- 질문 게시판입니다.
Date 21/02/15 11:34:03
Name   소요
Subject   Google Cloud Speech-to-Text 활용한 전사 기능 개선
안녕하세요. 어떻게든 인터뷰 전사의 고통에서 벗어나고자 머리를 굴리다가 구글 신의 도움을 받으려 하고 있습니다. documentation 보고 하루종일 만지작 거려서 파이썬으로 기능은 구현했는데 영 인식율이 좋지 않네요. 초벌 번역이라도 기계신의 도움을 받으면 좀 괜찮아지려나 싶었는데...

어떻게 개선할 수 있을지 의견을 얻을 수 있으면 감사하겠습니다.

OS
- Ubuntu 18.04.5 LTS (Bionic Beaver)

개발툴
- python 3.73
* ipytho으로 터미널 실행
** virtualenv로 가상화 된 형태로 프로젝트 관리

음성 파일 정보
- 저장 형태: FLAC (Free Lossless Audio Codec)
- 채널: 모노
- 샘플레이트: 44100 Hz
- 비트레이트: 705 kb/s

기본 논리
1. 오디오 파일을 컴퓨터 환경에서 최적화 한 후
2. 오디오 파일을 구글 클라우드 스토리지에 올려서
3. 구글 클라우드 STT 플랫폼을 통해 텍스트로 변환한 후
4. 로컬에서 텍스트를 받아 저장하여 작업한다.

유의사항
- 인터뷰가 기본 1시간 30분이기 때문에 비동기식 방식을 활용

코드

* 기본으로 주어지는 코드를 바탕으로 일부 수정


혹시나 비슷한 작업을 해본 분들 중에서 인식율을 향상할 수 있는 방법을 아는 분이 계실까요?

지금까지 알아본 걸로는 음성적응 기능(https://cloud.google.com/speech-to-text/docs/speech-adaptation?hl=ko)을 이용해서 인식할 단어 세트를 강제 지정하는 방식이 있는 듯한데, 그 외로 적용할 수 있는 방법이 있는지 궁금합니다.





0


저는 코딩은 하지 않고 그냥 툴을 이용합니다.
영상 작업할 때는 Vrew를 사용하고요. (구글 STT API 사용)
2년전에 테스트 했을 때는 Vrew보다 다글로(https://daglo.ai/)라는 서비스가 더 인식률이 좋았습니다.
흑흑 다글로는 너무 비싸군요. Vrew 한 번 훓어보겠습니당
Vrew는 영상편집 툴이라 영상으로 만들어야 돌릴 수 있는 문제가 있습니다 ㅎㅎ
Vrew도 구글 엔진 사용 비용문제가 있어서 유료화를 준비중인 것으로 알고 있고요. (아직은 무료)

영상으로 만든다면 유튜브에 업로드하고 만들어진 자동자막을 다운로드 하는 방법도 있겠습니다.
2년전에 테스트한바로는 유튜브가 구글 API 보다 인식 성능이 약간 더 좋았어요.
유튜브 쪽에 API 제공엔진보다 좀 더 개선된 엔진이 선반영 되는게 아닐까 싶었습니다.
1
잘살자
일반적으로 영어의 경우는 인식률이 괜찮을텐데
한국어 인식률이 얼마나 되는지는 저도 궁금하네요.
제가 짠 코드는 체감상 40%만 잡아내는 것 같아요. 자체적으로 제공하는 confidence는 90%까지도 올라가던데 그런 것치고는 영 실망스럽네요. 근데 이게 API의 문제인지, 제가 코드를 더 잘 짜면 개선할 수 있는 문제인지는 알아봐야겠어요.
네이버 클로바노트 서비스를 이용해보시면 어떨까요? 한국어를 first language로 개발했으니 구글보다 좀 더 나은 결과가 나오지 않을까요? https://clovanote.naver.com/
감사합니다. 구간 일부 잘라서 테스트 해봤는데, 지금까지 해본 것 중에서는 가장 좋네요. 보안 정책 알아보고 클로바 API를 엮거나, 200mb씩 잘러서 클로바노트 바로 쓰는 방식을 테스트 해봐야겠어요. 감사합니다!
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