이 세 가지 모듈은 화자 분리(Speaker Diarization)라는 큰 목표를 달성하기 위해 협력하는 전문가 팀이라고 생각하시면 이해하기 쉽다. 각각의 모듈은 오디오를 분석하는 특정 임무를 맡고 있으며, 이들의 결과가 합쳐져 "누가, 언제 말했는가"에 대한 최종 결론을 내리게 된다.
1. VAD (Voice Activity Detection): 음성 활동 감지
- 역할: 오디오 트랙에서 "말하는 구간"과 "말하지 않는 구간(침묵, 배경 소음 등)"을 구분하는 가장 기본적인 임무를 수행
- 작동 방식: 오디오를 잘게 쪼개어 각 순간에 사람의 목소리가 존재하는지 아닌지를 판단. 마치 오디오의 ON/OFF 스위치를 찾는 것과 같음.
- 중요성: 분석할 필요가 없는 침묵 구간을 제외시켜, 이후의 작업들이 오직 실제 음성 데이터에만 집중할 수 있도록 해줌. 이는 전체 프로세스의 효율성과 정확성을 높이는 첫 번째 관문이다.
예시
30초짜리 오디오 파일에서 VAD는 "[3초-8초: 음성], [15초-25초: 음성]"과 같이 실제 대화가 일어난 구간만을 정확히 찾아냅니다.
2. SCD (Speaker Change Detection): 화자 전환 감지
- 역할: VAD가 찾아낸 "말하는 구간" 내에서 목소리의 주인이 바뀌는 정확한 시점을 포착한다.
- 작동 방식: 음성의 특징(음색, 높낮이 등)이 갑자기 변하는 지점을 탐지한다. A라는 사람의 목소리 특징이 이어지다가 B라는 사람의 목소리 특징으로 바뀌는 순간을 "전환점"으로 표시
- 중요성: 한 사람이 길게 말하는 것과 여러 사람이 차례로 말하는 것을 구분하는 핵심적인 역할을 한다. 이 정보가 있어야 대화의 턴(turn)을 정확하게 나눌 수 있다.
예시
"안녕하세요, 저는 A입니다. (전환) 반갑습니다. 저는 B입니다." 라는 음성에서, SCD는 "A입니다"와 "반갑습니다" 사이의 지점을 화자 전환 시점으로 정확히 감지
3. OSD (Overlapped Speech Detection): 겹침 발화 감지
- 역할: 두 명 이상의 사람이 동시에 말하는 구간을 찾아내는 고난도의 임무를 수행
- 작동 방식: 오디오 신호에 한 명 이상의 목소리 특징이 섞여 있는 복잡한 구간을 식별합니다. 맞장구를 치거나, 서로의 말을 끊거나, 동시에 웃는 상황 등이 여기에 해당함.
- 중요성: 겹침 발화는 화자 분리 및 음성 인식에서 가장 오류가 발생하기 쉬운 부분입니다. OSD를 통해 이 구간을 미리 식별하면, 시스템은 해당 부분을 "주의 구간"으로 표시하거나, 겹친 목소리를 분리하려는 별도의 처리를 시도할 수 있어 전체적인 정확도를 크게 향상시킴.
예시
한 사람이 "제가 생각하기에는..."이라고 말하는 도중에 다른 사람이 "아, 그거 좋은 생각이네요!"라고 끼어들 때, OSD는 두 목소리가 겹치는 구간을 OVERLAP으로 탐지
이처럼 pyannote.audio는 VAD로 말하는 구간을 찾고, 그 안에서 SCD로 화자가 바뀌는 지점을 나누며, OSD로 동시에 말하는 어려운 구간을 별도로 식별하는 체계적인 과정을 통해 복잡한 대화 상황에서도 정확한 화자 분리 결과를 만들어낼 수 있는 것.
pyannote/speaker-diarization-3.1 파이프라인은 VAD, SCD, OSD와 같은 핵심 모듈들을 하나로 통합하여 자동화한 모델
과거에는 개발자가 직접 VAD 모델을 돌려 음성 구간을 찾고, 그 결과 위에서 SCD 모델을 실행하는 등 여러 단계를 거쳐야 했다. 하지만 speaker-diarization-3.1은 이 모든 과정을 내부적으로, 그리고 유기적으로 처리한다. 사용자가 오디오 파일을 입력하면, 이 파이프라인은 내부에서 다음과 같은 과정을 거칩니다:
- 음성 구간을 탐지하고 (VAD)
- 동시에 화자가 바뀌는 지점을 찾으며 (SCD)
- 목소리가 겹치는 구간까지 고려하여 (OSD)
- 최종적으로 "누가, 언제 말했는지"에 대한 타임라인을 한 번에 출력해 줍니다.
따라서 speaker-diarization-3.1을 사용한다는 것은 VAD, SCD, OSD를 포함한 화자 분리의 모든 핵심 기술을 하나의 편리한 패키지로 사용하는 것과 같습니다.
