자동 음성 인식을 위한 오디오 데이터 수집 프로세스 이해

자동 음성 인식 시스템과 Siri, Alexa 및 Cortana와 같은 가상 비서는 우리 삶의 일반적인 부분이 되었습니다. 그들이 더 똑똑해짐에 따라 그들에 대한 우리의 의존도는 상당히 증가하고 있습니다. 조명 켜기에서 전화 걸기, TV 채널 변경에 이르기까지 우리는 이러한 스마트 기술을 활용하여 일상적인 작업을 완료합니다.

그러나 이러한 음성 인식 시스템이 어떻게 작동하는지 궁금해 한 적이 있습니까?

이 블로그는 자동 음성 인식의 몇 가지 기본 사항에 대해 설명합니다. 또한 작동 방식과 Siri와 같은 기능적인 가상 비서가 어떻게 만들어지는지 살펴보겠습니다.

자동 음성 인식이란 무엇입니까?

ASR(자동 음성 인식)은 컴퓨터 시스템이 여러 인공 지능 및 기계 학습 알고리즘을 활용하여 사람의 음성을 텍스트로 변환할 수 있도록 하는 소프트웨어입니다.

주어진 명령을 변환하고 분석한 후 컴퓨터는 사용자에게 적절한 출력으로 응답합니다. ASR은 1962년에 처음 도입된 이후로 계속해서 운영을 개선하고 있으며 Alexa 및 Siri와 같은 인기 있는 애플리케이션으로 인해 큰 주목을 받고 있습니다.

자동 음성 인식이 Speech-to-Text Reader로도 알려져 있다는 사실을 알고 계셨습니까? 이 블로그에서 자세히 읽어보세요! 

ASR 모델 학습을 위한 음성 수집 프로세스는 무엇입니까?

음성 수집은 ASR 모델을 공급하고 훈련하는 데 사용되는 여러 영역에서 여러 샘플 녹음을 수집하는 것을 목표로 합니다. ASR 시스템은 음성 및 오디오의 대규모 데이터 세트를 수집하여 시스템에 제공할 때 최고의 효율성을 제공합니다.

원활하게 작동하려면 수집된 음성 데이터 세트에 모든 대상 인구 통계, 언어, 억양 및 방언이 포함되어야 합니다. 다음 프로세스는 여러 단계로 기계 학습 모델을 훈련하는 방법을 보여줍니다.

• 인구 통계 매트릭스를 구축하여 시작하십시오.

  우선 위치, 성별, 언어, 연령 및 억양과 같은 다양한 인구 통계에 대한 데이터를 수집합니다. 또한, 거리 소음, 대기실 소음, 관공서 소음 등과 같은 다양한 환경 소음을 포착해야 합니다.

• 음성 데이터 수집 및 전사

  다음 단계는 다양한 지리적 위치를 기반으로 사람의 오디오 및 음성 샘플을 수집하여 ASR 모델을 훈련시키는 것입니다. 이것은 중요한 단계이며 문장의 진정한 느낌을 얻고 다른 억양과 방언으로 같은 문장을 반복하기 위해 인간 전문가가 단어의 길고 짧은 발화를 수행해야 합니다.

• 별도의 테스트 세트 생성

  전사된 텍스트를 수집했으면 다음 단계는 해당 오디오 데이터와 쌍을 이루는 것입니다. 그런 다음 데이터를 더 세분화하고 그 중 하나의 설명을 포함합니다. 이제 세그먼트화된 데이터 쌍에서 추가 테스트를 위해 세트에서 임의의 데이터를 가져올 수 있습니다.

• ASR 언어 모델 훈련

  데이터 세트에 정보가 많을수록 AI 학습 모델의 성능이 향상됩니다. 따라서 이전에 녹음한 텍스트 및 연설의 여러 변형을 생성하십시오. 다른 음성 표기법을 사용하여 동일한 문장을 의역하십시오.

• 출력을 평가하고 마지막으로 반복

  마지막으로 ASR 모델의 출력을 측정하여 성능을 수정합니다. 테스트 세트에 대해 모델을 테스트하여 효율성을 확인합니다. 적절하게는 ASR 모델을 피드백 루프에 연결하여 원하는 출력을 생성하고 간격을 수정하십시오.

[또한 읽기: 자동 음성 인식의 포괄적인 개요]