AI가 이미지와 음성을 인식하는 방식은 어떻게 동작하나요?
Open AI 발전으로 앞으로 우리의 삶이 많이 바껴질 것 같습니다. 그만큼 관심이 집중되고 있는데요~ 그중에서 AI가 이미지와 음성을 인식하는 방식은 어떻게 동작하는지 알려주세요.
안녕하세요. 김학영 과학전문가입니다.AI가 이미지와 음성을 인식하는 방식은 크게 두 가지로 나뉩니다. 하나는 전통적인 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기술을 이용한 방법이고, 다른 하나는 딥러닝(Deep Learning) 기술을 이용한 방법입니다.
이미지 인식
전통적인 컴퓨터 비전 기술
전통적인 컴퓨터 비전 기술은 이미지에서 특징을 추출하고, 이를 이용하여 이미지를 분류하거나 객체를 검출하는 방식입니다. 이를 위해서는 이미지에서 윤곽선, 질감, 색상, 형태 등의 특징을 추출하는 알고리즘이 필요합니다. 이러한 알고리즘에는 SIFT, SURF, HOG 등이 있습니다.
딥러닝 기술
딥러닝 기술은 인공신경망을 이용하여 이미지를 분석하는 방식입니다. Convolutional Neural Network(CNN)이라는 특별한 종류의 인공신경망을 사용하여, 이미지에서 특징을 자동으로 추출하고 이를 이용하여 이미지를 분류하거나 객체를 검출합니다. CNN은 이미지 내의 특징들을 계층적으로 추출하며, 이를 이용하여 분류 및 검출 과정을 수행합니다.
음성 인식
전통적인 음성 인식 기술
전통적인 음성 인식 기술은 음성 신호를 분석하여 특징을 추출하고, 이를 이용하여 음성을 텍스트로 변환하는 방식입니다. 이를 위해서는 Mel-Frequency Cepstral Coefficients(MFCC)와 같은 특징 추출 알고리즘이 사용됩니다. 이 알고리즘은 음성 신호를 일련의 주파수 대역으로 분리하고, 각 대역에서의 에너지를 추출한 후, 이를 로그 스케일로 변환하여 특징 벡터로 만듭니다. 이렇게 만들어진 특징 벡터를 음성 인식 모델에 입력하여 음성을 텍스트로 변환합니다.
딥러닝 기술
딥러닝 기술은 인공신경망을 이용하여 음성을 인식하는 방식입니다. 음성 인식을 위해 사용되는 인공신경망은 Recurrent Neural Network(RNN)과 변형된 형태인 Long Short-Term Memory(LSTM)이 주로 사용됩니다. 이러한 인공신경망은 음성 신호를 분석하여 시퀀스 형태로 처리하며, 이를 이용하여 음성을 텍스트로 변환합니다.
안녕하세요. 김민규 과학전문가입니다.
AI음성인식은 푸리에 변환을 통해서 음성 파형을 다른 형태로 바꿀 수 있습니다. 바로 이 원리가 AI음성인식에 사용되는 원리 입니다.
간단하게 설명드리면, 시간 순으로의 음성 파형을 여러 개의 주파수 성분으로 분해하여 표현할 수 있고, 마치 복잡한 도형의 특징을 좀 더 간단하게 파악할 수가 있듯이 우리가 내는 소리가 어떤 글자에 대응하는지를 주파수 축으로 분석된 값을들 이용해 좀 더 쉽게 구분할 수가 있는 것이죠.
안녕하세요. 김경태 과학전문가입니다.
AI가 이미지와 음성을 인식하는 방식은 크게 2단계로 나눌 수 있습니다.
먼저, 이미지나 음성을 디지털 데이터로 변환하는 단계가 있습니다. 이 과정을 "전처리(preprocessing)"라고 합니다. 이미지의 경우, 카메라나 스캐너를 이용하여 이미지를 디지털 데이터로 변환합니다. 이때, 픽셀(pixel)이라는 작은 단위로 이미지를 나누어 각 픽셀이 어떤 색상을 가지는지 기록합니다. 음성의 경우에는 마이크를 이용하여 음성을 수집하고, 이를 디지털 데이터로 변환합니다.
다음으로, 변환된 이미지나 음성을 분석하는 단계가 있습니다. 이 과정을 "인식(recognition)"이라고 합니다. 이미지의 경우, 이미지의 특징을 추출하여 이미지를 인식합니다. 이 과정에서는 이미지 내에 있는 물체의 경계, 색상, 질감, 모양 등을 분석합니다. 이를 위해 딥 러닝(Deep Learning) 등의 기술을 사용합니다. 음성의 경우, 음성 신호를 분석하여 음성을 인식합니다. 이 과정에서는 음성의 주파수, 음높이, 음색, 발음 등을 분석합니다. 이를 위해서는 음성 인식 기술을 사용합니다.
따라서, 이미지와 음성 인식은 디지털 데이터로 변환된 후, 이미지나 음성의 특징을 추출하여 인식하는 방식으로 동작합니다.
AI가 이미지와 음성을 인식하는 방식은 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다.
이미지 인식: AI가 이미지를 인식하는 방식은 딥러닝 기술을 이용합니다. 딥러닝은 인공신경망의 일종으로, 대량의 데이터를 이용하여 사람의 뇌를 모방한 인공신경망을 만들어 학습시키는 방식입니다. 딥러닝 모델은 이미지를 픽셀 단위로 읽어들여 특징을 추출하고, 이 특징들을 이용하여 이미지를 분류하거나 객체를 검출하는 등의 작업을 수행합니다. 이를 위해 이미지 인식을 위한 대표적인 딥러닝 모델로는 CNN(Convolutional Neural Network)이 있으며, 이를 기반으로 이미지 인식 기술이 발전해 왔습니다.
음성 인식: AI가 음성을 인식하는 방식은 음성 신호를 디지털 데이터로 변환하고, 이를 이용하여 인식하는 방식입니다. 음성 신호를 디지털 데이터로 변환하기 위해선 신호 처리 기술이 사용됩니다. 주요 기술로는 STT(Speech To Text) 기술이 있으며, 이를 위한 딥러닝 모델로는 RNN(Recurrent Neural Network)이 주로 사용됩니다. RNN은 시퀀스 데이터(시간적, 공간적 연속성을 가지는 데이터) 처리에 특화된 모델로, 음성 신호의 시간적 특성을 고려하여 텍스트로 변환하는 작업을 수행합니다. 이렇게 변환된 텍스트는 자연어 처리 기술을 이용하여 의미를 파악하거나, 분류 등의 작업을 수행합니다.