음성 인식 기술의 발전과 미래

Find AI Tools

No difficulty

No complicated process

Find ai tools

Home AI News KR 음성 인식 기술의 발전과 미래

음성 인식 기술의 발전과 미래

소개
스피치 인식과 자연어 처리
스마트폰 기반 음성 인식
AI의 필요성
2000년대의 음성 인식 기술
대화형 음성 인식과 구글
음성 인식 기술의 발전과 Siri
음성 인식 기술의 상용화와 Microsoft의 인수
음성 기반 기업용 보이스 어시스턴트
음성 인식 기술의 미래

소개

안녕하세요! 저는 안디입니다. Ben과 같이 일한 경험을 바탕으로 대화형 기술에 대한 흥미로운 이야기를 들려드리려고 합니다. 저희 팀은 이미 16년 이상 대화형 기술에 종사해왔으며, 최근 9개월 동안은 Ai-powered 챗봇인 automat에 전념하고 있습니다. 저희는 오늘 시간을 갖고 대화형 기술의 역사와 그 중 하나인 음성 인식, 이미 받아들어진 AI에 대해 이야기하려고 합니다.

스피치 인식과 자연어 처리

전화 기반의 음성 인식(Interactive Voice Response)은 우리가 오늘날의 대화형 기술로 향하게 된 중요한 이정표입니다.

스마트폰 음성 인식 기능, 대표적으로 Siri, Google Assistant 등이 있습니다. 또한 기업용 음성 인식 AI인 Nina와 Echo 등도 있습니다.

AI의 필요성을 깊이 이해해야 합니다. AI는 많은 목표를 달성할 수 있습니다.

음성 인식에 대한 이야기 전에 2000년에 이어진 만한 일이 있습니다. 한 회사에서 근무하며 발전활동의 중심부에 있었던 nuance는 음성기술 전문 회사로서 아마 최초로 발전한 곳으로 꼽힙니다. 2007년 Goo가 신설했던 411(디렉토리 어시스턴트)이라는 서비스를 통해 언어 모델 개선에 성공했습니다. 이후 이 기술은 Google Now와 Google Assistant에 이어지게 됩니다. Siri의 경우 Apple이 nuance를 인수하기 전에 nuance 기술을 사용하였으며, nuance 이후에는 더욱 진화했습니다.

이어서 microsoft가 enniac이라는 회사를 인수한 사례가 있습니다. 이 회사는 99년에 설립되었으며, 2005년-2006년에 nuance를 인수한 것은 마이크로소프트가 처음이라고 알려져 있습니다.

Nina는 '말하면 답해주는 음성 인식 AI비서'라는 개념에 대한 첫번째 기업 버전 시리즈비서입니다. 이후 Echo도 있지만 이런 설명 조합으로 바로 그림으로 설명하기 조금 어렵습니다.

완전히 철저하게 다루기 전에 학습되지 않은 상태에서 일어나는 오류에 대해 이야기해볼까요? IVR 오디오 클립을 감상해보았을 때, 업계 임원들의 반응은 매우 충격적이었습니다. 이때 대화형 AI 부재의 심각함과 치명적인 휴학성을 더욱 명확하게 깨닫게 되었습니다. 이때 몇가지 교훈을 얻을 수 있었습니다.

브랜드의 중요성과 짧고 명료한 응답의 필요성 등입니다.

특히 이베이에서 도미노 피자의 음성 주문 기능 화제가 되기도 했었습니다. 기술적으로 훌륭한 기능이었으며, 음성 주문 기능을 소개하는 것은 흥미롭습니다. 그러나 이 기능은 도미노 전문 주제에만 해당했고, 일반적인 주제에는 적합하지 않았습니다. AI에 대한 이상적인 인식은 오히려 특정한 주제에 대한 전문성으로 설명되는 것입니다. 이 방향으로 나아가면 비즈니스 음성 어시스턴트가 훨씬 효과적으로 작동할 것이라 생각됩니다.

이후 음성 기반 기업용 보이스 어시스턴트를 타나내는 기업, 양산형 앱의 발전과 비교되는 echo와 amzon stuff은 상기 그래프에 있는 것들과는 명확하게 다르기 때문에 생략했었습니다. 그러나, 이 또한 음성 기반 기술의 발전 과정으로 볼 수 있기에 언급했으며, 기술의 차별로는 빛나고 있다고 생각하지만, 이럴만한 리스트로는 가지지 못해 조금 아쉬움이 있습니다.

