말하기와 음성 인식의 차이점

음성 기술은 우리 삶의 모든 측면에 스며들었습니다. 음성 인식 및 음성 기술을 사용하여 정보를 얻고, 탐색하고, 음성을 텍스트로 번역하고, 음성 비서와 심지어 자동차 실행 가능한 명령을 제공합니다.

기업은 사무실, 마케팅 및 소비자 급 제품에 음성 및 음성 인식 기술을 구현하고 있습니다. 

이러한 성장으로 음성 및 음성 기술 옹호자, 마케터 및 최종 사용자는 이러한 기술을 설명하는 용어를 혼합하여 동일한 것을 의미합니다. 그러나 두 기술은 별도의 프로세스를 사용하고 서로 다른 응답을 출력합니다.

음성과 음성 인식의 차이점에 대한 가장 간단한 설명:

• 음성 인식은 누군가의 목소리를 번역
• 음성 인식은 특정 사용자의 음성을 이해합니다. 

기업이 음성 및 음성 인식 장치를 사용하여 운영, 커뮤니케이션 및 성장을 개선할 수 있는 방법을 점점 더 모색함에 따라 이러한 기술을 이해하는 것이 필수적입니다. 

다음에서, 우리는 차이점을 좀 더 깊이 설명하고 그 용도를 설명합니다. 

음성 인식이란 무엇입니까?

음성 인식의 간단한 정의는 컴퓨터가 인간의 음성을 인식하고 이해하고 텍스트로 변환할 수 있는 기술입니다.

음성 인식 기술은 자연어 처리 또는 NLP 및 기계 학습을 사용하여 인간의 음성을 번역합니다. 

엔지니어들은 1990년대 초에 자동 음성 인식(ASR)이라는 용어를 사용하여 음성 인식이 기계처리임을 강조했습니다. 그러나 오늘날 ASR과 음성 인식은 동의어입니다.

음성 인식의 작동 방식

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오늘날의 음성 사용자 인터페이스(VUI)에 사용되는 음성 인식 기술을 개발하기 위해 수년간의 심층 연구, 기계 학습 및 인공 지능 구현이 수행되었습니다.

음성 인식은"스피커 독립적"음성 인식인 "기능 분석"에 의존합니다. 이 메서드는 음성 단위 인식을 사용하여 음성 입력을 처리하고 예상 입력과 실제 디지털화된 음성 입력 간의 유사점을 찾습니다. 간단히 말해서 사용자의 음성과 일반 음성 패턴과 일치합니다. 

매우 정확한 스피커 독립적 음성 인식은 악센트, 변곡점 및 다양한 언어가 프로세스를 방해하기 때문에 달성하기가 어렵습니다. 음성 인식 정확도율은 90%에서 95%입니다.

음성 인식의 작동 방식에 대한 기본 분석은 다음과 같습니다.

1. 마이크는 사람의 음성의 진동을 전기 신호로 변환합니다.
2. 컴퓨터 또는 이와 유사한 시스템은 해당 신호를 디지털 신호로 변환합니다.
3. 전처리 장치는 노이즈를 완화하면서 음성 신호를 향상시킵니다.
4. 음성 인식 소프트웨어는 음향 모델링을 사용하여 신호를 분석하여 한 단어를 다른 단어와 표현하고 구별하는 음성 사운드의 고유한 단위인 음성 음을 등록합니다.
5.  전화는 언어 모델링을 사용하여 이해할 수있는 단어와 문장으로 구성됩니다.

사용 중 음성 인식의 예

참고 복용/쓰기: 음성 인식 기술의 예로는 음성 간 플랫폼(Speechmatics 또는 Google의 음성 간 텍스트 엔진)이 있습니다.

또한 많은 음성 비서가 음성-텍스트 번역을 제공합니다. 예를 들어 이 문서는 Siri를 사용하여 Apple Notes 앱의 텍스트로 음성을 번역하도록 작성되었습니다. 

