- Kaldi-based Korean ASR open-source project
- 칼디를 이용하여 구축하는 한국어 음성인식
- License: Apache 2.0
Zeroth 프로젝트는 Kaldi open source tool-kit 을 사용해서 한국어 음성인식기를 구현하는 프로젝트 입니다. 이 프로젝트는 기업이 AI를 고객 서비스에 추가하는 데 도움이되는 (주)아틀라스가이드의 AI 플랫폼 개발의 일부로서 개발되었습니다. Kaldi official recipe 에 한국어 버전을 소개하는 것을 시작으로, 많은 사람들의 참여를 통해 누구나 사용할 수 있는 음성인식기를 만들어 나갈 수 있도록 하는 것을 목표로하는 프로젝트입니다. 제로스라는 이름은 0-th, 즉 0 번째를 의미합니다. 이름이 의미하는 것처럼 이 프로젝트를 통해 음성인식기를 만들기 위해 필요한 모든 과정을 처음부터 끝까지 함께 해보고 토론할 수 있기를 바랍니다.
Contact: Lucas Jo (lucasjo@goodatlas.com)
- Gridspace Inc. 사에서 일하고 계신 Wonkyum Lee 님과의 co-work 를 통해 이 프로젝트를 진행하고 있음을 밝힙니다.
- Interview with FastCampus
- 딥러닝-음성인식 CAMP @ FastCampus
- 2018.02.03: 51.6 시간 한국어 학습데이터 (22,263 발화, 105명, 3000 문장)
- License: CC BY 4.0
현재 제로스 프로젝트에는 상기와 같은 음성데이터가 포함되어 있습니다. 공개 음성 DB 구축에 참여할 수 있는 음성 녹음 앱 모아코인(Android)을 제공하고 있으며, 해당 앱을 통해 음성 데이터를 1시간 기부해주시면 해당 시점까지 구축된 공개 음성 DB에 접근하여 다운로드할 수 있는 권한을 AWS temporary credential 형태로 발급해 드립니다. 한번 발급된 credential은 12 시간 동안 유효합니다. 더 자세한 내용은 AWS-temporary-credential 페이지를 확인하시기 바랍니다
- 제로스 프로젝트를 실행하는데 필요한 패키지들에 대한 설명은 Requirements 위키 페이지를 참조하시기 바랍니다.
- 언어모델과 발음사전을 구현하는 코드를 직접 실행하기 위해서는 Requirements-2 위키 페이지를 참조하여 추가적인 패키지를 설치하시기 바랍니다.
현재 제로스 프로젝트 음향모델에는 아래와 같은 최신 kaldi recipe 가 적용되어 있습니다.
- TDNN + LSTM
- Chain model
- Data augmentation of reverberant speech
제로스 프로젝트에 사용되는 언어모델과 발음사전은 처음부터 끝까지 data-driven 방식으로 만들어집니다.
아래는 AWS-temporary-credential
을 발급받은 경우 오디오 데이터와 함께 자동으로 받아지는 언어모델과 발음사전의 세부사항입니다.
개인적으로 직접 특화된 언어모델과 발음사전을 만들고자 하는 경우에는 세부적인 방법이
s5/data/local/lm/README.md 에 기술되어 있으니
참조하시기 바랍니다.
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말뭉치(Corpus)
- 훈련된 문장의 수: 87,657,039
- 테스트 문장의 수: 9,739,615
- 전 체: 97,396,654
-
발음사전(Lexicon)
- 고유한 단어의 수: 26,333,192
- 상위 98% 빈도 수를 보이는 고유한 단어의 수: 7,859,278
- Data-drive 방식으로 찾은 고유한 형태소의 수: 440,653
- 발음 다양성을 고려한 발음사전의 크기: 668,882
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언어모델(Language Model)
- Perplexity test 3-gram: ppl= 234.7697 (9,739,739 sentences, 157,268,940 words, 21,519 OOVs)
- Perplexity test 4-gram: ppl= 200.0006 (9,739,739 sentences, 157,268,940 words, 21,519 OOVs)