메타버스에서 음성 기술의 역할
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메타버스에서 음성 기술의 역할

메타버스는 우리의 일상 생활과 비즈니스에서 상호 작용할 수 있는 새로운 방법을 열었습니다. 음성 인식은 이 기술의 필수적인 부분이며 앞으로 더욱 중요한 역할을 할 것입니다. 우리는 현실 세계, 메타버스 또는 혼합 현실에서 사용자 경험을 개선하기 위해 음성 기술을 지속적으로 혁신해야 합니다.

로라 테이트
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메타버스는 사람들이 3D 또는 가상 환경을 만들고 공유할 수 있는 가상 세계입니다. 오랫동안 게이머의 영역이었지만 기업은 이제 메타버스를 사용하여 비즈니스 프로세스를 개선하고 고객 참여를 개선하는 방법을 모색하고 있습니다.

음성 인식은 메타버스의 중요한 부분이며, 특히 온라인 화상 회의와 같이 가상이 실제 세계와 교차하는 혼합 현실 환경에서 그렇습니다. 정확한 음성 인식 기술은 기업이 직원과 고객 간의 커뮤니케이션 및 협업을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

그러나 음성 인식 시스템은 실제 응용 프로그램에서처럼 작동하지 않습니다. 배경 소음, 간섭 신호 및 여러 사람이 동시에 말하는 것은 정확성을 방해합니다. 메타버스와 혼합 환경에 이와 동일한 어려움을 추가하면 문제가 발생할 것입니다. 

이 기사에서는 기업이 메타버스를 사용하는 방법, 메타버스 및 혼합 환경에서 음성 기술의 역할, 모든 세계에서 성공적인 음성 상호 작용을 보장하기 위해 정확성이 얼마나 중요한지 살펴봅니다. 

메타 구절이란 무엇이며 기업에 어떤 의미가 있습니까?

메타버스라는 용어는 게이머를 위한 가상 세계로 가장 일반적으로 알려져 있습니다. 그러나 이제는 현실 세계와 가상 세계가 함께 모여 엔터테인먼트를 제공하고 기업이 새로운 방식으로 고객 및 파트너와 연결할 수 있는 포괄적인 다중 우주를 포함하도록 성장했습니다.

기업은 메타버스를 사용하여 가능성을 탐색하고 신선한 아이디어와 혁신을 찾을 수 있습니다. 기업은 가상 현실을 사용하여 실제 상황을 테스트한 다음 결과를 조정하고 개선할 수도 있습니다. 이를 통해 경쟁사보다 앞서 나갈 수 있으며 잠재적 위협보다 한 발 앞서 나갈 수 있습니다.

혼합 환경 또는 증강 현실의 예

현실 세계에서 사람들은 다른 장소를 방문하고 다른 사람들을 만날 수 있습니다. 메타버스에서 사람들은 다른 장소에 가서 다른 사람들을 만날 수도 있지만 가상으로 상호 작용합니다.

혼합 환경 또는 증강 현실은 자연 세계와 메타버스의 요소가 함께 존재하는 하이브리드 환경입니다. 혼합 환경의 예로는 온라인 소셜 네트워크, 비디오 게임 및 인터넷이 있습니다.  

소셜 미디어

소셜 미디어 플랫폼 Snapchat은 필터와 함께 증강 현실을 사용합니다 . 인공 지능을 사용하여 얼굴을 감지하고 필터를 실제 이미지에 오버레이하여 기능을 보강하거나 대체합니다.

Snapchat은 증강 현실 필터 등을 제공하여 원본 이미지를 변경합니다.

비즈니스 응용 프로그램

Microsoft의 Hololens 기술은 혼합 또는 증강 현실의 또 다른 형태입니다. 헤드셋을 착용한 사용자는 데스크톱 애플리케이션을 공간적으로 공중에 띄우고 음성 명령, 머리 추적 또는 제스처 인식을 사용하여 상호 작용할 수 있습니다.

다른 예로는 직원과 관리자가 오디오 또는 비디오를 통해 비즈니스 회의를 수행하는 원격 작업이 있습니다.

마이크로소프트 홀로렌즈

스포츠

스포츠계는 훈련과 심지어 플레이와 득점을 위해 증강 현실을 사용했습니다. 

기술 회사 인 Sense Arena 는 하키 가상 현실 제품의 테니스 버전을 제공하여 선수들이 워밍업하고 반응 시간 훈련을 할 수 있도록 도와줍니다.

테니스 선수 Linda Fruhivirotova는 1 년 동안 가상 현실 헤드셋 을 사용했습니다.

US 오픈은 증강 현실을 사용하여 토너먼트 중에 회선을 호출합니다. 토너먼트는 대면 접촉을 피하기 위해 팬데믹 기간 동안 Hawk-Eye Live 를 풀타임으로 사용했습니다. 이제 전자 음성 시스템이 모든 법원에서 사용됩니다.

이 시스템은 공을 추적하는 컴퓨터에 연결된 카메라를 사용하여 전화를 걸거나 뺍니다. 발 결함이라고도합니다. 사전 녹음된 음성은 결과에 따라 트리거됩니다. 호주 오픈 은 2021년부터 이 시스템을 풀타임으로 사용하기 시작했습니다.

기업이 메타버스를 사용하는 방법

훈련에 메타버스 사용

비즈니스 세계에는 가상 현실에 대한 많은 잠재적 응용 프로그램이 있습니다. 그러한 응용 프로그램 중 하나는 교육입니다. 기업은 가상 현실을 사용하여 다양한 고객 서비스 및 기술 능력으로 직원을 교육할 수 있습니다.

