STT 평가가 나를 속인 네 가지 방식: 실제 전화 통화 앞에 선 Whisper

Tue, 19 May 2026 00:00:00 +0000

이 글은 한국어 전화 Voice Agent 현장 노트 7부작 중 1부다. 내가 리드했던 프로젝트 — 공공 서비스 전화 상담용 실시간 한국어 voice agent(STT → LLM → TTS) — 를 만들면서 겪은 일을 정리한다. Whisper fine-tuning 시리즈가 모델을 어떻게 학습했는지를 다뤘다면, 이번 시리즈는 그 모델이 실제 통화를 만났을 때 벌어진 일에서 시작한다.

작년 말, 내 Whisper fine-tuning 곡선은 더 바랄 게 없을 만큼 예뻤다. 공개 한국어 8 kHz 전화망 corpus(AI Hub의 저음질 전화망 음성인식 데이터)의 held-out split에서 라운드마다 기록이 갱신됐다: CER 9.0% → 6.3% → 5.5% → fine-tuned large-v3-turbo의 3.8%. 손대지 않은 large-v3-turbo는 6.5%였다. 스스로 잡은 목표가 4% 미만이었으니 3.8%면 통과다. (그때는 꽤 뿌듯했다.)

Data-Quality on 노준탁 — AI 노트

STT 평가가 나를 속인 네 가지 방식: 실제 전화 통화 앞에 선 Whisper