편집 채널 (Editing Channel) 1. 개요 편집 채널(Editing Channel)이란 전송된 데이터 시퀀스에서 심볼의 값이 변하거나, 일부가 누락되거나, 혹은 임의의 심볼이 추가되어 입력 시퀀스와 출력 시퀀스의 길이가 달라질 수 있는 통신 채널 모델을 의미한다. 일반적인 통신 채널이 심볼의 값 변화(Bit Flip)만을 다루는 것과 달리, 편집…
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"Connectionist Temporal Classification"에 대한 검색 결과 (총 7개)
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 머신러닝 모델이다. 음성은 시간 축을 따라 연속적으로 발생하는 파형 정보이므로, 과거의 입력이 현재 및 미래의 출…
Optical Character Recognition 개요 Optical Character Recognition(OCR, 광학 문자 인식)은 인쇄된 문서, 스캔된 이미지, 사진 등에서 문자를 인식하여 기계가 처리할 수 있는 텍스트 데이터로 변환하는 기술입니다. OCR 기술은 종이 기반 문서의 디지털화, 자동화된 데이터 입력, 시각 장애인 보조 기술, 문서 …
DeepSpeech 개요 DeepSpeech는 머신러닝 기반의 오픈소스 음성 인식(Speech-to-Text) 엔진으로, 원래 구글의 연구팀에서 개발한 딥러닝 음성 인식 기술(Deep Speech)을 기반으로 하며, 현재는 Mozilla Foundation에서 주도적으로 개발 및 유지보수 중인 프로젝트이다. DeepSpeech는 전통적인 음성 인식 시스템에…
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 과정에서향 모델은 소리와 언 단위 사이의 매을 담당한다 즉, 사람이 말한리를 듣고 "어떤 음들이 연속해서 발화되…
시간 영역 정규 시간 영역 정규(Time Domain Normalization, T)는 음성식 시스템에서 음성 신호의 시간적 변동성을 보정하기 위한 전처리 기법 중 하나이다. 인간의 발화 속도는 상, 감정, 개인 차이 등에 따라 크게 달라질 수 있으며, 이로 인해 동일한 단어나 문장이라도 길이가 다르게 나타날 수 있다. 시간 영역 정규화는 이러한 시간적 불…
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 발전해왔으며, 스마트폰, 스마트 스피커, 고객 서비스 챗봇, 실시간 자막 생성 등 일상생활 곳곳에서 활용되고 있다. 음…