정부 및 공공 안전 분야의 연설 인정

2023년 세계 국가안보 지출은 9년 연속 증가해 총 $2조 4,430억 달러에 이르렀다. 스톡홀름 국제평화연구소는 2023년 6.8퍼센트 증가는 2009년 이후 전년 대비 가장 가파른 증가였으며 전 세계 지출을 최고 수준으로 끌어올렸다고 보고했습니다.

또한 전 세계적으로 법 집행 기관, 응급 서비스, 기타 민간 및 준군사 기관과 같은 공공 안전 조직 —에 수천억 달러가 지출됩니다.

이 자금의 점점 더 많은 부분이 정부 및 공공 안전 기관 내 의사소통과 효율성을 크게 향상시키는 음성 인식 서비스의 개발 및 조달에 사용됩니다.

이는 온프레미스 음성 인식 솔루션의 선도적인 제공업체인 Lingvanex가 매우 귀중한 것으로 입증된 곳입니다.

이 기사에서는 이러한 문제에 대해 더 자세히 논의 할 것입니다.

정부 및 공공 안전에 대한 음성 인식의 필요성

정부 및 공공 보안 조직은 의사소통, 조정 및 문서화의 중요한 영역에서 여러 가지 과제에 직면해 있습니다. 이러한 과제는 자동 음성 인식의 필요성을 강조합니다.
 

  • 긴급 상황에서 전통적인 전사 속도가 느립니다. 자연재해, 테러 공격, 대중 소요 등 위기 상황에서는 신속하고 정확한 의사소통이 중요합니다. 긴급 전화는 즉시 수신되고 녹음되어야 합니다.
  • 분석할 대용량 오디오 데이터. 법 집행 기관은 감시 작업에서 녹음된 대량의 오디오를 분석해야 하는 경우가 많습니다. 이 데이터를 복사하고 분석하는 자동화되지 않은 방법은 매우 비효율적입니다.
  • 다국어 환경. 다국어 환경에서는 기존 방법으로 사용 가능한 오디오 데이터를 처리하는 속도와 효율성이 더욱 낮아집니다. 항상 부족한 특별히 훈련된 통역사가 필요합니다.
  • 훈련받은 장교는 작전 대신 사무실에 사용됩니다. 이제 많은 경찰과 보안 담당자는 서류 작업과 모든 유형의 문서를 작성하는 데 수천 시간을 소비해야 합니다. 법 집행 기관에 대한 음성 인식은 이러한 작업의 상당 부분을 자동화할 수 있습니다.

정부 및 공공 안전을 위한 음성 표창의 이점

음성 인식 기술을 사용하면 국가 안보 및 공공 안전 서비스가 여러 가지 중요한 목표를 달성할 수 있습니다:
 

  • 향상된 커뮤니케이션 및 효율성. 음성 인식 기술은 정부 및 공공 안전 기관 내 의사소통과 효율성을 크게 향상시킵니다. 이를 통해 음성 단어를 텍스트로 빠르고 정확하게 전사할 수 있어 더 빠른 문서화 및 데이터 입력이 용이해집니다. 이를 통해 다양한 관리 프로세스를 간소화하고 서류 작업을 줄이며 직원이 보다 중요한 작업에 집중할 수 있습니다.
  • 실시간 데이터 액세스 및 응답. 긴급 상황에서는 정보에 적시에 접근하는 것이 중요합니다. 음성 인식 기술을 통해 응급 구조대원, 법 집행관, 응급 구조원은 현장에 있는 동안 핸즈프리로 데이터를 검색하고 입력할 수 있습니다. 이 실시간 기능은 더 빠르고 정보에 입각한 의사 결정을 보장하여 잠재적으로 생명을 구하고 응답 시간을 향상시킵니다.
  • 강화된 감시 및 모니터링. 음성 인식을 감시 시스템에 통합하여 실시간으로 오디오 피드를 모니터링하고 분석할 수 있습니다. 이는 위협을 식별하고 의심스러운 활동을 탐지하며 공공 장소 및 중요 인프라에서 전반적인 보안 조치를 강화하는 데 특히 유용합니다.
  • 효율적인 파견 및 통신. 긴급 파견 센터는 음성 인식을 활용하여 수신 전화를 보다 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이 기술은 순간적으로 전화를 복사하고 주요 정보를 추출하여 파견자가 정확한 세부 정보를 응급 구조대원에게 신속하게 전달할 수 있도록 보장합니다. 이는 인적 오류의 위험을 줄이고 비상 대응의 전반적인 조정 및 속도를 향상시킵니다.
  • 언어 번역 및 다국어 지원. 다문화 사회에서 번역 기능이 내장된 음성 인식 기술은 언어 장벽을 메울 수 있습니다. 정부 및 공공 안전 기관은 비원어민에게 더 나은 서비스를 제공하여 언어 차이가 필수 서비스 및 정보에 대한 접근을 방해하지 않도록 할 수 있습니다.
  • 데이터 분석 및 인텔리전스 수집. 음성 인식 기술은 지능 목적으로 대량의 오디오 데이터를 분석하는 데 사용될 수 있습니다. 정부 기관은 다양한 소스의 오디오 녹음을 복사하고 처리함으로써 추세를 파악하고, 이상 현상을 감지하고, 실행 가능한 통찰력을 수집할 수 있습니다. 이는 범죄 수사, 대테러 노력 및 기타 공공 안전 계획에 도움이 됩니다.
  • 교육 및 시뮬레이션. 공공 안전 교육 프로그램은 현실적인 시뮬레이션 환경을 제공함으로써 음성 인식 기술의 이점을 누릴 수 있습니다. 훈련생은 음성 명령을 사용하여 가상 시나리오와 상호 작용할 수 있어 훈련 경험의 현실성과 효율성이 향상됩니다.

