음성 인식

자동 음성 인식(ASR) 또는 컴퓨터 음성 인식이라고도 하는 음성 인식은 컴퓨터나 장치가 음성 언어를 식별하여 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환할 수 있도록 하는 기술입니다. 이는 현대 인공 지능(AI)의 기본 구성 요소로, 사람의 말과 컴퓨터의 이해 사이의 간극을 메우는 역할을 합니다. ASR의 핵심은 음파를 분석하고 정교한 알고리즘을 사용하여 처리한 후 텍스트 트랜스크립트를 생성하는 것으로, 자연어 처리(NLP) 파이프라인의 중요한 부분을 형성합니다.

음성 인식 작동 방식

음성을 텍스트로 변환하는 과정에는 일반적으로 머신러닝(ML)을 기반으로 하는 여러 단계가 포함됩니다. 먼저 시스템이 오디오를 캡처하여 작고 뚜렷한 소리로 분해합니다. 특징 추출이라는 프로세스를 사용하여 오디오 파형을 모델이 분석할 수 있는 디지털 표현으로 변환합니다.

다음으로, 심층 신경망과 같은 음향 모델이 이러한 특징을 분석하여 언어의 기본 소리 단위인 음소에 매핑합니다. 마지막으로 언어 모델은 음소의 순서를 취하고 통계적 지식을 사용하여 일관된 단어와 문장으로 조합합니다. 이러한 시스템의 품질은 딥 러닝과 대규모 데이터 세트의 등장으로 크게 향상되었으며, PyTorch 및 TensorFlow와 같은 프레임워크가 개발에 중요한 역할을 했습니다.

현실 세계에서의 애플리케이션

음성 인식은 기술과의 일상적인 상호작용을 형성하는 수많은 애플리케이션에 통합되어 있습니다.

• 가상 비서: Apple의 Siri 및 Amazon Alexa와 같은 서비스는 음성 명령을 처리하고 질문에 답하며 작업을 수행하기 위해 ASR을 사용합니다.
• 자동 트랜스크립션: ASR은 회의 녹취록, 동영상 자막, 의료 전문가를 위한 받아쓰기 등 오디오 및 동영상 콘텐츠의 서면 기록을 만드는 데 사용됩니다. 이 기술은 Google 클라우드 음성-텍스트 변환과 같은 서비스의 핵심 기능입니다.
• 차량 내 제어 시스템: 최신 차량은 음성 인식을 통해 운전자가 핸즈프리로 내비게이션, 엔터테인먼트, 실내 온도 조절을 제어할 수 있어 자동차 솔루션의 안전성을 향상시킵니다.

관련 AI 개념

ASR을 밀접하게 관련된 여러 용어와 구별하는 것이 유용합니다:

• 음성-텍스트 변환(STT): 이 용어는 종종 ASR과 같은 의미로 사용됩니다. 그러나 STT는 직접적인 출력 또는 애플리케이션으로 생각할 수 있는 반면, ASR은 기본 기술 프로세스를 의미합니다.
• 텍스트 음성 변환(TTS): TTS는 ASR의 역방향 프로세스입니다. 서면 텍스트에서 인공 음성을 합성하여 오디오북이나 GPS 내비게이션의 음성 피드백과 같은 애플리케이션을 가능하게 합니다.
• 자연어 이해(NLU): NLU는 ASR이 음성을 텍스트로 변환한 다음 단계입니다. ASR은 전사 정확도에 초점을 맞추는 반면, NLU는 텍스트 내의 의미, 의도, 엔티티를 해석하는 데 중점을 둡니다.

과제 및 향후 방향

괄목할 만한 발전에도 불구하고 ASR 시스템은 여전히 도전 과제에 직면해 있습니다. 시끄러운 환경에서 음성을 정확하게 전사하고, 다양한 억양과 방언을 처리하고, 대화에서 화자가 겹치는 문제를 처리하고, 미묘한 의미나 감정 분석을 이해하는 것은 여전히 활발한 연구 분야입니다. OpenAI의 Whisper와 같은 선구적인 오픈 소스 프로젝트와 Kaldi와 같은 툴킷은 계속해서 가능성의 경계를 넓혀가고 있습니다.

향후의 발전은 고급 딥 러닝 기술을 통해 견고성을 개선하고, 오디오와 시각 정보( 컴퓨터 비전과 관련된 입술 읽기 등)를 결합하는 멀티 모달 모델을 탐색하며, 자가 지도 학습과 같은 기술을 활용하여 라벨이 없는 방대한 데이터 세트에서 모델을 훈련하는 데 중점을 두고 있습니다. 울트라틱스는 주로 물체 감지 및 이미지 분할과 같은 작업을 위한 울트라틱스 YOLO와 같은 비전 AI 모델에 중점을 두고 있지만, 음성 인식과 같은 관련 AI 분야의 발전은 지능형 시스템의 전반적인 생태계에 기여하고 있습니다. Ultralytics 설명서에서 비전 모델에 대한 모델 훈련 및 배포 옵션을 살펴보고 Ultralytics HUB를 사용하여 프로젝트를 관리할 수 있습니다.