[ 04편 ] 내 목소리가 AI의 귀와 입이 된다! (음성 인식 & 합성 AI)

지난 세 편에서 인공지능(AI)의 역사부터 대화형 AI, 그리고 마법 같은 생성형 AI의 세계를 탐험했어요.

이번 4편에서는 우리 일상에서 가장 흔하게 접하지만, 그 기술의 깊이는 미처 알지 못했던 음성 인식 및 합성 AI에 대해 자세히 알아보겠습니다.

스마트폰의 음성 비서부터 스마트홈 제어, 그리고 우리 주변에 스며든 다양한 소통 방식을 혁신하는 이 기술의 작동 원리, 활용 사례, 현재 대두되는 문제점, 그리고 미래에는 또 어떻게 변화할지까지 심도 있게 파헤쳐 볼게요.

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👂 음성 인식 (Speech Recognition) AI: AI가 우리 말을 '듣고' '이해'하는 방법

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음성 인식 AI (Speech Recognition AI) 는 사람의 음성 언어(Speech)를 텍스트(Text)로 변환하는 기술로, 흔히 STT (Speech-to-Text)¹ 라고 부릅니다.

단순히 소리를 녹음하는 것을 넘어, 음성 신호의 복잡한 패턴을 분석하여 어떤 단어가 발화되었는지, 심지어 어떤 의도를 가지고 말했는지까지 '이해'하려 노력하죠.

시리, 구글 어시스턴트, 빅스비 같은 음성 비서가 우리의 명령을 알아듣고 수행하는 것이 바로 이 기술 덕분입니다.

 

 

핵심 작동 원리: 소리에서 의미로의 여정

 

음성 인식 AI는 다음과 같은 복잡한 단계를 거쳐 음성을 텍스트로 변환합니다.

1. 음향 모델 (Acoustic Model)² :
   • 역할: 사람의 음성 파형(아날로그 신호)을 디지털 신호로 변환한 후, 이 음향적 특징이 어떤 소리(음소, 음절, 단어)에 해당하는지 확률적으로 매칭합니다. 마치 복잡한 음파를 해독하여 '어떤 발음'인지 파악하는 귀의 역할과 같습니다. 방대한 양의 음성 데이터와 해당 텍스트를 학습하여 특정 소리가 어떤 단어를 의미하는지 배웁니다.
     
     
   • 기술: 초기에는 은닉 마르코프 모델(HMM)³ 과 가우시안 혼합 모델(GMM)⁴ 이 주로 사용되었지만, 최근에는 딥러닝(Deep Learning)⁵, 특히 순환 신경망(RNN)⁶, 장단기 기억망(LSTM)⁷, 합성곱 신경망(CNN)⁸, 그리고 트랜스포머(Transformer)⁹ 와 같은 복잡한 신경망 모델(Neural Network Model)¹⁰ 이 압도적인 성능을 보입니다. 이 딥러닝 모델들은 방대한 양의 음성 데이터와 해당 텍스트를 학습하여 특정 소리가 어떤 단어를 의미하는지, 심지어 발음의 미묘한 차이까지 스스로 배웁니다.
2. 언어 모델 (Language Model)¹¹ :
   • 역할: 음향 모델이 추출한 '소리'들을 바탕으로, 어떤 단어 시퀀스가 가장 자연스럽고 문법적으로 올바르며 의미 있는 문장을 이루는지 예측합니다. (예: 음향 모델이 '인공 지능'이라는 소리가 들렸다고 했을 때, 언어 모델은 '인공지능'이라는 단어가 '인공 지능'보다 훨씬 더 흔하고 자연스러운 조합임을 판단) 이는 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 단어들의 연결 규칙과 문법을 파악합니다.
     
