음성 인식의 12가지 유형

1. 화자 종속 음성 인식(Speaker-Dependent Speech Recognition)

화자 종속 음성 인식은 사용자의 음성에 맞게 조정되어 정확한 실시간 전사를 가능하게 합니다. 화자 종속 음성 인식의 주요 기능에는 높은 정밀도 속도와 사용자 지정된 음성 프로필이 포함됩니다. 잠재적인 단점은 인상적인 정확도에도 불구하고 시스템 교육에 대한 초기 시간 투자입니다.

화자 종속 유형은 화자 독립적 음성 인식에 비해 정밀도가 뛰어나지만 유연성이 떨어집니다. 정확한 전사가 필요한 전문가에게 이상적인 화자 종속 음성 인식은 일반적인 사용에는 적합하지 않습니다.

2. 화자 독립적 음성 인식

화자 독립적 음성 인식은 사용자별 사용자 지정 없이 모든 음성을 이해합니다. 화자 독립적 음성 인식의 주요 기능에는 광범위한 사용성과 적응성이 포함됩니다. 화자 독립적 음성 인식은 화자 종속 시스템에 비해 정확도가 떨어집니다.

사용자는 고객 서비스 봇 또는 음성 인식 가정용 장치와 같이 대규모 음성 인식이 필요한 애플리케이션에 대해 화자 독립적 음성 인식을 권장합니다.

3. 연속 음성 인식

다른 시스템과 달리 연속 음성 인식을 통해 사용자는 자연스럽고 유창하게 말할 수 있으며 고립된 단어가 아닌 문장을 인식할 수 있습니다. 두드러진 기능은 연결된 음성을 해독하여 직관적이고 사용자 친화적인 경험을 촉진하는 기능입니다. 연속 음성 인식의 정확도는 음성이 겹치면 떨어지지만 인간의 대화를 미러링하는 데는 탁월합니다.

연속 음성 인식은 화자 독립적 음성 인식과 달리 보다 유기적인 상호 작용을 제공하지만 시끄러운 환경에서는 정확성에 어려움을 겪을 수 있습니다. 연속 음성 인식은 전사 서비스에 이상적이며, 받아쓰기 또는 회의 전사와 같이 자연스럽고 흐름 있는 대화가 중요한 시나리오에서 탁월합니다.

4. Discrete Speech Recognition(이산 음성 인식)

개별 음성 인식은 사용자가 단어 사이에 일시 중지해야 하므로 인식 정확도가 향상됩니다. 기능이 풍부한 이 기술은 음성 명령 시스템과 같은 작업에서 탁월하지만 자연스러운 대화 흐름을 희생합니다. 개별 음성 인식은 연속 음성 인식과 달리 직관적이지 않지만 명령 해석의 정밀도는 우수합니다. 사용자는 음성 명령 애플리케이션과 같이 유동성보다 정확성을 우선시하는 작업에 대해 인식 유형을 권장합니다.

5. 큰 어휘 연속 음성 인식 (LVCSR)

큰 어휘 연속 음성 인식(LVCSR)은 광범위한 어휘 범위로 두드러지는 강력한 기술입니다. LVCSR 는 복잡한 자연어를 해석하는 데 탁월하여 응용 프로그램에 탁월한 선택입니다. LVCSR 연속 음성 인식과 같은 배경 소음 속에서 정확성에 어려움을 겪습니다.

LVCSR 는 원활한 대화 경험을 촉진하여 개별 음성 인식보다 뛰어나며, 이는 전사 서비스에 이상적입니다. 사용자는 복잡한 언어를 해석하는 탁월한 능력으로 인해 학술 연구, 미디어 및 법률 서비스에 LVCSR 추천하는 경우가 많습니다.

6. 명령 및 제어 음성 인식

명령 및 제어(C&C) 음성 인식은 음성 명령을 통해 정확한 작업을 실행하는 데 탁월하여 핸즈프리 애플리케이션 및 접근성에 중요한 역할을 합니다. C&CSR의 주요 장점은 수동 개입 없이 장치를 작동할 수 있어 편의성과 접근성이 향상된다는 것입니다. 많은 어휘인 연속 음성 인식(LVCSR)에 비해 복잡한 언어를 이해하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. C&C 음성 인식은 자동차, SMART 홈 시스템 및 보조 기술과 같은 산업에 가장 적합합니다.

7. Natural Language Processing (NLP) - 향상된 음성 인식

Natural Language Processing (NLP)로 향상된 음성 인식은 상황에 맞는 방식으로 인간의 언어를 이해하고 해석하여 사용자 경험을 향상시킵니다. NLP향상된 음성 인식은 명령 및 제어(C&C) 음성 인식과 달리 인간 대화의 뉘앙스를 이해하는 데 효과적입니다.

