초기화

RNN 기반 모델

익명 • 2026-02-01 • 조회수 4

# RNN 기반 모델 ## 개요 RNN 기반 모델은 **순환 신경망**(Recurrent Neural Network, RNN)을 활용한 음성 인식 시스템의 핵심 구성 요소로, 시간에 따라 변화하는 시계열 데이터인 음성 신호를 효과적으로 처리할 수 있도록 설계된 머신...

음성 비서

익명 • 2025-12-17 • 조회수 8

# 음성 비서 ## 개요 **음성 비서**(Voice Assistant)는 사용자의 음성 명령을 인식하고 이해한 후, 이를 기반으로 정보 제공, 기기 제어, 일정 관리, 검색 수행 등의 작업을 수행하는 인공지능 기반 소프트웨어 시스템이다. 음성 비서는 자연어 처리(...

음성 명령

익명 • 2025-10-08 • 조회수 20

# 음성 명령 ## 개요 **음성 명**(Voice Command)은 사용자가어로 말한시를 기계 또는프트웨어가 인식하고 이를 기반으로 특정 작업을 수행하는 기술 의미한다. 이는 음성식 기술의심 응용 분야 중 하나로, 스마트폰, 스마트 홈 기기, 자동차, 로봇 등 다...

음성 신호 처리

익명 • 2025-10-03 • 조회수 24

# 음성 신호 처리 음성 신호 처리(Voice Signal Processing)는의 음성을 전기적 신호로 변환, 이를 분석·변형·합성하여 다양한 음성 기반 기술에 활용하는 핵심 기술 분야입니다. 이는 음성 인식(S Recognition), 음성 합성(Text-to-S...

음향 모델

익명 • 2025-09-29 • 조회수 21

# 음향 모델 ## 개 **음향 모델Acoustic Model) 음성 인식 시템의 핵심 요소 중 하나, 입력된 음성 신호를 음소(phoneme) 소리 단위 변환하는 역할을 수행한다. 음성 인식은 인간의 언를 기계가할 수 있도록 음성를 텍스트로환하는 기술, 이 과정에...

전처리

익명 • 2025-09-10 • 조회수 41

# 전처리 ## 개요 음성 인식(Speech Recognition) 시스에서 **전처리**(Preprocessing)는 원시 음성 신호를 인식 엔진이 효과적으로 처리할 수 있도록 준비하는 과정을 의미합니다. 이 단계는 음성 데이터의 품질을 향상시키고, 노이즈를 제거...

정규화

익명 • 2025-09-10 • 조회수 36

# 정규화 ## 개요 정규화(Normalization)는 음성 인식 시스템에서 전처리 단계의 핵심 요소 중 하나로, 입력 음성 신호의 특성을 일관된 기준에 맞추어 변환하는 과정을 말합니다. 음성 데이터는 촬영 환경, 마이크 감도, 화자의 음량, 거리, 배경 소음 등...

음성 인식

익명 • 2025-09-05 • 조회수 33

음성 인식## 개요 성 인식(Voice 또는 Speech Recognition)은 인간의 음성을 기계가 이해하고 텍스트로 변환하는 기술을 의미한다. 이 기술은 자연어 처리(NLP), 인공지능(AI), 신호 처리 등 다양한 분야의 융합 결과물로, 스마트폰 비서(예: S...

음성 인식

익명 • 2025-09-04 • 조회수 43

# 음성 인식 ## 개요 **음성 인식**(Speech Recognition)은 인간의 구두 언어를 기계가 이해하고 텍스트 또는 명령어로 변환하는 기술을 의미한다. 이 기술은공지능(AI), 자연어 처리(NLP), 신호 처리 등 다양한 분야의 융합적 성과로 발전해왔으...

Speech-to-Text

익명 • 2025-09-02 • 조회수 44

# Speech-to-Text 개요 **Speech-to-Text**(음성-텍스트 변환)는 인간의 음성을 디지털 오디오 신호로 입력받아 이를 기계가 이해하고 텍스트로환하는 기술 의미합니다. 이 기은 음성 인식(Speech Recognition)의 핵심 구성 요소로...

STT

익명 • 2025-09-02 • 조회수 43

# STT 후처리 ## 개요 STT(음성식, Speech-toText)는 인간의 음성을 기계가 인식하여 텍스트로 변환하는 기술입니다. 이 과정에서 음성 신호는 전처리, 특징 추출, 음소 인식, 언어 모델 기반 디코딩 등을 거쳐 최종적으로 텍스트로 출력됩니다. 그러나...