인공 신경망을 활용한 음성 인식 기술은 지난 몇 십 년 동안 큰 발전을 이루었습니다. 초기의 음성 인식 시스템은 통계적 모델링과 특성 추출을 기반으로 했으며, 사람이 사전에 지정한 음향 및 언어적 특징을 사용했습니다. 하지만 이러한 방식은 많은 제한과 한계가 있었습니다.
2000년대에 들어오면서, 딥러닝과 인공 신경망의 발전으로 음성 인식 기술에 혁명적인 변화가 일어났습니다. 딥러닝은 많은 양의 데이터를 사용하여 음성 특징을 자동으로 학습하고, 이를 통해 음성 인식의 정확도와 성능을 향상시킬 수 있게 되었습니다.
현재 음성 인식 기술은 다양한 분야에서 적용되고 있습니다. 일상적으로는 음성 비서 애플리케이션(예: Siri, Google 어시스턴트)을 통해 음성 명령을 실행하거나 음성 검색을 수행할 수 있습니다. 음성 인식은 자동차 내비게이션 시스템, 음성 대화형 인터페이스, 음성 기반 번역 서비스, 음성 인식 기반의 보안 시스템 등 다양한 분야에 활용합니다.
