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한국어 특성 기반의 STT 엔진 정확도를 위한 정량적 평가방법 연구
A Study on Quantitative Evaluation Method for STT Engine Accuracy based on Korean Characteristics 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.21 no.7, 2020년, pp.699 - 707  

민소연 (서일대학교 정보통신공학과) ,  이광형 (서일대학교 소프트웨어공학과) ,  이동선 (숭실대학교 컴퓨터학과) ,  류동엽 (넥스트지)

초록
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딥러닝 기술의 발전으로 STT(Speech To Text), TTS(Text To Speech), 챗봇(ChatBOT), 인공지능 비서 등 다양한 분야에 음성처리 관련 기술이 적용되고 있다. 특히, STT는 음성 기반 관련 서비스의 기반이며, 인간의 언어를 텍스트로 변환시키기 때문에 IT관련 서비스에 대한 다양한 응용을 할 수 있다. 따라서 최근 일반 사기업, 공공기관 등 여러 수요처에서 관련 기술에 대한 도입을 시도하고 있다. 하지만 정량적으로 수준을 평가할 수 있는 일반적인 IT 솔루션과는 달리 STT엔진에 대한 정확성을 평가하는 기준과 방법이 모호하며 한국어의 특성을 고려하지 않기 때문에 정량적인 평가 기준 적용이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 한국어의 특성에 기반한 STT엔진 변환 성능 평가에 대한 가이드를 제공함으로써 엔진제작사는 한국어 특성에 기반한 STT변환을 수행 할 수 있으며, 수요처에서는 더 정확한 평가를 수행할 수 있다. 실험 데이터에서 기존 방식에 비해 35% 더 정확한 평가를 수행할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

With the development of deep learning technology, voice processing-related technology is applied to various areas, such as STT (Speech To Text), TTS (Text To Speech), ChatBOT, and intelligent personal assistant. In particular, the STT is a voice-based, relevant service that changes human languages t...

주제어

#Speech To Text   #Text To Speech   #Evaluation   #Measure   #Korean Characteristics  

표/그림 (10)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 는 잘못 변환된 글자 수를 의미하며 원본의 내용이 빠져 있거나 잘못 변환된 글자, 원본에는 없는 글자가 추가된 글자를 의미한다. 따라서 레벤스타인 편집거리를 이용해 원본과 STT의 결과가 얼마나 다른가를 평가한다. 이와 같은 평가는 1:1매핑이기 때문에 자연스러운 평가 방법일 수는 있지만 한국어의 특성이 고려되지 않았기 때문에 몇몇 문제가 존재한다.
  • 따라서 본 연구에서는 이와 같은 특성을 적용해 좀 더정확한 STT성능 평가를 수행 할 수 있는 방법을 제안한다.
  • 본 논문에서는 일반적인 평가방법으로 사용되는 CER 또는 LER이나 WER(Word Error Rate) 방법을 개선해 한국어 유사도 비교에 적용함으로서 더 정확한 STT 엔진의 성능을 평가할 수 있는 방법에 대해 제안한다.
  • 언어에 의해 생성된 결과물이 사람이 얼마나 잘 이해하는가에 대한 평가 방법이 부족하다. 본 논문에서는 주어진 문제에 더욱 적합한 기법을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 단순 데이터의 일치성 여부보다는 의미적으로 더 적합한 유사도를 측정하는 방법을 제안한다.
  • 본 연구는 STT 인식율 향상이 아닌 인식 결과에 대한 정확도 평가이기 때문에 인식율 자체의 중요도 보다는 동일한 인식율을 갖는 경우 어떤 엔진이 한국어의 특성에 적합하게 사람이 이해하기 용이한가에 대한 방법이다.
  • 본 논문에서는 주어진 문제에 더욱 적합한 기법을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 단순 데이터의 일치성 여부보다는 의미적으로 더 적합한 유사도를 측정하는 방법을 제안한다.
  • 본 연구에서는 비교적 짧은 문장에 대한 테스트와 제한된 인력을 통한 평가를 수행했다. 또한 사투리나 외래 어에 대한 충분한 고려가 되어있지 않다.
  • 본 연구에서는 한국어의 특성에 기반한 정확도 평가결 과를 제공함으로써 여러 엔진 중 더 정확도가 높은 엔진을 평가하는 방법을 제안했다. 사람이 느끼는 정확도와 대부분 일치하는 결과를 얻을 수 있었다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
STT엔진의 단점은 무엇인가? 따라서 최근 일반 사기업, 공공기관 등 여러 수요처에서 관련 기술에 대한 도입을 시도하고 있다. 하지만 정량적으로 수준을 평가할 수 있는 일반적인 IT 솔루션과는 달리 STT엔진에 대한 정확성을 평가하는 기준과 방법이 모호하며 한국어의 특성을 고려하지 않기 때문에 정량적인 평가 기준 적용이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 한국어의 특성에 기반한 STT엔진 변환 성능 평가에 대한 가이드를 제공함으로써 엔진제작사는 한국어 특성에 기반한 STT변환을 수행 할 수 있으며, 수요처에서는 더 정확한 평가를 수행할 수 있다.
한글에 대한 유사도 평가는 영어와는 다른 식으로 접근을 해야 좀 더 정확한 평가를 할 수 있는 이유는? 한국어의 경우는 초성, 중성, 종성이 하나의 글자를 이루고 있으며, 정확한 띄어쓰기도 어렵다. 또한 두음법칙, 연음법칙 등으로 인해 충분한 의미전달은 되지만 정확한 한글 표기 와 발음상의 다른 점이 많은 경우가 많다. 따라서 한글에 대한 유사도 평가는 영어와는 다른 식으로 접근을 해야좀 더 정확한 평가를 할 수 있다.
STT란 무엇인가? 딥러닝 기술의 발전으로 STT(Speech To Text), TTS(Text To Speech), 챗봇(ChatBOT), 인공지능 비서 등 다양한 분야에 음성처리 관련 기술이 적용되고 있다. 특히, STT는 음성 기반 관련 서비스의 기반이며, 인간의 언어를 텍스트로 변환시키기 때문에 IT관련 서비스에 대한 다양한 응용을 할 수 있다. 따라서 최근 일반 사기업, 공공기관 등 여러 수요처에서 관련 기술에 대한 도입을 시도하고 있다.
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참고문헌 (12)