Natural Language Processing (NLP) 향상된 음성 인식의 주요 강점은 사용자 상호 작용을 향상시키는 우수한 컨텍스트 이해에 있습니다. 단점은 높은 계산 능력에 대한 요구가 증가한다는 것입니다. 인간과 같은 대화 통역이 중요한 산업은 NLP향상된 음성 인식의 이점을 누릴 수 있습니다.

8. 원거리 음성 인식

FFSR(Far-Field Speech Recognition)은 원거리에서 음성을 처리하므로 SMART 가정 시스템 및 회의실에 이상적입니다. Far-Field Speech Recognition의 중요한 장점은 배경 소음 속에서 음성을 감지할 수 있다는 것인데, 이는 명령 및 제어(C&C) 음성 인식과 구별되는 기능입니다.

FFSR은 화자가 멀리 떨어져 있을 때 통역 정확도에 어려움을 겪습니다. FFSR은 장치가 사용자와 가깝지 않은 더 광범위한 응용 분야를 제공하는 반면 C&C는 직접 명령 실행에 탁월합니다. 사용자는 멀리서 음성 명령이 필요한 상황에 이 기술을 권장합니다.

9. 근거리 음성 인식

NFSR(Near-Field Speech Recognition)은 근거리 상호 작용에 맞게 조정되어 화자가 장치에서 몇 피트 이내에 있는 응용 분야에서 탁월합니다. NFSR의 강점은 근접성으로 인해 높은 전사 정확도를 제공하는 데 있습니다. NFSR의 성능은 원거리 음성 인식과 달리 원거리 상황에서 저하됩니다. NFSR은 사용자가 일반적으로 디바이스와 가까운 곳에 있는 개인 디바이스 사용자에게 특히 효과적입니다.

10. 임베디드 및 클라우드 기반 음성 인식

임베디드 및 클라우드 기반 음성 인식 시스템은 다양한 장치와 환경에서 다양한 애플리케이션을 제공합니다. 임베디드 시스템은 오프라인 운영에 Excel 되어 개인 정보 보호와 속도를 보장합니다. 클라우드 기반 시스템에서 제공하는 방대한 언어 기능이 부족할 수 있습니다. 클라우드 시스템은 인터넷 연결이 필요하지만 광범위한 언어 데이터베이스에서 뛰어난 정확성을 자랑합니다.

클라우드 기반 음성 인식 시스템은 NFSR과 달리 근거리 및 원거리 상황 모두에서 번성합니다. 두 기술 모두 오프라인 작업 또는 더 광범위한 언어 지원을 우선시하는 사용자에게 적합합니다.

11. Deep Learning-Based Speech Recognition

딥 러닝 기반 음성 인식은 인공 지능의 힘을 사용하여 전사 정확도를 향상시킵니다. 딥 러닝 기반 음성 인식은 광범위한 언어 데이터베이스를 활용하여 클라우드 기반 시스템에 필적하는 언어 기능을 향상시킵니다. 이 음성 인식 기술은 다양한 방언과 억양이 있는 환경에서 번성하므로 다문화 고객을 상대하는 조직에 적합합니다.

12. 하이브리드 시스템

하이브리드 시스템은 신경망(NN) 접근 방식을 사용하여 정확한 고품질 전사를 제공합니다. 이러한 시스템은 임베디드 및 딥 러닝 기반 음성 인식의 장점을 결합하여 오프라인 작업과 언어 능력 간의 원활한 균형을 이룹니다. 하이브리드 시스템의 복잡성으로 인해 다른 유형에 비해 컴퓨팅 요구 사항이 더 높습니다. 하이브리드 시스템은 언어적 다양성 속에서 번창하기 때문에 다문화 사용자 기반이 있는 산업에 이상적입니다.

음성 인식이란 무엇입니까?

음성 인식은 인간-컴퓨터 상호 작용의 환경을 지속적으로 형성하는 근본적인 발전입니다. 음성 인식은 음성 언어를 서면 텍스트로 번역하여 작동합니다. 이 기술은 여러 영역에서 중추적인 역할을 하여 효과와 효율성을 향상시킵니다. 예를 들어, 음성 인식은 음성을 실시간으로 텍스트로 변환할 수 있도록 하여 Transkriptor와 같은 온라인 전사 플랫폼을 지원합니다.

음성 인식은 고객 서비스 영역에서 음성 인식 전화 걸기 및 검색 기능을 가능하게 합니다. 음성 인식 은 접근성을 위한 유용한 도구 역할을 하며, 장애가 있는 사람들을 위한 대안적인 의사 소통 방법을 제공합니다. 사용자는 음성 인식 시스템을 사용하여 핸즈프리로 기술에 참여할 수 있습니다.

매일 어떤 유형의 음성 인식이 일반적으로 사용됩니까?

두 가지 유형의 음성 인식이 일반적으로 사용됩니다. 유형에는 임베디드 및 클라우드 기반이 포함됩니다. 임베디드 음성 인식은 스마트폰 및 노트북과 같은 장치에 통합되어 오디오 입력을 로컬에서 처리할 수 있습니다.

