인공지능스피커와 관련 기술

인공지능 스피커는 음성 인식 및 자연어 처리 기술을 기반으로 작동하는 스마트 디바이스를 말하며 이러한 스피커는 음성 명령을 이해하고 사용자에게 음성으로 응답할 수 있는 기능을 갖추고 있으며, 주로 가정, 사무실 및 자동차 등 다양한 환경에서 사용됩니다. 

언어학습은 기본적으로 기계어학습을 통해 머신러닝까지 이어지게 되어 있습니다. 관련한 음성인식 분야도 빅데이터 분야가 맞으며 현재 인공지능 스피커 등은 상용화된 기술로 이미 우리 주변에 출시되어 있습니다. 아마 간접적으로 경험해 봤을 구글 AI스피커, SK 누구, KT 지니 등도 여기에 해당됩니다. 

 

인공지능 스피커 기술

음성 인식 기술
: 인공지능 스피커는 내장된 마이크를 통해 사용자의 음성을 수집하고, 음성 인식 소프트웨어를 사용하여 이를 텍스트로 변환합니다. 이러한 기술은 사용자의 음성 명령을 이해하고 처리하는 데 사용됩니다.

자연어 처리 (NLP) 기술
: 음성 명령이 텍스트로 변환되면, 자연어 처리 기술을 사용하여 이해되고 분석됩니다. 이 기술은 사용자의 의도를 파악하고 관련 정보나 서비스를 제공하기 위해 사용됩니다.

음성 출력
: 인공지능 스피커는 사용자에게 음성으로 응답할 수 있습니다. 이것은 텍스트를 음성으로 변환하는 합성 음성 기술을 통해 가능하며, 스피커의 음성은 보통 자연스럽고 인간과 유사한 억양을 가집니다.

인터넷 연결
: 대부분의 인공지능 스피커는 인터넷에 연결되어 있어야 합니다. 이를 통해 실시간 업데이트, 클라우드 기반 서비스에 접근, 온라인 검색 및 음악 스트리밍 등 다양한 기능을 제공할 수 있습니다.

스마트 홈 통합
: 많은 인공지능 스피커는 스마트 홈 디바이스와 통합되어 가정 자동화 시스템을 제어할 수 있습니다. 이를 통해 조명, 난방, 보안 시스템 등을 음성 명령으로 제어할 수 있습니다.

개인 비서 기능
: 인공지능 스피커는 개인 비서 역할도 수행합니다. 예를 들어, 일정 관리, 알람 설정, 메모 작성, 날씨 예보 제공 등 다양한 일상적인 작업을 처리할 수 있습니다.

보안 및 개인 정보 보호
: 사용자의 음성 데이터와 개인 정보는 보안에 민감한 정보입니다. 인공지능 스피커 제조사들은 이러한 정보를 안전하게 보호하기 위한 보안 조치를 취하고 있습니다.

 

인공지능 스피커 브랜드

이와 관련하여 위쪽 상용화된 국내 브랜드 외에도 외국 등에서 많이 알려져 있는 주요 인공지능 스피커 브랜드로는 Amazon의 Amazon Echo 시리즈, Google의 Google Home 및 Nest 시리즈, Apple의 HomePod, Samsung의 Bixby, 그리고 다른 제조사의 다양한 스마트 스피커가 이미 나와 있습니다.

그리고, 이건 개인적인 소견 이지만 해당 분야로 진로를 정하기 위해서는 기본적인 빅데이터 쪽 접근 외에도 하드웨어 반도체  VLSI 에 대해서도 공부해 두면 좋을 것 같습니다.

 

- 시장에 출시되어 있는 인공지능 스피커 브랜드 -

 

VLSI (반도체 음성인식기술)

VLSI는 "Very Large Scale Integration"의 약어로, 매우 큰 규모의 집적 회로 설계 및 제조 기술을 가리키는 용어 입니다. VLSI 기술은 전자 공학 및 컴퓨터 공학 분야에서 중요한 역할을 하며, 매우 작은 공간에 수십만 개에서 수백만 개의 트랜지스터와 다른 전자 부품을 집적시키는 기술을 포함합니다. 

음성 인식 기능
: 음성인식 VLSI는 내장된 마이크를 통해 환경에서 수집한 음성 데이터를 입력으로 받습니다. 이 데이터는 디지털 형식으로 변환되고, VLSI 칩 내에서 음성 신호 처리 및 분석이 수행됩니다.

음성 신호 처리
: 음성인식 VLSI에는 음성 신호 처리를 위한 다양한 하드웨어 블록이 포함됩니다. 이러한 블록은 음성 신호를 특성 추출, 스펙트럼 분석, 잡음 제거 및 특징 벡터 추출과 같은 고급 처리 단계로 이어지도록 구성됩니다.

음성 특징 벡터 추출
: 음성 신호 처리 후, 음성 특징 벡터가 추출됩니다. 이 벡터는 음성 신호의 중요한 특성을 나타내며, 주로 메르셀 케피스트럼 계수(MFCC)와 같은 특징 추출 알고리즘을 사용하여 생성됩니다.

음성 모델 및 딥러닝
: 추출된 음성 특징 벡터는 음성 모델에 입력으로 사용됩니다. 음성 모델은 전통적인 통계적 모델 또는 최근에는 딥러닝 모델 (주로 순환 신경망 또는 변환자 모델) 중 하나를 사용하여 음성을 텍스트로 변환하는 데 사용됩니다.

인식 결과
: VLSI 칩은 음성 입력을 분석하고 인식 결과를 생성합니다. 이 결과는 주로 텍스트 형식으로 제공되며, 음성 명령에 따라 응답하거나 다른 시스템과 상호 작용하는 데 사용됩니다.

실시간 처리
: 음성인식 VLSI는 실시간 처리를 지원해야 하므로, 낮은 지연 시간과 빠른 응답 시간이 중요합니다. 이것은 음성 명령 기반 시스템에서 핵심적인 요구 사항 중 하나입니다.

적용 분야
: 음성인식 VLSI는 스마트 스피커, 음성 비서 (예: Siri, Alexa, Google Assistant), 음성 컨트롤 시스템, 자동차 인포테인먼트 시스템, 의료 분야 (의료 음성인식), 보안 시스템 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다.

음성인식 VLSI (Very Large Scale Integration)는 음성을 인식하고 처리하는데 사용되는 전자 회로 및 칩 디자인 기술을 가리킵니다. 이러한 VLSI 기술은 음성 기반 시스템 및 음성 인식 장치에서 사용되며, 음성 명령을 이해하고 처리하여 다양한 작업을 수행하는 데 중요합니다. 

- 반도체 칲으로 설계된 VLSI -