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음성 인식은 인공 지능의 가장 인기 있는 응용 프로그램 중 하나입니다. 그것은 인간의 말을 이해하고 그것을 텍스트로 변환하도록 컴퓨터를 훈련시키는 것을 포함합니다.
음성 인식에 AI를 사용하려는 이유는 여러 가지가 있습니다. 비즈니스를 위한 가상 도우미를 구축하거나 컴퓨터와 상호 작용하는 핸즈프리 방법을 만들고 싶을 수도 있습니다. 또는 번역 프로젝트를 위해 오디오 녹음을 필사하거나 음성을 텍스트로 변환해야 할 수도 있습니다.
이유가 무엇이든 음성 인식에 AI를 사용할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다. 이 기사에서는 가장 널리 사용되는 몇 가지 방법을 살펴보고 IT 개발을 위한 실용적인 팁을 제공합니다.
ASR(자동 음성 인식)은 가장 일반적인 음성 인식 유형입니다. 컴퓨터나 스마트폰으로 텍스트를 받아쓰게 할 때 사용하는 것입니다.
ASR 시스템은 음향 모델과 언어 모델을 기반으로 합니다. 음향 모델은 말소리를 인식하도록 훈련됩니다. 언어 모델은 특정 언어의 문법과 어휘를 이해하도록 훈련됩니다.
ASR 시스템을 만들려면 많은 데이터가 필요합니다. 다양한 환경에서 다양한 억양과 속도로 말하는 사람들을 녹음해야 합니다. 이 데이터는 음향 및 언어 모델을 훈련하는 데 사용됩니다.
모델이 훈련되면 음성을 실시간으로 전사하는 데 사용할 수 있습니다. 이것이 ASR 시스템이 실제로 작동하는 방식입니다.
ASR에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.
화자 의존형: 이 유형의 ASR에서는 각 사용자가 자신의 음성으로 시스템을 훈련해야 합니다. 그러면 시스템이 그 사람의 목소리를 인식할 수 있습니다. 이것은 Siri 및 Alexa와 같은 대부분의 가상 비서에서 사용하는 ASR 유형입니다.
화자 독립적: 이 유형의 ASR은 교육을 받을 필요 없이 모든 음성을 인식할 수 있습니다. 이것은 많은 전사 서비스에서 사용되는 ASR 유형입니다.
딥 러닝은 인공 신경망을 기반으로 하는 기계 학습의 한 유형입니다. 신경망은 인간의 두뇌가 학습하는 방식을 모방하도록 설계된 일종의 컴퓨터 시스템입니다.
딥 러닝은 음성 인식을 비롯한 다양한 작업에 사용될 수 있습니다. 딥 러닝 기반 ASR 시스템은 종종 기존 ASR 시스템보다 더 정확합니다.
딥 러닝 ASR 시스템은 많은 데이터를 사용하여 학습됩니다. 데이터는 신경망에 공급되고 신경망은 데이터의 패턴을 인식하는 방법을 학습합니다.
신경망이 훈련되면 음성을 실시간으로 전사하는 데 사용할 수 있습니다.
딥 러닝 ASR에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.
종단 간: 종단 간 ASR 시스템은 음성을 입력 및 출력 텍스트로 사용합니다. 시스템은 언어 모델과 같은 추가 정보가 필요하지 않습니다.
하이브리드: 하이브리드 ASR 시스템은 음성을 입력으로 사용하고 언어 모델을 사용하여 텍스트를 출력합니다. 하이브리드 접근 방식은 종단 간 접근 방식보다 더 정확할 수 있지만 더 복잡합니다.
클라우드 기반 ASR은 원격 서버에서 호스팅되는 ASR 유형입니다. 즉, 자신의 컴퓨터에 소프트웨어나 하드웨어를 설치할 필요가 없습니다.
클라우드 기반 ASR 시스템은 종종 구독 기반입니다. 월 사용료를 지불한 다음 시스템을 사용하여 연설을 필사할 수 있습니다.
클라우드 기반 ASR의 장점은 사용이 간편하고 시스템 유지에 대해 걱정할 필요가 없다는 것입니다. 단점은 다른 유형의 ASR보다 비쌀 수 있다는 것입니다.
음성 인식에 AI를 사용할 계획이라면 개발 과정에서 염두에 두어야 할 몇 가지 사항이 있습니다.
다양한 유형의 ASR 시스템이 있으므로 프로젝트에 적합한 것을 선택하는 것이 중요합니다. 결정을 내리기 전에 각 시스템의 정확성, 비용 및 복잡성을 고려하십시오.
ASR 시스템은 정확하기 위해 많은 데이터가 필요합니다. 시스템을 교육하기에 충분한 데이터를 수집했는지 확인하십시오. 이 데이터는 다양해야 하므로 다양한 억양, 속도 및 환경을 포함해야 합니다.
ASR 시스템을 시작하기 전에 테스트하는 것이 중요합니다. 전사는 까다로울 수 있으므로 시스템이 올바르게 작동하는지 확인하는 것이 중요합니다.
시스템을 테스트하는 한 가지 방법은 짧은 오디오 클립을 녹음한 다음 사람이 녹음하도록 하는 것입니다. 두 기록을 비교하여 시스템이 얼마나 정확한지 확인하십시오.
또한 다양한 억양과 속도로 다양한 환경에서 시스템을 테스트해야 합니다. 이렇게 하면 개선이 필요한 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다.
ASR 시스템은 결코 완벽하지 않습니다. 항상 오류가 있을 것입니다. 목표는 이러한 오류를 가능한 한 최소화하는 것입니다.
시스템을 개선하는 한 가지 방법은 하이브리드 접근 방식을 사용하는 것입니다. 이는 서로 다른 ASR 시스템의 장점을 결합하여 보다 정확한 시스템을 만듭니다.
더 많은 데이터를 수집하여 시스템을 개선할 수도 있습니다. 데이터가 많을수록 시스템이 더 정확해집니다.
ASR 시스템이 활성화되면 이를 모니터링하는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 오류를 식별하고 시스템을 개선하기 위해 변경하는 데 도움이 됩니다.
모니터링은 수동 또는 자동으로 수행할 수 있습니다. 자동 모니터링은 종종 더 쉽고 정확합니다.
이 기사에서는 음성 인식에 AI를 사용하는 가장 인기 있는 몇 가지 방법을 살펴보았습니다. IT 개발을 위한 몇 가지 실용적인 팁도 제공했습니다.
음성 인식에 AI를 사용할 계획이라면 올바른 시스템을 선택하고 충분한 데이터를 수집하는 것이 중요합니다. 또한 시스템을 테스트하고 실행 후 모니터링해야 합니다.
다음 팁을 따르면 음성 인식 시스템이 정확하고 신뢰할 수 있는지 확인할 수 있습니다.