일상에서 만나는 음성 인식
인공지능을 위해 음성과 언어를 활용하는 기술이 발전함에 따라 인간-기계 상호 작용은 점점 더 보편화되고 있습니다. 소매업체, 은행, 심지어 배달 업체와 같은 기업과 많은 상호 작용에서 우리는 챗봇이나 가상 비서와 같은 AI와의 소통을 통해 거래를 완료할 수 있습니다. 언어는 이러한 커뮤니케이션의 기초이며 결과적으로 AI를 구축할 때 올바른 방향으로 나아가는 데 중요한 요소입니다.
기업은 자연어 처리와 음성 인식 기술을 결합하여 더 효율적이고 개인화된 고객 경험을 만들어 낼 수 있습니다. 또한 이를 통해 상담원은 높은 수준의 전략적 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있죠. 잠재적인 ROI는 많은 기업에서 음성 인식과 자연어 처리 기술에 투자하도록 유인하기에 충분했습니다. 지금까지도 더 많은 투자와 함께 더 많은 실험이 이루어지고 있으며 성공적인 배포를 위한 새로운 발전과 모범 사례가 추진되고 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 인식 도구 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.
음성 인식 기술
머신 러닝에서의 음성 인식은 자동 음성 인식, 음악 정보 검색, 이상 감지를 위한 청각 장면 분석 등 다양한 기술이 포함됩니다. AI 모델은 사운드와 스피커를 구별하거나, 클래스에 따라 음성 클립을 분할하거나, 유사한 콘텐츠를 기반으로 사운드 파일을 수집하는 데 사용됩니다. 음성을 가져와서 텍스트로 쉽게 변환할 수도 있습니다.
음성 데이터는 ML 알고리즘으로 분석할 준비가 되기 전에 수집 및 디지털화를 포함한 몇 가지 전처리 단계가 필요합니다.
음성 수집과 디지털화
음성 인식 AI 프로젝트를 시작하려면 많은 양의 고품질 데이터가 필요합니다. 가상 비서, 음성 활성화 검색 기능 또는 기타 유형의 어노테이션 프로젝트를 훈련하는 경우 필요한 시나리오를 다루는 맞춤형 음성 데이터가 필요합니다. 원하는 것을 찾을 수 없다면 직접 만들거나 Appen과 같은 파트너와 협력하여 음성 데이터를 수집할 수 있습니다. 여기에는 스크립트가 있는 답변, 역할극, 즉흥적인 대화가 포함됩니다. 예를 들어 시리나 알렉사 같은 가상 비서를 훈련할 때 고객이 가상 비서에게 말할 것으로 예상되는 모든 명령의 음성 데이터가 필요합니다. 다른 음성 인식 프로젝트는 사용 사례에 따라 자동차가 주행하거나 어린이가 뛰어노는 소리와 같은 음성 이외의 사운드 발췌가 필요합니다.
데이터는 스마트폰 수집 앱, 전화 서버, 전문 음성 녹음 키트 또는 기타 고객 장치와 같은 다양한 소스에서 가져올 수 있습니다. 이때, 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. 샘플링 레이트로 값을 추출한 후 오디오 샘플을 확인하는 기계는 의미를 해석하기 위해 특정 시간에 음파의 진폭을 볼 수 있습니다.
음성 어노테이션
사용 사례에 대해 충분한 음성 데이터를 준비한 후에는 어노테이션을 추가해야 합니다. 음성 인식 처리의 경우 이는 일반적으로 음성을 필요에 따라 레이어, 스피커 및 타임스탬프로 분할하는 것을 의미합니다. 시간이 많이 소요되는 이 어노테이션 작업을 위해서는 많은 라벨링 인력이 필요합니다. 또한, 음성 데이터로 작업하는 경우 필요한 언어에 능통한 어노테이터가 필요하므로 전 세계적으로 소싱하는 것이 중요합니다.
음성 분석
데이터가 준비되면 여러 기술 중 하나를 활용하여 데이터를 분석합니다. 그중 가장 널리 사용되는 정보 추출 방법 두 가지가 있습니다.
자동 음성 인식
음성 처리, 전사 또는 자동 음성 인식(ASR)의 가장 일반적인 형태 중 하나는 인간과 기술 간의 상호 작용을 촉진하기 위해 산업 전반에 걸쳐 널리 사용됩니다. 자동 음성 인식의 목표는 음성 데이터를 텍스트로 변환하고 정확성을 위해 자연어 처리 모델을 활용하는 것입니다. 자동 음성 인식이 존재하기 전에 컴퓨터는 단순히 음성의 최고점과 최저점을 기록했습니다. 이제 알고리즘은 음성 샘플에서 패턴을 감지하고 다양한 언어의 소리와 일치시키고 각 화자가 말한 단어를 파악할 수 있습니다.
자동 음성 인식 시스템에는 텍스트 출력을 생성하기 위한 여러 알고리즘과 도구가 포함됩니다. 일반적으로 다음 두 가지 유형의 모델이 관련됩니다.
- 음향 모델: 소리 신호를 음성 표현으로 바꿔줍니다.
- 언어 모델: 가능한 음성 표현을 주어진 언어를 나타내는 단어 및 문장 구조에 매핑합니다.
자동 음성 인식은 정확한 전사를 생성하기 위해 자연어 처리에 크게 의존합니다. 최근에는 자동 음성 인식이 신경망을 딥 러닝에 활용하여 훨씬 더 정확하게 출력을 생성하고 있으며 인간의 감독도 덜 요구되고 있습니다.