     
   • 기술: n-gram 모델¹² 과 같은 통계 기반 모델에서 시작하여, 현재는 신경망 언어 모델(Neural Language Model)¹³ 과 특히 트랜스포머 기반의 대규모 언어 모델(LLM)¹⁴ 이 사용되어 문맥을 더 깊이 이해하고 훨씬 더 자연스러운 문장 생성을 가능하게 합니다.
3. 발음 사전 (Pronunciation Dictionary): 각 단어가 어떻게 발음되는지에 대한 정보를 담고 있어, AI가 음성과 단어를 정확하게 연결하는 데 도움을 줍니다. (예: 'read'라는 단어가 과거형으로 발음될지 현재형으로 발음될지 등)
   
   
4. 디코더 (Decoder): 음향 모델과 언어 모델의 정보를 종합하여, 가장 가능성이 높은 텍스트 시퀀스를 최종적으로 생성합니다. 마치 통역사가 귀로 들은 소리와 머릿속의 언어 지식을 합쳐서 최종 문장을 만들어내는 것과 유사합니다.

최근에는 위 단계를 통합적으로 학습하는 End-to-End 딥러닝 모델¹⁵ 이 발전하여, 음성 인식 정확도를 비약적으로 높이고 있습니다.

 

주요 활용 분야:

• 음성 비서: 스마트폰(시리, 빅스비), 스마트 스피커(구글 어시스턴트, 카카오미니), 자동차 내비게이션 등에서 음성 명령으로 기기를 제어하고 정보를 검색합니다.
  
  
• 음성 검색: 웹사이트나 앱에서 텍스트 입력 대신 음성으로 검색어를 말해 정보를 찾습니다.
  
  
• 실시간 자막 및 전사(Transcription): 유튜브나 회의 녹화 영상의 음성을 실시간으로 텍스트 자막으로 변환하거나 회의록을 자동으로 작성합니다. 이는 콘텐츠 접근성을 높이고 기록 업무를 효율화합니다.
  
  
• 의료/법률 기록: 의사가 진료 내용을 말하거나 변호사가 증언을 녹음하면 자동으로 텍스트로 기록됩니다.
  
  
• 콜센터 자동화: 고객의 음성을 인식하여 문의 내용을 파악하고 적절한 상담원 연결 또는 자동 응대 시스템을 제공하여 고객 서비스 품질을 향상시킵니다.
  
  
• 외국어 학습: 발음을 인식하여 정확도를 피드백해주어 외국어 회화 학습에 도움을 줍니다.

문제점 및 주의사항:

• 정확도 한계: 배경 소음, 사투리, 억양, 발음의 불분명함, 여러 사람의 동시 발화 등 다양한 요인으로 인해 여전히 인식 오류가 발생할 수 있습니다. 특히 전문 용어나 고유 명사 인식에 취약할 때가 있습니다.
  
  
• 사생활 침해 우려: 항상 '듣고 있는' 음성 비서의 특성상 사생활 침해나 데이터 보안에 대한 우려가 있습니다.
  
  
• 맥락 이해 부족: 단순 명령은 잘 수행하지만, 복잡하거나 모호한 대화의 맥락을 완전히 이해하는 데는 한계가 있습니다.
  
  
• 언어 및 문화적 장벽: 학습 데이터가 부족한 소수 언어나 특정 문화권의 언어에 대해서는 성능이 떨어질 수 있으며, 문화적 뉘앙스를 반영하는 데도 어려움이 있습니다.
  
  
• ✅ 업데이트된 정보: 2025년 현재, 온디바이스(On-device)¹⁶ 음성 인식 기술의 발전으로 클라우드 연결 없이 기기 자체에서 음성 처리가 가능해져 개인 정보 보호 및 반응 속도 측면에서 큰 발전을 이루었습니다. 또한, 개인화된 음성 인식 모델(Personalized Speech Recognition Model)¹⁷ 을 통해 사용자 개개인의 발음 특성을 학습하여 인식률을 더욱 높이는 기술이 상용화되고 있습니다.

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👄 음성 합성 (Speech Synthesis) AI: AI가 사람처럼 '말'하는 방법

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음성 합성 AI (Speech Synthesis AI)는 텍스트를 입력받아 사람의 목소리처럼 자연스러운 음성으로 변환하여 출력하는 기술로, 흔히 TTS (Text-To-Speech)¹⁸ 라고 부릅니다.

과거의 기계음 같던 딱딱한 목소리와는 달리, 이제는 다양한 감정, 억양, 속도, 심지어 특정 인물의 목소리까지 모방하거나 새로운 가상의 목소리를 창조할 수 있게 되었습니다.

