음성 메모 어플은 어떻게 음성을 인식해서 글자로 표현해 주나요??

Question

클로바 노트 같은 음성 녹음 저장 어플의 경우 저장 뿐만 아니라 사람의 목소리를 글로 바꿔주는데요. 음성 메모 어플은 어떻게 음성을 인식해서 글자로 표현해 주나요??

Answer 1

안녕하세요. 김민규 과학전문가입니다.

음성메모 앱에 적용된 기술은 마이크로 입력된 소리, 즉 이 소리의 파동을 전기신호로 변환하여 분석하게 됩니다.

이 변환된 신호는 문자형식으로 변환되어 메모 앱에 저장되게 되는 것입니다.

변환에 쓰이는 엔진의 저장된 백데이터가 다양할수록 정확도는 더욱 높아지게 됩니다.

Answer 2

안녕하세요. 김경태 과학전문가입니다.

음성 메모 어플은 음성인식 기술을 사용하여 음성을 글자로 변환합니다. 음성인식 기술은 음성 신호를 분석하여 음성에 포함된 단어와 문장을 인식하고, 이를 글자로 변환합니다.

음성인식 기술은 주로 다음과 같은 단계로 이루어집니다.

1. 음성 신호의 샘플링: 음성 신호를 샘플링하여 디지털 신호로 변환합니다.

2. 프리프로세싱: 음성 신호에서 노이즈나 에코 등을 제거합니다.

3. 음성 인식: 음성 신호를 분석하여 단어나 문장을 인식합니다.

4. 후처리: 인식된 단어나 문장을 정확하게 변환하기 위해 후처리 작업을 수행합니다.

이러한 단계를 거쳐 음성 메모 어플은 음성을 글자로 변환하여 사용자에게 제공합니다. 음성인식 기술은 기술의 발전으로 인해 점점 더 정확하고 신뢰성이 높아지고 있으며, 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

Answer 3

안녕하세요. 아하(Aha) 과학분야 답변자 배병제입니다.

음성 메모 앱은 사람의 목소리를 인식하고 기록하기 위해 마이크를 사용합니다. 마이크는 소리의 파동을 전기 신호로 변환하고, 이 전기 신호는 앱의 음성 인식 엔진으로 전송됩니다. 음성 인식 엔진은 전기 신호를 분석하여 사람이 말하는 단어를 식별합니다. 식별된 단어는 텍스트로 변환되어 음성 메모 앱에 저장됩니다.

음성 인식 엔진은 매우 복잡한 소프트웨어입니다. 엔진은 방대한 양의 텍스트 데이터에 대해 교육을 받으며, 이 데이터에는 다양한 음성, 억양, 방언이 포함됩니다. 엔진은 또한 배경 소음과 같은 방해 요소를 필터링할 수 있습니다.

음성 인식 엔진은 여전히 개발 중이며, 항상 정확하지는 않습니다. 그러나 음성 인식 엔진은 계속해서 개선되고 있으며, 음성 메모 앱은 점점 더 정확해지고 있습니다.

저의 답변이 도움이 되셨길 바랍니다.

Answer 4

안녕하세요. 이상현 과학전문가입니다.

수많은 학습데이터를 기반으로 형성된 어플입니다.

많은 사람들의 목소리와 실제 의도한 글자와의 매칭률을 올리려고 계속된 트레이닝을 받은 알고리즘으로 보여집니다.

Answer 5

안녕하세요. 원형석 과학전문가입니다.

음성메모 같은 경우 아이폰 용량이 많으시면 오래동안 녹음이 가능합니다.

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용량이 부족하게 되면 자동으로 정지가 될 거구요

​

음성메모이기 때문에 소리는 당연히 저장이되죠!

Answer 6

안녕하세요. 류경범 과학전문가입니다.

보통 음성인식은 음성파형분석을 이용합니다.

보통 음성인식은 1/1000초 단위로 약 0.02초 길이의 음편을 잘라 분석하고 이렇게 분석한 것으로 성대와 성도의 상태를 인지하여 프로그램의 DB에서 해당 파형에 맞는 언어를 찾아내는 것이죠.

예를 들어 '가방'이라는 단어를 말한다면 0.02초의 간격으로 'ㄱ ㅏ ㅂ ㅏ ㅇ'의 순서로 파형이 발생하고 이것을 인지하는 것입니다.

이 때문에 사투리의 파형 등 다양한 언어습관에 따른 DB를 축적할 수록 정확한 음성인식이 가능해집니다.

마지막으로 이렇게 인식한 언어는 앞서 말씀드린 DB에서 축적된 내용을 출력하여 문자로 표기하는 것입니다.

Answer 7

안녕하세요. 문창훈 과학전문가입니다.

음성 메모 어플은 일반적으로 음성을 인식하고 이를 텍스트로 변환하기 위해 음성인식 기술을 사용합니다. 음성 인식은 음성 신호를 컴퓨터가 이해할 수 있는 텍스트로 변환하는 기술로, 다양한 단계로 구성됩니다.

1. 오디오 수집: 사용자의 음성을 마이크나 기타 오디오 입력 장치로부터 수집합니다.

2. 프리프로세싱: 수집한 오디오 신호를 정제하고 필요한 형식으로 변환합니다. 이 단계에서는 잡음 제거, 음량 조절, 필터링 등의 처리가 이루어질 수 있습니다.

3. 음성 특징 추출: 음성 신호에서 음성의 특징을 추출합니다. 이 단계에서는 주파수, 음의 강도, 음성의 지속 시간 등과 같은 특징들이 추출됩니다.

4. 음향 모델링: 추출한 음성 특징을 기반으로 음향 모델을 구성합니다. 음향 모델은 음성의 소리와 해당 소리가 나타내는 음소 또는 단어 사이의 관계를 학습한 모델입니다.

5. 음성 인식: 음향 모델과 언어 모델을 사용하여 음성을 텍스트로 변환합니다. 음향 모델은 입력된 음성과 가장 유사한 음소 또는 단어를 예측하고, 언어 모델은 문맥을 고려하여 예측된 음소 또는 단어들을 정확한 문장으로 구성합니다.

6. 텍스트 출력: 최종적으로 변환된 텍스트가 사용자에게 제공됩니다. 이 텍스트는 음성 메모 어플에서 사용자의 음성을 표현한 내용이 됩니다.

음성 메모 어플은 이러한 과정을 통해 음성을 인식하고 텍스트로 변환하여 저장하거나 표시합니다. 이를 통해 사용자는 음성으로 메모를 작성하고 나중에 필요할 때 텍스트로 확인할 수 있게 됩니다.

고맙습니다:)