음성 데이터 라벨링이란? 정의, 라벨링 하는 법, 사용 사례

일상에서 만나는 음성 라벨링

음성 데이터 라벨링 기술의 발전으로 인해 인공지능을 활용한 상호 작용이 더욱 보편화되고 있습니다. 소매업체나 은행, 심지어 배달 서비스와 같은 기업들은 챗봇이나 가상 비서를 통해 비즈니스 목표를 달성하게 되었습니다. 음성 데이터는 이러한 상호 작용의 핵심이며, AI를 구축할 때 중요한 역할을 합니다.

기업은 음성 라벨링 기술을 통해 더 효율적이고 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 이에 따라 많은 기업들은 자연어 처리와 음성 인식 기술에 투자하고 있으며 이를 통해 잠재적인 수익은 계속해서 증가하고 있습니다. 지금까지 수많은 투자와 실험이 이루어지고 있으며, 성공적인 배포를 위한 새로운 발전과 모범 사례가 계속해서 나오고 있습니다.

음성 라벨링이란?

음성 데이터 라벨링은 음성 데이터의 전사와 타임스탬프를 표시하는 작업으로, 언어, 방언, 화자의 인구 통계학적 식별 및 특정 발음 및 억양의 전사를 포함합니다. 또한 오디오 분석에는 자동 음성 인식, 음악 정보 검색, 이상 감지를 위한 청각 장면 분석 등 다양한 기술이 포함됩니다. AI 모델은 사운드와 스피커를 구별하고 클래스에 따라 음성 클립을 분할하거나, 유사한 콘텐츠를 기반으로 사운드 파일을 수집하는 데 사용됩니다. 음성을 가져와서 텍스트로 쉽게 변환할 수도 있습니다. 단, 음성 데이터는 ML 알고리즘으로 분석할 준비가 되기 전에 수집 및 디지털화를 포함한 몇 가지 전처리 단계를 필요로 합니다.

음성 데이터 수집

음성 데이터 라벨링을 시작하려면 많은 양의 고품질 데이터가 필요합니다. 특히, 챗봇이나 가상 비서, 음성 검색 기능 또는 기타 유형의 전사 프로젝트에 AI가 필요한 시나리오를 다룰 때는 맞춤형 음성 데이터가 필요합니다. 이때, 원하는 음성 데이터를 찾을 수 없다면 데이터를 직접 만들거나 에펜과 같은 AI 데이터 파트너와 협력하여 음성 데이터를 수집할 수 있습니다. 음성 데이터는 스크립트가 있는 답변이나 역할극, 즉흥적인 대화 등이 포함됩니다. 예를 들어 Siri 또는 Alexa와 같은 가상 어시스턴트를 훈련시킬 때 고객이 어시스턴트에게 할 명령의 음성이 필요합니다. 다른 음성 인식 프로젝트는 사용 사례에 따라 자동차가 주행하거나 어린이가 뛰어노는 소리와 같은 음성과 같은 사운드 발췌가 필요합니다.

이러한 데이터는 스마트폰 수집 앱, 전화 서버, 전문 음성 녹음 키트 또는 기타 고객 장치와 같은 다양한 소스에서 가져올 수 있습니다. 중요한 것은 수집된 데이터가 어노테이션에 사용할 수 있는 형식인지 확인해야 합니다. 사운드 발췌는 wav, MP3 또는 WMA 형식의 모든 디지털 오디오 파일이며 일정한 간격(샘플링 레이트라고도 함)으로 샘플링하여 디지털화됩니다. 오디오 샘플을 보는 기계는 샘플링 속도에서 값을 추출한 후 그 특정 시간에 소리 파동의 진폭을 통해 의미를 해석할 수 있게 됩니다.

음성 어노테이션

사용 사례에 대해 충분한 음성 데이터를 준비한 후에는 라벨링을 추가해야 합니다. 음성 라벨링은 일반적으로 음성을 필요에 따라 레이어, 스피커 및 타임스탬프로 분할하는 것을 의미합니다. 시간이 많이 소요되는 이 작업을 위해서는 많은 어노테이션 작업자를 필요합니다. 또한, 음성 데이터로 작업하는 경우 필요한 언어에 능통한 작업자가 필요하므로 전 세계적으로 다양한 크라우드를 소싱하는 것이 중요합니다.

음성 분석

데이터가 준비되면 여러 기술 중 하나를 선택하여 데이터를 분석할 수 있으며, 그중 가장 널리 사용되는 정보 추출 방법은 아래 두 가지입니다.

