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음성 인식 시스템에서 자연어 처리(NLP)는 음성을 텍스트로 변환한 후, 변환된 텍스트를 의미적으로 분석하고 이해하여, 사용자와의 상호작용을 자연스럽게 만들기 위한 중요한 기술입니다. 음성 인식 시스템의 핵심은 음성 신호를 텍스트로 변환하는 것이지만, 이후의 자연어 처리 과정은 텍스트를 분석하고 그에 맞는 적절한 반응을 생성하는 역할을 합니다.인공지능의 기능중 음성 인식시스템의 자연어 처리의 역할과 기능에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 자연어 처리의 역할1. 음성 텍스트 변환 후 처리   - 음성 인식 시스템은 음향 모델을 통해 음성을 텍스트로 변환합니다.    - 예를 들어, "오늘 날씨 어때?"라는 음성을 인식하여 텍스트로 변환한 후, NLP는 이 텍스트를 분석하여 사용자의 의도(weather inq..

대화 관리(Dialogue Management, DM)는 음성 인식 시스템에서 사용자와의 상호작용을 원활하고 일관되게 유지하기 위한 핵심 기술입니다. 대화 관리 시스템은 단순히 한 번의 질문에 응답하는 것을 넘어서, 사용자가 주고받는 여러 질문과 응답을 자연스럽게 이어가고, 대화의 흐름을 관리합니다. 음성 인식 시스템의 대화 관리 기술은 음성 비서, 고객 서비스 시스템, 스마트홈 기기 등에서 중요한 역할을 합니다.대화 관리의 기능1. 대화 상태 추적 (Dialogue State Tracking)   - 대화 상태 추적은 시스템이 현재 대화의 상태를 지속적으로 파악하고 업데이트하는 과정입니다. 대화 상태는 사용자의 요청, 이전에 주고받은 응답, 시스템의 작업 상태 등을 포함합니다.   2. 대화 흐름 관리..

음성 인식 시스템 (Speech Recognition System)은 좁은 인공지능 (Narrow AI)의 대표적인 응용 분야 중 하나로, 인간의 음성을 이해하고 이를 텍스트로 변환하는 기술입니다. 음성 인식 시스템은 단순히 음성을 텍스트로 변환하는 것에 그치지 않고, 그 음성이 의미하는 바를 해석하여 적절한 반응을 하는 능력을 가집니다. Siri, Google Assistant, Amazon Alexa와 같은 음성 비서는 모두 이 기술을 활용하여, 사용자와의 음성 기반 상호작용을 가능하게 만듭니다.우리가 일상생활에서 자주 접할수 있고 편리하게 활용하는 음성 인식 시스템의 원리와 구성요소, 활용에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 음성 인식 시스템의 원리1. 음성 신호 수집   - 사용자가 말을 하면, 마이..