[헤럴드경제=정태일기자]AI의 딥러닝 기술을 적용한 결과 소수 민족 언어의 자동음성인식 오류 확률이 줄어든 것으로 나타났다.

6일 엔비디아에 따르면 미국의 로체스터공대와 버팔로 대학 등은 소멸 위기 언어 보존 프로젝트를진행중이다. 이들 연구팀은 북미 원주민 중 하나인 세네카(Seneca) 언어를 ASR(Automatic Speech Recognition;자동음성인식)에적용하는 것을 연구하고 있다.

연구팀은 딥러닝 소프트웨 플랫폼인 엔비디아 테슬라 GPUs를 활용했다. 이전까지 소수언어 ASR 적용 결과 언어의 표면적 의미 전달에만 그친다는 한계가 있었다.

그 결과 세네카 ASR 오류가 70%에서 56%로 낮아졌다. 연구팀은 궁극적으로 오류를 25%까지 낮추는 것을 목표로 하고 있다.

세네카 언어 데이터를 더 많이 축적할수로 자동음성인식에서 오류가 발생할 확률이 더 낮아질 수 있다고 연구팀은 전망하고 있다.

영어의 ASR 오류 확률은 5% 미만인 것으로 전해지고 있다.

연구팀은 세네카 언어 샘플을 모집하기 위해 3년 전부터 세네카 부족들의 음성을 녹음하고 부족들에게도 직접 지인들과의 대화 자체를 녹음해달라고 요청해왔다.

연구팀은 국립과학재단(National Science Foundation)으로부터 보조금을 지원받는다.

연구를 통해 구축된 데이터베이스는 소멸 위험에 처한 언어를 보존하기 위한 수단으로 활용될 예정이다.