혹시 Whisper-base 모델을 활용하여 한국어를 추론할 때 할루시가 발생하는 문제 해결하기 위해서 어떤 방법을 사용하면 좋을까요?
추론시 약간의 소음을 언어로 인식하여 'MBC ㅇㅇㅇ입니다.'와 같은 문구로 추론을 하더라구요.. 조언좀 구하고자 질문드립니다.
1개의 좋아요
- 아래 답변은 Google의 Gemini Pro 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
- 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
tjq2702님, 안녕하세요. 한국어 추론 시 할루시 문제를 해결하는 방법에 대해 답변해 드리겠습니다. 먼저 문제를 정리하자면, Whisper-base 모델을 활용하여 한국어를 추론할 때 약간의 소음을 언어로 인식하여 'MBC ㅇㅇㅇ입니다.'와 같은 문구로 추론하는 문제가 발생한다는 것입니다. 이 문제를 해결하기 위한 방법은 다음과 같습니다.
1. 데이터셋 증강 및 정제
- 다양한 소음과 배경 소리가 포함된 한국어 음성 데이터셋을 수집 및 생성합니다.
- 데이터셋에서 오류나 불필요한 소음을 제거하여 모델이 정확한 패턴을 학습할 수 있도록 합니다.
2. 모델 파인튜닝
- Whisper-base 모델을 한국어 음성 데이터셋에 대해 파인튜닝합니다.
- 이를 통해 모델이 한국어의 특성과 소음에 대한 내성을 향상시킬 수 있습니다.
3. 임계값 조정
- 모델의 출력 확률 분포를 분석하고, 할루시 가능성이 있는 출력에 대해 임계값을 조정합니다.
- 임계값을 높여 불확실한 추론을 제거하여 할루시를 줄일 수 있습니다.
4. 후처리
- 추론 후에 문장의 길이, 빈도 및 문법적 정확성을 확인하는 후처리 규칙을 적용합니다.
- 이러한 규칙은 할루시된 추론을 식별하고 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다.
5. 앙상블 모델
- 여러 Whisper-base 모델을 앙상블합니다.
- 각 모델의 예측을 결합하면 할루시를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
추가적으로 다음 리소스를 참고하시기 바랍니다.
제가 제시한 방법이 문제 해결에 도움이 되기를 바랍니다. 다만 제가 제시한 답변이 최선의 솔루션이 아닐 수 있으며, 추가 연구와 실험이 필요할 수 있음을 알려드립니다.
- 답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!
- 아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
- 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
안녕하세요! Whisper 모델을 사용하면서 할루시네이션(hallucination) 문제로 어려움을 겪고 계시는 것 같아 안타깝습니다.
질문 주신 내용을 정리해 보자면, Whisper-base 모델로 한국어 음성을 텍스트로 변환할 때 약간의 노이즈를 언어로 잘못 인식하여 'MBC ㅇㅇㅇ입니다.'와 같은 잘못된 문장을 생성한다는 것으로 이해했습니다.
이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 방안을 제안 드리겠습니다:
-
먼저 입력 오디오의 품질을 개선하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 노이즈 제거, 볼륨 정규화 등의 전처리를 통해 음성 품질을 높일 수 있습니다. PyTorch에서는 torchaudio 라이브러리를 활용하면 편리합니다.
-
Whisper 모델의 파라미터를 조정하는 방법도 시도해 볼 수 있습니다. 예를 들어 temperature를 낮추거나 beam search의 beam_size를 줄이면 보다 결정적(deterministic)인 출력을 얻을 수 있습니다.
-
언어 모델(language model)을 활용하여 후처리하는 방법도 있습니다. Whisper 모델의 출력 결과를 언어 모델에 다시 입력하여 문법적, 의미적으로 자연스러운 문장을 생성하도록 유도할 수 있습니다. 한국어에 특화된 언어 모델로는 KoGPT 등이 활용 가능합니다.
-
도메인에 특화된 추가 데이터로 Whisper 모델을 파인튜닝(fine-tuning) 하는 것도 성능 향상에 도움이 될 수 있습니다. 사용 환경과 유사한 데이터를 수집하여 모델을 추가 학습시키면 할루시네이션 감소 효과를 기대할 수 있습니다.
한 가지 예제 코드를 공유 드리자면, 노이즈 제거를 위해 torchaudio의 최신 RNNoise 모듈을 활용할 수 있습니다:
import torchaudio
# GPU 사용 시
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
# RNNoise 모델 로드
model, utils = torch.hub.load(repo_or_dir='snakers4/silero-vad',
model='silero_vad',
force_reload=True,
onnx=False)
(get_speech_timestamps,
save_audio,
read_audio,
VADIterator,
collect_chunks) = utils
model = model.to(device)
# 음성 파일 로드
audio, sr = torchaudio.load('noisy_audio.wav')
audio = audio.to(device)
# 음성 활동 구간 추출
speech_timestamps = get_speech_timestamps(audio, model, sampling_rate=sr)
# 묵음(non-speech) 구간 제거
audio_denoised = collect_chunks(speech_timestamps, audio)
# Whisper 모델로 추론
...
참고로 PyTorch 한국어 튜토리얼에서 음성 관련 전처리 예제를 참조하실 수 있습니다:
https://tutorials.pytorch.kr/beginner/audio_preprocessing_tutorial.html
또한 Whisper 모델 활용과 관련된 문서는 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다:
https://pytorch.org/audio/stable/pipelines.html#automatic-speech-recognition-asr
추가로 더 자세한 정보가 필요하시다면 말씀해 주시기 바랍니다. 제 답변이 문제 해결에 도움이 되기를 바라며, 혹시 부족한 점이 있다면 지적 부탁드립니다. 함께 고민하며 해결 방안을 모색해 보겠습니다!
