딥러닝 기반 음성인식 혁신

소개

"딥러닝 기반 음성인식 혁신"에 대한 내용입니다.

목차

1. 서론

2. 본론
(1) 전통적 음성인식 방식의 한계와 딥러닝의 등장 배경
(2) 심층신경망(DNN) 기반 음성인식의 발전
(3) 순환신경망(RNN)과 LSTM을 통한 시계열 모델링 혁신
(4) 합성곱신경망(CNN)과 스펙트로그램 처리
(5) Transformer 구조의 도입과 End-to-End 음성인식
(6) 대규모 음성 데이터와 사전학습 모델의 역할
(7) 산업 현장에서의 응용 사례: 스마트 비서, 의료, 자동차, 교육
(8) 딥러닝 음성인식의 한계와 윤리적 쟁점

3. 결론

4. 참고문헌

본문내용

음성인식 기술은 인간과 기계 간의 의사소통 방식을 혁신적으로 변화시켜 왔다. 그러나 1990년대까지의 음성인식 기술은 은닉 마르코프 모델(HMM)과 가우시안 혼합 모델(GMM)에 기초한 통계적 접근법에 의존하였으며, 잡음 환경이나 발화자의 억양, 방언과 같은 변이 요인에서 성능 저하가 심각했다. 이러한 한계는 음성인식이 제한된 영역에서만 활용되는 원인이 되었다.
2010년대 초반 딥러닝이 본격적으로 도입되면서 상황은 급격히 달라졌다. 심층신경망(DNN), 합성곱신경망(CNN), 순환신경망(RNN), 장단기 메모리 네트워크(LSTM) 등은 음성 신호의 복잡한 패턴을 더 효과적으로 학습할 수 있게 했고, 나아가 Transformer와 같은 최신 구조는 맥락 이해와 다국어 처리에서 획기적인 성능 향상을 이끌었다.

참고자료

· Hinton, G., et al. [2012]. "Deep neural networks for acoustic modeling in speech recognition". IEEE Signal Processing Magazine.
· Graves, A., Mohamed, A., & Hinton, G. [2013]. "Speech recognition with deep recurrent neural networks". ICASSP.
· Vaswani, A., et al. [2017]. "Attention is all you need". NeurIPS.
· Gulati, A., et al. [2020]. "Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition". Interspeech.
· Baevski, A., Zhou, H., Mohamed, A., & Auli, M. [2020]. "wav2vec 2.0: A framework for self-supervised learning of speech representations". NeurIPS.
· 이준호. [2021]. <딥러닝 기반 음성인식 연구 동향>. 한국음성학회.
· 박정민. [2022]. <스마트 비서 기술 발전과 사회적 영향>. 한국정보사회학회.