Page 74 - 고등학교 인공지능 기초

4 음성 인식 기술의 한계

음성 인식 기술은 인공지능의 발전에 힘입어 급속하게 발전하고 있다. 구글
은 2017년을 기준으로 이미 모바일 검색의 20%가 음성 인식을 통한 검색으로
50% 50% 이루어졌다고 밝혔다. 또한, IT 전문가들은 2020년에 온라인 검색의 절반이 음

기타 음성 성으로 이루어지고, 3분의 1이 화면 없이 수행되었다고 이야기한다. 검색 시장
검색
뿐만 아니라 다양한 분야에서 음성 인식 기술이 활용되고 있으며, 그 범위는 점
점 넓어지고 있다.

그림Ⅱ-27 반면 음성 인식 기술에도 극복해야 할 한계점이 있다. 작은 귓속말은 인식하
2020년 음성 검색 비율
지 못하거나 소음이 있는 상태에서는 인식률이 떨어지는 지능 에이전트가 다
참고 : 브라호스, 당신이 알고 싶은
음성인식 AI의 미래(2020)
수이다. 또한, 사람이 일상적인 대화에서 사용하는 어휘 생략, 비문, 신조어, 비
속어 등은 음성 인식을 어렵게 만드는 요인이다. 길이가 긴 문장, 드물게 사용
되는 전문 용어, 여러 의미를 지니는 다의어 등도 음성 인식 인공지능이 극복해

야 할 도전 과제이다.
이러한 한계를 극복하려면 다양한 상황에 대한 많은 데이터를 확보하여야
한다. 즉 인공지능의 음성 인식 성능을 높이려면 주변 소음과 함께 들리는 대

화, 비문이지만 의미가 통하여 일상생활에 자연스럽게 쓰이는 대화, 법률, 스포
츠와 같은 다양한 분야의 대화 등 여러 형태의 데이터로 학습하여야 한다. 미래

에는 성능이 더욱 향상된 인공지능이 사람의 언어를 더 정확히 인식하고 자연
스러운 대화를 할 수 있을 것이다.

잠깐 활동

다음은 번역 인공지능이 동음이의어를 구분하지 못하고 잘못 번역한 예시이다. 음성 인식 기술의 한계점에는 무엇이 있는지 인간
의 음성 인식 방법과 비교하여 토의해 보자.

연패¹(連敗) : 싸움이나 경기에서 계속하여 짐
연패²(連霸) : 운동 경기 따위에서 연달아 우승함

▶ 번역 : 그 선수는 작년에 이어 올해 마라톤 경기에서도 우승함으로써
2년 연속 패배를 기록하였다.

72 Ⅱ 인공지능의 원리와 활용