Lingvanex는 정부 및 공공 안전 기관의 주목을 받고 있습니다

앞서 언급한 모든 목표는 Lingvanex의 온프레미스 음성 인식 소프트웨어를 사용하면 달성할 수 있습니다.

이 Lingvanex 솔루션의 주요 기능은 다음과 같습니다.
 

  • 실시간 전사: Lingvanex는 오디오, 비디오 및 음성의 실시간 전사를 제공하여 긴급 상황 및 법 집행 활동에 중요한 이벤트 및 통신을 즉시 문서화할 수 있습니다.
  • 여러 언어에 대한 지원: 이 소프트웨어는 91개 언어로 전사를 지원하므로 정부 기관은 국제 운영 중에 다양한 인구와 효과적으로 의사소통할 수 있습니다.
  • 원활한 번역. Lingvanex 온프레미스 음성 인식 소프트웨어는 Lingvanex 온프레미스 기계 번역 소프트웨어와도 완벽하게 통합될 수 있습니다. 이를 통해 수백만 개의 텍스트, 오디오 파일, 문서, 웹사이트를 고정된 가격으로 완벽한 개인 정보 보호와 함께 번역할 수 있습니다.
  • 전체 데이터 보호: 소프트웨어의 온프레미스 특성으로 인해 모든 데이터가 클라이언트가 아닌 서버로 데이터를 보낼 필요 없이 로컬로 처리됩니다. 이 기능은 정부 기관의 보안 요구 사항에 맞춰 민감한 정보를 불법 사용으로부터 보호합니다.
  • 무제한 볼륨 및 사용자: Lingvanex는 무제한의 전사 볼륨과 동시 사용자를 허용하므로 음성 인식 요구 사항에 대해 강력하고 확장 가능한 솔루션이 필요한 대규모 조직에 적합합니다.
  • 고정 가격 모델: 이 소프트웨어는 고정 가격 모델로 작동하므로 정부 기관은 사용량에 따른 비용 변동에 대해 걱정하지 않고 예산을 효과적으로 관리 할 수 있습니다.
  • 구두점 및 형식: 이 소프트웨어에는 완벽한 구두점 및 서식을 위한 기능이 포함되어 있어 공식 문서에 필수적인 필사본이 명확하고 전문적임을 보장합니다.
  • 다양한 오디오 형식 지원: Lingvanex는 정부 기관에서 사용하는 다양한 미디어 형식을 수용하여 WAV, MP3 등을 포함한 광범위한 오디오 파일 형식을 처리할 수 있습니다.
  • 정기 업데이트 및 지원: Lingvanex는 사용자가 경험을 극대화할 수 있도록 지원하는 전용 지원과 함께 소프트웨어의 기능과 성능을 향상시키기 위한 정기적인 업데이트를 제공합니다.

결론: 신속성과 정확성을 갖춘 도구입니다

글로벌 국가 안보 지출은 기존 위협과 새로운 위협에 대응하여 계속해서 증가하고 있습니다. 이는 효율성을 향한 영원한 탐구로 해석됩니다.

여기서 음성 인식 기술은 의사소통, 효율성 및 실시간 응답을 향상시키면서 점점 더 중요해지고 있습니다. 정부 문서를 위한 Speech-to-Text를 구현하면 음성 입력을 정확한 서면 텍스트로 변환하여 효율성과 접근성을 향상시켜 공식 기록 처리를 간소화할 수 있습니다.

이는 긴급 상황 및 대량의 오디오 데이터 처리에 중요한 신속한 전사, 다국어 지원 및 데이터 분석을 지원합니다.

Lingvanex는 데이터 보안을 보장하고, 여러 언어를 지원하며, 번역 소프트웨어와 통합하는 온프레미스 음성 인식 솔루션을 제공합니다. Lingvanex 소프트웨어는 정부 보안 및 공공 안전 운영의 효율성, 정확성 및 대응성을 향상시켜 시민의 생명과 복지를 보호하려는 진화하는 요구를 충족시킵니다.


자주 묻는 질문 (FAQ)

기업은 어떻게 음성 인식을 향상시킬 수 있습니까?

기업은 좋은 교육 정보를 사용하고, 음향 모델링을 개선하여 음성의 작은 차이를 파악하고, 더 빠른 작업을 위해 하드웨어를 개선하고, 사용자로부터 피드백을 받아 인식을 더욱 정확하게 만들어 음성 인식을 향상시킬 수 있습니다.

NLP와 음성 인식이란 무엇입니까?

자연어 처리(NLP)와 음성 인식은 상호보완적이지만 다릅니다. 음성 인식은 음성 데이터를 처리하여 텍스트와 같은 구조화된 형태로 변환하는 데 중점을 둡니다. 자연어 처리(NLP)는 텍스트 입력을 처리하여 데이터의 의미를 이해하는 데 중점을 둡니다.

음성 인식과 음성 인식의 차이점은 무엇입니까?

음성 인식은 음성 언어를 서면 텍스트로 변환하여 전사 및 텍스트 기반 분석을 가능하게 하는 데 중점을 둡니다. 대조적으로, 음성 인식은 개인의 고유한 음성 특성을 기반으로 개인을 식별하고 인증하는 것을 목표로 합니다.

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