한국의 개발자들을 위한 Google Developers 국문 블로그입니다.
음성 명령 데이터셋이 출시되었습니다!
2017년 9월 7일 목요일
<블로그 원문은
여기
에서 확인하실 수 있으며, 블로그 번역 리뷰는 권순선(Google)님이 참여해 주셨습니다.>
게시자: Pete Warden, Google Brain 팀 소프트웨어 엔지니어
Google에서는 키워드 또는 명령어 감지와 같이 음성 및 기타 오디오 인식 문제에 딥 러닝을 어떻게 사용하기 시작할 수 있을지에 대한 질문을 종종 받습니다. 신경망을 구성 요소로 사용할 수 있는
Kaldi
와 같은 훌륭한 오픈소스 음성 인식 시스템이 몇 가지 공개되어 있지만, 이러한 시스템의 정교한 기능으로 인해 시스템을 더욱 단순한 작업으로 안내하는 가이드로 사용하기 어려워집니다. 아마도 더 중요한 점은 초보자 가이드로 바로 사용하거나(많은 데이터셋의 경우 전처리를 거쳐야만 이를 기반으로 신경망 모델을 빌드할 수 있음) 간단한 키워드 감지에 적합한 무료 공개 데이터셋이 많이 없다는 점일 것입니다.
이러한 문제를 해결하기 위해
TensorFlow
및
AIY
팀은
음성 명령 데이터셋
를 만들고 이를 사용하여
학습
*
및
인터페이스
샘플 코드를 TensorFlow에 추가했습니다. 이 데이터셋에는 30개의 짤막한 단어에 대해 65,000가지의 1초짜리 발성이 포함되어 있는데, 이는
AIY 웹사이트를 통해 수천 명의 일반 사용자가 참여한 결과로 구축한 자료입니다
. 이 데이터셋은
Creative Commons BY 4.0 라이선스
하에 출시되었으며, 점점 더 많은 사용자가 프로젝트에 기여하고 있으므로 향후 릴리스에서 계속 확장될 예정입니다. 이 데이터셋은 '예', '아니요'와 같이 흔히 사용되는 단어와 숫자, 그리고 지시를 포함하여 애플리케이션에 대한 기본적이지만 유용한 음성 인터페이스를 빌드할 수 있도록 설계되었습니다. 이 데이터를 생성할 때 사용한 인프라도
오픈소스로 제공
되었으므로 더욱 폭넓은 커뮤니티에서 자체적인 버전을 생성하고, 특별히 서비스가 제공되지 않는 언어 및 애플리케이션을 지원하는 데 이 데이터가 활용되기를 바랍니다.
직접 시험해 보려면
미리 빌드된 TensorFlow Android 데모 애플리케이션 세트
를 다운로드하고 'TF Speech'를 열어 보시기 바랍니다. 그러면 마이크 액세스 권한을 요청하는 메시지가 표시된 후 10개의 단어로 구성된 목록이 표시됩니다. 이 목록에 포함된 단어를 말하면 해당 단어에 불이 들어옵니다.
결과는 음성 패턴이 데이터셋에 포함되어 있는지 여부에 따라 달라지므로 완벽하지 않을 수 있습니다. 상업용 음성 인식 시스템은 이 교육용 예제보다 훨씬 더 복잡합니다. 하지만 점점 더 많은 액센트와 변형된 발성이 데이터셋에 추가되고 있으며 커뮤니티의 기여로 TensorFlow 모델이 계속 향상되고 있으므로, 앞으로도 계속해서 기능이 개선되고 확장되는 것을 볼 수 있을 것입니다.
또한,
TensorFlow.org에서 제공하는 새로운 오디오 인식 가이드
를 통해 이 모델에 따라 개발자가 스스로 빌드한 자체 버전을 훈련시키는 방법도 배울 수 있습니다.
최신 개발 버전의 프레임워크
와 최신 데스크톱 시스템을 사용하여 데이터셋을 다운로드하고 단 몇 시간 만에 이 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 뿐만 아니라, 여러 가지 문제에 맞게 신경망을 사용자설정하고 각기 다른 플랫폼에서 실행되도록 지연 시간, 크기 및 정확성을 적절히 조정할 수 있는 매우 다양한 옵션도 확인할 수 있을 것입니다.
이 데이터셋과 가이드를 활용하여 어떤 애플리케이션을 새로 빌드할 수 있을지 무척 기대됩니다. 인식 프로젝트에 본격적으로 착수하여 몰입해 보시기 바랍니다!
* 이 네트워크의 바탕이 되는 아키텍처에 대한 설명은
Interspeech 2015
에서 발표된
Convolutional Neural Networks for Small-footprint Keyword Spotting
에서 확인할 수 있습니다.↩
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