자동 음성 인식이란? 정의, 종류, 오류 줄이는 법

글로벌 팬데믹과 AI 기술의 발전으로 기업들은 가상 상호 작용을 강화하고 있습니다. 이를 위해 가상 비서, 챗봇 및 기타 음성 기술을 점차적으로 도입하고 있으며, 이러한 시스템은 주로 자동 음성 인식(ASR) 기술을 기반으로 운영됩니다.

자동 음성 인식(ASR)은 컴퓨터가 음성 언어를 이해하고 이를 텍스트로 변환하는 기술입니다. 사람들은 이 기술을 통해 음성을 통해 컴퓨터와 상호작용할 수 있으며, 음성 명령으로 기기를 제어하거나 대화를 텍스트로 기록하고, 가상 비서나 챗봇과 소통할 수 있습니다.

자동 음성 인식 기술의 활용은 급격히 확대되고 있습니다. 한 예로, 최근 Deepgram과 Opus Research가 북미 지역의 400명에게 자동 음성 인식에 관해 진행한 설문조사 결과, 응답자의 99%가 ASR 기술을 사용하고 있다고 응답했으며, 이는 자동 음성 인식의 중요성과 필수성을 강조합니다. ASR 기술의 발전은 가상 환경에서 고객에게 더 나은 서비스를 제공하려는 기업들에게 더욱 매력적인 옵션으로 부상하고 있습니다. 또한, ASR 기술의 작동 방식, 활용되는 분야, 그리고 AI 자동 음성 인식 모델 배포 문제를 극복하기 위한 방법에 대한 여러 가지 연구와 개발이 진행 중입니다. 이러한 연구는 고객과 기업 간의 가상 상호 작용을 더욱 원활하게 만들고, 더 나은 서비스 제공을 위한 중요한 발전입니다.

자동 음성 인식의 종류

자동 음성 인식(ASR)은 지난 수십 년간 AI와 머신러닝 알고리즘 덕분에 빠르게 발전해왔습니다. 오늘날 기본적인 ASR 시스템은 여전히 자동 응답 기능(Directed Dialogue)을 사용하지만, 최신 시스템은 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 더욱 정교한 음성 인식을 제공합니다.

자동 응답

은행에 전화했을 때 자동 응답기를 들으신 적이 있으시죠? 은행에서 사용되는 자동 응답기는 간단한 "예" 또는 "아니요"를 통해 신원을 확인하거나 카드 번호의 숫자를 읽어달라고 요청할 수 있습니다. 이 경우 자동 음성 인식의 한 종류인 자동 응답 기능을 사용합니다. 이러한 자동 음성 인식 프로그램은 짧고 간단한 구두 응답만 가능하며 결과적으로 응답 어휘가 제한되어 있습니다. 간단하고 직접적인 고객 상호 작용에는 유용하지만 더 복잡한 대화에는 유용하지 않습니다.

자연어 처리 기반 음성 인식

자연어 처리(NLP)는 AI의 하위 분야로, 컴퓨터가 인간의 자연어를 이해할 수 있도록 훈련시키는 기술입니다. NLP를 활용한 음성 인식 시스템은 다음과 같은 과정을 거쳐 작동합니다.

1. 사용자가 ASR 시스템에 명령을 내리거나 질문을 합니다.
2. 시스템은 사용자의 말을 스펙토그램이라는 오디오 파일로 변환합니다.
3. 시스템은 개 짖는 소리와 같은 배경 소음을 제거하여 음성 데이터를 정리합니다.
4. 알고리즘은 정리된 음성 파일을 음소(소리의 기본 단위)로 분해합니다. 예를 들어, 영어에서 "ch"와 "t"는 각각 음소입니다.
5. 알고리즘은 이 음소들을 분석하고 통계적 확률을 사용해 문장과 단어를 식별합니다.
6. NLP 모델은 문맥을 적용하여 단어 간의 차이를 구분합니다.
7. ASR 시스템이 사용자의 의도를 정확히 이해하면, 적절한 응답을 텍스트 음성 변환(TTS)을 통해 제공합니다.

