인공지능 - Speech to Text

Speech to Text (Listen, Attend and Spell) 모델 순서 설명

음성 인식에서 “Speech to Text (Listen, Attend and Spell)” 모델의 순서를 설명드리겠습니다.

1. Input Speech (입력 음성)

설명

음성 인식 프로세스의 첫 번째 단계는 마이크나 녹음 장치에서 입력된 음성 신호입니다. 이 단계에서는 원시 오디오 데이터를 수집합니다.

예시

• 입력 음성: “안녕하세요, 오늘 날씨가 참 좋네요.”

2. Feature Extraction (특징 추출)

설명

입력된 음성 신호로부터 중요한 특징을 추출합니다. 이 특징들은 음성의 주파수 성분, 시간 변화 등을 포함할 수 있으며, 일반적으로 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)와 같은 기법을 사용하여 계산됩니다. 특징 추출 과정은 음성 신호를 수학적으로 분석하여 의미 있는 정보를 얻는 과정입니다.

예시

• 입력 음성: “안녕하세요, 오늘 날씨가 참 좋네요.”
• 특징 추출 결과: [MFCC 계수 배열]

3. DNN/RNN Acoustic Model (DNN/RNN 음향 모델)

설명

특징 추출 단계에서 얻은 데이터를 Deep Neural Network(DNN) 또는 Recurrent Neural Network(RNN)와 같은 음향 모델에 입력합니다. 이 모델은 음향 특징과 음성의 음소 간의 관계를 학습합니다. RNN의 경우, 특히 LSTM(Long Short-Term Memory)이나 GRU(Gated Recurrent Units) 같은 구조를 사용하여 시간적 의존성을 처리할 수 있습니다.

예시

• 입력 데이터: MFCC 계수 배열
• 모델 출력: 음성 음소 확률 분포

4. Decoder (디코더)

설명

디코더는 음향 모델의 출력을 사용하여 음성 신호를 텍스트로 변환하는 단계입니다. 이 과정에서는 음성 인식의 언어 모델을 사용하여 가능한 단어와 문장을 예측합니다. 디코더는 음향 모델의 출력을 가능한 텍스트 시퀀스로 매핑하는 작업을 수행합니다.

예시

• 입력 데이터: 음성 음소 확률 분포
• 디코딩 결과: “안녕하세요, 오늘 날씨가 참 좋네요.”

5. Second-Pass Rescoring (2차 점수 재평가)

설명

디코더에서 생성된 텍스트 후보들을 다시 평가하고 최종 출력을 결정하는 단계입니다. 이 단계에서는 보다 복잡한 언어 모델이나 문맥 정보를 사용하여 첫 번째 디코딩 결과를 재평가하고 최적의 텍스트를 선택합니다. 예를 들어, n-그램 언어 모델이나 Transformer 기반 언어 모델을 사용할 수 있습니다.

예시

• 첫 번째 디코딩 결과: “안녕하세요, 오늘 날씨가 참 좋네요.”
• 재평가 결과: “안녕하세요, 오늘 날씨가 참 좋네요.”

6. Output Words (출력 단어)

설명

최종적으로 선택된 텍스트가 출력됩니다. 이 텍스트는 입력 음성 신호에 해당하는 인식된 단어들입니다.

예시

• 최종 출력: “안녕하세요, 오늘 날씨가 참 좋네요.”

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이러한 과정은 음성 인식 시스템이 입력된 음성 신호를 텍스트로 변환하는 일반적인 순서입니다. 각 단계는 음성 인식의 정확도와 성능을 높이기 위해 중요한 역할을 합니다.