Earticle

초록

영어

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.

한국어

본 연구에서는 토픽모델링과 네트워크 분석을 활용하여 AI 음성기술의 연구 동향을 WoS에 등재된 한국 저자 논문 1,530편을 대상으로 3차 시기로 나누어 AI 음성기술 연구의 지적 네트워크과 주요 연구 토픽을 분석했 다. 초기 연구(2011-2015)는 HMM과 같은 머신러닝 모델 및 초기 딥 러닝 기술을 사용하여 음성인식, 소음 감소 및 신호 처리 개선에 중점을 둔 강력한 음성인식, 청각 처리 및 화자 적응이었다. 중기(2016～2020)는 딥 러닝과 머신러닝 기술을 적용하여 음성 및 언어 처리 분야에서 상당한 발전을 가져왔고 감정 인식, 시끄러운 환경에서의 향상된 음성인식 및 의료 분야와 같은 응용 분야에 중점을 두고 있었다. 최근 연구(2021～2024)는 자연어 처리를 위한 Transformers 및 BERT를 포함한 정교한 AI 모델을 사용하여 음성 및 감정 인식이 지속적으로 발전하고 있고, 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 경험했 다는 결론이 나왔다. 이러한 발전은 지속적인 혁신과 새로운 과제에 대한 적응을 통해 다양한 부문에서 AI 음성 처리 기술의 영향력과 중요성이 커지고 있음을 반영할 수 있다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
2.1 AI 음성기술 연구
2.2 분석 방법론 연구
Ⅲ. 분석 방법
3.1 KCA 자료수집 및 전처리
3.2 TM 자료수집 및 전처리
Ⅳ. 분석 결과
4.1 1차 시기(2011년∼2015년)
4.2 2차 시기(2016년∼2020년)
4.3 3차 시기(2021년∼2024년)
Ⅴ. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 장관종 [ Kwanjong Chang | 호서대학교 벤처대학원 융합공학과 겸임교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]

• 간기

  월간

• pISSN

  2508-8270

• 수록기간

  2017~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 506 DDC 606