인터랙티브미디어디자인Ⅰ

1514310 문소정

인공지능

인공지능이란

인공지능과 머신 러닝과 딥 러닝

이용되고 있는 서비스 - 텍스트앳

음성인식

음성인식이란

딥 러닝 기반의 음성인식 기술

한계점

향후 발전

아이디어

인공지능

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인공지능과 머신 러닝과 딥 러닝

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음성인식

음성인식이란

딥 러닝 기반의 음성인식 기술

한계점

향후 발전

아이디어

기계 지능

기계로부터 만들어진 지능

컴퓨터 공학에서 이상적인 지능을 갖춘 존재

시스템에 의해 만들어진 지능 (인공적인 지능)

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음성인식

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딥 러닝 기반의 음성인식 기술

한계점

향후 발전

아이디어

인공지능의 큰 범주 안에 머신 러닝이 있고 그 안에 딥 러닝이 있는 형태

인공지능

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음성인식

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딥 러닝 기반의 음성인식 기술

한계점

향후 발전

아이디어

머신 러닝

인공지능을 구현하는 구체적 접근 방식

대량의 데이터와 알고리즘을 통해 컴퓨터 그 자체를 학습시켜 작업 수행방법을 익히는 것

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인공지능과 머신 러닝과 딥 러닝

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딥 러닝 기반의 음성인식 기술

한계점

향후 발전

아이디어

• 현재 머신 러닝은 여러 분야에서 큰 성과를 이루어내고 있으나

일정량의 코딩 작업이 수반된다는 한계점이 있음

• 또한 머신 러닝의 이미지 인식률은 특정한 상황에서는 잦은 오류가 생겨

최근까지 높은 수준으로 끌어올리지 못함

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인공지능과 머신 러닝과 딥 러닝

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음성인식

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딥 러닝 기반의 음성인식 기술

한계점

향후 발전

아이디어

딥 러닝

인공신경망에서 발전한 형태의 인공지능

뇌의 뉴런과 유사한 정보 입출력 계층을 활용해 데이터를 학습

인공지능

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인공지능과 머신 러닝과 딥 러닝

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음성인식

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딥 러닝 기반의 음성인식 기술

한계점

향후 발전

아이디어

• 기본적인 신경망조차 굉장한 양의 연산을 필요로 하여 초기부터 한계를 맞았으나,

딥 러닝 개념을 증명하는 알고리즘을 병렬화하는데 성공하였으며

병렬 연산에 최적화된 GPU의 등장으로 신경망의 연산 속도를 가속화 시킴

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음성인식

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딥 러닝 기반의 음성인식 기술

한계점

향후 발전

아이디어

• 머신 러닝과 딥 러닝의 큰 차이는 자가 학습 기능

• 머신 러닝은 정보를 분석하고 특성을 모델링 하여 기계를 학습시키는 반면

딥 러닝은 기계가 인간의 사고방식을 모방해 스스로 수 많은 정보 속에서 지식을 구성해가는 것

• 그래서 딥 러닝은 초반에 주어지는 정보량, 갈수록 쌓여가는 정보량이 많으면 많을수록

성능이 지속적으로 향상되기 때문에 빅데이터가 아주 중요함

• 딥 러닝을 기반으로 하는 인공지능은 초반 데이터 양에 의해 결정되므로

초기에 참여자를 많이 확보하여 데이터를 쌓아가는 것이 유리

• 현재 방대한 양의 빅데이터가 존재하지만 여전히 부족함. 따라서 다양한 영역의 데이터가 누적됨에

따라 스스로 학습해서 지식을 구축해나가는 딥 러닝 기술이 여러 많은 곳에 응용되고 있음

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음성인식

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아이디어

텍스트앳

카카오톡 채팅 데이터 분석을 통해 자신의 감성을 분석해주는 서비스

• 같은 말이라도 누구에게 건네느냐에 따라 감정이 달라짐

• 5 억개 이상의 대화 데이터베이스를 통해 대화내용을 과학적으로 분석

• 분석을 통해 상대방에 대한 애정도 등 확인 가능

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음성인식

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향후 발전

아이디어

음성언어컴퓨터로해석

STT(Speech-to-Text)

