Whisper를 사용하여 한국어 언어 모델을 파인튜닝하는 방법은 다음과 같습니다.
1. 데이터 준비:
- 유튜브 영상:
- 다양한 주제와 화자를 포함하는 한국어 영상을 수집합니다.
- 영상 길이는 짧을수록 좋지만, 최소 30초 이상의 영상을 사용하는 것이 좋습니다.
- 영상의 화질과 음질이 좋을수록 모델 성능이 향상됩니다.
- 텍스트 전사본:
- 각 영상에 대한 정확한 한국어 텍스트 전사본을 준비합니다.
- 텍스트 전사본은 영상의 음성 내용을 정확하게 반영해야 합니다.
- 전문적인 자막 서비스를 이용하거나, 직접 텍스트를 전사할 수 있습니다.
2. Whisper 모델 다운로드:
- Whisper GitHub 저장소: https://github.com/openai/whisper 에서 최신 Whisper 모델을 다운로드합니다.
- Whisper 모델 선택: 다양한 언어 모델이 제공됩니다. 한국어 언어 모델을 선택합니다.
- 모델 다운로드: 선택한 모델의
.ckpt파일을 다운로드합니다.
3. 데이터 처리:
- 영상 자막 쌍 생성:
- 각 영상과 해당 텍스트 전사본을 쌍으로 연결합니다.
- 텍스트 전사본은 영상의 음성 내용을 정확하게 반영해야 합니다.
- 데이터 형식 변환:
- Whisper 모델은 특정 형식의 데이터를 입력으로 사용합니다.
- 준비된 데이터를 Whisper 모델이 사용할 수 있는 형식으로 변환해야 합니다.
- Whisper 문서에서 제공하는 데이터 형식 변환 도구를 사용할 수 있습니다.
4. 모델 파인튜닝:
- 컴퓨팅 환경 준비:
- Whisper 모델 파인튜닝에는 강력한 GPU 또는 TPU가 필요합니다.
- Google Colab 또는 Kaggle과 같은 클라우드 기반 플랫폼을 활용할 수 있습니다.
- 파인튜닝 스크립트 실행:
- Whisper 문서에서 제공하는 파인튜닝 스크립트를 사용합니다.
- 스크립트를 수정하여 준비된 데이터, 다운로드한 모델, 파인튜닝 설정 등을 입력합니다.
- 스크립트를 실행하여 모델 파인튜닝을 진행합니다.
5. 모델 평가:
- 파인튜닝된 모델을 평가하여 성능을 확인합니다.
- 새로운 한국어 영상을 사용하여 모델의 음성 인식 정확도를 평가합니다.
- 다양한 평가 지표를 사용하여 모델 성능을 분석합니다.
- 필요에 따라 파인튜닝 과정을 반복하여 모델 성능을 개선합니다.
참고 자료:
- Whisper GitHub 저장소: https://github.com/openai/whisper
- Whisper 문서: https://github.com/openai/whisper
- 한국어 음성 인식 데이터셋: https://guides.dataverse.org/en/5.12.1/user/find-use-data.html
- Google Colab: https://colab.research.google.com/
- Kaggle: https://www.kaggle.com/
주의:
- Whisper 모델은 아직 개발 중이며, 모든 한국어 영상에 대해 정확한 음성 인식을 보장하지 못할 수 있습니다.
- 모델 파인튜닝 과정에는 시간과 자원이 많이 소요될 수 있습니다.
- 개인 정보 보호 및 저작권 문제에 주의해야 합니다.