자동 음성 인식 기술은 단어 오류율과 속도로 측정된 정확도를 기준으로 평가됩니다. 자동 음성 인식의 목표는 사람이 듣는 것과 같은 정확도를 달성하는 것입니다. 그러나 다양한 억양, 방언 및 발음을 탐색하고 배경 소음을 효과적으로 필터링하는 데에 여전히 문제가 있습니다.
음성 분류
여러 유형의 사운드가 하나의 파일에 있는 경우 음성 인식은 매우 복잡해질 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 해결하는 데 도움이 됩니다.
음성 분류 작업은 일반적으로 어노테이션과 수동 분류로 시작합니다. 그런 다음, 음성 입력에서 유용한 기능을 추출하고 분류 알고리즘을 적용하여 처리 및 정렬합니다. 음성은 전체 사운드 카테고리 이상으로 분류되기도 합니다. 예를 들어, 사람들이 말하는 내용이 포함된 파일의 경우, 음성 분류는 화자가 사용하는 언어, 방언 및 의미 체계로 구분할 수 있습니다. 파일에 음악이 있는 경우 음성 분류는 다양한 악기, 장르 및 아티스트를 인식할 수 있습니다.
음성 인식과 자연어 처리
음성 인식의 실생활 응용 사례
음성 인식과 자연어 처리는 고객 경험을 향상하고 비용과 업무 인력을 절감시켜 보다 높은 수준의 기업 프로세스에 집중하게 합니다. 우리 일상에 존재하는 다양한 음성 인식 분야의 솔루션을 소개합니다.
기업은 AI 제품에 음성 인식 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.
음성 인식과 자연어 처리의 전망과 해결 과제
기계가 우리의 말과 글을 완전히 이해하는 세상을 만들기 위해서는 아직 넘어야 할 몇 가지 장벽이 있습니다. 텍스트와 음성 인식 알고리즘이 성공하려면 다음과 같은 주요 문제가 해결해야 합니다.
노이즈 데이터
노이즈 데이터는 의미 없는 정보가 포함된 데이터입니다. 음성 인식의 경우 이 용어는 문자 그대로 의미할 수 있습니다. 화자를 이해하려고 하지만 배경 음성이나 지나가는 자동차 소리가 계속 들리면 데이터에 노이즈가 있는 것입니다. 음성 또는 텍스트 데이터를 분석하기 위한 효과적인 프로세스는 데이터의 어떤 기능이 중요하고 어떤 것이 중요하지 않은지 걸러낼 수 있어야 합니다.
언어의 다양성
자연어 처리 기술은 인간의 말을 더 잘 이해하기 위한 많은 진전이 있었지만, 아직 완벽하지 않고 많은 복잡성에 직면하고 있습니다. 인간은 다양한 언어, 방언, 억양을 사용합니다. 또한 우리가 입력하는 방식은 언어와 단어 선택에도 반영됩니다. 이 문제를 해결하는 유일한 방법은 이러한 모든 사용 사례와 극단적인 사례를 포괄할 수 있는 충분한 데이터를 제공하는 것입니다. 이를 극복하기 위해서는 프로젝트에서 다양한 언어를 사용하는 전 세계 어노테이터 크라우드와 함께 작업하는 것이 중요합니다.
음성의 복잡성
말로 하는 언어는 글로 쓰는 것과는 매우 다릅니다. 사람이 하는 말에는 조각난 문장, 추임새, 대화 멈춤 등이 포함됩니다. 우리는 또한 모든 단어 사이에 쉬지 않습니다. 사람은 다른 사람의 말을 들을 때 이러한 모호성을 맥락화하고 이해하는 데 도움이 되는 경험이 있지만 컴퓨터는 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 기술에 점점 더 눈을 돌리고 있습니다. 언젠가는 이러한 발전으로 인해 컴퓨터가 우리가 누구이든 어떻게 말하든 우리 모두를 이해할 수 있게 될 것이라는 희망이 있습니다.
음성 인식과 자연어 처리 인사이트
에펜의 전문가팀은 음성 인식과 자연어 처리를 활용하여 최첨단 모델을 구축할 수 있도록 지원합니다. 에팬의 수석 전산 언어학자인 시몬이 전하는 세 가지 주요 인사이트는 다음과 같습니다.
- 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.
- 일관성을 과소평가하지 마세요! 맞춤법 표준화는 언어 모델의 성능과 엔드 투 엔드 시스템의 음향 모델 성능을 크게 향상할 수 있습니다.
- 언어는 동적이며 화자 그룹 또는 특정 영역 내에서도 시간이 지남에 따라 사용이 변화됩니다. 학습 데이터가 사용자 기반에서 벗어나지 않도록 정기적으로 업데이트하세요.
에펜의 음성 인식과 자연어 처리 서비스
에펜에서는 세계에서 가장 혁신적인 머신러닝과 비즈니스 솔루션을 지원할 수 있는 고품질 학습 데이터를 제공합니다. 챗봇, 음성 비서, 검색 관련성 등과 같은 다양한 사용 사례에 대한 인간의 텍스트와 음성을 이해하고 의미를 추출할 수 있는 지능형 시스템 구축을 지원합니다. 에펜의 많은 어노테이션 툴에는 머신러닝 모델을 활용하여 라벨링을 자동화하고 작업자가 더 빠르고 정확하게 작업할 수 있는 스마트 라벨링 기능이 있습니다.
저희 에펜은 25년 넘게 정부 기관과 세계 최대 기업에 235개 이상의 언어와 방언으로 최고 품질의 언어 데이터와 서비스를 제공했습니다. 이를 통해 기업의 복잡한 요구 사항에 대한 높은 이해도를 갖게 됐습니다.
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