AI를 활용한 음성 인식

AI는 사람의 음성을 어떻게 이해하고 텍스트로 변환할까요?

음성 인식(Speech Recognition)은 사람이 말하는 음성을 분석해 텍스트로 변환하는 기술입니다.

이는 기술은 Siri, Google Assistant와 같은 음성 비서는 물론, 자동 회의록 작성이나 스마트 디바이스 제어 등 다양한 분야에 활용되고 있습니다.

이번 수업에서는 음성 인식의 개념과 AI가 음성을 인식하는 기술적 과정을 살펴보고, AI 음성 인식을 실습해 보겠습니다.

음성 인식은 실시간으로 진행되는 것이 아닌, 1-2초의 시간 차를 두고 진행됩니다. 안녕하세요, 만나서 반가워와 같은 짧은 단어 위주로 실습을 진행해 보세요.

음성 인식은 사람의 음성을 디지털 신호로 변환한 후, AI 모델을 활용해 해당 신호를 텍스트로 변환하는 기술입니다.

즉, 아날로그 형태의 소리를 컴퓨터가 처리할 수 있도록 디지털 데이터로 변환하고, 이를 분석하여 의미를 해석합니다.

음성 인식은 다음과 같은 과정을 거쳐 이루어집니다.

마이크를 통해 사용자의 음성을 입력받습니다. 주변 소음을 제거하여 정확한 음성 데이터를 확보하는 것이 중요합니다.

음성은 아날로그 신호(연속적인 소리)로 구성되므로, 컴퓨터가 처리할 수 있도록 디지털 신호(0과 1로 이루어진 이산적인 값)로 변환해야 합니다.

이 과정은 다음 두 가지 단계를 포함합니다.

2-1. 샘플링 (Sampling)

아날로그 신호를 일정한 시간 간격으로 측정하여 데이터 포인트를 추출하는 과정입니다.

샘플링 주파수가 높을수록(즉, 더 자주 측정할수록) 원래 음성을 더욱 정확하게 표현할 수 있습니다.

예를 들어 CD 품질의 오디오는 44.1kHz(초당 44,100번 측정)로 샘플링됩니다.

2-2. 양자화 (Quantization)

샘플링된 데이터를 정해진 범위 내에서 수치화하는 과정입니다.

아날로그 신호는 무한한 값을 가질 수 있지만, 컴퓨터는 유한한 비트 수로 데이터를 처리해야 하므로 값을 근사하여 저장합니다.

예를 들어, 16비트 양자화는 2¹⁶(약 65,536)개의 값으로 소리를 표현합니다.

디지털화된 음성 데이터에서 발음의 시작과 끝, 음의 높낮이, 강도와 같은 의미 있는 패턴을 추출하는 과정입니다.

특징 추출에는 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients), 스펙트로그램(Spectrogram), 웨이블릿 변환(Wavelet Transform) 등의 기술이 사용됩니다.

추출된 특징을 AI 모델에 입력하여 음소(Phoneme)와 단어를 분석합니다.

음소는 언어의 최소 음운 단위로, 소리의 기본 단위를 의미합니다.

최근에는 딥러닝 기반의 CNN, RNN, Transformer 모델을 활용해 음성 인식 정확도를 높이고 있습니다.

AI가 문맥을 고려하여 인식된 단어를 조합하고 최적의 문장을 생성합니다.

문장 생성에는 N-gram, RNN, Transformer 기반의 GPT 모델 등이 활용됩니다.

최종적으로 인식된 텍스트를 사용자에게 출력합니다. 사용자의 발음, 억양, 배경 소음 등에 따라 인식률이 달라질 수 있습니다.

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다음 수업에서는 음성 인식과 반대로, AI를 활용해 음성을 만들어 내는 음성 합성(Speech Synthesis) 기술에 대해 알아보겠습니다.