관련 알고리즘 유형에 따라 위의 프로세스는 달라질 수 있지만, 여전히 이러한 시스템이 작동하는 방식을 이해하는 데 도움이 되는 개요를 제공합니다. NLP를 사용하는 자동 음성 인식(ASR)은 가장 진보된 형태로, 대화에 제한이 없고 실제 대화를 시뮬레이션할 수 있는 능력을 지니고 있습니다. 이는 NLP 기반의 ASR 시스템이 60,000개 이상의 단어를 처리할 수 있기 때문입니다. ASR은 주로 단어 오류율과 처리 속도를 기준으로 평가됩니다. 이 시스템은 인간 음성을 이해하는 데 있어 최대 99%에 가까운 정확도를 달성할 수 있습니다. 자동 음성 인식은 상호작용하는 사용자가 많을수록 더 많은 데이터를 학습하고 자율적으로 성능을 향상할 수 있습니다. 이러한 방식은 프로그램 개발과 개선에 소요되는 시간을 크게 단축시킵니다.

자동 음성 인식 프로그램

자동 음성 인식 기술의 가능성은 상당히 무한합니다. 지금까지 다양한 업계에서 이 기술을 활용하여 고객 경험을 향상하고 있으며, 그 활용 예시들은 꾸준히 늘어나고 있습니다. 가장 대표적인 사용 사례로는 구글 어시스턴트, 애플의 시리, 아마존의 알렉사, 그리고 마이크로 소프트의 코르타나와 같은 음성 지원 가상 비서들이 있습니다. 이러한 프로그램들은 정보 획득의 속도와 효율성 측면에서 매우 강력하며, 그로 인해 우리의 일상생활에 더욱 널리 퍼져 들고 있습니다. 따라서 가상 비서 시장은 계속해서 성장할 것으로 예측됩니다.

• 음성 전사: 회의, 전화 통화, 정부 조사 인터뷰, 환자의 의료 기록 기재 등
• 교육: 제2외국어 학습
• 차량: 차량 내 경험 향상, 음성 명령을 통한 차량 환경 조절, 운전자의 안전성 향상
• 보안: 특정 구역 접근을 위한 음성 인식 시스템
• 접근성: 스마트폰을 통한 음성 명령을 통한 접근성 향상

위의 응용 분야들은 자동 음성 인식 기술의 광범위한 활용을 보여줍니다. 이 기술은 우리의 일상과 다양한 산업에 긍정적인 영향을 미치고 있으며, 그 가능성은 더욱 무한합니다.

자동 음성 인식 오류 원인

자동 음성 인식은 예외적인 조건이나 실제 환경에서 기술의 정확도가 일정하지 않을 수 있습니다. 이러한 기술적 문제를 해결하기 위한 방법을 알아보겠습니다.

• 노이즈가 있는 데이터: 노이즈가 있는 데이터는 일반적으로 의미 없는 데이터를 의미하는 것으로 이해되지만 ASR에서는 문자 그대로의 의미도 있습니다. 현실에서의 음성 파일은 기침하는 사람의 소리나 화자가 아닌 배경에서 대화하는 사람들, 공사 소음, 심지어 잡음과 같은 관련 없는 소음이 존재합니다. 고품질 ASR 시스템은 음성의 유용한 영역을 분리하고 의미 없는 부분을 제거해야 합니다.
• 다양성 보장: 다양성이 보장되는 ASR 시스템은 다양한 성별, 세계 각지의 배경을 가진 사람들의 음성을 모두 이해할 수 있어야 합니다. 이때 말하는 방법은 사람마다 언어, 방언, 악센트, 정점, 용량, 속도 등이 달라질 수 있습니다.
• 음성 캡처 기술: 음성 데이터 캡처를 위한 고품질 하드웨어가 없는 경우에는 노이즈 데이터가 발생할 수 있으므로 주의해야 합니다.
• 동음이의어: 소리는 같지만 의미가 다른 동음이의어를 문맥을 파악하여 구분할 수 있어야 합니다.
• NLP 알고리즘: ASR 시스템은 각 화자가 말하는 내용의 맥락을 해석하기 위해 이를 지원하는 매우 정확한 NLP 알고리즘이 필요합니다.
• 단어 경계 모호함: 우리가 글을 쓰거나 입력할 때 단어와 문장에는 공백과 구두점이라는 명확한 경계가 있습니다. 그러나 우리가 말할 때 우리의 단어와 문장이 종종 섞이게 됩니다. ASR 프로그램은 음성의 어느 부분이 별도의 단어인지 구분할 수 있어야 합니다.