자동 음성 인식

음성 처리의 일반적인 형태 중 하나인 전사 또는 자동 음성 인식(ASR)은 산업 전반에서 인간과 기술 간 상호 작용을 용이하게 하는 데 널리 사용됩니다. ASR의 목표는 말로 된 오디오를 텍스트로 전사하여 정확성을 높이는 데 있습니다. ASR이 존재하기 전에는 컴퓨터가 우리의 말의 정점과 골짜기를 단순히 기록했었습니다. 이제 알고리즘은 오디오 샘플에서 패턴을 감지하고 다양한 언어의 소리와 일치시켜 각 화자가 어떤 단어를 말했는지를 결정할 수 있습니다. ASR 시스템에는 텍스트 출력을 생성하기 위한 여러 알고리즘과 도구가 포함됩니다. 일반적으로 두 가지 유형의 모델이 관련되어 있습니다:

• 음향 모델: 소리 신호를 음성적 표현으로 변환합니다.
• 언어 모델: 가능한 음성적 표현을 주어진 언어를 나타내는 단어 및 문장 구조로 매핑합니다.

ASR은 정확한 트랜스크립트를 생성하기 위해 NLP에 크게 의존합니다. 최근에는 ASR이 심층 학습의 신경망을 활용하여 더 정확하고 인간 감독이 적게 필요한 출력을 생성하고 있습니다. ASR 기술은 단어 오류율과 속도로 측정되는 정확도를 기반으로 평가됩니다. ASR의 목표는 인간 청취자와 동일한 정확도를 달성하는 것이지만 다양한 악센트, 방언, 발음, 그리고 효과적으로 배경 소음을 걸러내는 등의 도전이 남아 있습니다.

음성 분류

오디오 입력은 특히 하나의 파일에 여러 종류의 소리가 함께 있는 경우에 매우 복잡할 수 있습니다. 예를 들어, 공원에서는 사람들이 대화하는 소리, 개가 짖는 소리, 새가 지저귀는 소리, 자동차가 지나가는 소리를 모두 한 파일에서 들을 수 있습니다. 음성 분류는 사운드 카테고리를 구별하여 이 문제를 해결합니다.

음성 분류 작업은 일반적으로 어노테이션과 수동 분류로 시작합니다. 그런 다음, 음성 입력에서 유용한 기능을 추출하고 분류 알고리즘을 적용하여 처리 및 정렬합니다. 음성은 단순히 전체 소리 카테고리뿐만 아니라 세부적으로 분류됩니다. 예를 들어, 대화를 포함한 파일의 경우 음성 분류는 화자가 사용하는 언어, 방언 및 의미론적 차이를 구별할 수 있습니다. 파일에 음악이 있는 경우 음성 분류는 다양한 악기, 장르 및 아티스트를 인식할 수 있습니다.

자연어 처리(Natural Language Processing)

자연어 처리(NLP)는 인간의 언어를 이해하고 해석하는 방법을 컴퓨터에 가르치는 것과 관련된 AI의 한 분야입니다. 이는 텍스트 어노테이션, 음성 데이터 라벨링 및 인간이 기계와 대화식으로 상호 작용하는 AI의 다양한 기타 인스턴스의 기초입니다. 이러한 사용 사례에서 자연어 처리를 도구로 사용하면 모델이 인간을 이해하고 적절하게 대응할 수 있어 많은 산업 분야에서 엄청난 잠재력을 발휘할 수 있습니다.

사용 사례

음성 라벨링은 비즈니스 문제를 해결하고 고객 경험을 향상하며 불필요한 비용과 노동을 절감할 수 있습니다. 이미 이 분야의 솔루션은 일상적으로 사용되고 있습니다. 이러한 솔루션의 몇 가지 예시는 다음과 같습니다:

• 가상 비서와 챗봇
• 음성 검색 기능
• 텍스트 음성 변환 엔진
• 차량 내 명령 프롬프트
• 회의 또는 통화 기록
• 음성 인식 기술을 통한 보안 강화
• 전화번호부
• 번역 서비스

기업은 AI 제품에 오디오 라벨링 기술을 구현하여 비즈니스 가치를 향상할 수 있습니다. 이 분야에서 계속해서 성공을 거두면서 기업과의 상호 작용이 점점 AI 중심으로 진행될 것으로 예상됩니다. AI 음성 인식 활용이 올바르게 수행되면 고객 경험과 비즈니스 프로세스를 개선하여 비즈니스와 고객 모두에게 이익이 될 것입니다.

해결 과제

기계가 인간의 말과 글을 완전히 이해하는 세상을 만들기 위해서는 아직 넘어야 할 몇 가지 장벽이 있습니다. 텍스트와 음성 데이터 라벨링 알고리즘이 성공하려면 다음과 같은 주요 문제가 해결해야 합니다.

