자동 음성 인식 기술은 오랫동안 사용되어 왔지만 최근 Siri 및 Alexa와 같은 다양한 스마트폰 응용 프로그램에서 널리 사용되면서 두각을 나타내고 있습니다. 이러한 AI 기반 스마트폰 애플리케이션은 우리 모두를 위해 일상적인 작업을 단순화하는 ASR의 힘을 보여줍니다.
또한, 다양한 산업 분야가 자동화로 더욱 이동함에 따라 ASR에 대한 근본적인 요구가 급증하고 있습니다. 따라서 이 엄청난 음성 인식 기술을 심층적으로 이해하고 왜 그것이 미래에 가장 중요한 기술 중 하나로 여겨지는지 알아보겠습니다.
ASR 기술의 간략한 역사
계속 진행하여 자동 음성 인식의 잠재력을 탐색하기 전에 먼저 그 발전 과정을 살펴보겠습니다.
| 로사리오 염주 | ASR의 진화 |
|---|---|
| 1950s | 음성 인식 기술은 1950년대 Bell Laboratories에서 처음 소개되었습니다. Bell Labs는 단일 음성으로 말할 때 1~9 사이의 숫자를 식별할 수 있는 'Audrey'라는 가상 음성 인식기를 만들었습니다. |
| 1960s | 1952년 IBM은 최초의 음성 인식 시스템인 '슈박스'를 출시했습니다. Shoebox는 XNUMX개의 영어 단어를 이해하고 구별할 수 있습니다. |
| 1970s | 카네기 멜론 대학교는 1976년에 1000개 이상의 단어를 인식할 수 있는 'Harpy' 시스템을 개발했습니다. |
| 1990s | 거의 40년의 오랜 기다림 끝에 Bell Technologies는 인간의 음성을 받아쓸 수 있는 전화 접속 대화형 음성 인식 시스템으로 업계에 다시 한 번 획기적인 발전을 이루었습니다. |
| 2000s | 거대 기술 기업인 Google이 음성 인식 기술 작업을 시작하면서 이는 ASR 기술에 있어서 변혁의 시기였습니다. 그들은 정확도가 약 80%인 고급 음성 소프트웨어를 만들어 전 세계적으로 인기를 얻었습니다. |
| 2010s | 지난 XNUMX년은 Amazon과 Apple이 최초의 AI 기반 음성 소프트웨어인 Alexa와 Siri를 출시하면서 ASR의 황금기가 되었습니다. |
2010년을 앞두고 ASR은 엄청나게 발전하고 있으며 점점 더 널리 퍼지고 정확해지고 있습니다. 오늘날 Amazon, Google 및 Apple은 ASR 기술에서 가장 눈에 띄는 리더입니다.
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음성 인식은 어떻게 작동합니까?
자동 음성 인식은 상당히 발전된 기술로 설계 및 개발이 매우 어렵습니다. 전 세계적으로 다양한 방언과 억양을 가진 수천 개의 언어가 있으므로 이를 모두 이해할 수 있는 소프트웨어를 개발하기는 어렵습니다.
ASR은 개발을 위해 자연어 처리 및 기계 학습의 개념을 사용합니다. 소프트웨어에 수많은 언어 학습 메커니즘을 통합함으로써 개발자는 음성 인식 소프트웨어의 정확성과 효율성을 보장합니다.
ASR(자동 음성 인식)은 음성 언어를 텍스트로 변환하기 위해 몇 가지 주요 프로세스를 사용하는 복잡한 기술입니다. 높은 수준에서 관련된 주요 단계는 다음과 같습니다.
- 오디오 캡처: 마이크는 사용자의 말을 포착하여 음파를 전기 신호로 변환합니다.
- 오디오 전처리: 그런 다음 전기 신호는 디지털화되고 잡음 감소와 같은 다양한 전처리 단계를 거쳐 오디오 입력 품질을 향상시킵니다.
- 특징 추출: 디지털 오디오를 분석하여 다양한 음성의 특징인 피치, 에너지, 스펙트럼 계수와 같은 음향 특징을 추출합니다.
- 음향 모델링: 추출된 특징은 오디오 특징을 개별 음성 또는 음소에 매핑하는 사전 훈련된 음향 모델과 비교됩니다.
- 언어 모델링: 그런 다음 인식된 음소는 문맥을 기반으로 가장 가능성이 높은 단어 시퀀스를 예측하는 통계적 언어 모델을 사용하여 단어 및 구로 조립됩니다.
- 디코딩: 마지막 단계에는 음향 모델과 언어 모델을 모두 고려하여 입력 오디오와 일치할 가능성이 가장 높은 단어 시퀀스를 디코딩하는 작업이 포함됩니다.
이러한 핵심 구성 요소는 원활하게 함께 작동하여 배경 소음, 악센트 및 다양한 어휘가 있는 경우에도 매우 정확한 음성-텍스트 변환을 가능하게 합니다.
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ASR의 실제 사례
자동 음성 인식은 오늘날 널리 대중화되고 가치 있는 훌륭한 기술입니다. 이 제품이 가장 주목받는 이유는 사용자가 핸즈프리 제어를 사용하여 여러 작업을 신속하게 완료할 수 있기 때문입니다.
