다른 음성 인식 기술은 무엇입니까?

여러 음성 인식 기술을 사용하여 음성 단어를 캡처하고 소프트웨어 프로그램에서 사용할 수있는 데이터로 변환합니다. 말하는 내용을 결정하기 위해 3 가지 방법으로 음성을 분석 할 수 있습니다. 첫 번째는 이산 연설이라고하며, 한 번에 한 단어 만 말합니다. 두 번째는 연결된 연설로 알려져 있으며, 이해하기 위해서는 단어를 특정 방식으로 말해야합니다. 마지막으로, 지속적인 연설이 있는데, 이는 대부분의 사람들이 일반적으로 말하는 방식입니다.

모든 유형의 음성 인식 기술에 사용되는 가장 일반적인 알고리즘은 HMM (Hidden Markov Model)입니다. 이 시스템은 큰 음소의 데이터 트리 또는 기본 사운드 및 음절로 구성되며, 이는 하나의 사운드가 다른 사운드를 따르는 통계적 확률로 나뉩니다. 각 음소를 사운드 데이터 트리의 노드와 비교함으로써, 실제 완성 된 단어는 비교적 짧은 시간에 높은 정확도로 결정될 수 있습니다.

일부 음성 인식 기술로 극복하기 어려운 한 가지 문제는 단어가 시작하고 끝나는 지점을 분리하는 것입니다. 이 작업은 방의 배경 소음과 일부 음절에 단어 사이의 줄 바꿈과 유사한 오디오 서명이 있다는 사실로 인해 복잡합니다. 이러한 이유로 이산 및 연결된 음성 인식 기술이 가장 정확합니다.

다른 음성 인식 기술을 분리하는 또 다른 요인은 소프트웨어 어휘 문제입니다. 음성을 해석하는 소프트웨어는 정확도가 매우 제한적인 어휘 또는 특정 사용자의 개별 음성 패턴과 일치해야하는 큰 어휘를 가질 수 있습니다. 프로그램이 단어를 조합하는 HMM 방법을 사용할 때 이해되는 단어의 수가 적을수록 프로그램의 정확도가 높아집니다. 이것은 대부분의 자동화 된 전화 시스템이 번호 또는 질문에 대한 응답을 해독하는 데 사용하는 방법입니다.

큰 어휘를 이해하는 음성 인식 기술은 일반적으로 거의 또는 한 명의 사용자와 상호 작용하도록 설계되었습니다. 말하기 프로그램의 언어 패턴을 이해하도록 프로그램을 훈련시켜야하기 때문입니다. 이 교육에는 소프트웨어에서 미리 작성된 텍스트 단락을 읽는 과정이 포함됩니다. 읽고있는 단어들이 알려져 있으므로, 프로그램은 사용자에게 특정한 음소의 통계 모델을 구축 할 수 있습니다. 이를 통해 프로그램은 사용자를 이해하는 데 훨씬 더 나은 기회를 제공하지만, 교육을받지 않은 사람들에 대한 프로그램의 이해를 방해 할 수도 있습니다.

음성 인식 기술 중 가장 어려운 것은 지속적이거나 자연스러운 음성을 해석하는 것입니다. 많은 사람들이 단어를 함께 실행하고 다른 속도로 말을하는 경향이 있으므로 연속적인 말을 번역하는 프로그램의 정확성은 다른 방법의 정확도보다 낮습니다. 그럼에도 불구하고 이러한 유형의 음성을 번역 할 수있는 프로그램이 존재하는데, 그 중 일부는 퍼지 로직과 신경망을 사용하여 패턴을 인식하고 단어를 분리하는 데 도움이됩니다.