한국어 STT 모델 개발 완벽 가이드

음성 인식(STT, Speech-to-Text)은 일상적인 자동화 시스템부터 다양한 산업 현장에서까지 폭넓게 활용되며, 앞으로도 꾸준히 확장될 분야 중 하나다. 특히 한국어는 영어와는 다른 고유한 언어적 특성이 있어, 국내 환경에 특화된 모델을 직접 구축하는 것은 매우 의미 있는 작업이다. 이 글은 실제로 한국어 STT 모델을 만들고자 할 때 고려해야 할 핵심 단계와 실무적인 노하우를 다룬다. 주요 알고리즘의 특징부터 학습 시 주의점, 그리고 모델을 활용하는 실전 예시까지 최대한 상세하게 정리해보았다.

1. STT 개발의 큰 흐름
   • 데이터 확보 및 전처리
     음성 인식의 성능은 양질의 데이터에서 출발한다. 한국어 음성 데이터의 경우, 방송이나 강의, 전화 음성 등 여러 소스로부터 확보할 수 있다. 주파수(예: 16kHz)와 표준 PCM 형태를 맞추고, 이를 일정 길이(일반적으로 10초 내외)로 나누어 라벨이 동반되도록 구성한다. 텍스트 라벨(한글 문장) 역시 스펠링 오류, 띄어쓰기, 특수기호 등에 유의하여 정제한다.
   • 모델 선택 및 아키텍처 설계
     최근 STT 분야에서 주로 사용되는 모델은 크게 두 가지 흐름으로 나뉜다:
     1. Conformer나 Transformer 기반의 End-to-End 구조
     2. wav2vec 2.0처럼 Self-Supervised 방식과 결합된 접근
        여기에 과거부터 널리 쓰인 Kaldi나 DeepSpeech2, QuartzNet 등도 여전히 활용할 가치가 있다. 다만 최신 트렌드는 확실히 Conformer 계열 혹은 wav2vec 계열이 성능 면에서 우세하다는 점이 여러 연구에서 확인되고 있다.
   • CTC 또는 Seq2Seq 학습
     전통적인 음성 인식에서는 HMM 기반 프레임워크가 주류였지만, 오늘날에는 Connectionist Temporal Classification(CTC) 또는 Attention 기반의 Seq2Seq(혹은 둘을 결합한 hybrid) 모델이 주를 이룬다. CTC의 경우 출력 토큰 간 정렬을 명시적으로 알 필요가 없고, blank 토큰을 활용해 길이가 가변적인 입력 음성을 직접 학습할 수 있다는 장점이 있다.
   • 평가 지표
     모델의 성능을 판단할 때, 단순히 학습 과정의 Loss보다 **CER(Character Error Rate)**와 **WER(Word Error Rate)**가 훨씬 중요하다. 한국어 음성 인식에서는 보통 초성, 중성, 종성 단위를 ‘문자(Character)’로 삼는지, 음절 단위를 삼는지 등 세부 정의가 조금 달라질 수 있다.
2. Conformer와 wav2vec 2.0의 장단점
   • Conformer
     구글에서 제안한 ‘Convolution + Transformer’ 혼합 구조로, 음성 인식에서 많은 SOTA(State of the Art) 기록을 보유하고 있다. 멀티헤드 어텐션으로 장기 의존관계를 잘 포착하면서도, 합성곱을 통해 지역적 특성도 함께 반영하므로, 한국어처럼 음소 구조가 복잡한 언어에서도 우수한 성능을 기대할 수 있다. 다만 모델 크기가 커질수록 GPU 메모리 요구량이 상당히 커지고, 구현 난이도가 조금 높아지는 편이다.
   • wav2vec 2.0
     대규모 비라벨 음성을 먼저 학습(Self-Supervised)하고, 그다음 라벨 있는 소량 데이터로 파인튜닝을 하는 방식이다. 라벨 데이터가 부족한 상황에서 특히 큰 효과를 보인다. 이미 공개된 영어 모델이 많지만, 한국어 대규모 학습 모델은 상대적으로 적기 때문에 직접 사전학습을 시도하려면 일정 수준 이상의 컴퓨팅 리소스와 데이터를 준비해야 한다.
3. 학습 환경 및 하드웨어 고려
   • GPU 메모리 이슈
     Conformer나 Transformer 계열 모델을 학습할 때, RTX 3090(24GB) 한 장만으로도 가능하지만, 충분히 빠른 학습 속도와 대규모 배치 사이즈를 확보하기 위해서는 멀티 GPU 혹은 더 높은 메모리를 고려하는 것이 좋다. 모델 버전별로 Conformer-S, Conformer-M, Conformer-L처럼 파라미터 수가 달라지므로, 필요한 경우 작은 모델부터 시작해본 뒤, 성능이 좋은지 확인해가며 규모를 키우는 것이 바람직하다.
   • Batch Size와 학습률
     End-to-End 모델은 Batch Size가 학습 안정성과 성능에 직결된다. 너무 작은 배치로 학습하면 수렴이 느리거나 불안정할 수 있어, 필요 시 Gradient Accumulation을 활용해 ‘유효 배치 크기’를 늘리는 전략을 검토해야 한다. 또한 학습률 스케줄(예: Warmup 후 Cosine Decay)을 적절히 설정해 초반 폭발적 손실이나 후반 학습 정체를 방지한다.
