AI BriefingElevenLabs STT 정확도 개선 가이드: 오디오 품질 최적화 및 WER 측정법
·2026.11.04 21:00
핵심 내용
ElevenLabs 가이드가 STT 오류 원인을 분석하고 16 kHz 녹음 및 WER 측정 등 해결책을 제시했다
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- 음성 인식(STT) 정확도 저하의 주요 원인은 오디오 입력 품질 불량, 복잡한 화자 동역학, 전문 용어 및 동음이의어 등 어휘 및 문맥적 요인임
- 음운 세부 정보 보존을 위해 16 kHz 또는 44.1 kHz 샘플링 레이트, FLAC 및 PCM WAV 등 손실 없는 포맷 사용, 화자로부터 마이크를 4~6인치 거리로 배치하는 녹음 설정 최적화함
- 화자 중복 및 전문 어휘 문제를 해결하기 위해 화자 분리(diarization), 멀티채널 녹음, 특정 철학 및 이름으로 모델을 유도하는 키터름 프롬프팅(keyterm prompting) 적용함
- 성능 평가 지표로 단어 오류율(WER)을 활용하며, 이는 (대체 + 삭제 + 삽입) / 총 기준 단어 수로 계산됨. WER은 모든 오류를 동일하게 가중치 부여하므로 약물명이나 계좌번호 등 치명적 실수의 영향을 정확히 반영하지 못할 수 있음
- 정확도(ground truth 일치 여부)와 정밀도(양성 예측의 신뢰성)를 구분해야 하며, 일관되게 단어를 삭제하는 모델은 정밀도는 높지만 정확도는 낮을 수 있음
- 구술된 숫자를 텍스트 형식으로 변환하는 역 텍스트 정규화(ITN)를 적용해 포맷을 표준화하고, 약물 용량 등 고위험 분야에는 인간 검토(human-in-the-loop) 프로세스를 도입함
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