수십 년 전만 해도 우리가 기계에 말하기만 하면 제품이나 서비스를 주문할 수 있다고 누군가에게 말했다면 사람들은 우리를 이상하다고 분류했을 것입니다. 하지만 오늘날 그것은 살아있고 실현된 그런 거친 꿈 중 하나입니다.
음성 인식 기술의 시작과 진화는 인공 지능(AI)이나 머신 러닝(ML)의 부상만큼이나 매혹적이었습니다. 눈에 보이는 인터페이스가 전혀 없는 기기에 명령을 음성으로 전달할 수 있다는 사실은 엔지니어링 혁명이며, 다양한 획기적인 사용 사례를 모았습니다.
사물을 관점에 맞춰서 보면, 4.2억 개의 음성 비서 오늘날 활성화되어 있으며, 보고서에 따르면 2024년 말까지 8.4억으로 두 배가 될 것입니다. 게다가 매달 1억 건 이상의 음성 기반 검색이 이루어집니다. 이는 50% 이상의 사람들이 매일 음성 검색에 액세스함에 따라 정보에 액세스하는 방식을 바꾸고 있습니다.
이 기술이 제공하는 원활함과 편의성 덕분에 기술 전문가들은 다음을 포함한 여러 가지 애플리케이션에 대한 전략을 수립할 수 있었습니다.
- 회의록, 법률 문서, 비디오, 팟캐스트 등의 필사
- IVR을 통한 고객 서비스 자동화 – 대화형 음성 응답
- 교육에서 모국어 학습을 민주화하다
- 음성 지원 내비게이션 및 차량 내 명령 실행 보조 장치
- 음성 상거래 등을 위한 소매업의 음성 활성화 애플리케이션
이 기술이 더욱 중요해지고 의존도가 높아지면서 우리는 다양한 문제를 완화해야 합니다. 음성 인식의 과제 또한. 다른 악센트를 인정하고 이해하는 데 있어서의 선천적인 편견에서 개인정보 보호 우려에 이르기까지, 원활한 음성 지원 생태계를 위한 길을 닦기 위해 여러 가지 과제와 우려를 제거해야 합니다.
궁극적으로 이 기술의 효과성은 AI 훈련과 궁극적으로 음성 데이터 수집 과제그러면 이 부문에서 가장 시급한 문제 몇 가지를 살펴보겠습니다.
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2024년 음성 인식 과제
다양한 언어와 악센트
실제로 오늘날 모든 기기는 음성 비서입니다. 스마트 TV와 개인 비서부터 스마트폰과 냉장고까지 모든 기기에는 내장 마이크가 있으며 인터넷에 연결되어 음성 인식이 가능합니다.
이는 세계화의 훌륭한 사례이지만, 지역화의 맥락에서도 접근해야 합니다. 언어의 아름다움은 무수한 악센트, 방언, 발음, 속도, 톤 및 기타 뉘앙스가 있다는 것입니다.
음성 인식이 어려움을 겪는 부분은 전 세계 인구의 다양한 음성을 이해하는 것입니다. 일부 기기가 사용자가 찾는 올바른 정보를 검색하는 데 어려움을 겪거나 음성에 대한 이해를 바탕으로 관련 없는 정보를 끌어내는 것도 이 때문입니다.
데이터 수집의 높은 비용
실제 사람들로부터 데이터를 수집하려면 막대한 투자가 필요합니다. 데이터 수집이라는 용어는 주로 모든 것을 포괄하며 종종 모호하게만 이해됩니다. 데이터 수집과 이를 둘러싼 비용을 언급할 때, 우리는 또한 다음과 같은 측면에서 노력을 의미합니다.
- 음성 데이터 볼륨 요구 사항은 녹음 및 마스터링 비용에 따라 동적으로 달라집니다. 게다가 비용은 적용 도메인에 따라 달라질 수 있으며, 의료 음성 데이터는 주로 데이터 부족으로 인해 소매 음성 데이터보다 비쌀 수 있습니다.
