

IPC: G10L15/16 ,  G10L15/06 ,  G10L25/30

CPC classification number: G06N3/08 ,  G06F17/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/0445 ,  G06N3/084 ,  G10L15/005 ,  G10L15/16 ,  G10L15/19 ,  G10L15/063 ,  G10L25/30

Abstract: 提供一种训练语言模型的方法和设备及识别语言的方法和设备。一种用于训练语言模型的方法和设备包括:从训练数据产生第一训练特征向量序列和第二训练特征向量序列。所述方法被配置为基于第一训练特征向量序列执行神经网络的前向估计，基于第二训练特征向量序列执行神经网络的后向估计。所述方法还被配置为基于前向估计的结果和后向估计的结果训练语言模型。