가장 일반적인 음성 인식 문제는 무엇입니까?

음성 인식 소프트웨어는 처음 발명 된 이후 크게 발전했지만 여전히 전사 방법으로 독점적으로 사용되지 못하게하는 몇 가지 큰 문제가 있습니다. 해결하기 어려운 일부 음성 인식 문제에는 단어 발음의 변화, 개별 악센트, 동음 이의어 및 원치 않는 주변 소음이 포함됩니다. 또 다른 음성 인식 문제 세트는 실제로 사운드를 입력하는 데 사용되는 하드웨어 유형과 관련이 있습니다. 결과는 소프트웨어가 음성을 해석하는 방식에 큰 영향을 줄 수 있기 때문입니다. 또한 말하는 단어의 문맥을 모르는 문제가 있는데, 이로 인해 문장 부호가 없거나 맞춤법이 정확하지 않은 텍스트가 나타날 수 있습니다.

가장 기본적인 음성 인식 문제 중 하나는 사용중인 입력 장치의 품질입니다. 마이크가 민감하지 않거나 지나치게 민감하면 소프트웨어를 해독하기 어려운 오디오 정보를 만들 수 있습니다. 이것은 마이크가 너무 민감하여 음성이 왜곡되어 인식 소프트웨어가 거의 쓸모 없게 될 때 특히 그렇습니다. 비슷한 문제는 배경음에서 비롯되며, 주 음성과 분리하기가 어려울 수 있으며 음성 처리에 포함될 때 부정확 한 번역이 발생할 수 있습니다.

발음, 악센트 및 말하기 케이던스의 차이는 더 널리 퍼진 음성 인식 문제 중 하나를 형성합니다. 한 단어를 여러 가지 방법으로 발음 할 수 있으면 소프트웨어가 혼란스러워지고 말을 잘못 해석 할 수 있습니다. 사람이 프로그램이 예상하는 것보다 느리거나 빠르게 말할 때도 마찬가지입니다. 단일 사용자의 음성 패턴에서 소프트웨어를 교육하고 음성을 샘플 데이터베이스에 일치시키기 위해 동적 시간 왜곡 알고리즘을 사용하는 것과 같은 일부 솔루션이 있지만 모든 문제를 해결하지는 못합니다.

음성 인식 문제 중 가장 복잡한 것은 말하는 단어의 상황을 식별하는 것입니다. 컴퓨터 소프트웨어가 단어 모음의 의도 된 의미를 식별 할 수 없어 전사 된 텍스트에 여러 가지 문제가 발생합니다. "그들"과 "그들"과 같은 비슷한 소리를 가진 단어는 사용법의 문맥이 알려진 경우에만 정확하게 철자를 쓸 수 있습니다. 이와 같은 이유로, 단어의 순서를 아는 것만으로 소프트웨어가 정확한 구두점을 배치하는 것은 거의 불가능합니다. 의학과 같은 분야에서 사용되는 기능적 전사 소프트웨어가 있지만 결과는 종종 분리가없는 단어 블록입니다. 즉, 여전히 인간 전사가 문서를 편집하고 읽을 수있는 최종 사본을 작성해야합니다.