가상 비서 및 스마트 장치: ASR은 Siri, Alexa, Google Assistant와 같은 가상 비서의 핵심 구성 요소로, 핸즈프리 제어 및 다양한 스마트 홈 장치 및 온라인 서비스와의 상호 작용을 가능하게 합니다. 음성 인식 기술을 사용하는 가장 인기 있는 제품은 다음과 같습니다.
- Google 어시스턴트 : 2016년에 개발된 Google 어시스턴트는 오늘날 최고의 채팅 기반 소프트웨어로, 미국 영어에서 95% 이상의 가장 높은 정확도를 자랑합니다. 대략 전 세계적으로 수억 명의 사람들이 사용합니다.
- 애플 시리: Siri는 전 세계적으로 30개 이상의 국가에서 21개 언어로 ASR을 사용할 수 있는 전형적인 예입니다. Siri는 음성-텍스트 기술 사용에 혁명을 일으킨 최초의 채팅 기반 시스템입니다.
- Amazon Alexa : Alexa는 오늘날 전 세계적으로 100억 명 이상의 사용자 수를 가진 누구나 아는 이름이자 장치가 되었습니다.
음성 인식 기술의 사용 사례
채팅 기반 소프트웨어에서 ASR 기술을 사용하는 것 외에도 이 뛰어난 기술의 다른 사용 사례가 있습니다. 다음은 그 중 몇 가지입니다.
자동차 및 운송
ASR은 차량 내 인포테인먼트 시스템에 통합되어 운전자가 음악 재생, 내비게이션, 공조 등 다양한 기능을 음성 명령으로 제어할 수 있어 안전성과 편의성이 향상됩니다.
의료 및 의료 전사
ASR은 의사가 메모와 기록을 보다 효율적으로 지시하고 문서화 프로세스를 간소화하며 관리 오버헤드를 줄임으로써 의료 산업을 변화시키고 있습니다.
콜 센터 및 고객 지원
ASR은 고객 상호 작용의 기록을 자동화하고 상담원 생산성을 향상하며 전반적인 고객 경험을 향상시키기 위해 콜센터에서 널리 사용됩니다.
언어 학습
ASR 기술은 발음과 구어 기술에 대한 실시간 피드백을 제공하여 언어 학습에 혁명을 일으켰습니다. 이를 통해 학습자는 말하기 패턴을 개선하고 즉각적인 교정을 받으며 보다 효율적인 방식으로 유창성을 향상시킬 수 있습니다.
청각 장애인을 위한 접근성
ASR 기술은 청취를 위한 실시간 캡션을 제공하거나 이동이 제한된 사람들을 위한 음성 제어를 활성화하는 등 장애가 있는 개인이 디지털 콘텐츠와 경험에 보다 쉽게 접근할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다.
음성 생체 인식 및 보안
개인 목소리의 고유한 특성을 생체 인증의 한 형태로 활용할 수 있습니다. ASR 기술은 음성 생체 인식 시스템에서 중요한 역할을 하며 개인 식별 및 액세스 제어를 위한 추가 보안 계층을 제공합니다.
미디어 및 방송
ASR은 라이브 및 사전 녹화된 콘텐츠에 대한 폐쇄 캡션과 자막을 생성하는 데 사용되어 시청자의 접근성을 높이고 새로운 형태의 대화형 미디어 경험을 가능하게 합니다.
ASR의 장점
- 효율성:: ASR은 사용자가 입력하는 대신 말할 수 있도록 하여 데이터 입력과 커뮤니케이션을 가속화하고, 결과적으로 생산성을 높입니다.
- 접근 용이성: 장애인이 기술에 쉽게 접근할 수 있도록 하여 기기와의 상호 작용을 보다 쉽게 할 수 있습니다.
- 핸즈프리 작동: ASR은 사용자가 음성 명령으로 장치를 제어할 수 있도록 하여 멀티태스킹을 용이하게 하며, 손을 자유롭게 사용하여 다른 작업을 수행할 수 있습니다.
- 비용절감 효과: ASR은 수동 필사 서비스에 대한 필요성을 줄임으로써 기업의 시간과 운영 비용을 절감해줍니다.
ASR의 과제
- 악센트와 방언: 악센트의 다양성은 인식 정확도를 저해하여 필사 오류로 이어질 수 있습니다.
- 배경 소음: 소음이 많은 환경은 ASR 성능을 저하시켜 시스템이 음성을 명확하게 포착하기 어렵게 만들 수 있습니다.
- 동음 이의어: 발음은 같지만 의미가 다른 단어는 ASR 시스템을 혼동시켜 오해를 불러일으킬 수 있습니다.
- 연속 연설: 멈춤과 변화를 포함한 자연스러운 음성 패턴은 인식을 복잡하게 만들고 ASR 정확도에 도전합니다.
ASR 기술의 미래는 어떻게 될까요?
인공지능과 머신러닝의 발전으로 자동음성인식 기술은 더욱 정확하고 빠르며 자연스럽게 들릴 것으로 기대된다. 또한 ASR 기술은 고객 서비스, 교육, 의료 등에서 보편화될 가능성이 높습니다. 조직의 경우 맞춤형 ASR 기반 비즈니스 솔루션 개발이 다음 목표가 되어야 합니다.