음성 제어: 또한 음성 인식을 사용하여 자동차 인포테인먼트 시스템을 통해 음악을 재생하거나 방향을 잡으라고 말하는 등 VUI 장치에 음성 명령을 부여합니다. 

장애인 지원: 음성 인식은 청각 장애인, 청각 장애 및 학습 및 기타 장애가있는 사람들이 컴퓨터와 유사한 하드웨어를 사용하고 자동 캡션, Dictaphones 및 텍스트 릴레이를 사용하여 미디어에 참여하는 데 도움이됩니다. 

음성 인식이란 무엇입니까?

음성 인식 및 음성 인식은 프런트 엔드 오디오 장치(마이크)가 사람의 음성을 전기 신호로 변환한 다음 디지털화한다는 점에서 유사합니다. 

음성 인식은 거의 모든 음성(언어, 악센트 등에 따라 다름)을 인식하지만, 음성 인식은 특정 사용자의 음성을 식별하는 기계의 능력에 적용됩니다. 

음성 인식 의 작동 방식

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음성 인식은 "템플릿 일치"라고 하는 사용자의 음성 녹음된 템플릿에 따라 달라집니다. 사용자의 음성을 인식하려면 프로그램이 "교육"되어야 합니다.

• 첫째, 프로그램은 사용자가 말하고 음성 인식 소프트웨어를 훈련하기 위해 시스템의 마이크에 여러 번 반복인쇄 된 단어 또는 문구를 보여줍니다.
• 다음으로 프로그램은 동일한 단어 나 구의 여러 샘플의 통계 평균을 계산합니다.
• 마지막으로 프로그램은 평균 샘플을 데이터 구조에 템플릿으로 저장합니다. 

음성 인식 정확도는 음성 인식보다 높습니다 - 98%. 또한 스피커에 의존하는 장치는 사용자에게 개인화된 응답을 제공할 수 있습니다.

사용 중 음성 인식의 예

음성 도우미: 음성 인식의 가장 일반적으로 알려진 사용은 음성 비서의 도움으로.

예를 들어 Google의 음성 비서는 자신의 음성을 인식하도록 도우미를 훈련한 사용자에게만 캘린더 업데이트 또는 미리 알림을 제공하는 등 개별화된 응답을 제공합니다.

또한 음성 인식은 VA에게 다른 많은 작업 중에서 예약을 하거나 날씨를 조회하도록 요청하는 데 사용됩니다.

핸즈프리 통화: 연락처 목록에서 특정 사람에게 핸즈프리 통화를 하는 것은 음성 인식의 또 다른 예입니다.

음성 생체 인식: 사용자 검증은 사용 중 음성 인식의 또 다른 예입니다. 예를 들어, 금융 및 은행 산업은 보안 목적으로 음성 생체 인식을 점점 더 구현하고 있습니다. 얼굴 인식과 마찬가지로 음성을 사용하여 계정에 로그인할 수 있습니다. 

음성 따기: 창고는 작업을 완료하고 작업자의 핸즈프리를 유지하기 위해 음성 인식을 통합했습니다.

창고 회사 인 RFgen은 음성 따기라는 특정 음성 기술을 사용하여 회사가 재고를 업데이트하고 주문 따기를 완료하며 음성 명령을 사용하여 사이클 카운트를 수행 할 수 있습니다.

음성 따기는 스피커에 의존하는 음성 인식에 의존합니다.

요약에서

음성 과 음성 인식은 다르게 작동하지만, 두 사람은 우리의 일상 생활을 개선하고 미래에 대한 가능성을 제시하기 위해 많은 상호 기능 기능을 제공하기 위해 깊이 얽혀.

그러나 음성 기술 부문에 대한 투자로 더 큰 수익을 달성하기 위해서는 음성 및 음성 인식 정확도를 개선하기 위해 더 많은 작업이 필요합니다.

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