음성 기반 AI의 무한한 발전을 위한 음성인식 데이터셋의 역할

음성 기반 AI 서비스는 가장 자연스러운 인터페이스이자 플랫폼 확장의 핵심 포털로 주목받고 있다. 이러한 기술 발전의 중심에는 AI의 정확도를 평가하고 기술의 방향성을 제시하는 벤치마크 데이터셋이 존재한다.

음성인식 기술은 Kaldi와 같은 오픈소스에서 시작해 Hybrid Neural Architecture를 거쳐, 최근에는 DeepSpeech, Encoder-decoder model, Google의 Transducer와 같은 End-to-End 모델로 진화해 왔다. 특히 LibriSpeech와 같은 데이터셋을 통한 성능 측정 결과, 2017년 이후 음성인식 오류율(WER)은 이미 인간의 수준을 넘어선 것으로 나타났다.

국내에서도 AI Hub를 중심으로 다양한 음성인식 데이터셋 구축이 이루어지고 있다. 특히 고객 응대, 차량 명령어, 방언 데이터 등은 실제 서비스 요구사항을 반영하여 글로벌 데이터 대비 높은 가치를 지닌다.

다만, 실제 서비스 데이터를 활용할 때 발생하는 개인정보 보호 문제와 비지도 학습을 위한 대용량 비전사 오디오 데이터 구축은 향후 해결해야 할 과제이다. 지속적인 경진대회 개최와 데이터 구축 노력이 한국어 음성인식 기술 발전에 기여할 것으로 기대된다.