30년 전 John Pierce의 분석대로 음성인식 기술 기술은 딥러닝, 머신러닝과 같은 AI 기술이 활용되면서부터야 음성인식 오류율이 낮아지고, 본격적인 상용 화가 이루어지고 있다. 미국의 벤처캐피털 Kleiner Perkins Caufield Byers(KPCB)는 2016년 발간한 보고서에서 음성 데이터의 의미 이해 정확도가 99% 수준에 도달한다면 대부분의 사람들이 음성인식 서비스를 이용할 것이라 전망하였다(KPCB, 2016. 6). AI 기술을 활용하기 위해서는 대용량의 데이터를 저장하고 빠르게 처리할 수 있는 컴퓨팅 자원을 필요로 하는데, 클라우드 컴퓨팅 기술에 힘입어 이것이 가능해졌다. 종전의 OS기반 플랫폼에서는 정보의 생산, 처리, 저장 및 이용이 기기 자체에 한정되어 이루 어졌지만, 이제는 이러한 과정에 클라우드에서 이루어지면서 ICT 사용 환경이 크게 변화하였다(김대호 외, 2014; 최은정, 2013). 특히 실시간으로 유사 음성을 검색하고 대용량의 음성 데이터를 빠른 속도로 분석할 수 있게 되면서 정확도가 획기적으로 높아졌다(김대호 외, 2014).
음성인식 기술은 딥러닝, 머신러닝과 같은 AI 기술이 활용되면서부터 본격적으로 상용화되고 있다. 미국의 벤처캐피털은 음성 데이터의 의미 이해도가 99%에 도달한다면 많은 사람들이 음성인식 서비스를 이용할 것이라고 전망했다. 또한 클라우드 컴퓨팅 기술에 의해 많은 데이터를 신속히 처리할 수 있다.