저자: Zen과 컴퓨터 프로그래밍의 기술
컴퓨터의 발달, 모바일 인터넷의 대중화, 인터넷 서비스의 급속한 발전으로 인해 음성인식 기술은 점차 사람들의 시야에 들어오게 되었습니다. 손으로 쓴 텍스트나 병음 입력에 비해 음성 입력의 편리함과 정확성 덕분에 점점 더 많은 사람들이 음성을 사용하여 다양한 업무를 수행하고 의사소통하는 것을 선호하게 되었습니다. 기술로서 음성 인식은 큰 잠재력을 갖고 있으며 기업이 시간과 비용을 절약하고, 효율성을 향상하고, 비용을 절감하고, 서비스 품질을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다. 따라서 인공지능 응용 분야에서 지능형 음성 인식의 역할은 매우 중요합니다.
2. 기본 개념 및 용어 설명
2.1 지능형 음성 인식이란 무엇입니까? 지능형 음성인식(ASR)이란 말을 컴퓨터를 통해 자동으로 인식하고 이해하여 그에 상응하는 텍스트나 명령을 생성하는 과정을 말하며, 기계가 인간의 언어 지시를 인간처럼 명확하고 빠르며 자연스럽게 받아들이고 이해할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. . 음성 신호, 음향 모델 및 통계적 학습 방법을 사용하여 음성-텍스트 변환, 음성 합성, 음성 인식 및 의미 이해와 같은 기능을 수행합니다. 2.2 ASR 시스템의 주요 구성 요소 2.2.1 음성 인식 엔진 음성 인식 모듈이라고도 알려진 음성 인식 엔진은 입력 음성 신호를 텍스트 형식으로 변환하는 역할을 합니다. 음성 인식 엔진은 일반적으로 음향 모델과 일부 통계적 학습 방법으로 구성됩니다. 음향 모델은 음성 신호의 강도, 톤, 높낮이 등을 결정하는 데 사용될 수 있으며, 통계 학습 방법은 다양한 단어에 대한 음향 모델의 확률 분포를 계산하는 데 사용됩니다. 2.2.2 퍼셉트론 통합 학습 방법 퍼셉트론 통합 학습 방법(PIT-IML)은 다층 퍼셉트론 네트워크를 기반으로 하는 통계적 학습 방법입니다. 이 방법을 사용하면 고정밀 실시간 음성 인식이 가능합니다. 다층 퍼셉트론 네트워크는 여러 퍼셉트론을 포함하는 신경망 구조로, 각 레이어는 다음 레이어에 연결됩니다. 퍼셉트론 앙상블 학습 방법은 여러 훈련 샘플을 사용하여 다층 퍼셉트론 네트워크에서 반복적으로 훈련할 수 있으므로 더 복잡하고 정확한 모델을 얻을 수 있습니다. 2.2.3 언어 모델 언어 모델은 알려진 단어나 단어 시퀀스를 결합하여 특정 상황에서 문장을 생성하는 방법을 설명하는 일종의 확률 모델입니다. 언어 모델은 통계 데이터나 기계 학습 방법을 통해 얻을 수 있습니다. 서로 다른 언어나 분야의 문장은 고유한 문법적, 의미적 특성을 가지기 때문에 언어 모델의 성능이 달라지는 경우가 많습니다. 2.3 음성 인식 작업 유형 2.3.1 엔드 투 엔드 음성 인식 엔드 투 엔드 음성 인식