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# 음성 인식 모델 기본 설정 구성
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Amazon Lex V2는 봇의 음성 인식 기능의 정확성과 성능을 최적화하기 위해 선택할 수 있는 다양한 음성 인식 모델을 제공합니다. 사용 사례에 가장 적합한 모델을 선택하도록 음성 모델 기본 설정을 구성할 수 있습니다.

## 음성 인식 모델 유형
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Amazon Lex V2는 다음과 같은 음성 인식 모델을 지원합니다.

표준 모델  
표준 음성 인식 모델은 일반적인 사용 사례에 안정적인 음성 인식 성능을 제공합니다. 이 모델은 다양한 오디오 조건에서 일관된 정확도를 제공하며 대부분의 대화형 AI 애플리케이션에 적합합니다.

신경 모델  
신경 음성 인식 모델은 향상된 정확도를 제공하고 자연 음성 패턴, 액센트 및 배경 노이즈를 더 잘 처리합니다. 이 모델은 고급 신경망 아키텍처를 사용하여 특히 까다로운 오디오 환경에서 인식 성능을 개선합니다.

딥그램  
Deepgram은 계정과 API 키를 생성하는 사용자를 위해 퍼블릭 speech-to-testSTT) API를 제공합니다. 공개 상품에 대한 자세한 내용은 [https://deepgram.com/](https://deepgram.com/) 참조하십시오.

## 스피치 모델 기본 설정 구성
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봇 로캘을 생성하거나 업데이트할 때 음성 모델 기본 설정을 구성할 수 있습니다. 스피치 모델 기본 설정에서는 Amazon Lex V2가 봇의 오디오 입력을 처리하는 데 사용하는 인식 모델을 결정합니다.

스피치 모델 기본 설정을 구성하려면:

1. Amazon Lex V2 콘솔에서 봇으로 이동하여 구성할 로캘을 선택합니다.

1. 봇 로캘 설정에서 **음성 인식 설정** 섹션을 찾습니다.

1. **음성 모델 기본 설정**에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
   + **표준** - 일반 사용 사례에서 안정적인 성능을 얻으려면 표준 음성 인식 모델을 사용합니다.
   + **신경** - 신경 음성 인식 모델을 사용하여 정확도를 높이고 자연 음성 패턴을 더 잘 처리할 수 있습니다.
   + **Deepgram** - 음성 인식에 Deepgram의 Listen API를 사용합니다. 설정 지침은 섹션을 참조하세요[Deepgram 스피치 모델 기본 설정 지정](customizing-speech-deepgram-setup.md).

1. 변경 사항을 저장하여 음성 모델 기본 설정을 봇 로캘에 적용합니다.

**참고**  
스피치 모델 기본 설정을 지정하지 않으면 Amazon Lex V2는 기본적으로 표준 모델을 사용합니다.

## 올바른 스피치 모델 선택
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봇에 대한 음성 인식 모델을 선택할 때는 다음 요소를 고려하세요.
+ **오디오 품질** - 봇이 배경 노이즈, 다양한 오디오 품질 또는 까다로운 음향 조건으로 오디오를 처리하는 경우 신경 모델이 더 나은 정확도를 제공할 수 있습니다.
+ **화자 다양성** - 봇이 다양한 액센트 또는 스피치 패턴을 가진 사용자와 상호 작용하는 경우 신경 모델의 향상된 자연어 처리 기능이 인식 성능을 개선할 수 있습니다.
+ **성능 요구 사항** - 표준 모델은 일관된 성능을 제공하며 오디오 환경이 제어되고 음성 입력이 명확한 애플리케이션에 충분할 수 있습니다.

특정 사용 사례로 두 모델을 모두 테스트하여 애플리케이션에 가장 적합한 정확도와 성능의 균형을 제공하는 모델을 결정할 수 있습니다.