AI의 음성 인식, 처리방식과 활용사례 알아보기

이미지출처 : Pixabay

 

 

음성 인식은 지난 몇 년 동안 인공 지능(AI) 분야에서 크게 발전한 기술 중 하나입니다. AI 기반 음성 인식을 통해 컴퓨터는 인간의 음성을 이해하고 인식할 수 있게 되었으며, 인간과 기계 간의 마찰 없는 상호 작용이 가능해졌습니다. 이 기술은 여러 분야를 변화시켰으며, 이는 미래에도 큰 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 갖고 있습니다.

 

AI의 음성 인식이란?

음성 인식은 사람의 목소리를 식별하는 과정입니다. 일반적으로 기업에서는 이러한 프로그램을 만들고 이를 다양한 하드웨어 장치에 통합하여 음성을 식별합니다. 프로그램이 귀하의 음성을 듣거나 주문을 받으면 적절하게 응답합니다.

 

수많은 기업에서 인공 지능, 기계 학습, 신경망과 같은 최첨단 기술을 사용하여 음성을 인식하는 소프트웨어를 만듭니다. 개인이 하드웨어 및 전기 장치를 활용하는 방식은 Siri, Amazon, Google Assistant 및 Cortana와 같은 기술로 인해 변경되었습니다. 여기에는 스마트폰, 주택 보안 관련 기기, 자동차 등이 포함됩니다.

 

음성 인식은 Voice Recognition과 Speech Recognition 두가지가 있습니다. 번역을 했을때는 모두 음성 인식으로 사용하지만, 이 둘은 동일하지 않습니다.

 

Speech Recognition은 음성을 텍스트로 변환하는 기술입니다. 이 기술은 음성의 특징을 분석하여, 해당 음성이 어떤 단어를 발음하는지 파악합니다. 이를 통해 음성 인식 AI 비서나 음성 인식 검색 등에서 음성을 텍스트로 변환하여 사용자의 명령을 이해하고 처리합니다.

 

이미지출처 : Speech Recognition 사례인 클로바노트 화면

 

반면, Voice Recognition은 미리 등록된 개인의 음성을 인식하는 기술입니다. 이 기술은 개인의 음성 특징을 학습하여, 해당 개인의 음성을 다른 사람의 음성과 구분합니다. 이를 통해 스마트폰의 음성 비서나 음성 인식 도어락 등에서 개인 인증에 활용됩니다. 그러나, 녹음된 음성을 사용한다든지, 개인별 인식률 차이, 주변의 소음 등의 문제도 제기되고 있습니다. 

 

 

음성인식에는 어떤 방식의 AI가 쓰일까?

음성 인식에 사용되는 AI 기술은 다양하지만, 가장 일반적인 접근 방식은 딥러닝입니다.

딥러닝은 인공 신경망을 이용하여 복잡한 문제를 모델링하고 해결하는 기계학습의 한 유형으로, 음성 인식에서 신경망은 인간 음성의 대규모 데이터 세트로 훈련되어 음성 소리와 언어 간의 패턴과 관계를 학습합니다.

 

특히 음성 인식에 사용되는 신경망은 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크라고 불리는 RNN(Recurrent Neural Network) 유형이 많습니다. LSTM은 데이터 시퀀스의 장기적인 종속성을 모델링할 수 있어 시간에 따른 소리 시퀀스인 음성 처리에 적합합니다.

 

그 외에도 음성 인식에 사용되는 AI 기술로는 HMM(Hidden Markov Model), SVM(Support Vector Machine), GMM(Gaussian Mixture Model) 등이 있습니다.

 

 

AI의 음성 인식은 어떻게 이루어지는거지?

음성 특징 추출

AI 시스템은 소리를 분석하여 음성 특징을 추출합니다. 이러한 특징은 주파수, 주파수 스펙트럼, 진폭, 주파수 변화 등과 같은 소리의 특성을 나타냅니다. 이러한 특징은 음성 신호를 수학적인 형태로 표현하여 기계학습 알고리즘이 이해할 수 있도록 합니다.

 

음성 인식 모델 학습

추출된 음성 특징은 음성 인식 모델을 학습하기 위한 입력 데이터로 사용됩니다. 음성 인식 모델은 딥러닝 기술을 사용하여 학습됩니다. 이 모델은 음성 입력을 텍스트로 변환하는 방법을 학습하며, 이를 위해 수많은 음성 데이터가 사용됩니다.

