KIT의 혁신적인 오프라인 음성 번역 및 지시 사항 준수 시스템

카를스루에 공과대학(KIT)은 IWSLT 2025에서 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 혁신적인 오프라인 음성 번역 및 지시 사항 준수 시스템을 선보였습니다. 다중 자동 음성 인식 시스템과 2단계 번역 과정을 통해 오프라인 음성 번역의 정확도를 높였으며, 음성 인코더와 LLM 통합을 통해 지시 사항 준수 시스템의 성능을 향상시켰습니다. 이 연구는 LLM을 활용한 음성 처리 기술의 미래를 보여주는 중요한 사례입니다.

IWSLT 2025를 흔든 KIT의 기술

2025년 국제 구어 번역 워크숍(IWSLT)에서 카를스루에 공과대학(KIT)의 연구팀이 혁신적인 오프라인 음성 번역 및 지시 사항 준수 시스템을 선보이며 큰 주목을 받았습니다. 기존의 음성 번역(ST)을 넘어 음성 질문 응답 및 요약과 같은 다양한 작업을 포함하는 IWSLT의 넓어진 범위에 발맞춰, KIT는 대규모 언어 모델(LLM)의 힘을 빌려 놀라운 성과를 달성했습니다.

오프라인 음성 번역의 새로운 지평

KIT의 오프라인 음성 번역 시스템은 여러 개의 자동 음성 인식 시스템을 활용합니다. 각 시스템이 생성한 결과는 문서 수준의 맥락을 이해하는 LLM을 통해 융합됩니다. 이후, 2단계 번역 과정을 거치며, 추가적인 개선 단계를 통해 번역 품질을 한층 더 높입니다. 단순한 번역을 넘어, 맥락을 고려한 정확하고 세련된 번역이 가능해진 것입니다.

지시 사항 준수의 새로운 기준

KIT의 지시 사항 준수(IF) 시스템은 음성 인코더와 LLM을 통합한 엔드투엔드 모델을 기반으로 합니다. 이를 통해 다양한 지시 사항을 효과적으로 처리할 수 있으며, 마지막 단계에서 문서 수준의 세련 과정을 거쳐 맥락 정보를 활용하여 출력 품질을 최대한으로 끌어올립니다. 이는 단순한 명령어 수행을 넘어, 상황에 맞는 이해와 정교한 응답을 가능하게 합니다.

LLM의 힘: 미래를 향한 도약

KIT의 연구는 LLM이 음성 번역 및 지시 사항 준수 분야에서 얼마나 강력한 도구가 될 수 있는지를 보여주는 중요한 사례입니다. 이러한 기술 발전은 더욱 자연스럽고 효율적인 인간-컴퓨터 상호작용, 그리고 다양한 언어 간의 원활한 소통을 가능하게 하는 초석이 될 것입니다. 앞으로 KIT의 연구가 어떻게 발전하고, 우리의 일상에 어떤 변화를 가져올지 기대해 볼 만합니다. 🏆