기업은 가상 현실을 사용하여 다양한 작업 환경에 대한 사실적인 시뮬레이션을 만들 수 있습니다. 이 사용은 특정 유형의 작업 환경에 대한 경험을 쌓아야 할 수 있는 직원을 교육하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 창고 고용주는 가상 창고를 사용하여 근로자를 교육할 수 있으므로 해당 환경에서 무엇을 기대하고 안전하게 운영해야 하는지 알 수 있습니다.

가상 현실은 또한 교육에 필요한 시간과 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 기업은 시뮬레이션을 사용하여 직원을 작업 공간에서 내보내거나 값비싼 교육 세션 비용을 지불하지 않고도 직원을 교육할 수 있습니다.

고객 상호 작용 재설계

기업은 가상 현실(VR)을 사용하여 고객 상호 작용을 재설계할 수 있습니다. 다양한 상황과 환경을 시뮬레이션함으로써 기업은 고객이 회사와의 상호 작용에서 보다 편안하고 자신감을 갖도록 도울 수 있습니다. 이러한 상호 작용은 고객 충성도와 만족도를 높일 수 있으며, 이는 차례로 비즈니스의 매출과 이익을 증가시킬 수 있습니다.

메타버스를 사용하여 기업은 현실적이고 매력적으로 고객과 정보를 공유할 수 있습니다. 예를 들어 기업은 VR을 사용하여 영업 프레젠테이션 시뮬레이션을 만들 수 있습니다. 이 방법은 고객이 구매 결정을 내릴 때 더 자신감을 가질 수 있도록 돕고 그렇지 않았다면 하지 않았을 구매를 유도할 수 있습니다.

또한 기업은 VR을 사용하여 온라인 리뷰 시뮬레이션을 만들 수 있습니다. 이 접근 방식은 기업이 고객이 제품 또는 서비스와 상호 작용하는 방식과 검토에서 찾고 있는 내용을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 사항을 이해함으로써 기업은 고객의 요구와 기대를 더 잘 충족시키기 위해 제품이나 서비스를 변경할 수 있습니다.

새로운 제품 및 서비스 개발

기업은 가상 현실을 사용하여 새로운 제품과 서비스를 개발할 수도 있습니다. 기업은 고객이 제품이나 서비스를 사용하는 방법에 대한 시뮬레이션을 만들어 새로운 아이디어를 테스트하고 고객 피드백을 얻을 수 있습니다. 이러한 시뮬레이션은 기업이 물리적 프로토타입을 만들 필요가 없도록 하여 시간과 비용을 절약하는 데 도움이 될 수 있습니다.

또한 기업이 기존 연구 방법으로는 얻기 어려운 고객 통찰력을 수집하고 고객이 신제품이 출시되기 전에 시험해 볼 수 있으므로 실패에 대한 두려움을 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다.

메타버스와 혼합 현실에서 음성 인식의 역할과 과제

음성 인식은 실제, 가상 및 혼합 환경에서 중요한 요소입니다. 이 기술은 음성 텍스트 변환, 스마트 스피커에 발행되는 음성 명령 또는 직원이 온라인 임원 회의에 로그인할 때 생체 인식 음성 식별에 사용되는 등 일상적인 작업에 중요한 도구입니다.

음성 인식은 가상 환경에서 중요합니다. 가상 현실을 통해 사용자는 현실 세계에서 어렵거나 불가능할 수 있는 다양한 장면과 시나리오를 경험할 수 있습니다. 음성 인식은 사용자가 이동, 건물 진입 또는 다른 캐릭터와 대화와 같은 작업에 대한 지침과 응답을 제공하여 이러한 환경과 상호 작용할 수 있도록 도와줍니다.

혼합 환경 시나리오는 음성 인식 기술에 고유한 문제를 제시할 수 있습니다. 예를 들어, 일반적인 사무실 환경에서 사람들은 일반적으로 일정한 볼륨과 특정 위치에서 말합니다. 혼합 환경은 고유한 문제를 제기합니다. 예를 들어, 화상 회의에 참여하는 사람은 오디오 회의에 참여하는 인접한 칸막이에 있는 사람보다 더 크게 말할 수 있습니다. 

화상 회의 중에 사람들은 다른 위치에서 또는 그룹 설정의 벽이나 가구와 같은 덮개 뒤에서 이야기할 수 있습니다. 

기존 음성 인식 기술은 이러한 환경에서 정확한 음성 데이터를 얻을 수 없습니다. 일상적인 비즈니스 및 개인 작업에 음성 인식을 점점 더 많이 사용하지만 기술은 정체되었습니다.

배경 소음, 간섭 신호 및 여러 사람이 동시에 말하고 음성 명령을 사용하는 사람의 움직임과 같은 기타 소리는 음성 인식 정확도를 저해합니다. 

이러한 과제는 보다 정확하고 일관된 결과를 제공하기 위해 음성 인식 기술의 지속적인 혁신을 필요로 합니다.

사용자 음성 상호 작용을 올바르게 식별하려면 이러한 문제를 해결할 수 있는 음성 인식 기술에 공간 청각 기능 또는 인간 수준의 음성 이해가 포함되어야 합니다. 

음성 지원 장치는 시끄러운 환경에서 여러 사람이 동시에 말하는 경우에도 말하는 사람, 말하는 위치, 말하는 내용을 이해해야 합니다.

결론

지금은 기술에 대한 흥미진진한 시기입니다. 메타버스는 우리의 일상 생활과 비즈니스에서 상호 작용할 수 있는 새로운 방법을 열었습니다. 음성 인식은 이 기술의 필수적인 부분이며 앞으로 더욱 중요한 역할을 할 것입니다. 우리는 현실 세계, 메타버스 또는 혼합 현실에서 사용자 경험을 개선하기 위해 음성 기술을 지속적으로 혁신해야 합니다.

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