파이프라인을 이용한 자동 음성 인식

자동 음성 인식(ASR)은 음성 오디오 녹음을 텍스트로 변환하는 작업입니다. 이 작업은 매우 다양하게 실용적으로 쓰일 수가 있습니다. 비디오 자막 생성부터 Siri나 Alexa같은 가상 비서의 음성명령에 이르기까지요.

이번 섹션에선 이전의 MINDS-14 데이터셋의 청구서 지불 방법에 대해 묻는 사람의 음성 녹음을 automatic-speech-recognition 파이프라인을 이용해 텍스트로 변환하는 방법을 알아보겠습니다.

시작을 위해 데이터를 준비해야 합니다. 아직 준비하지 않았다면, Audio classification with a pipeline에서 했던것처럼 데이터셋을 불러오고 16 kHz로 업샘플링을 해주세요.

오디오 녹음을 텍스트로 바꾸기 위해 🤗 Transformers의 automatic-speech-recognition 파이프라인을 이용합니다. 파이프라인을 인스턴스화(instantiate) 해보겠습니다:

from transformers import pipeline

asr = pipeline("automatic-speech-recognition")

다음으로, 데이터셋에서 원시 데이터를 불러와 파이프라인에 넘겨봅시다:

example = minds[0]
asr(example["audio"]["array"])

Output:

{"text": "I WOULD LIKE TO PAY MY ELECTRICITY BILL USING MY COD CAN YOU PLEASE ASSIST"}

이 출력과 실제값을 비교해보겠습니다:

example["english_transcription"]

Output:

"I would like to pay my electricity bill using my card can you please assist"

모델이 오디오를 텍스트로 바꾸는 일을 꽤 잘 해낸것 같습니다! 실제 텍스트와 비교했을때 한 단어(“card”)만을 틀렸을 뿐입니다. 화자가 호주식 억양인 것을 고려할 때 꽤 괜찮은 결과로 볼 수 있습니다(호주식 억양에선 “r”이 종종 묵음입니다). 그렇긴 하지만, 전기요금을 물고기(“cod”는 영어로 대구를 뜻합니다)로 낼 것을 권장하지는 않습니다!

기본적으로 이 파이프라인은 영어의 자동 음성 인식을 위해 학습된 모델을 씁니다. 이 예제에서는 괜찮지만 여러분이 만약 MINDS-14의 다른 언어에 대해 텍스트 변환을 시도해보고 싶으시다면 🤗 Hub에서 사전학습된 ASR 모델을 찾아보실 수 있습니다. 모델 리스트에서 작업순으로 필터링을 먼저하고 언어에 대해 필터링을 할 수 있습니다. 마음에 드는 모델을 찾으셨다면, 파이프라인의 model 인수(argument)로 넘겨 쓰면 됩니다.

이를 이용해 MINDS-14의 독일어 부분을 다뤄 보겠습니다. “de-DE” 부분을 불러봅시다:

from datasets import load_dataset
from datasets import Audio

minds = load_dataset("PolyAI/minds14", name="de-DE", split="train")
minds = minds.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=16_000))

예제를 하나 선택해 텍스트가 어떻게 나와야하는지 확인해봅시다:

example = minds[0]
example["transcription"]

Output:

"ich möchte gerne Geld auf mein Konto einzahlen"

🤗 Hub에서 독일어를 위해 사전학습된 ASR 모델을 찾아 파이프라인을 인스턴스화한 후 이 예제에 적용시켜봅시다:

from transformers import pipeline

asr = pipeline("automatic-speech-recognition", model="maxidl/wav2vec2-large-xlsr-german")
asr(example["audio"]["array"])

Output:

{"text": "ich möchte gerne geld auf mein konto einzallen"}

역시나, stimmt’s!

여러분이 작업을 시작할 때, 이번 단원에서 보신것처럼 간단한 파이프라인으로 시작해보는것은 여러 장점이 있습니다:

여러분의 문제를 해결할 사전학습된 모델이 이미 있을 수 있습니다. 많은 시간을 아끼실 수 있을겁니다.
pipeline()은 여러분을 위해 전처리 및 후처리를 대신 해줍니다. 따라서 여러분은 데이터 형식을 모델에 맞추는것에 대해 걱정하지 않으셔도 됩니다.
결과가 이상적이지 않더라도 하나의 기준점을 빠르게 제시해줍니다.
여러분이 커스텀 데이터에 맞춰 모델을 파인튜닝하고 허브에 올린다면 pipeline() 메소드를 이용해 모든 커뮤니티가 이를 쉽게 쓸 수 있어 AI를 더욱 사용하기 쉽게 만듭니다.

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