핵심 작동 원리: 텍스트에서 소리로의 전환

 

음성 합성 AI는 텍스트를 입력받아 음성으로 변환하기 위해 여러 기술을 활용합니다.

1. 텍스트 분석 및 언어학적 처리:
   • 역할: 입력된 텍스트를 분석하여 단어의 발음(phoneme), 문법 구조, 구두점, 문장의 의미, 그리고 운율(Prosody)¹⁹ 정보(강세, 억양, 길이, 휴지) 등을 파악합니다. '가는 말'과 '가는 말'처럼 같은 철자라도 의미와 발음이 달라지는 경우를 구분합니다.
     
     
   • 기술: 자연어 처리(NLP)²⁰ 기술이 핵심적으로 활용됩니다.
2. 음향 특징 생성 (Acoustic Feature Generation):
   • 역할: 텍스트 분석 결과와 학습된 음성 데이터를 기반으로, 어떤 목소리(성별, 나이대, 음색), 어떤 감정, 어떤 억양, 어떤 속도로 발음할지 등 최종 음성의 '설계도'에 해당하는 음향적인 특징(스펙트로그램, 피치, 에너지 등)을 만들어냅니다.
     
     
   • 기술: 음향 모델(Acoustic Model)² 이 여기서 사용됩니다. 초기에는 통계적 매개변수 기반 모델이 사용되었으나, 현재는 신경망 기반 모델(Neural Acoustic Model)¹⁰ 이 주로 사용됩니다.
3. 보코더 (Vocoder)²¹ :
   • 역할: 설계된 음향 특징을 실제 들을 수 있는 음성 파형(waveform)으로 변환하는 마지막 단계의 핵심 기술입니다. 마치 악기가 설계된 음정을 실제 소리로 내는 것과 같습니다.
     
     
   • 기술: 초기에는 통계적 보코더가 사용되었으나, 현재는 딥러닝 기반 보코더(Neural Vocoder)²² (예: WaveNet, WaveGlow, MelGAN)가 압도적으로 자연스러운 음성 품질을 제공합니다.
     
     

최근에는 트랜스포머(Transformer)⁹ 기반의 End-to-End 딥러닝 모델¹⁵(예: Tacotron, Transformer TTS)들이 텍스트 분석부터 최종 음성 파형 생성까지의 과정을 통합적으로 학습하여, 훨씬 더 자연스럽고 감성적인 음성 합성이 가능해졌습니다.

이는 AI가 텍스트의 뉘앙스를 파악하고 감정을 담아 말할 수 있게 합니다.

 

주요 활용 분야:

• 음성 비서 및 내비게이션: 음성 비서가 질문에 답하거나 내비게이션이 길 안내를 할 때 활용되어 사용자에게 자연스러운 정보 전달을 가능하게 합니다.
  
  
• 오디오북 및 뉴스 리딩: 텍스트 콘텐츠를 자동으로 음성으로 변환하여 오디오 콘텐츠를 제공하며, 시각적 제약이 있는 사람들에게 정보 접근성을 높입니다.
  
  
• 시각 장애인 보조 기술: 웹페이지, 문서 등의 텍스트를 음성으로 읽어주어 정보 접근성을 높이고, 화면 내용을 음성으로 안내합니다.
  
  
• 외국어 학습: 원어민 발음으로 텍스트를 읽어주어 외국어 발음 연습에 도움을 주며, 다양한 억양과 속도로 학습 자료를 제공할 수 있습니다.
  
  
• 광고 및 안내 방송: 특정 브랜드 이미지에 맞는 다양한 음색과 톤으로 맞춤형 광고 음성이나 공공장소 안내 방송을 제작하여 효과적인 메시지 전달을 돕습니다.
  
  
• 개성 있는 목소리 생성 (AI 보이스/클로닝): 특정 인물의 목소리 샘플을 학습하여 해당 인물의 목소리로 텍스트를 읽게 하거나, 완전히 새로운 가상의 목소리를 창조하여 게임 캐릭터, 애니메이션 더빙 등에 활용됩니다.