음성 인식 기술의 발전과 탐색

그래서 이제 BOTS로 접어들기 전에, "防府藩主だった元宮本武蔵の遺言状が見つかりましたか？"처럼 다양한 모습으로 관심을 받는 음성 인식 기술을 연구하고 응용하는 사례에 대해 알아보려고 합니다. 하지만 아직은 관련 도구와 방법론이 완벽하게 개발되지는 않았기 때문에 시간과 비용이 많이 듭니다.

물론 음성 인식 기술에 대한 적합한 솔루션과 방향성에 관한 실험적인 연구 결과와 자마린, 두나이스 등과 같은 기동가능한 웹 응용처럼 웹과 같은 향상된 UI/UX의 혜택도 활용해야 합니다.

또한 새로운 음성 인식 기술을 적용함에 있어 가장 중요한 것은 적용의 효율성입니다. 이는 대화 스레드의 맥락과 연계된 음성 인식 능력에 있습니다. 이것은 대화에 있어 중요한 컨텍스트 선정과 관련이 있으며, 상황에 따라 최적의 리플라이나, 임시 스크린 및 유연한 사용자 인터페이스 등으로 최선을 다해야 합니다. 이를 통해 메시지 답신기의 UI와 음성 인식 기능을 보다 혼합화할 수 있을 것입니다. 음성 인식, Chatbot 및 번역을 연결하는 연구에 도전하려는 많은 시도가 있는데, 제일 큰 문제는 기업별로 아주 많은 프레임워크를 알아야 한다는 것인데, 그 중 키크러인 Anatomatic은 이러한 문제를 해결하고자 합니다.

향후 발전방향

지금까지 다뤘던 음성 인식 기술에 대한 내용 전체를 보면 메시지와 음성의 연결은 자연스러운 것을 알 수 있습니다. 사용자를 위한 플랫폼 역시 중요한데, 그 중 가장 중요한점은 쉬운 사용이라는 것인데, 이는 AI가 생각하는 법, 언어 이해, 언어 학습이라는 점에서 가장 중요한 일이 될 예정입니다. 정리하자면, Ai가 개발자를 위해 더 효율적으로 일하게 만드는 것입니다. 게다가 메시징은 인간의 도움을 기반으로 해야합니다전반적으로 다루었던 주제입니다. 그러나 인간에 부정적인 영향을 주는 증상이 있다면 이에 대한 대처법도 점차 발전해야합니다.

Ex: 개발자에 따라 미리 알려진 답변을 띄울 수도 있습니다, 최적의 대화 상태가 이루어지는 UI프리미티브, 하나의 UI 카드 혹은 액션 소개, 대화를 주도하는 기능 등이 있습니다. 간단한 노력을 너무 많이 하지 마십시오, 나중에 더 많은 문제를 일으키게 됩니다. 이른바 양산형 음성 기술에 대한 중점을 맞추는 것뿐 아니라, 혜성같이 등장한 것이 본질적으로 값비싼 기술이었던 것이 매우 흥미롭습니다. 그러나 이 기술의 가능성은 확대되는 동안, 강력한 경쟁 상대가 될 가능성이 크다고 볼 수 있습니다.

앞서 언급한 automat은 이미 실거래처와 협업으로 고객과 협력하고, 몇가지 업데이트를 하는 상황입니다.10월에는 대규모 론칭을 예정하고 있으며, 올해 말에는 프라이빗 베타 버전을 출시할 예정입니다. automat에 대한 자세한 내용은 향후 mahcine learning 모델등과 함께 보여질 것입니다. 지금은 고객이 주로 납품 업체에서 원하는 형태의 컨버설 이씨어스 플랫폼과 ai 향상을 비교한 상태입니다.

이야기

안녕하세요, 여러분! 저는 Andy라고 합니다. 저는 co-founder CEO를 맡고 있는 automat의 일원으로써 여러분에게 대화형 기술에 대한 흥미로운 이야기를 전하고자 합니다.

📚 음성 인식 기술의 발전

2000년의 스마트폰 기반 음성 인식, 그리고 Siri와 Google Assistant 등과 같은 현재의 대표적인 음성 인식 기술들을 기반으로 음성 인식 기술의 발전에 대해 이야기하고자 합니다.

🗣 스피치 인식과 자연어 처리

스마트폰 음성 인식 기술은 대화형 인터페이스의 발전에 큰 역할을 했습니다. Siri와 같은 인공 지능 비서들 또한 음성 인식 기술의 한 분야로 볼 수 있습니다.

