[논문읽기] 응급의료 영역 한국어 음성대화 데이터베이스 구축

응급실에서 음성 데이터를 수집하고 전사하는 프로젝트의 수행과정과 결과에 대한 논문이다. 

내가 현재 준비하고 있고 수행해야 하는 과제와 비슷한 성격의 프로젝트라서 흥미롭게 읽었다.

응급실은 그 특성상 수집이 매우 힘든데, 응급 상황에서 병원을 방문한 환자에게서 데이터 수집에 대한 동의를 얻기도 힘들고 잡음과 소음이 많다.

이 논문에서는 하나의 진료 상황에 대한 음성을 16개 채널의 녹음기에서 수집한다.

이 수집 방법이 상당히 자세하게 나와 있어 아이디어를 얻는데 도움이 되었다. 

전사는 철자전사, 음소전사를 동시에 진행하며, 방언과 잡음, 의료코드는 전사한 텍스트에 표시 및 기입하는 방식을 사용했다.

표준 맞춤법에 맞는 전사와 들리는 대로 하는 전사를 동시에 진행한다는 것이 놀라웠는데, 수집하는 대화의 양이 많지 않아서 가능했을 것 같다.

잡음을 따로 표시하여 음성인식 모델에서 제외하거나 따로 모델링할 때 이용할 수 있도록 한 부분에서 데이터 수집에 대한 많은 고민이 느껴졌다.

수집한 데이터에 공공 데이터를 포함하여 데이터의 양을 늘린 후 모델을 제작했는데, 이 논문이 나온 이후에도 언어모델이 꾸준히 발전하여 현재는 더 좋은 성능을 지닌 모델과 더 많은 기초 데이터를 사용한다면 더 좋은 성능을 낼 수 있지 않았을까 싶다.

 

 

 

응급의료 영역 한국어 음성대화 데이터베이스 구축