문제점 및 주의사항:

• 비자연스러운 발음 및 감정 표현: 아직 완벽하게 자연스러운 발음이나 인간의 복잡한 감정 표현(비꼬는 뉘앙스, 미묘한 유머 등)이 어려운 경우가 있습니다. 특히 복잡한 문장이나 낯선 단어에서 부자연스러움이 드러날 수 있습니다.
  
  
• 음성 오용 및 딥보이스: 특정인의 목소리를 모방하여 가짜 음성 콘텐츠(딥보이스)²³ 를 생성하여 사기, 협박 등 범죄에 악용될 수 있다는 윤리적 문제가 가장 크게 대두됩니다.
  
  
• 감정 표현의 한계: 텍스트의 감성적 뉘앙스를 완벽하게 파악하고 적절한 감정을 담아내는 데 한계가 있습니다.
  
  
• 데이터 윤리: 음성 합성을 위한 데이터 수집 시 개인 정보 보호 및 동의에 대한 윤리적 고려가 필요합니다.
  
  
• ✅ 업데이트된 정보: 2025년 현재, '음성 워터마킹(Audio Watermarking)'²⁴ 기술이 발전하여 AI로 생성된 음성임을 구분할 수 있는 기술적 장치가 점차 도입되고 있으며, AI 생성 음성 콘텐츠에 대한 표기 의무화 등 규제 논의도 활발히 진행되고 있습니다. 이는 딥보이스 악용에 대한 경각심을 높이고, 기술의 투명성을 확보하는 데 기여하고 있습니다.

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💡 일상생활 속 음성 AI: 스마트 라이프의 핵심 동력

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음성 인식과 음성 합성 AI는 서로 보완하며 우리 삶 곳곳에서 편리함과 효율성을 더하고 있습니다.
이 두 기술은 마치 '귀'와 '입'처럼 작동하며, AI가 우리와 상호작용하는 방식을 더욱 직관적이고 자연스럽게 만들어주고 있습니다.

• 스마트홈 제어: "불 꺼줘", "음악 틀어줘", "청소 시작해" 같은 음성 명령 하나로 조명, 에어컨, TV, 로봇 청소기 등 집 안의 모든 기기를 제어합니다. 음성 비서가 우리의 말을 인식하고(음성 인식), 기기는 음성 합성으로 응답하며 스마트한 주거 환경을 만듭니다.
  
  
• 접근성 향상: 시각 장애인이나 신체적 제약이 있는 사람들에게 음성 인식과 합성은 정보 접근성을 높이는 핵심 기술입니다. 음성으로 컴퓨터나 스마트폰을 제어하고, 화면의 텍스트를 음성으로 들을 수 있게 하여 디지털 격차를 줄입니다.
  
  
• 효율적인 커뮤니케이션: 운전 중이거나 손을 사용할 수 없는 상황에서도 음성 명령으로 메시지를 보내거나 전화를 걸 수 있어 더욱 안전하고 효율적인 커뮤니케이션을 가능하게 합니다. 또한, 회의록 자동 작성이나 실시간 통역 서비스는 비즈니스 커뮤니케이션의 효율을 극대화합니다.
  
  
• 맞춤형 교육 및 엔터테인먼트: AI 튜터가 음성으로 학습 내용을 설명해주거나, 개인의 수준에 맞춰 발음 교정을 해줄 수 있습니다. 또한, AI가 합성한 목소리로 오디오 콘텐츠를 즐기거나, 게임 캐릭터가 AI 음성으로 대화하는 등 엔터테인먼트 경험을 풍부하게 합니다.
  
  
• 고객 서비스 혁신: 챗봇과 연동된 AI 음성 상담 시스템은 24시간 고객 응대를 가능하게 하여 고객 만족도를 높이고, 단순 반복적인 문의는 AI가 처리하여 상담원들은 더 복잡하고 인간적인 소통에 집중할 수 있게 합니다.

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🔮 음성 AI의 미래: 더욱 자연스럽고 다차원적인 소통의 혁신

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음성 인식 및 합성 AI는 현재도 놀라운 수준에 도달했지만, 앞으로는 더욱 진화하여 인간의 소통 방식을 근본적으로 변화시키고, 우리 삶의 다양한 측면을 혁신할 것입니다.