📱 스마트폰 기반 음성 인식

휴대폰을 기반으로 한 음성 인식 기술 또한 크게 발전하였습니다. Siri와 같은 인공 지능 비서는 물론, 기업용 음성 인식 기술도 등장하였습니다.

💡 AI의 필요성

AI의 중요성은 매우 큽니다. 음성 인식 역시 AI의 일환이며, 현재까지의 최적의 기술을 제공하는 것이 중요합니다.

📅 2000년대의 음성 인식 기술

2000년대에는 nuance가 점차 발전하며 음성 인식 기술 분야를 선도했습니다. 그 이후 Google과 Siri 등의 음성 인식 기술 또한 큰 발전을 이루었습니다.

🌐 구글과 음성 인식 기술

Goo라고 하는 구글의 411 디렉토리 어시스턴트는 2007년 발표되었으며, 이를 통해 언어 모델을 업데이트할 수 있었습니다. 이는 후에 Google Assistant로 이어지게 되었습니다.

🍎 Siri와 Apple

Nuance 인수 이전의 Siri는 nuance 기술을 사용하였으며, 이후 발전하였습니다.

💼 음성 기반 기업용 보이스 어시스턴트

2000년대에는 Tellme가 등장하였고, 그 이후에 Microsoft에서 Tellme를 인수했습니다. 이를 통해 Microsoft의 어시스턴트 기술은 크게 발전하게 되었습니다.

음성 인식 기술의 미래

음성 인식 기술은 현재 가장 중요한 기술 중 하나로 볼 수 있습니다. 인간과 컴퓨터와의 음성 대화는 계속해서 발전하고 있으며, 이는 인공 지능의 발전과도 큰 연관을 가지고 있습니다.

이와 관련된 고객 서비스 중 하나로는 Domino's의 음성 주문 앱이 있습니다. 이 음성 인식 앱은 피자 주문에 특화되어 있으며, 대화형 AI의 전문성을 잘 보여주는 사례입니다.

AI 기반의 대화형 인터페이스는 존재하는 비즈니스 모델에 대한 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다. AI는 비즈니스 프로세스를 자동화하고 향상시키는데 큰 도움을 줄 수 있습니다.

결론

전반적으로 음성 인식 기술은 기술 혁신의 중요한 부분 중 하나입니다. 스마트폰 기반 음성 인식, Siri 및 Google Assistant와 같은 현재의 음성 인식 기술들은 사용자와의 편리한 대화를 가능케 해 주었습니다. 음성 인식 기술의 발전은 앞으로 더욱 발전하고 복잡해질 것으로 전망되며, 이는 인공 지능 기술 발전과도 밀접한 관련이 있습니다. 음성 인식 기술은 앞으로 비즈니스에 큰 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.

FAQ

Q: 음성 인식 기술은 현재 어떻게 발전하고 있는가요?

A: 음성 인식 기술은 매우 빠르게 발전하고 있습니다. AI 기술의 발전과 함께 음성 인식의 정확성과 효율성이 점점 높아지고 있습니다. 음성 인식 기술은 현재 스마트폰, 스마트 스피커 등 다양한 디바이스에서 사용되고 있으며, 향후에는 더 많은 기능과 편의성이 추가될 것으로 예상됩니다.

Q: 음성 인식 기술이 비즈니스에 어떤 장점을 제공할 수 있을까요?

A: 음성 인식 기술은 비즈니스에 여러 가지 장점을 제공할 수 있습니다. 첫째, 음성 인식을 통해 고객과의 상호작용을 더욱 원활하게 할 수 있습니다. 둘째, 음성 인식 기술을 이용한 AI 비서를 도입함으로써 업무의 효율성을 높일 수 있습니다. 셋째, 음성 인식 기술을 활용하여 새로운 비즈니스 모델 및 서비스를 개발할 수 있습니다.

Q: 음성 인식 기술의 한계는 무엇인가요?

A: 음성 인식 기술은 아직 완벽하지 않습니다. 주변 환경의 잡음이나 발음의 변화에도 올바른 인식을 제공하는 것이 어렵습니다. 또한 다양한 언어와 방언을 인식하는 데에도 한계가 있습니다. 음성 인식 기술의 정확성과 안정성을 높이기 위해 계속해서 연구와 개발이 이루어져야 합니다.

자료 출처:

앨런 AI로 코딩 게임을 즐기세요! | 에피소드 6: 코드 수정 및 앨런 AI 사용하기

원자력의 비밀과 가능성