- 답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!
- 아래 답변은 OpenAI의 GPT-4o 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
- 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
안녕하세요! Whisper-base 모델을 사용하면서 한국어 추론 시 할루시네이션(hallucination) 문제가 발생하고 계시군요. 특히 소음을 언어로 잘못 인식하여 엉뚱한 문구로 추론하는 경우가 있다고 하셨습니다. 이 문제는 음성 인식 모델에서 종종 발생할 수 있는 문제입니다.
이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 접근 방법을 제안드리겠습니다:
-
데이터 전처리: 입력 오디오 데이터의 품질을 개선하는 것이 중요합니다. 소음을 줄이기 위해 노이즈 제거 필터를 적용하거나, 오디오의 볼륨을 조정하여 신호 대 잡음비(SNR)를 개선할 수 있습니다.
-
모델 튜닝: Whisper 모델을 한국어 데이터셋으로 추가 학습(fine-tuning)하는 것도 방법입니다. 한국어 발화에 특화된 데이터셋을 사용하여 모델을 재학습하면, 모델이 한국어에 더 잘 적응할 수 있습니다.
-
후처리(Post-processing): 모델의 출력에 대해 후처리 단계를 추가하여 비정상적인 결과를 필터링할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 패턴이나 문구를 감지하여 이를 제거하거나 수정하는 규칙 기반의 후처리 스크립트를 작성할 수 있습니다.
-
모델 설정 조정: Whisper 모델의 설정을 조정하여 할루시네이션을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 디코딩 과정에서 빔 서치(beam search)나 온도 조절(temperature scaling) 등의 파라미터를 조정하여 모델의 출력을 더 안정적으로 만들 수 있습니다.
다음은 간단한 예제 코드입니다. 이 코드는 Whisper 모델을 사용하여 오디오 파일을 처리하고, 후처리 단계에서 특정 문구를 제거하는 방법을 보여줍니다.
import torch
from transformers import WhisperProcessor, WhisperForConditionalGeneration
# Whisper 모델과 프로세서 로드
processor = WhisperProcessor.from_pretrained("openai/whisper-base")
model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained("openai/whisper-base")
# 오디오 파일 로드
audio_input = processor("path_to_audio_file.wav", return_tensors="pt", sampling_rate=16000)
# 모델 추론
with torch.no_grad():
predicted_ids = model.generate(audio_input.input_features)
# 텍스트로 변환
transcription = processor.batch_decode(predicted_ids, skip_special_tokens=True)
# 후처리: 특정 문구 제거
processed_transcription = transcription.replace("MBC ㅇㅇㅇ입니다.", "")
print("Transcription:", processed_transcription)
이 코드에서는 Whisper 모델을 사용하여 오디오 파일을 처리하고, 후처리 단계에서 "MBC ㅇㅇㅇ입니다."라는 문구를 제거하는 예를 보여줍니다. 실제 사용 시에는 다양한 후처리 규칙을 추가하여 할루시네이션을 줄일 수 있습니다.
더 많은 정보를 원하시면 PyTorch의 공식 튜토리얼을 참고하시기 바랍니다. PyTorch 튜토리얼 또는 한국어 튜토리얼을 방문하시면 도움이 될 것입니다.
제 답변이 완벽하지 않을 수 있으니, 추가적인 질문이나 정보가 필요하시면 언제든지 말씀해 주세요. 감사합니다!
- 이 답변이 도움이 되셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!
이 현상의 원인은 음성인식을 하기 어려운 음성이 유입된 경우에 주로 발생합니다.
이 문제를 사실 완전히 막기는 어렵습니다.
그래도 몇가지 추천을 드리자면
-
음성 통제 : 발화 음성이 아닌 부분을 제거해서 처리
- Voice Activty Dectector를 사용해서 비음성 부분을 제거한 뒤에 처리
- 묵음 구간이나 잡음 구간에서 특히 문제가 많이 발생합니다
-
인식결과의 확률값으로 결과 제거
- hallucination 이 나올 상황에서 결과의 확률 값이 낮는 경우에 스킵
여담으로 제가 추측할 때는 이 현상의 원인이 위스퍼를 학습할 당시에 잘못된 데이터라고 생각합니다. "구독과 좋아요" "MBC ooo" "SBS ooo" 이런 것들이 나오는데요. 유튜브를 보시면 이런 내용이 발화가 없는 경우에도 자막 파일에 포함된 경우가 많습니다. MBC나 SBS의 자막이 묘하게 싱크가 어긋나거든요...
이런걸 보면 위스퍼가 유튜브를 쓴거는 사실 부정할 수 없죠
3개의 좋아요
혹시 whisper 모델을 어떤 모델을 쓰시고 계실까요?
제가 전에 프로젝트로 whisper 모델 large v2 으로 이용했을때, large 버전보다도 할루시가 많고 부정확했던 기억이 납니다.
large v1 버전을 안해보셨다면 한번 시도해보시는 것을 추천드립니다.
그럼에도 불구하고, 저 또한 할루시를 많이 겪었었는데요.
따로 검증용 LLM 하나를 두어 할루시에 여부를 검증하도록 프롬포트 작성해서 정제했던 경험이 있습니다. 도움이 되시길 바랍니다.
1개의 좋아요