🎙️ 딥러닝을 활용한 음성 인식 및 합성: AI의 귀와 목소리
🌟 서론딥러닝(Deep Learning)은 음성 기술의 혁신적인 변화를 이끌며, 음성 인식(Speech Recognition)과 음성 합성(Speech Synthesis) 분야에서 인간 수준의 성능을 달성하고 있습니다.이 기술은 스마트 스피커, 음성 비서, 텍스트-음성 변환(TTS) 등 다양한 분야에서 활용되며, AI와 인간의 상호작용을 새로운 차원으로 발전시키고 있습니다.이 글에서는 딥러닝 기반 음성 인식 및 합성의 원리, 주요 기술, 활용 사례와 함께, 해당 기술의 장점과 한계를 다룹니다. 🚀📚 본론1️⃣ 딥러닝 기반 음성 기술의 주요 개념음성 인식(Speech Recognition)음성을 텍스트로 변환하는 기술.활용: 음성 비서(Siri, Alexa), 자동 자막 생성, 고객 응대 자동화.음성..
2024. 12. 3.
🧠 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN): AI의 기초 기술
🌟 서론인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 기초를 이루는 모델로, 인간 뇌의 신경망을 모방하여 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 기술입니다.인공신경망은 이미지 분류, 음성 인식, 자연어 처리와 같은 복잡한 문제를 해결하는 데 필수적인 역할을 하며, 특히 딥러닝의 기반이 되는 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 이번 글에서는 인공신경망의 구조, 작동 원리, 주요 유형, 그리고 활용 사례를 자세히 살펴보겠습니다. 🚀📚 본론1️⃣ 인공신경망이란?인공신경망(ANN)은 인간의 뇌 구조를 모방한 컴퓨팅 모델로, 데이터를 입력받아 학습하고 이를 기반으로 예측하거나 분류하는 기술입니다.신경망은 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden La..
2024. 12. 1.