  1. P. Achananuparp, et al., "The evaluation of sentence similarity measures." Data Warehousing and Knowledge Discovery, Springer Berlin Heidelberg, pp. 305-316, 2008. DOI : http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-85836-2_29 

  2. T. Mikolov, et al., "Distributed representations of words and phrases and their compositionality," In Proc. of Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 3111-3119, 2013. 

  3. J. Wang, G. Li and J. Fe, "Fast-Join: An Efficient Method for Fuzzy Token Matching based String Similarity Join", In ICDE, 2011. 

  4. Lee Mi-suk, "A copy detection system," Ph.D. dissertation, University of Dongguk, Seoul, Korea, 2005. 

  5. Manning, C. D.; Raghavan, P.; Schutze, H. . Cambridge University Press. 100-123. ISBN 9780521865715. Scoring, term weighting, and the vector space model 

  6. Lee Mi-suk, "A copy detection system," Ph.D. dissertation, University of Dongguk, Seoul, Korea, 2005. 

  7. Koopman B, Zuccon G, Bruza P, Sitbon L, Lawley M: An evaluation of corpus-driven measures of medical concept similarity for information retrieval. Proceedings of the 21st ACM International Conference on Information and Knowledge Management. New York: ACM, 2439-2442, 2012. DOI : http://dx.doi.org/10.1145/2396761.2398661 

  8. T. Mikolov et al., "Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality", Int. Conf. NIPS, pp. 3111-3119, 2013. 

  9. O. Levy and Y. Goldberg. Neural word embedding as implicit matrix factorization. In Advances in Neural Information Processing Systems, pages 2177-2185, 2014. 

  10. DongKeonLee, O KyoJoongOh, Ho-Jin Choi, Measuring the Syntactic Similarity between Korean Sentences Using RNN, KCC, 2016. 

  11. P. Achananuparp, et al., "The evaluation of sentence similarity measures." Data Warehousing and Knowledge Discovery, Springer Berlin Heidelberg, pp. 305-316, 2008. DOI : http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-85836-2_29 

  12. Wo Hyun Jung, Soo Jin Park, Word and coding-unit superiority effect in the perception of Korean Letter, The Korean Psychological Association. 18-2, pp.139-156, 2006. 

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