• 초개인화된 음성 경험:
  AI는 개인의 음성 특징, 발음 습관, 말하는 속도, 심지어 감정 상태까지 완벽하게 학습하여 '나만의 AI 목소리'를 만들거나, 특정 사용자의 대화 패턴에 완벽하게 적응하는 음성 비서가 등장할 것입니다. AI는 단순한 음성 명령을 넘어, 우리의 말버릇, 유머 감각까지 이해하고 반영하며, 마치 오랜 친구나 가족처럼 자연스러운 상호작용을 제공할 것입니다.
  • ✅ 업데이트된 정보: 2025년에는 AI 기반의 '정서적 지능(Emotional Intelligence) 학습'²⁵이 더욱 고도화되어, 음성 AI가 사용자의 미묘한 감정 변화를 파악하고 그에 맞춰 응답의 톤앤매너를 조절하는 등, 인간적인 공감 능력을 보여주는 서비스들이 상용화되고 있습니다.
• 강력한 멀티모달 통합:
  음성 AI는 시각(얼굴 표정, 몸짓), 촉각, 심지어 생체 신호(심박수, 스트레스 지수)까지 통합하여 사용자의 의도와 감정을 다차원적으로 파악할 것입니다. 예를 들어, AI는 우리가 말하는 단어뿐만 아니라 얼굴 표정이나 목소리 톤 변화를 통해 우리의 진짜 기분을 파악하고, 이에 맞춰 더욱 섬세하고 공감 어린 응답을 제공할 수 있게 됩니다.
  • ✅ 업데이트된 정보: 2025년 현재, 통합 멀티모달 AI 에이전트(Integrated Multimodal AI Agent)²⁶ 가 등장하여 음성, 시각, 텍스트 정보를 복합적으로 처리하며 사용자의 복잡한 요구사항을 이해하고 수행하는 능력이 크게 향상되었습니다.
    예를 들어, "냉장고에 있는 재료로 만들 수 있는 요리 레시피를 알려줘"라고 말하면, 냉장고 내부를 인식하고(시각), 음성을 이해하여(음성 인식), 레시피를 제공하는(텍스트 생성) 통합적 서비스가 가능해지고 있습니다.
• 상황 인지 및 능동적 개입:
  AI가 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 사용자의 주변 환경과 상황(예: 운전 중, 회의 중, 운동 중)을 실시간으로 인지하고, 필요한 정보를 미리 제공하거나 능동적으로 특정 작업을 제안하는 수준으로 발전할 것입니다. "오늘 아침 교통 체증이 예상됩니다. 평소보다 15분 일찍 출발하시는 것이 좋겠습니다."와 같은 예측형 서비스가 더욱 고도화될 것입니다.
  
  
• 완벽한 다국어/다중 언어 처리:
  다양한 언어와 방언, 억양을 완벽하게 인식하고 합성하며, 실시간으로 여러 언어를 넘나들며 통역하는 AI가 보편화될 것입니다. 이는 언어의 장벽을 거의 완전히 허물어 전 세계인과의 자유로운 소통을 가능하게 할 것입니다. 국제 비즈니스, 관광, 학술 교류 등 모든 분야에서 혁명적인 변화가 예상됩니다.
  
  
• AI와 인간의 투명하고 자연스러운 연결:
  음성 인터페이스는 더욱 투명하고 자연스러워져, AI가 마치 공기처럼 우리 주변에 스며들어 어떤 기기에서든 끊김 없이 우리 목소리에 반응하고 우리와 소통하게 될 것입니다. 스마트 스피커를 넘어, 벽, 테이블, 심지어 의류나 신체 내부에 삽입된 형태로 AI가 우리의 소리를 듣고 응답하는 미래가 올 수 있습니다.
  
