Automatic Speech Data Labeling System Based on Speech Recognition and Machine Learning

음성 데이터 라벨링은 음성 인식 및 자연어 처리 기술의 성능을 결정하는 중요한 과정이다. 그러나 전통적인 수작업 라벨링 방식은 대규모 데이터 처리에 있어 많은 시간과 비용이 소요되며, 라벨링 오류의 가능성이 높다. 본 논문에서 는 이러한 문제를 해결하기 위해 효율적인 음성 데이터 라벨링 자동화 시스템을 설계하였다. 제안된 시스템은 음성 인식 기술과 기계 학습 알고리즘을 통합하여 음성 데이터를 자동으로 분석하고 라벨링하도록 설계되었다. 이 시스템은 다양한 음성 데이터 유형을 처리할 수 있으며, 사용자 인터페이스를 통해 라벨링 작업의 직관성과 효율성을 향상시킨다. 본 설계는 음성 데이터 처리의 효율성을 높이고, 다양한 응용 분야에서 음성 인식 기술의 활용을 촉진할 수 있는 잠재력을 가진다.