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Dev.toAI/ML
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Wav2Vec 2.0 기반 Prosody-Semantics 듀얼 스트림 스트레스 분석 파이프라인 구축
From Soundwaves to Stress Levels: Building an Affective Computing Pipeline with Wav2Vec 2.0
AI 요약
Context
단순한 Speech-to-Text 기능을 넘어 화자의 생물학적 및 심리적 상태를 파악하는 Affective Computing 구현 필요. 기존 텍스트 분석 방식으로는 음성의 높낮이, 리듬, 에너지 등 비언어적 맥락인 Prosody 정보를 유실하는 한계 존재.
Technical Solution
- Wav2Vec 2.0의 Hidden Layer를 활용한 음성 Prosody 추출 및 감정 상태 분류
- ASR(Automatic Speech Recognition)을 통한 텍스트 변환 후 Semantic Sentiment Analysis 수행
- Prosody와 Semantics 데이터를 결합하여 Cortisol 수치를 추정하는 Stress Inference Engine 설계
- 5초 단위 Audio Chunking 처리를 통한 시계열 기반의 감정 변동성 분석 로직 구현
- FastAPI 기반의 비동기 처리 및 React Vis를 이용한 스트레스 수치 시각화 대시보드 구축
- 실서비스 전환을 위한 WebRTC VAD 도입 및 ONNX/TensorRT 기반 Model Quantization 적용 전략 수립
실천 포인트
- 고정밀 감정 분석을 위해 텍스트 정보와 음향 특징량을 분리하여 처리하는 Dual-stream 구조 검토 - 실시간 추론 성능 향상을 위해 모델 양자화 및 TensorRT 변환 적용 - 오디오 데이터 처리 시 WebRTC VAD를 통한 무음 구간 제거로 연산 비용 최적화 - 민감 의료 데이터 처리를 위해 raw data 저장을 배제한 In-memory 처리 및 HIPAA/GDPR 준수 설계