  
• 윤리적 책임 강화 및 안전성 확보:
  딥보이스²³ 같은 음성 오용 가능성에 대비하여, AI 생성 음성의 워터마크 기술이나 출처 추적 기술 등 윤리적 사용을 위한 기술적, 제도적 장치가 더욱 강화될 것입니다. 또한, AI 음성 시스템의 보안을 강화하여 개인 정보 유출이나 시스템 해킹의 위험을 최소화하려는 노력이 지속될 것입니다.

음성 AI는 단순히 편리함을 넘어, 기술에 대한 접근성을 높이고, 소통의 경계를 허물며, 우리가 세상을 경험하는 방식을 더욱 풍요롭게 만들 것입니다. 이는 인간과 기술이 진정으로 공존하는 미래를 향한 중요한 발걸음이 될 것입니다.

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다음 편 예고: 👁️ 이미지 및 비디오 분석 AI (Image & Video Analysis AI): CCTV, 자율주행, 의료 진단 등 AI가 세상을 '보고' '이해'하는 방법!

 

 

[ 05편 ] AI의 '눈'과 '뇌'! 이미지 및 비디오 분석 AI 파헤치기 (CCTV, 자율주행, 의료 진단)

 

 

[ 03편 ] 마법 같은 창조력, 생성형 AI의 모든 것! (텍스트, 이미지, 음악)

 

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📚 용어 사전 (Glossary)

이해를 돕기 위해 글에 사용된 전문 용어들을 아래에서 자세히 설명합니다.

