음성 인식 기초 데이터 전처리 완벽 가이드 – 1: 필수 개념부터 실전 적용까지

음성 인식 기초: 데이터 전처리 종결 – 1

음성 데이터에서 특징을 추출하는 데 퓨리에 변환은 필수적인 도구입니다. 퓨리에 변환은 복잡한 음성 신호를 여러 개의 사인 함수로 분해하는 마법과 같은 작업을 수행합니다. 마치 오케스트라의 연주를 각 악기의 소리로 분리하는 것과 같다고 생각하면 됩니다.

퓨리에 변환을 통해 우리는 음성 신호의 주파수 성분을 정확하게 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 음성이 어떤 주파수 대역에서 강한 에너지를 가지는지 알아내는 것이 가능해집니다. 이 정보는 음성 인식 모델이 음성을 더 정확하게 이해하는 데 큰 도움이 됩니다.

퓨리에 변환은 복잡한 수학적 개념이지만, 음성 인식 분야에서 핵심적인 역할을 수행한다는 것을 기억하세요. 다음 글에서는 퓨리에 변환의 원리를 좀 더 자세히 살펴보고, 음성 데이터 전처리에 어떻게 적용되는지 알아보겠습니다.

퓨리에 변환을 시각적으로 이해하는 좋은 방법은 주파수 스펙트로그램을 사용하는 것입니다. 주파수 스펙트로그램은 시간에 따라 변화하는 주파수 성분을 시각적으로 보여주는 그래프입니다. 마치 음악의 악보처럼, 주파수 스펙트로그램은 음성 신호의 다양한 주파수 성분을 시간에 따라 나타내줍니다.

주파수 스펙트로그램을 통해 우리는 음성의 높낮이, 음색, 발음 등 다양한 정보를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, “아”와 “어”의 발음은 주파수 스펙트로그램에서 명확하게 구분되는 특징을 보여줍니다. 주파수 스펙트로그램은 음성 인식 모델이 음성을 더 정확하게 이해하고 분석하는 데 매우 유용한 도구입니다.

퓨리에 변환과 주파수 스펙트로그램은 음성 인식의 기초를 이루는 중요한 개념입니다. 이러한 개념을 이해하면 음성 데이터 전처리 과정을 더 깊이 이해할 수 있습니다. 다음 글에서는 퓨리에 변환을 실제로 적용하여 음성 데이터를 전처리하는 방법을 살펴보겠습니다.