오늘날의 고객지원에는 고객의 말을 이해하고, 불만을 파악하며, 요청을 분석하고, 공감과 함께 응답하는 음성 비서 기능도 포함됩니다. 게다가 이 모든 지원이 효율적인 방식으로 제공됩니다.

이와 같은 지능형 상호작용은 보이지 않는 곳에서 멀티모달 오디오 주석이 결정적인 역할을 하는 경우에만 이루어집니다. 오디오 AI 주석 처리란 AI 모델을 학습시키기 위해 오디오 데이터를 주의 깊게 라벨링하는 것을 말합니다. AI 음성으로 원활하게 이루어지는 모든 상호작용의 이면에는 언어 솔루션 통합업체 및 다음과 같은 정보를 라벨링한 방대한 데이터가 있습니다.

• 화자의 전환
• 배경 속의 소음
• 감정적 신호
• 말 끊김
• 전문용어
• 의도

이런 꼼꼼한 라벨링 과정을 통해 AI는 사람의 말을 듣고 이해할 수 있게 됩니다.

멀티모달 오디오 주석 처리가 중요한 이유

오디오 주석은 기계가 사람의 언어를 익힐 수 있게 도와줍니다. 오디오 중심 데이터를 주석 처리하지 않은 음성 모델로 언어를 익히는 것은 마치 자막 없이 영화를 보며 프랑스어를 배우려는 것만큼 어렵습니다. 이 프로세스는 다음과 같은 구체적인 방식으로 LLM 학습을 지원합니다.

• 한 사람이 말을 멈추고 다른 사람이 말을 시작하는 시점을 알려줍니다.
• 비꼬는 말과 진심이 담긴 말을 구별해 줍니다.
• 주변의 대화 소리가 들리거나 목소리가 겹칠 때도 명령을 가려낼 수 있도록 도와줍니다.

AI 학습 데이터의 품질에 비례하는 모델의 성능

모델의 성능을 높이기 위해서는 강력한 AI 학습 데이터가 반드시 필요합니다. 대규모 언어 모델(LLM), 자동 음성 인식(ASR) 엔진, 가상 음성 에이전트는 모두 라벨링된 고품질 데이터를 기반으로 작동합니다. 학습 프로세스를 최적화하면 트랜스크립션의 정확성을 확보하고 AI가 맥락을 해석하도록 학습시킬 수 있습니다. 화자 전환 시점을 잘못 라벨링하면 모델이 고객의 말을 중간에 끊을 수 있습니다. 감정의 변화를 놓쳐 고객을 화나게 만들 수도 있습니다. 학습 데이터가 충분치 않으면 AI를 비효율적으로 만드는 데 그치지 않고 골칫거리로 전락시키기도 합니다.

멀티모달 오디오 주석 처리 전에는 다루기 힘든 실제 대화

멀티모달 주석 처리는 대부분의 음성 AI 모델 학습이 이루어지는 고객지원센터에서 특히 중요합니다. 이러한 환경에서 AI 모델은 다음과 같은 여러 문제에 직면합니다.

• 배경 속의 소음
• 말 끊기
• 언어 전환
• 중얼거림
• 고함
• 업계별 전문용어
• 속어

위와 같은 모든 종류의 오디오 데이터에 주석을 달 때는 미묘한 차이를 반영해야 합니다. 멀티모달 오디오 주석 처리가 철저하지 않으면 AI가 실제 대화를 처리하기 매우 어려워집니다. 진정으로 사람의 수준에 도달한 AI 음성 에이전트라면 사람들의 대화 내용을 알아듣고 대화에 섞여 혼선을 빚는 여러 요인을 구별해 낼 수 있습니다.

오디오 주석 활용 사례

다음은 AI 모델이 도움을 줄 수 있는 몇 가지 상황입니다. 정확하게 라벨링된 포괄적인 학습 데이터 패키지를 사용하여 모델을 학습시키면 특히 더 큰 도움이 됩니다. 각각의 모델이 제대로 작동하고 우수한 성능을 발휘하기 위해서는 AI 데이터 라벨링이 필요합니다.

• AI 에이전트 활용: 고객센터의 1차적인 통화 지원을 대체할 수 있습니다.
• STT/TTS 시스템 학습: 다양한 억양 및 영역을 구분하여 이해할 수 있습니다.
• 에이전트 지원 도구: 속삭이는 방식을 통해 실시간으로 추천을 제공합니다.
• QA 자동화: 통화 품질이 나쁘거나 규정 준수를 간과한 경우 플래그로 표시합니다.
• 감정 감지: 이탈 위험이 있는 고객이나 불만 고객을 우선 응대합니다.
• 의료 분야의 AI: '호흡곤란'과 같은 중요한 문구를 포착합니다.

멀티모달 오디오 주석 처리와 책임있는 AI

원시 오디오 데이터를 AI 데이터 솔루션 업체에 넘기는 것은 무책임한 행동입니다. 책임있는 AI 학습 서비스 제공업체라면 먼저 다음 조건부터 충족해야 합니다.

• 주석 처리 전 PII 제거
• GDPR, HIPAA 또는 SOC 2에 따른 데이터 규정 준수
• 접근이 제한된 보안 환경 확보

데이터를 주석 처리하는 것만으로는 충분치 않습니다. 기업은 책임감을 가지고 데이터에 주석을 달아야 합니다. 특히 금융이나 의료와 같은 규제 대상 산업에서는 더욱 그렇습니다.

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