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950,000 시간의 EU 언어 음성 데이터를 활용한 오픈소스 음성 기반 모델 학습


핵심 개념
EU 24개 공식 언어에 대한 950,000시간의 음성 데이터를 수집하여 오픈소스 음성 기반 모델 학습을 위한 기반을 마련하였다.
초록

이 연구는 오픈소스 기반 음성 모델 개발을 위한 첫 단계로, EU 24개 공식 언어에 대한 950,000시간의 음성 데이터를 수집하였다. 이를 위해 기존 음성 인식 데이터셋과 무레이블 음성 코퍼스 중 오픈소스 라이선스 하에 공개된 자료를 조사하였다. 또한 441,000시간의 무레이블 데이터에 대해 자동 전사본을 생성하여 CC-BY 라이선스로 공개하였다. 이를 통해 EU 언어에 대한 오픈소스 음성 기반 모델 개발을 촉진할 수 있을 것으로 기대된다. 말타어에 대한 실험 결과, 수집된 데이터를 활용하여 효과적인 음성 인식 모델을 학습할 수 있음을 확인하였다.

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통계
950,000시간의 EU 24개 언어 음성 데이터 수집 441,000시간의 무레이블 데이터에 대한 자동 전사본 생성 및 공개
인용구
"오픈소스 AI에 대한 정의에 따르면, 모델과 학습/추론 코드가 오픈소스 라이선스 하에 공개되어야 하며, 학습 데이터 또한 오픈소스 호환 라이선스로 제공되어야 한다." "기존 음성 기반 모델들은 이러한 오픈소스 원칙을 완전히 준수하지 않고 있다."

더 깊은 질문

EU 언어 외 다른 언어에 대한 오픈소스 음성 데이터 수집 및 공개 방안은 무엇일까?

EU 언어 외 다른 언어에 대한 오픈소스 음성 데이터 수집 및 공개 방안은 다음과 같은 접근 방식을 통해 이루어질 수 있다. 첫째, 다양한 언어의 음성 데이터에 대한 수요를 파악하기 위해 글로벌 커뮤니티와 협력하여 각 언어의 자원 부족 문제를 분석해야 한다. 둘째, 각 언어에 대한 공개 라이센스가 적용된 음성 데이터셋을 수집하기 위해, 기존의 음성 인식 데이터베이스와 오디오 코퍼스를 조사하고, 오픈소스 라이센스(예: CC-BY, CC-0)를 준수하는 자료를 선별해야 한다. 셋째, 수집된 음성 데이터에 대해 자동 전사 시스템을 활용하여 텍스트로 변환하고, 이를 오픈소스 라이센스 하에 공개함으로써 데이터의 활용성을 높일 수 있다. 마지막으로, 커뮤니티와의 협력을 통해 지속적으로 데이터셋을 업데이트하고, 새로운 언어에 대한 데이터 수집을 위한 캠페인을 진행하여 다양한 언어의 음성 데이터 자원을 확장할 수 있다.

기존 음성 기반 모델들이 오픈소스 원칙을 준수하지 않는 이유는 무엇일까?

기존 음성 기반 모델들이 오픈소스 원칙을 준수하지 않는 이유는 여러 가지가 있다. 첫째, 많은 음성 모델은 훈련 데이터가 비상업적 사용이나 파생작품 생성에 제한이 있는 라이센스 하에 제공되기 때문에, 이러한 데이터로 훈련된 모델은 오픈소스 정의에 부합하지 않는다. 둘째, 모델의 코드와 훈련 데이터가 공개되지 않거나, 특정 조건 하에만 접근 가능하게 되어 있어, 사용자들이 모델을 자유롭게 사용하고 수정할 수 있는 권리가 제한된다. 셋째, 오픈소스 원칙을 준수하기 위해서는 모든 구성 요소(모델, 코드, 데이터)가 오픈소스 라이센스 하에 제공되어야 하지만, 현재의 많은 모델들은 이러한 요구사항을 충족하지 못하고 있다. 이러한 이유로 인해, 기존 음성 기반 모델들은 오픈소스 원칙을 준수하지 않는 것으로 평가받고 있다.

오픈소스 음성 기반 모델 개발이 가져올 수 있는 사회적 영향은 무엇일까?

오픈소스 음성 기반 모델 개발은 여러 가지 사회적 영향을 미칠 수 있다. 첫째, 다양한 언어와 방언에 대한 접근성을 높여, 언어 자원의 불균형 문제를 완화할 수 있다. 이는 특히 저자원 언어 사용자들에게 혜택을 주어, 그들의 목소리가 기술에 반영될 수 있도록 한다. 둘째, 오픈소스 모델은 연구자와 개발자들이 자유롭게 접근하고 수정할 수 있는 환경을 제공하여, 혁신적인 기술 발전을 촉진할 수 있다. 셋째, 오픈소스 음성 모델의 사용은 기업과 개인이 상업적 목적으로도 활용할 수 있는 기회를 제공하여, 경제적 가치를 창출할 수 있다. 마지막으로, 오픈소스 음성 기반 모델은 투명성과 신뢰성을 높여, AI 기술에 대한 사회적 수용성을 증대시키고, 윤리적 AI 개발을 촉진하는 데 기여할 수 있다. 이러한 사회적 영향은 궁극적으로 기술의 민주화를 이루고, 다양한 커뮤니티의 목소리를 반영하는 데 중요한 역할을 할 것이다.
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