LLM 기반 Semantic Alignment 도입으로 수작업 분석 시간을 수 시간에서 수 분으로 단축

Using an LLM to automate a task that used to take hours by hand

Yahya Saleh2026년 5월 23일2분intermediate

AI 요약

Context

Live Speech-to-Speech Translation 시스템의 Latency 측정을 위해 소스 오디오와 번역 오디오 간의 Phrase 매칭 작업 필요. 언어별 어순 차이로 인한 비선형적 대응 관계로 인해 기존의 수동 Timestamp 로그 작업에 막대한 리소스 소모.

Technical Solution

Force Alignment 기술을 활용하여 오디오 트랙별 Word-level Timestamp 자동 추출
전사 텍스트의 모든 단어에 Index를 부여하여 LLM에 입력값으로 전달하는 구조 설계
LLM의 Semantic Equivalence 이해 능력을 활용하여 서로 다른 언어 간의 매칭되는 Phrase Pair 및 Word Index 추출
추출된 Index와 사전 확보한 Timestamp를 결합하여 각 Phrase Pair 간의 시간 차이를 계산하는 파이프라인 구축
언어적 이해가 필요한 Alignment 단계에만 LLM을 배치하고 나머지 전후처리는 일반 코드로 처리하는 하이브리드 구조 채택

실천 포인트

1. 인간이 두 데이터를 읽고 대응 관계를 찾는 수작업 단계가 있는지 확인

2. 전체 프로세스 중 언어적 이해가 필요한 핵심 단계만 LLM으로 분리

3. LLM 입력 전 데이터에 Index를 부여하여 결과값의 추적 가능성 확보

4. LLM 출력값을 기반으로 정량적 수치를 계산하는 후처리 로직을 일반 코드로 구현

태그

#Latency Measurement #Pipeline Automation #Force Alignment #LLM #Semantic Equivalence

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