자동 음성 인식

자동 음성 인식 / Speech-to-Text의 과거, 현재, 미래

자동 음성 인식(ASR)은 먼 길을 왔습니다. 오래 전에 발명되었지만 아무도 사용하지 않았습니다. 그러나 지금은 시간과 기술이 크게 변했습니다. 오디오 트랜스크립션은 상당히 발전했습니다.

AI(인공 지능)와 같은 기술은 빠르고 정확한 결과를 위해 오디오-텍스트 번역 프로세스를 강화했습니다. 결과적으로 Tik Tok, Spotify 및 Zoom과 같은 일부 인기 있는 앱이 프로세스를 모바일 앱에 포함하는 등 실제 세계의 응용 프로그램도 증가했습니다.

따라서 ASR을 살펴보고 2022년에 가장 인기 있는 기술 중 하나가 된 이유를 알아보겠습니다.

음성을 텍스트로 변환이란 무엇입니까?

Speech to Text는 인간의 말을 아날로그에서 디지털 형식으로 변환하는 AI 강화 기술입니다. 또한 수집된 데이터의 디지털 형태는 텍스트 형태로 전사된다.

음성을 텍스트로 변환하는 것은 종종 이 방법과 완전히 다른 음성 인식과 혼동됩니다. 음성 인식에서는 사람의 음성 패턴을 식별하는 데 중점을 두지만 이 방법에서는 시스템이 말하는 단어를 식별하려고 합니다.

음성을 텍스트로 변환하는 일반적인 이름

이 고급 음성 인식 기술은 다음과 같은 이름으로도 유명합니다.

  • 자동 음성 인식(ASR)
  • 음성 인식
  • 컴퓨터 음성 인식
  • 오디오 트랜스크립션
  • 화면 읽기

자동 음성 인식의 작동 이해

음성 인식 워크플로

오디오-텍스트 번역 소프트웨어의 작업은 복잡하고 여러 단계의 구현을 포함합니다. 아시다시피 Speech-to-Text는 오디오 파일을 편집 가능한 텍스트 형식으로 변환하도록 설계된 독점 소프트웨어입니다. 음성 인식을 활용하여 수행합니다.

방법

  • 처음에 아날로그-디지털 변환기를 사용하여 컴퓨터 프로그램은 청각 신호와 진동을 구별하기 위해 제공된 데이터에 언어 알고리즘을 적용합니다.
  • 다음으로 음파를 측정하여 해당 소리를 필터링합니다.
  • 또한, 소리는 XNUMX/XNUMX 또는 XNUMX초 단위로 분포/분할되고 음소(한 단어를 다른 단어와 구별하기 위한 측정 가능한 소리 단위)와 일치합니다.
  • 음소는 기존 데이터를 잘 알려진 단어, 문장 및 구와 비교하기 위해 수학적 모델을 통해 추가로 실행됩니다.
  • 출력은 텍스트 또는 컴퓨터 기반 오디오 파일입니다.

오늘 AI 교육 데이터 요구 사항에 대해 논의해 보겠습니다.

텍스트에 대한 음성의 용도는 무엇입니까?

다음과 같은 여러 자동 음성 인식 소프트웨어 사용이 있습니다.

  • 콘텐츠 검색: 우리 대부분은 전화기에 글자를 입력하는 것에서 소프트웨어가 우리의 음성을 인식하고 원하는 결과를 제공하도록 버튼을 누르는 것으로 전환했습니다.
  • 고객 서비스 : 프로세스의 몇 가지 초기 단계를 통해 고객을 안내할 수 있는 챗봇 및 AI 도우미가 보편화되었습니다.
  • 실시간 자막 제공: 콘텐츠에 대한 글로벌 액세스가 증가함에 따라 실시간 자막이 중요하고 중요한 시장이 되어 ASR의 사용을 앞당겼습니다.
  • 전자 문서: 여러 관리 부서에서 ASR을 사용하여 문서화 목적을 달성하고 더 나은 속도와 효율성을 제공하기 시작했습니다.

음성 인식의 주요 과제는 무엇입니까?

오디오 주석 아직 발전의 정점에 이르지 못했다. 엔지니어가 시스템을 효율적으로 만들기 위해 해결해야 할 많은 과제가 있습니다.

  • 억양과 방언을 제어할 수 있습니다.
  • 구어체 문장의 맥락을 이해한다.
  • 입력 품질을 증폭하기 위해 배경 잡음을 분리합니다.
  • 효율적인 처리를 위해 코드를 다른 언어로 전환합니다.
  • 동영상 파일의 경우 연설에 사용된 시각적 단서를 분석합니다.

오디오 트랜스크립션 및 Speech-to-Text AI 개발

자동 음성 인식 소프트웨어의 가장 큰 과제는 출력을 100% 정확하게 생성하는 것입니다. 원시 데이터는 동적이며 단일 알고리즘을 적용할 수 없기 때문에 데이터에 주석을 달아 AI가 올바른 컨텍스트에서 데이터를 이해할 수 있도록 훈련합니다.

이 프로세스를 수행하려면 다음과 같은 특정 작업을 구현해야 합니다.

  • Ner의 일반적인 예명명된 엔티티 인식(NER): NER 서로 다른 명명된 엔터티를 식별하고 특정 범주로 분할하는 프로세스입니다.
  • 감정 및 주제 분석: 여러 알고리즘을 사용하는 소프트웨어는 제공된 데이터의 감정 분석을 수행하여 오류 없는 결과를 제공합니다.
  • 의도 및 대화 분석: 의도 감지는 AI가 화자의 의도를 인식하도록 훈련시키는 것을 목표로 합니다. 주로 AI 기반 챗봇을 만드는 데 사용됩니다.

결론

Speech-to-Text 기술은 현재 훌륭한 단계에 있습니다. 음성 검색 및 제어 도우미를 앱에 통합하는 디지털 장치가 늘어남에 따라 오디오 전사에 대한 수요가 급증할 것으로 예상됩니다. 이 인상적인 기능을 앱에 추가하고 싶다면 Shaip의 음성 데이터 수집 전문가가 자세한 내용을 알 수 있습니다.

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