키보드를 대신해 음성으로 문자를 입력하는 방식

데이터로전환

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음성인식

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딥 러닝 기반의 음성인식 기술

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향후 발전

아이디어

• 음성인식은 크게 언어모델과 음향모델을 사용해 음성 신호로부터 문자 정보를 출력함

• 일반적으로 사용되는 음향모델은 한글의 자음, 모음의 소리단위를

딥 러닝 기술로 학습〮지식화하여 디코더에 놓고 사용함

• 음성 신호를 문자로 해석한다는 차원에서 음성인식 알고리즘을 디코더라고 부름 (하나의 빅 데이터)

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음성인식

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아이디어

낮은 인식률

• 사용자에 따라 발성, 발음이 달라 인식되는 단어의 특성이 방대해짐

• 잡음이 많은 환경에서 음성검출을 할 경우, 검출된 구간에 잡음이 포함되는 경우가 많음

• ‘그러니까’‘음’ 등의 간투사가 수시로 사용되며, 더듬거림, 어휘의 도치,

동일 어휘 반목 등의 비문법적인 비정형 자연어가 발생하는 대화체는 음성인식이 어려움

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아이디어

• 독일 아헨에 위치한 포드지사는 RWTH 대학 엔지니어들과 차세대 음성인식 기능을 개발중임

• 마이크와 카메라, 컴퓨터를 이용한 새로운 방식의 음성인식기능은 컴퓨터가 운전자의 감정을 인식

하여 이에 맞게 대응하는 능동형 방식

• 여러 가지 언어의 악센트나 음의 높낮이를 인식하는 조성인식기능까지 탑재될 전망

• 음성인식기능만 향상되는 것이 아니라, 운전자의 언어습관이나 성향, 자료 등을 파악해 빅데이터로

만들고, 상황이나 무드에 따라 운전자가 선호하는 음악을 골라주는 일도 할 수 있게 됨

http://www.dailycar.co.kr/content/news.html?type=view&autoId=26679

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아이디어

• 이스라엘 벤처 기업 ‘비욘도 버벌＇은 목소리를 분석해 감정과

성격을 추출하는 기술을 개발하고 있음

• 이들이 개발한 스마트폰용 앱 ‘무디스＇는 육성뿐만 아니라 녹

음된 음성을 분석할 수 있음

• 또한 말하는 도중의 심경 변화를 반영한 그래프도 함께 분석하

여 보여줌

• 이를 인공지능과 융합한다면 기계는 인간과의 대화에서 있는 그

대로를 받아들이는 것이 아니라 목소리에 숨은 감정까지 알 수

있을 것으로 예측

http://m.yeongnam.com/jsp/view.jsp?nkey=20161110.010210756280001

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딥 러닝 기반의 음성인식 기술

한계점

향후 발전

아이디어

• 종래의 음성인식 기술은 또박또박한 음성을 대상으로 하는 낭독체 음성인식 기술이 주

연구대상이었으나, 현재는 자연스러운 대화 음성을 대상으로 고도화가 이루어지고 있음

• 여러 가지 언어의 악센트나 음의 높낮이를 인식하는 조성인식기능까지 탑재될 경우,

보다 자연스러운 대화체 음성인식이 가능해질 것으로 보임

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아이디어

글낙서감정상태

향수힐링, 위로+

익명공유+

나의 감성을 분석하여 위로해주고, 응원해주고, 칭찬해주는 힐링 어플

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아이디어

• 익명의 글낙서 / 음성녹음 / 이모티콘 등으로 하루의 내 감정 상태를 분석

• 원하는 시간대에 맞춰 하루동안 자신의 기분 상태를 분석한 표를 받음

• 기분이 좋았던, 원활했던 하루는 내일도 오늘만 같으라고 버프 향수를

기분이 나빴던, 우울했던 하루는 빨리 잊고 나으라는 해독 향수 제작

• 향수 제작 시, 버프 향수는 좋은 말을 가득 담아 넣고 해독 향수는 위로의 말

을 가득 담아 넣어 제작

• 뚜껑을 열면 가슴이 뻥 뚫리는 효과음이나 듣기 좋은 노래가 흘러나와 향이

퍼지는 듯한 느낌을 줌

• 향수는 병 모양, 색상, 효과음, 노래 소리 등 직접 선택하여 나만의 향수를

만들 수 있으며 이들을 도감처럼 모아 놓을 수 있고 업로드해 다른 사람과

공유 가능 (자신의 상태 분석을 받지 않고도 자신과 비슷한 상태의 누군가가

만든 향수를 공유 받아 사용할 수 있음)

• 또한 공유되는 향수는 향이 퍼지고 난 다음에 전하고픈 문구를 넣을 수 있음

감사합니다

1514310 문소정