- 원시 음성 데이터를 모델 학습 가능 데이터로 전환하는 데 드는 필사 및 주석 비용
- 노이즈, 배경음, 장시간 침묵, 연설 오류 등을 제거하기 위한 데이터 정리 및 품질 관리 비용
- 기여자에 대한 보상에 관련된 비용
- 시간이 지남에 따라 비용이 증가하는 확장성 문제
데이터 수집에서의 시간 비용
비용에는 돈과 돈의 가치라는 두 가지 뚜렷한 유형이 있습니다. 비용은 돈을 가리키는 반면, 음성 데이터 수집에 투자한 노력과 시간은 돈의 가치에 기여합니다. 프로젝트의 규모에 관계없이 음성 데이터 수집에는 다음이 포함됩니다. 데이터 수집에 긴 타임라인.
이미지 데이터 수집과 달리 품질 검사를 구현하는 데 필요한 시간은 더 많습니다. 게다가 모든 정상 테스트 음성 파일에 영향을 미치는 여러 요소가 있습니다. 이는 다음과 같은 데 소요될 수 있습니다.
- mp3, ogg, flac 등의 파일 형식을 표준화합니다.
- 잡음이 많고 왜곡된 오디오 파일 표시
- 음성 데이터에서 감정 및 음색 등을 분류하고 거부하는 기능 등
데이터 프라이버시 및 민감성에 대한 과제
생각해 보면, 개인의 목소리는 생체 인식의 일부입니다. 얼굴과 망막 인식이 제한된 진입 지점에 대한 접근을 확보하는 관문 역할을 하는 것과 마찬가지로, 사람의 목소리도 뚜렷한 특성입니다.
그렇게 개인적인 것이라면 자동적으로 개인의 프라이버시로 전환됩니다. 그렇다면 어떻게 데이터 기밀성을 확립하고 규모에 맞게 볼륨 요구 사항을 충족할 수 있을까요?
고객 데이터를 사용하는 것에 관해서는 불분명한 영역입니다. 사용자는 인센티브 없이 음성 모델의 성능 최적화 프로세스에 수동적으로 기여하고 싶어하지 않을 것입니다. 인센티브가 있어도 침입적인 기술은 반발을 불러일으킬 수 있습니다.
투명성이 중요하지만, 그것만으로는 프로젝트에서 요구하는 양적 요구 사항을 해결할 수 없습니다.
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음성 데이터에서 돈과 타임라인 비용을 수정하기 위한 솔루션
음성 데이터 공급자와 협력
아웃소싱은 이 과제에 대한 가장 짧은 답입니다. 음성 데이터를 컴파일, 처리, 감사 및 훈련하는 사내 팀을 두는 것은 실현 가능한 것처럼 들리지만 절대적으로 지루합니다. 실행을 위해 수많은 인적 시간이 필요하며, 이는 팀이 혁신하고 결과를 개선하는 것보다 중복된 작업을 하는 데 더 많은 시간을 할애하게 됨을 의미합니다. 윤리와 책임도 방정식에 포함되어 있으므로 이상적인 솔루션은 Shaip과 같은 신뢰할 수 있는 음성 데이터 서비스 제공업체에 접근하는 것입니다.
악센트와 방언 다양성을 수정하는 솔루션
이에 대한 부인할 수 없는 해결책은 음성 기반 AI 모델을 훈련하는 데 사용되는 음성 데이터의 풍부한 다양성을 가져오는 것입니다. 민족과 방언의 범위가 넓을수록 모델은 방언, 악센트 및 발음의 차이를 이해하도록 더 많이 훈련됩니다.
앞으로 길
기술 기반 대체 현실을 달성하기 위한 경로에서 더 나아가면서 음성 모델과 솔루션은 더욱 통합될 것입니다. 이상적인 방법은 품질, 윤리 및 대규모를 보장하기 위해 아웃소싱 경로를 취하는 것입니다. 훈련 준비 음성 데이터 품질 보증 및 감사가 완료된 후에 제공됩니다.
이것이 바로 Shaip에서 우리가 탁월하게 하는 것입니다. 다양한 범위의 음성 데이터를 통해 프로젝트의 요구 사항이 원활하게 충족되고 완벽하게 롤아웃되도록 보장합니다.
귀하의 요구 사항에 관해서는 저희에게 연락해 주시기 바랍니다.
