RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      KCI등재

      토픽모델링과 네트워크 분석에 기반한 AI 음성기술 연구 동향 분석 = Analysis of AI Voice Technology Research Trends based on Topic Modeling and Network Analysis

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=A109272322

      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      국문 초록 (Abstract)

      본 연구에서는 토픽모델링과 네트워크 분석을 활용하여 AI 음성기술의 연구 동향을 WoS에 등재된 한국저자 논문 1,530편을 대상으로 3차 시기로 나누어 AI 음성기술 연구의 지적 네트워크과 주요 연구 토픽을 분석했다. 초기 연구(2011-2015)는 HMM과 같은 머신러닝 모델 및 초기 딥 러닝 기술을 사용하여 음성인식, 소음 감소및 신호 처리 개선에 중점을 둔 강력한 음성인식, 청각 처리 및 화자 적응이었다. 중기(2016~2020)는 딥 러닝과머신러닝 기술을 적용하여 음성 및 언어 처리 분야에서 상당한 발전을 가져왔고 감정 인식, 시끄러운 환경에서의향상된 음성인식 및 의료 분야와 같은 응용 분야에 중점을 두고 있었다. 최근 연구(2021~2024)는 자연어 처리를위한 Transformers 및 BERT를 포함한 정교한 AI 모델을 사용하여 음성 및 감정 인식이 지속적으로 발전하고있고, 맞춤형 음성합성, 달팽이관 이식과 같은 보조 기술의 적용에도 중점은 두고 있다. 본 연구에서 한국은 2011 년부터 2024년까지 AI 음성처리 기술 분야의 연구 동향을 분석한 결과는 상당한 기술 발전과 적용 확대를 경험했다는 결론이 나왔다. 이러한 발전은 지속적인 혁신과 새로운 과제에 대한 적응을 통해 다양한 부문에서 AI 음성처리 기술의 영향력과 중요성이 커지고 있음을 반영할 수 있다.
      번역하기

      본 연구에서는 토픽모델링과 네트워크 분석을 활용하여 AI 음성기술의 연구 동향을 WoS에 등재된 한국저자 논문 1,530편을 대상으로 3차 시기로 나누어 AI 음성기술 연구의 지적 네트워크과 주...

      본 연구에서는 토픽모델링과 네트워크 분석을 활용하여 AI 음성기술의 연구 동향을 WoS에 등재된 한국저자 논문 1,530편을 대상으로 3차 시기로 나누어 AI 음성기술 연구의 지적 네트워크과 주요 연구 토픽을 분석했다. 초기 연구(2011-2015)는 HMM과 같은 머신러닝 모델 및 초기 딥 러닝 기술을 사용하여 음성인식, 소음 감소및 신호 처리 개선에 중점을 둔 강력한 음성인식, 청각 처리 및 화자 적응이었다. 중기(2016~2020)는 딥 러닝과머신러닝 기술을 적용하여 음성 및 언어 처리 분야에서 상당한 발전을 가져왔고 감정 인식, 시끄러운 환경에서의향상된 음성인식 및 의료 분야와 같은 응용 분야에 중점을 두고 있었다. 최근 연구(2021~2024)는 자연어 처리를위한 Transformers 및 BERT를 포함한 정교한 AI 모델을 사용하여 음성 및 감정 인식이 지속적으로 발전하고있고, 맞춤형 음성합성, 달팽이관 이식과 같은 보조 기술의 적용에도 중점은 두고 있다. 본 연구에서 한국은 2011 년부터 2024년까지 AI 음성처리 기술 분야의 연구 동향을 분석한 결과는 상당한 기술 발전과 적용 확대를 경험했다는 결론이 나왔다. 이러한 발전은 지속적인 혁신과 새로운 과제에 대한 적응을 통해 다양한 부문에서 AI 음성처리 기술의 영향력과 중요성이 커지고 있음을 반영할 수 있다.

      더보기

      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      In this study, using topic modeling and network analysis, research trends in AI voice technology were divided into three periods targeting 1,530 papers by Korean authors registered in WoS to identify the intellectual network and major research topics of AI voice technology research. was analyzed. Early research (2011-2015) was in robust speech recognition, auditory processing and speaker adaptation, focusing on improving speech recognition, noise reduction and signal processing using machine learning models such as the HMM and early deep learning techniques. The mid-term (2016-2020) brought significant advances in the field of speech and language processing by applying deep learning and machine learning technologies, focusing on application areas such as emotion recognition, improved speech recognition in noisy environments, and the medical field. Recent research (2021-2024) continues to advance speech and emotion recognition using sophisticated AI models, including Transformers and BERT for natural language processing, and also focuses on the application of assistive technologies such as personalized speech synthesis and cochlear implants. there is. In this study, the results of analyzing research trends in the field of AI voice processing technology from 2011 to 2024 concluded that Korea has experienced significant technological development and expansion of application. These developments may reflect the growing influence and importance of AI voice processing technology in various sectors through continuous innovation and adaptation to new challenges.
      번역하기

      In this study, using topic modeling and network analysis, research trends in AI voice technology were divided into three periods targeting 1,530 papers by Korean authors registered in WoS to identify the intellectual network and major research topics ...

      In this study, using topic modeling and network analysis, research trends in AI voice technology were divided into three periods targeting 1,530 papers by Korean authors registered in WoS to identify the intellectual network and major research topics of AI voice technology research. was analyzed. Early research (2011-2015) was in robust speech recognition, auditory processing and speaker adaptation, focusing on improving speech recognition, noise reduction and signal processing using machine learning models such as the HMM and early deep learning techniques. The mid-term (2016-2020) brought significant advances in the field of speech and language processing by applying deep learning and machine learning technologies, focusing on application areas such as emotion recognition, improved speech recognition in noisy environments, and the medical field. Recent research (2021-2024) continues to advance speech and emotion recognition using sophisticated AI models, including Transformers and BERT for natural language processing, and also focuses on the application of assistive technologies such as personalized speech synthesis and cochlear implants. there is. In this study, the results of analyzing research trends in the field of AI voice processing technology from 2011 to 2024 concluded that Korea has experienced significant technological development and expansion of application. These developments may reflect the growing influence and importance of AI voice processing technology in various sectors through continuous innovation and adaptation to new challenges.

      더보기

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