자동 음성 인식 오류 해결 방법

다행히도 대부분의 문제는 맞춤형 데이터 수집 및 가공 프로젝트를 통해 부분적으로 해결할 수 있습니다. 이를 통해 고객의 다양한 요구에 가장 적합한 음성 데이터를 수집하거나 생성할 수 있습니다. 이 문제를 내부적으로 해결할 수도 있지만, 자동 음성 인식 경험이 있는 데이터 제공업체의 전문 지식과 도구를 활용하는 것이 더 효과적일 수 있습니다. 적합한 데이터 파트너는 귀사의 특정 사용 사례에 맞는 데이터를 제공하고, 데이터 플랫폼을 통해 ASR 애플리케이션을 신속하게 확장할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 많은 데이터 제공업체들이 음성 인식용 기성 데이터셋을 제공하지만, 다양한 화자 그룹에 맞춘 맞춤형 데이터도 제공할 수 있어야 합니다. 또한, 위에서 언급한 문제를 해결할 수 있는 도구도 필요합니다. 올바른 파트너를 선택은 자동 음성 인식 프로젝트의 성공을 결정짓는 중요한 요소가 됩니다.

자동 음성 인식 개선 방법

자동 음성 인식(ASR) 애플리케이션을 개발하기 전에, 사용 시나리오를 신중하게 고려하는 것이 중요합니다. 지금까지 TIMIT, Librispeech와 같은 표준 말뭉치는 ASR 모델의 초기 교육 및 벤치마크 테스트에 널리 사용되었습니다. 그러나 ASR 모델의 최종 성능을 좌우하는 것은 바로 애플리케이션에 맞는 데이터입니다. 즉, ASR 모델을 교육하거나 데이터를 수집할 때는 녹음 장비, 음향 환경, 도메인 특화 용어와 어휘, 애플리케이션이 적용될 사용자들의 연령, 성별, 건강 상태 등을 고려해야 합니다. 이러한 사용 사례와 일치하는 데이터를 활용하면 ASR 애플리케이션의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

또한, 사용 중인 언어 모델에도 주의를 기울여야 합니다. ASR 애플리케이션의 사용 시나리오를 결정하고 필요한 데이터를 확보한 후, 도메인 특화 언어 모델을 개발하는 것이 성능 향상에 도움이 될 수 있습니다. 최근에는 특정 분야나 응용 프로그램에 적합한 새로운 어휘, 약어, 용어들이 빠르게 등장하고 있습니다. 이러한 변화에 맞춰 언어 모델을 업데이트하거나, 인기 있는 용어와 단어에 가중치를 부여하는 것이 ASR 애플리케이션이 최고의 성능을 발휘하고 사용자를 놓치지 않도록 하는 데 중요합니다.

마지막으로, ASR 모델은 주기적으로 업데이트해야 합니다. 최근 몇 년 동안 새로운 도구와 프런트엔드 기술이 빠르게 발전하고 있으며, 이에 따라 새로운 어휘와 용어가 사용자 트렌드와 이벤트에 맞춰 지속적으로 등장하고 있습니다. ASR 모델은 안정적으로 주석을 달고 새로운 데이터로 재교육되어야 하며, 이를 통해 자동 음성 인식 애플리케이션의 사용자 경험을 일관되게 유지하거나 개선할 수 있습니다.

