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1. (WO2018204934) SÉLECTION DE CARACTÉRISTIQUES VOCALES POUR DES MODÈLES DE CONSTRUCTION POUR DÉTECTER DES CONDITIONS MÉDICALES
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N° de publication : WO/2018/204934 N° de la demande internationale : PCT/US2018/031460
Date de publication : 08.11.2018 Date de dépôt international : 07.05.2018
CIB :
G06N 5/04 (2006.01) ,G10L 15/18 (2013.01) ,G10L 15/183 (2013.01) ,G10L 15/22 (2006.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
N
SYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
5
Systèmes de calculateurs utilisant des modèles basés sur la connaissance
04
Méthodes ou dispositifs inférents
G PHYSIQUE
10
INSTRUMENTS DE MUSIQUE; ACOUSTIQUE
L
ANALYSE OU SYNTHÈSE DE LA PAROLE; RECONNAISSANCE DE LA PAROLE; TRAITEMENT DE LA PAROLE OU DE LA VOIX; CODAGE OU DÉCODAGE DE LA PAROLE OU DE SIGNAUX AUDIO
15
Reconnaissance de la parole
08
Classement ou recherche de la parole
18
utilisant une modélisation du langage naturel
G PHYSIQUE
10
INSTRUMENTS DE MUSIQUE; ACOUSTIQUE
L
ANALYSE OU SYNTHÈSE DE LA PAROLE; RECONNAISSANCE DE LA PAROLE; TRAITEMENT DE LA PAROLE OU DE LA VOIX; CODAGE OU DÉCODAGE DE LA PAROLE OU DE SIGNAUX AUDIO
15
Reconnaissance de la parole
08
Classement ou recherche de la parole
18
utilisant une modélisation du langage naturel
183
selon les contextes, p.ex. modèles de langage
G PHYSIQUE
10
INSTRUMENTS DE MUSIQUE; ACOUSTIQUE
L
ANALYSE OU SYNTHÈSE DE LA PAROLE; RECONNAISSANCE DE LA PAROLE; TRAITEMENT DE LA PAROLE OU DE LA VOIX; CODAGE OU DÉCODAGE DE LA PAROLE OU DE SIGNAUX AUDIO
15
Reconnaissance de la parole
22
Procédures utilisées pendant le processus de reconnaissance de la parole, p.ex. dialogue homme-machine
Déposants :
CANARY SPEECH, LLC [US/US]; 3305 N. University Avenue Ste. 275 Provo, Utah 84604, US
Inventeurs :
KIM, Jangwon; US
KWON, Namhee; US
O'CONNELL, Henry; US
WALSTAD, Phillip; US
YANG, Kevin Shengbin; US
Mandataire :
HILTON, Scott C.; US
Données relatives à la priorité :
62/502,58405.05.2017US
62/614,19205.01.2018US
Titre (EN) SELECTING SPEECH FEATURES FOR BUILDING MODELS FOR DETECTING MEDICAL CONDITIONS
(FR) SÉLECTION DE CARACTÉRISTIQUES VOCALES POUR DES MODÈLES DE CONSTRUCTION POUR DÉTECTER DES CONDITIONS MÉDICALES
Abrégé :
(EN) A mathematical model may be trained to diagnose a medical condition of a person by processing acoustic features 1021 and language features 1022 of speech of the person. The performance of the mathematical model may be improved by appropriately selecting the features 1021, 1022 to be used with the mathematical model. Features 1021, 1022 may be selected by computing a feature selection score 1031 for each acoustic feature 1021 and each language feature 1022, and then selecting features 1021, 1022 using the scores 1031, such as by selecting features 1021, 1022 with the highest scores 1031. In some implementations, stability determinations 1032 may be computed for each feature 1021, 1022 and features 1021, 1022 may be selected using both the feature selection scores 1031 and the stability determinations 1032. A mathematical model may then be trained using the selected features 1021, 1022 and deployed. In some implementations, prompts may be selected using computed prompt selection scores 1041, and the deployed mathematical model may be used with the selected prompts.
(FR) L'invention concerne un modèle mathématique qui peut être formé pour diagnostiquer une condition médicale d'une personne en traitant des caractéristiques acoustiques (1021) et des caractéristiques linguistiques (1022) de la parole de la personne. Les performances du modèle mathématique peuvent être améliorées par la sélection appropriée des caractéristiques (1021, 1022) à utiliser avec le modèle mathématique. Les caractéristiques (1021, 1022) peuvent être sélectionnées en calculant un score de sélection de caractéristique (1031) pour chaque caractéristique acoustique (1021) et chaque caractéristique linguistique (1022), puis en sélectionnant des caractéristiques (1021, 1022) en utilisant les scores (1031), par exemple par sélection des caractéristiques (1021, 1022) ayant les scores les plus élevés (1031). Dans certains modes de réalisation, des déterminations de stabilité (1032) peuvent être calculées pour chaque caractéristique (1021, 1022) et les caractéristiques (1021, 1022) peuvent être sélectionnées en utilisant à la fois les scores de sélection de caractéristiques (1031) et les déterminations de stabilité (1032). Un modèle mathématique peut ensuite être formé en utilisant les caractéristiques sélectionnées (1021, 1022), puis déployé. Dans certains modes de réalisation, des messages-guides peuvent être sélectionnés en utilisant des scores de sélection de message-guide calculés (1041) et le modèle mathématique déployé peut être utilisé avec les messages-guide sélectionnés.
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États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)