음성 인식

추출된 음성 특징은 음성 인식 알고리즘에 입력으로 사용됩니다. 이 알고리즘은 음성 특징을 기반으로 음성 명령이나 발화를 텍스트로 변환하여 사용자의 의도를 이해합니다. 음성 인식 시스템은 훈련된 모델을 사용하여 입력된 음성을 이해하고 해당하는 텍스트로 변환합니다.

음성 명령 처리

변환된 텍스트는 음성 명령 처리를 통해 해당 명령을 수행하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 음성 인식 시스템이 "불을 켜주세요"라는 음성 명령을 인식하면 이를 이해하여 사용자의 집에 연결된 스마트 가전 제품의 불을 켜는 명령으로 해석하고 수행합니다.

자연어 처리 및 이해

음성 인식 기술은 자연어 처리 기술과 결합되어 사용자의 의도를 더 잘 이해하고 처리합니다. 이를 통해 AI 시스템은 사용자의 발화를 문맥에 맞게 해석하고, 그에 따라 적절한 응답을 생성할 수 있습니다.

 

 

음성 인식 AI 활용 사례

광범위한 분야와 응용 분야에 걸친 음성 인식, 인공 지능이 상용 솔루션으로 채택됩니다. AI는 ATM부터 콜센터, 음성 인식 오디오 콘텐츠 도우미에 이르기까지 모든 분야에서 이전보다 더 높은  정확도로 기술 및 소프트웨어와의 자연스러운 사용자 상호 작용을 가능하게 하고 있습니다.

 

콜센터

콜센터에서 음성 AI의 가장 일반적인 응용 프로그램 중 하나는 음성 인식입니다. 클라우드 모델을 활용하면 고객이 말하는 내용을 듣고 적절하게 대응할 수 있는 기술입니다. 음성 인식 기술을 사용하면 비밀번호나 지문이나 안구 스캔과 같은 기타 기존 기술이나 모델에 의존하지 않고 액세스 솔루션이나 서비스에 대한 식별 또는 허가로 음성 패턴을 사용할 수도 있습니다. 이를 통해 비밀번호 분실이나 보안 코드 손상과 같은 비즈니스 문제를 해결할 수 있습니다.

 

뱅킹

음성 AI 애플리케이션은 은행 및 금융 기관에서 소비자의 비즈니스 문의를 지원하는 데 사용되고 있습니다. 예를 들어, 계좌 잔액이나 저축 계좌의 현재 이자율을 알고 싶다면 은행에 문의하세요. 결과적으로, 고객 지원 담당자는 더 이상 광범위한 조사를 수행하거나 클라우드 데이터를 참조할 필요가 없기 때문에 문의에 더 빠르게 응답하고 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.

 

이미지출처 : 신한은행 Sol 화면

 

통신

음성 인식 기술 모델은 보다 효과적인 통화 분석 및 관리를 제공합니다. 더 나은 고객 서비스를 제공하면 상담원이 가장 중요한 활동에 집중할 수 있습니다. 이제 소비자는 문자 메시지나 음성 녹음 서비스를 통해 24시간 내내 실시간으로 기업과 소통할 수 있으며, 이는 전반적인 경험을 향상시키고 기업과의 유대감을 더욱 높여줍니다.

 

미디어 및 마케팅

음성 인식 및 AI는 받아쓰기 소프트웨어와 같은 도구에 사용되어 사용자가 더 짧은 시간에 더 많은 것을 입력하거나 쓸 수 있도록 합니다. 일반적으로 카피라이터와 콘텐츠 작성자는 30분 안에 최대 3000~4000단어를 복사할 수 있습니다. 그러나 정확성은 고려 사항입니다. 이러한 도구는 100% 오류 없는 전사(轉寫)를 보장할 수 없습니다. 그러나 미디어 및 마케팅 전문가가 초기 초안을 작성하는 데 도움을 주는 데는 상당히 도움이 됩니다.

 

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음성 AI 작업에는 다양한 어려움이 따르며, 기술과 클라우드는 모두 빠르게 발전하고 있습니다. 음성 인식 AI는 우리가 기계와 통신하는 방식을 변화시킬 수 있는 잠재력을 갖고 있으며, 다양한 산업 분야에 걸쳐 수많은 애플리케이션을 만들어 갈 것입니다.