현대자동차 에어랩 · 2022.02 – 2022.04
차량·모바일 음성인식 시스템
01배경 및 목표
- 차량 안에서는 배기음과 외부 소음 때문에 음성인식 성능이 떨어집니다.
- 이를 보완하려고 디코딩에 언어모델을 함께 쓰고, 더 나아가 이전 대화를 참조하는 언어모델을 디코딩에 활용하는 방법을 제안하고 연구했습니다.
02기여 내용
대화 문맥을 참조하는 언어모델 결합 디코딩
- 음성 대화 데이터로 생성 언어모델(KoGPT) 학습
- 음향 모델의 결과와 언어모델의 결과를 함께 활용하도록 디코딩 알고리즘 수정
- 이전 대화 내용을 포함하도록 음성인식 파이프라인 구축
03기술 스택
- 프레임워크 · 플랫폼
- PyTorch, Fairseq, Transformers
- 방법론
- Joint Decoding, Beam Search, Language Model Fine-tuning
04성과
- 외부 소음 환경에서 음성인식률 5% 향상