클라우드 기반 음성 인식은 처리를 위해 인터넷 연결과 원격 서버에 의존합니다. 사람들은 장치에서 음성 명령을 내리고 고객 서비스와 상호 작용하는 것과 같은 일상적인 작업에서 두 가지 형태의 음성 인식을 모두 사용합니다.

지난 한 달 동안 50%의 사람들이 개인 기기를 통해 음성 검색을 사용한 적이 있으며, 이는 음성 인식 기술이 일상 생활에서 널리 보급되고 그 영향을 미치고 있음을 강조합니다. 이 기술에는 정확한 음성 검색을 용이하게 하기 위해LVCSR(Large Vocabulary Continuous Speech Recognition), Natural Language Processing (NLP) 향상된 음성 인식 및 딥 러닝 기반 음성 인식(Deep Learning Based Speech Recognition)의 조합이 포함되는 경우가 많습니다.

거의 사용되지 않는 음성 인식 유형은 무엇입니까?

거의 사용되지 않는 음성 인식의 한 가지 유형은 고립된 단어나 구를 입력하는 것과 관련된 이산 음성 인식입니다. 의료 전사 소프트웨어 또는 명령 제어 시스템과 같은 특수 응용 프로그램은 일반적으로 이러한 유형의 음성 인식을 사용합니다.

작가에게 가장 적합한 음성 인식 소프트웨어는 무엇입니까?

작가를 위한 최고의 음성 인식 소프트웨어는 Transkriptor입니다. Transkriptor 는 놀라운 정확성, 빠른 처리 시간 및 원활한 AI 통합으로 전사 프로세스를 간소화합니다.Transkriptor 사용자가 즉흥적인 생각을 적거나 긴 인터뷰를 기록하는 경우에도 타의 추종을 불허합니다. Transkriptor의 고급 알고리즘은 높은 정확도를 보장하여 시간이 많이 걸리는 수정의 필요성을 줄입니다.

다양한 유형의 음성 인식의 응용 분야는 무엇입니까?

다음은 음성 인식의 가장 일반적인 응용 프로그램 중 일부입니다.

• 의료: 의료 전문가는 음성 인식 기술을 사용하여 의료 전사 및 환자 데이터를 캡처하여 문서화의 효율성과 정확성을 향상시킵니다.
• 통신: 음성 인식은 음성 다이얼링 및 자동화된 고객 서비스를 가능하게 하여 편의성을 높이고 고객 경험을 향상시킵니다.
• 자동차 산업: 음성 인식은 내비게이션 및 엔터테인먼트를 위한 핸즈프리 제어 시스템을 강화하여 운전자가 다양한 기능에 액세스하면서 집중할 수 있도록 합니다.
• 홈 오토메이션: 음성 인식을 통해 가정용 장치에서 음성 제어 SMART 사용할 수 있으므로 조명, 온도 조절기를 쉽게 제어할 수 있습니다.
• 쓰기: Transkriptor 와 같은 음성 인식 서비스는 정확하고 효율적인 전사를 제공하고 시간을 절약하며 생산성을 향상시켜 작가를 돕습니다.
• 법률: 음성 인식 기술은 증언, 인터뷰 및 법정 사건을 기록하는 데 도움을 주어 법적 절차 전반에 걸쳐 정확한 기록을 보장합니다.
• 교육: 음성 인식을 통해 학생들은 강의를 텍스트로 변환하여 더 나은 이해와 수정을 할 수 있습니다.
• 자막: 음성 인식은 실시간 자막 및 폐쇄 자막을 지원하여 시청자의 접근성을 높이고 검색 엔진 최적화를 높입니다(SEO).
• 재무: 음성 인식은 거래 및 고객 상호 작용을 문서화하는 프로세스를 가속화합니다.
• 소매: 음성 인식은 음성 지시 창고 보관을 통해 재고 관리를 간소화합니다.

음성 인식과 받아쓰기의 차이점은 무엇입니까?

음성 인식과 받아쓰기의 차이점은 음성 인식은 음성 명령을 이해하고 그에 따라 행동하는 반면 받아쓰기는 음성 언어를 서면 텍스트로 변환하는 데 중점을 둔다는 것입니다. 음성 인식과 받아쓰기는 모두 구어를 텍스트로 변환하는 효과적인 도구이며 근본적으로 다른 목적을 수행합니다.

음성 비서 및 자동화된 고객 서비스와 같은 대화형 기술은 일반적으로 음성 인식을 사용하여 음성을 이해하고 응답합니다. 받아쓰기는 주로 구어를 서면 텍스트로 변환하기 때문에 전사 서비스가 필요한 모든 사람에게 매우 중요합니다. 음성 인식은 음성을 해석하고 응답하는 반면 받아쓰기는 음성을 전사합니다.