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Dev.toAI/ML
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faster-whisper 기반 로컬 처리와 Glossary 최적화로 Code-switching 문제 해결
La dictée vocale en français québécois, c'est pas un gadget : c'est un problème de code-switching
AI 요약
Context
기존 음성 인식 도구의 Session 단위 언어 감지 방식으로 인한 다국어 혼용(Code-switching) 처리 한계 발생. 특히 퀘벡 프랑스어와 영어 기술 용어가 혼재된 환경에서 오인식 및 Transliteration 오류로 인한 수정 비용 증가가 병목 지점으로 작용.
Technical Solution
- Sentence 단위 처리 아키텍처 설계를 통한 문장별 독립적 언어 컨텍스트 분석 구현
- faster-whisper 엔진 도입을 통한 온디바이스(Local) 추론 환경 구축 및 데이터 프라이버시 확보
- FR-QC 및 기술 전문 용어를 포함한 전용 Glossary 통합으로 도메인 특화 인식률 향상
- OS 레벨의 Global Hotkey(F6)와 Active App 텍스트 주입 방식을 통한 UX 마찰 최소화
- Python 런타임 의존성을 제거한 단일 실행 파일 배포 구조 설계로 설치 복잡도 제거
실천 포인트
- 다국어 혼용 환경 설계 시 Session 단위가 아닌 Token 또는 Sentence 단위의 세밀한 언어 감지 전략 검토 - 도메인 특화 용어의 오인식 방지를 위한 외부 Glossary/Lexicon 레이어 추가 적용 - 민감 데이터 처리가 필요한 엔터프라이즈 환경에서 Cloud API 대신 Local LLM/SLM 추론 구조 고려