4. 학습 과정에서 주의할 점
   • 특수 토큰 처리
     CTC 모델에서는 blank 토큰이 필수적이다. 만약 <sos>, <eos> 같은 토큰을 사용한다면, 이는 보통 Attention 기반 디코더에서 필요하거나, 특정 목적(문장 구분 등)이 있을 때에 한해서만 쓰인다. CTC 단독 구조에서는 필요 없이 blank만 정확히 포함되어 있으면 충분하다.
   • 전처리의 일관성
     학습 때와 추론 때의 전처리가 달라지면 모델 성능이 크게 떨어진다. 예를 들어, Mel Spectrogram 크기나 적용되는 Augmentation(Time Masking, Frequency Masking, etc.)이 달라지면 학습 과정의 분포와 테스트 분포가 달라져서 오류율이 상승한다. 반드시 학습과 추론이 동일한 파이프라인을 따라가게끔 관리해야 한다.
   • Input Length와 Downsampling
     모델 내부에서 길이가 어떻게 줄어드는지 정확히 확인해 CTC Loss에 넘길 input_lengths를 계산해야 한다. 예컨대 Convolution Stride나 Subsampling 레이어 등을 통해 입력 길이가 실제로 절반 혹은 1/4로 줄어들 수도 있다. 이를 제대로 맞추지 않으면 학습이 제대로 진행되지 않는다.
5. 모델 추론(Deploy) 시 구현 예시
   • 체크포인트 로딩: 학습 완료 후 저장된 체크포인트(.pth 파일)를 불러온다. 이때 함께 저장된 char_to_index(사전)와 모델의 파라미터 정보가 필요하다.
   • Waveform 또는 MelSpectrogram 추론: 학습 시 그대로, PCM 파일을 로드해 16kHz 등 일정 표본화로 맞춘 뒤 MelSpectrogram 변환(또는 raw waveform 입력이라면 그 절차)을 수행한다.
   • CTC 디코딩: 출력 확률 분포에서 argmax를 찾은 뒤, blank와 연속 중복을 제거해 최종 텍스트 시퀀스를 복원한다. 이를 “Greedy Decoding”이라 하며, 더 나은 결과를 위해서는 “Beam Search Decoding”을 쓰는 경우도 많다.
   • 실제 활용: 한 번에 전체 음성을 처리하는 오프라인 방식뿐 아니라, 실시간(STREAMING) 응용을 위해서는 모델 구조를 작은 윈도우 단위로 순차 추론할 수 있게 짜야 한다.
6. 성능 평가와 개선 방안
   • CER, WER 계산
     수시로 검증 세트에서 CER(글자 단위 오류율)과 WER(단어 단위 오류율)을 모니터링해야 한다. 예측 결과와 정답 문장을 단순히 눈으로만 비교하지 말고, 편집 거리를 계량화해 결과를 수치로 관리하면 학습이 제대로 되고 있는지 한눈에 파악할 수 있다.
   • 데이터 증강(SpecAugment 등)
     마이크 노이즈나 반향음 등 현장 환경을 반영하려면, Mel Spectrogram 상에서 일부 영역을 무작위로 가리는 SpecAugment 기술이 큰 도움이 된다. 이를 통해 모델이 다양한 상황에 대한 강인성을 갖추게 된다.
   • 학습 데이터 다양성
     특정 도메인(예: 방송 뉴스)만 집중적으로 학습하면, 그 도메인에서는 성능이 뛰어나도 다른 상황(예: 일상 회화)에서는 성능이 저조할 수 있다. 다양한 발화 환경, 성별, 연령대, 발음 특성을 반영해 학습 데이터를 확장하면 실제 서비스 품질이 올라간다.
   • Self-Supervised 기법 병행
     한국어 음성에 대해 충분히 대규모 무라벨 데이터를 모을 수 있다면, wav2vec 2.0 같은 Self-Supervised 프레임워크를 사용해 큰 성능 향상을 기대할 수 있다. 다만 이는 사전학습 단계에 많은 자원이 필요하기도 하므로, 환경에 따라 장단을 잘 따져봐야 한다.
7. 결론 및 조언
   한국어 STT 모델은 해외 사례보다 공개된 대규모 파이프라인이 적은 편이다. 하지만 Conformer, wav2vec 2.0 등 최신 알고리즘과 오픈소스 라이브러리(예: ESPnet, SpeechBrain, KoSpeech 등)를 적절히 활용하면, 이미 매우 높은 정확도의 모델을 구축할 수 있다. 핵심은 “데이터 품질”과 “전처리의 일관성”, 그리고 “학습 파라미터의 세심한 조정”이다.
   처음부터 대규모 모델에 도전하기보다는, 작은 규모의 학습으로 충분히 오버피팅이 되는지(구현 버그 여부 확인)를 거쳐가면서 점차 스케일을 키우는 전략을 추천한다. 이렇게 단계별로 접근하면, 한국어 음성 인식 모델 구축 과정에서 겪는 시행착오를 크게 줄일 수 있다.
   최종적으로 구축한 모델은 다양한 도메인(콜센터, 자막 생성, 음성 비서, 기기 제어)에서 활용될 수 있으며, 이를 통해 작업 효율이 향상되고 새로운 사용자 경험을 제공할 수 있을 것이다. 적절한 하드웨어와 데이터 세트를 바탕으로 꾸준히 모델을 발전시키다 보면, 실무에서 만족도 높은 한국어 STT 시스템을 완성하게 될 것이다.