노이즈 데이터

노이즈 데이터는 의미 없는 정보를 포함한 데이터를 말합니다. 오디오 및 음성 인식에서는 이 용어가 문자 그대로 이해될 수 있습니다. 만약 여러분이 스피커의 말을 이해하려고 하지만 주변에서 계속해서 배경 목소리나 차량 소리를 듣는다면 그것은 소음 데이터입니다. 오디오 또는 텍스트 데이터를 효과적으로 분석하는 프로세스는 데이터의 어떤 특징이 중요하고 어떤 것이 중요하지 않은지를 구별할 수 있어야 합니다.

언어의 다양성

자연어 처리(NLP) 분야에서는 인간의 언어를 더 잘 이해하기 위한 많은 진전이 이뤄졌지만, 기계는 아직 완벽하지 않으며 다양한 복잡성에 직면하고 있습니다. 인간은 서로 다른 언어로 말하며, 다른 방언과 강세로 의사소통합니다. 또한, 우리의 타이핑 방식도 언어와 단어 선택에 영향을 미칩니다. 이를 극복하기 위해서는 모든 이용 사례와 예외 사례를 포함하는 충분한 예제를 기계에 제공하는 것입니다. 따라서 이를 극복하기 위해서는 프로젝트에서 다양한 언어를 사용하는 전 세계 어노테이터 크라우드와 함께 작업하는 것이 중요합니다.

음성 데이터의 복잡성

말로 하는 언어는 글로 쓰는 것과는 매우 다릅니다. 우리가 말할 때는 문장 중간에 다른 말을 하기도 하고 추임새를 넣거나 대화를 멈추기도 합니다. 또한 모든 단어를 붙여서 말하기도 하죠. 우리는 다양한 경험을 통해 다른 사람의 발언을 맥락화하고 해석할 수 있는 능력을 가지고 있지만, 컴퓨터에는 그런 기능이 없습니다. 컴퓨터는 또한 각 화자의 음높이, 음량 및 단어 속도의 가변성을 관리해야 합니다.

이러한 과제를 염두에 두고 전문가들은 인간 언어로 기계를 훈련할 수 있는 더 빠르고 정확한 기회를 제공하기 위해 신경망과 딥 러닝 기술을 채택하고 있습니다. 기대되는 바는 언젠가 이러한 발전이 컴퓨터가 우리 모두를 이해할 수 있게 만들어줄 것이라는 것입니다—누구이건 어떻게 말하든 말이죠.

인사이트

에펜의 음성 데이터 전문가팀은 음성 인식과 자연어 처리를 활용하여 최첨단 모델을 구축할 수 있도록 지원합니다. 에펜의 수석 전산 언어학자인 시몬 하몬드가 전하는 인사이트를 통해 음성 라벨링 프로젝트를 성공적으로 완료하세요!

1. 작업 중인 언어의 표현을 이해하고 있는지 확인하세요. 인코딩(컴퓨터가 문자를 나타내기 위해 사용하는 시스템)은 다양할 수 있으며, 사용자 기반을 반영하고 AI 시스템이 성공할 수 있는 최상의 기회를 제공하는 인코딩을 선택하는 것이 중요합니다.
2. 일관성을 과소평가하지 마세요. 맞춤법 표준화는 언어 모델의 성능과 엔드 투 엔드 시스템의 음향 모델 성능을 크게 향상할 수 있습니다.
3. 언어는 동적이며 화자 그룹 또는 특정 영역 내에서도 시간이 지남에 따라 사용이 변화됩니다. 학습 데이터가 사용자 기반에서 벗어나지 않도록 정기적으로 데이터 업데이트하세요.

에펜의 음성 데이터 라벨링 솔루션

에펜에서는 세계에서 가장 혁신적인 머신러닝과 비즈니스 솔루션을 지원하는 고품질 학습 데이터를 제공합니다. 또한 챗봇, 음성 비서, 검색 관련성 등과 같은 다양한 사용 사례에 대한 인간의 텍스트와 음성을 이해하고 의미를 추출할 수 있는 지능형 시스템 구축을 완벽하게 지원합니다. 에펜의 어노테이션 툴은 스마트 라벨링 기능을 제공하며, 이는 머신러닝 모델을 활용하여 데이터 라벨링을 자동화하고 작업자가 신속하고 정확하게 작업할 수 있도록 도와줍니다.

저희 에펜은 25년 이상 235개 이상의 언어와 방언으로 정부 기관 및 세계 최대 기업들에게 최고 품질의 언어 데이터와 서비스를 제공해 왔습니다. 성공적인 음성 데이터 라벨링 프로젝트, 에펜과 함께 하세요!