클라우드 기반의 음성인식 오픈 API의 응용 분야별 한국어 연속음성인식 정확도 비교 분석 (Comparative Analysis of Korean Continuous Speech Recognition Accuracy by Application Field of Cloud-Based Speech Recognition Open API)

서지정보

· 발행기관 : 한국통신학회
· 수록지 정보 : 한국통신학회논문지 / 45권 / 10호 / 1793 ~ 1803페이지
· 저자명 : 유현재, 김명화, 박상길, 김광용

초록

음성인식은 딥러닝 기술의 적용과 클라우드 컴퓨팅 등장으로 성능이 크게 개선되었다. 개선된 음성인식은 차량, 로봇, 헬스케어, 콜센터 등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 본 논문은 클라우드 기반의 음성인식 Open API에 대한 응용 분야별 한국어 연속음성인식 성능을 비교하였다. 실험은 국내와 국외 클라우드 기업 7개를 하였다. 한국어 연속음성데이터는 국내 3개 방송사의 뉴스 데이터를 활용하였다. 수집 방법은 총 10개 분야로 나누어 분야별15개 문장, 총 150문장을 수집하였다. 실험 결과 분야별 전체 음성인식 정확도는 카카오가 가장 좋았고, IBM이가장 낮았다. 분야별로는 카카오는 6개분야, Amazon와 Microsoft은 2개분야, ETRI는 1개 분야에서 좋은 성능을보였다. 실험 결과 클라우드 컴퓨팅 기업이 지원하는 음성인식 엔진이 특정 분야에 우수한 성능을 보이는 특성이있음을 확인하였다. 본 연구는 클라우드 기반의 음성인식 Open API를 지원하는 기업들의 음성인식 엔진의 분야별성능 개선에 기여하기를 바란다. 그리고 음성인식 개발자에게는 응용 음성인식 시스템을 개발하는데 해당 응용 분야에 가장 적합한 음성인식 Open API를 선택하는데 도움이 되기를 기대한다.

영어초록

Speech recognition has significantly improved performance through the application of deep learning technology and the emergence of cloud computing. The improved speech recognition has been applied in various fields such as vehicles, robot, healthcare, and call center. This paper compares the performance of continuous Korean speech recognition by application field for the cloud-based speech recognition Open API.
The experiment was conducted with 7 domestic and foreign cloud companies. Korean continuous speech data was used by news data from three domestic broadcasters. The collection methods were divided into a total of 10 fields and collected 15 sentences by sector, a total of 150 sentences. As a result of the experiment, the overall speech recognition accuracy by field was the highest in Kakao and the lowest in IBM. By field,Kakao showed good performance in 6 fields, Amazon and Microsoft in 2 fields, and ETRI in 1 field. As a result of the experiment, it was confirmed that the speech recognition engine supported by the cloud computing company exhibits excellent performance in a specific field. This study is hoped to contribute to improving the performance of speech recognition engines for companies that support cloud-based speech recognition open APIs. In addition, for speech recognition developers, it is expected that it will help to select the most suitable voice recognition open API for the application field in developing an applied voice recognition system.

참고자료

· 없음