에펜의 자동 음성 인식 솔루션

프로세스

1. 프로젝트 상담: AI 데이터 전문가가 고객의 요구사항을 분석하고 맞춤형 컨설팅 솔루션을 제공합니다.
2. 데이터 수집: 자동 음성 인식 모델 학습을 위해 다양한 대표성을 갖춘 데이터를 수집합니다. 여기에는 여러 억양, 언어 및 환경에서의 음성 녹음이 포함되며, 이를 통해 모델의 성능과 강건성을 개선합니다.
3. 데이터 전처리: 오디오 데이터에서 노이즈를 제거하고, 오디오 레벨을 정규화하며, 학습에 적합한 형식으로 변환하여 데이터를 정제합니다.
4. 모델 학습: 딥러닝 기반 모델(예: CNN, RNN)을 사용하여 자동 음성 인식 모델을 학습합니다. 전처리된 데이터를 기반으로 음성 패턴을 학습하고 이를 텍스트로 변환하도록 모델을 훈련합니다.
5. 검증 및 테스트: 별도의 검증 데이터셋을 사용하여 모델의 정확도와 성능을 확인합니다. 다양한 음성 샘플을 테스트해 모델이 음성을 정확히 텍스트로 변환하는지 평가합니다.
6. 배포: 학습이 완료된 자동 음성 인식 모델을 배포합니다.
7. 모니터링 및 유지보수: 배포된 자동 음성 인식 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하고, 시간이 지나도 효과적으로 작동하도록 유지보수합니다. 새로운 데이터를 추가하여 모델의 정확도와 성능을 개선합니다.
8. 피드백 루프: 사용자 피드백을 수집하고 이를 자동 음성 인식 모델 개선에 활용합니다. 이를 통해 사용자 경험에서 발생하는 문제나 오류를 해결할 수 있습니다.

에펜은 다릅니다.

• 고품질 데이터: 고품질로 라벨링 된 학습 데이터를 제공하여 정확하고 효과적인 음성 인식 시스템의 학습을 지원합니다.
• 다양한 언어 지원: 235개 이상의 언어와 방언 데이터를 제공하여, 전세계 다양한 지역에서 자동 음성 인식 기술을 구현하려는 기업에게 중요한 리소스를 제공합니다.
• 머신러닝 전문성: 머신러닝과 AI에 대한 전문성을 바탕으로 데이터 수집, 라벨링 처리 및 모델 학습을 포함한 맞춤형 자동 음성 인식 솔루션을 제공합니다.
• 스마트 라벨링: 에펜의 데이터 라벨링 툴은 스마트 라벨링 기능을 갖추고 있어 머신러닝 모델을 활용해 라벨링 과정을 자동화하고 주석의 정확도와 효율성을 높입니다.
• 경험: 25년 이상의 경험을 바탕으로 정부 기관 및 대기업에 언어 데이터와 서비스를 제공하며 신뢰를 쌓아왔습니다.
• 데이터 프라이버시 및 보안: 유럽, 미국, 아시아에서 안전한 현장 데이터 라벨링 및 수집 서비스를 제공하며, 안전한 글로벌 재택근무 환경과 싱글 사인온(SSO) 기능을 통해 보안을 강화합니다. 또한 데이터 프라이버시 및 보안 규정을 준수하며 주요 인증을 보유하고 있습니다.
• 고가용성 데이터 제공: 직관적인 그래픽 사용자 인터페이스(GUI), 어노테이션 작업 템플릿, 24시간 지원을 제공하며 강력한 API 통합 기능으로 기존 MLOps 인프라와 원활하게 연결됩니다.

에펜의 자동 음성 인식 솔루션에 대해 궁금한 점이 있으시다면 지금 바로 문의주세요!