1. STT (Speech-to-Text) / 음성-텍스트 변환: 사람의 음성을 인식하여 컴퓨터가 이해할 수 있는 텍스트 형태로 변환하는 기술입니다.
2. 음향 모델 (Acoustic Model): 음성 신호의 음향적 특징을 분석하여 어떤 소리(음소, 단어)가 발화되었는지 확률적으로 매칭하거나, 음성 합성을 위해 언어학적 특징을 음향적 특징으로 변환하는 AI 모델의 구성 요소입니다.
3. 은닉 마르코프 모델 (HMM, Hidden Markov Model): 음성 인식 초기 및 중기에 널리 사용되었던 통계적 모델로, 시간의 흐름에 따라 변화하는 음성 신호를 분석하는 데 활용됩니다.
4. 가우시안 혼합 모델 (GMM, Gaussian Mixture Model): 복잡한 데이터 분포를 여러 개의 가우시안 분포의 합으로 표현하는 통계적 모델로, HMM과 결합하여 음향 모델에서 사용되었습니다.
5. 딥러닝 (Deep Learning): 여러 층으로 이루어진 신경망을 사용하여 데이터 내의 복잡한 패턴을 스스로 학습하는 인공지능 기술의 한 분야입니다.
6. 순환 신경망 (RNN, Recurrent Neural Network): 시퀀스 데이터(시간의 흐름이 있는 데이터, 예: 음성, 텍스트) 처리에 특화된 신경망 모델로, 이전 단계의 정보가 다음 단계에 영향을 미치는 '기억' 능력을 가집니다.
7. 장단기 기억망 (LSTM, Long Short-Term Memory): RNN의 한 종류로, 장기적인 의존성을 학습하는 데 특히 효과적입니다. 긴 문장이나 음성에서도 맥락을 잃지 않도록 돕습니다.
8. 합성곱 신경망 (CNN, Convolutional Neural Network): 주로 이미지 인식에 사용되지만, 음성 신호의 스펙트로그램(음성 특징을 시각화한 이미지) 분석에도 활용되는 신경망 모델입니다.
9. 트랜스포머 (Transformer): 2017년 Google에서 발표한 신경망 모델로, 병렬 처리가 가능하고 장거리 의존성 학습에 매우 뛰어나 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 음성 합성 등 다양한 AI 분야에서 혁신을 가져왔습니다.
10. 신경망 모델 (Neural Network Model): 인간 뇌의 신경망 구조를 모방하여 만든 컴퓨터 모델로, 데이터 학습을 통해 특정 작업을 수행하도록 훈련됩니다. 딥러닝의 핵심 구성 요소입니다.
11. 언어 모델 (Language Model): 단어들의 배열이 얼마나 자연스럽고 문법적인지, 그리고 특정 단어 뒤에 어떤 단어가 올 확률이 높은지 예측하는 모델입니다.
12. n-gram 모델: 통계적 언어 모델의 한 종류로, 특정 단어의 확률을 그 앞의 n-1개 단어의 출현 빈도에 기반하여 예측합니다.
13. 신경망 언어 모델 (Neural Language Model): 신경망을 사용하여 단어 시퀀스의 확률을 예측하는 언어 모델로, 기존 통계 모델보다 복잡한 언어 패턴을 학습합니다.
14. 대규모 언어 모델 (LLM, Large Language Model): 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습한 거대한 신경망 기반 언어 모델로, 텍스트 이해, 생성, 요약, 번역 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. (예: 챗GPT, 클로드, 제미니의 기반 기술)
15. End-to-End 딥러닝 모델: 음성 인식이나 합성과 같은 복잡한 작업에서 여러 단계를 분리하지 않고, 입력(음성/텍스트)에서 출력(텍스트/음성)까지의 전체 과정을 하나의 딥러닝 모델이 학습하고 처리하는 방식입니다.
16. 온디바이스 (On-device): 인공지능 모델의 학습 및 추론 과정이 클라우드 서버가 아닌 스마트폰, 태블릿, IoT 기기 등 사용자 기기 내부에서 직접 실행되는 것을 의미합니다. 데이터 프라이버시 보호 및 빠른 반응 속도에 유리합니다.
17. 개인화된 음성 인식 모델 (Personalized Speech Recognition Model): 사용자 개개인의 발음 특성, 억양, 자주 사용하는 어휘 등을 학습하여 특정 사용자에게 최적화된 음성 인식 성능을 제공하는 모델입니다.
18. TTS (Text-to-Speech) / 텍스트-음성 변환: 텍스트 정보를 입력받아 사람이 들을 수 있는 음성 형태로 변환하는 기술입니다.
19. 운율 (Prosody): 언어에서 단어의 의미 외에 음성의 높낮이, 강세, 속도, 리듬 등 비언어적인 특징을 포함하는 개념으로, 감정이나 의도를 전달하는 데 중요합니다.
20. 자연어 처리 (NLP, Natural Language Processing): 컴퓨터가 인간의 자연어를 이해하고 생성하며 조작할 수 있도록 하는 AI 기술 분야입니다.
21. 보코더 (Vocoder): 음성 신호의 특징(스펙트로그램 등)을 분석하고, 이를 바탕으로 실제 들을 수 있는 음성 파형을 생성하는 장치 또는 알고리즘입니다.
22. 딥러닝 기반 보코더 (Neural Vocoder): 딥러닝 기술을 활용하여 음성 신호의 특징으로부터 고품질의 음성 파형을 생성하는 보코더입니다. 인간의 음성과 거의 구별하기 어려울 정도로 자연스러운 소리를 만들어냅니다.
23. 딥보이스 (Deepvoice): 딥러닝 기술을 이용하여 특정 인물의 목소리를 모방하여 생성해내는 합성 음성입니다. 실제 사람의 목소리와 매우 유사하여 사기, 협박 등 범죄에 악용될 경우 심각한 윤리적, 사회적 문제를 야기할 수 있습니다.
24. 음성 워터마킹 (Audio Watermarking): 음성 파일에 사람이 감지하기 어려운 미세한 디지털 정보를 삽입하여, 해당 음성이 AI에 의해 생성되었는지 여부나 출처를 추적할 수 있게 하는 기술입니다. 딥보이스 등 AI 오용 방지를 위해 연구되고 있습니다.
25. 정서적 지능 학습 (Emotional Intelligence Learning): 인공지능이 텍스트, 음성, 표정 등에서 드러나는 인간의 감정적 상태와 뉘앙스를 인식하고 이해하며, 이에 적절하게 반응하거나 감정을 표현하는 능력을 학습하는 기술입니다.
26. 통합 멀티모달 AI 에이전트 (Integrated Multimodal AI Agent): 텍스트, 음성, 이미지, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리하고, 이들 간의 복합적인 관계를 이해하며, 이를 바탕으로 인간과 더욱 자연스럽고 복합적인 상호작용을 할 수 있는 인공지능 시스템입니다.