음성 인식컴퓨터를 이용해 사람의 말을 인식하는 기술입니다. 이 분야는 광범위한 분야를 포괄하며 음향학, 음성학, 언어학, 정보 이론, 패턴 인식 이론, 신경생물학 등의 분야와 긴밀하게 연관되어 있습니다.

주류 음성 인식 기술

• 동적 이벤트 워핑(DTW): 이 알고리즘은 동적 워핑을 사용하여 시간 변환 관계를 결합하여 특징 벡터 간의 거리를 얻습니다. 이는 음성 인식 분야의 고전적인 알고리즘입니다.
• 은닉 마르코프 모델 HMM: 발음 과정은 마르코프 체인의 상태로 표현됩니다. 단어 생성 과정 동안 시스템은 한 상태에서 다른 상태로 이동하며 단어가 출력될 때까지 각 상태에서 출력을 생성합니다.
• 인공신경망(ANN): 학습 시간이 길다.

음성 인식의 어려움

• 인식 성능은 주변 환경에 따라 달라집니다. 훈련 환경이 시험 환경과 일치하지 않으면 효과가 감소합니다.
• 소음 문제, 소음을 효과적으로 줄이는 방법;
• 발음이 비슷한 단어와 발음은 같지만 의미가 다른 단어 등 음성 정보의 모호성.

음성 인식 애플리케이션

음성 인식은 컴퓨터 정보 처리 분야의 핵심 기술이 되어 가고 있습니다. 응용 범위에는 음성 다이얼링, 음성 내비게이션, 실내 장비 제어, 음성 문서 검색, 간단한 받아쓰기 데이터 입력 등이 포함됩니다. 기계 번역 및 음성 합성과 같은 다른 자연어 처리 기술을 통합함으로써 음성 간 번역과 같은 보다 복잡한 응용 프로그램을 구축할 수 있습니다.