플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 의료/헬스케어 분야에서 음성인식 모델을 사용하려면 높은 정확도와 빠른 처리 속도가 필요함 - 일반 음성인식 모델은 특정 도메인 용어나 발화 환경에서 정확도가 떨어질 수 있음 - 모델 성능을 개선하기 위해서는 음성 데이터 수집, 정답 텍스트 관리, 모델 튜닝 과정이 함께 필요함 2) 프로젝트 목표 - 음성인식 모델을 프로젝트 목적에 맞게 튜닝하여 정확도 개선 - 실제 사용 환경을
프로젝트 성과
음성인식 모델 정확도 개선
수집된 음성 데이터와 텍스트 데이터를 기반으로 음성인식 모델을 튜닝하여 프로젝트 환경에 맞는 인식 정확도 개선 (정확도 62% -> 99%)
음성인식 처리 속도 개선
실제 서비스 환경에서 빠르게 음성인식 결과를 제공할 수 있도록 모델 추론 속도와 처리 흐름을 개선 (3s -> 0.7s)
데이터 수집 및 모델 개선 환경 구축
음성 데이터 수집, 정답 텍스트 관리, 데이터 검수, 모델 튜닝으로 이어지는 음성인식 개선 프로세스 구축
핵심 기능
음성인식 모델 튜닝
수집된 음성 데이터와 정답 텍스트를 활용해 프로젝트 환경에 맞게 음성인식 모델 성능을 개선
진행 단계
요구사항 정의
2025.07.
의료/헬스케어 음성인식 환경에서 필요한 정확도, 처리 속도, 데이터 수집 요구사항을 정의
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 : 음성인식 모델의 성능 개선을 위해 필요한 음성 데이터를 체계적으로 수집하고 관리할 수 있게 하며 AI 모델의 성능과 속도를 향상시키는 것이 목표였습니다. - 카테고리: 헬스케어, 음성인식, 데이터 수집 툴 - 타깃: 음성인식 모델 개발자, 연구자, 의료/헬스케어 서비스 운영자 - 핵심 가치: 음성인식 정확도 개선을 위한 데이터 수집 및 관리 효율화 2) 작업 범위 :
