애플, 시리가 지역 목적지를 찾는 기술 설명

애플은 머신 러닝 저널에 새로운 논문을 발표하여 시리가 지역 관심 지점의 이름을 인식하는 능력을 향상시키기 위해 어떻게 작동하는지에 대한 기술적 세부 정보를 제공했습니다. ‘음성 인식을 위한 시리의 지역 특정 언어 모델로 지역 목적지 찾기’라는 제목의 게시물에서 애플은 iOS가 사용자의 현재 위치에 대한 지식을 시리의 음성 인식 시스템에 통합하여 단순한 일반 음성 인식을 넘어서는 정확도를 제공하는 방법을 설명합니다. 이를 통해 시리는 지역 비즈니스와 같은 명명된 개체를 보다 정확하게 인식할 수 있습니다.

애플은 대부분의 가상 비서가 스타벅스와 같은 고프로필 비즈니스의 이름을 올바르게 인식하고 이해하는 데 큰 문제가 없음을 인정하지만, 사용자가 문의하는 수백만 개의 더 작고 지역적인 비즈니스와 서비스의 이름을 정확하게 식별하는 것은 더 큰 도전입니다. 이를 해결하기 위해 애플은 사용자의 위치에 대한 지식을 음성 인식 시스템에 통합하기 시작했습니다. 이는 사용자의 위치 근처에 있을 수 있는 비즈니스를 식별하는 것뿐만 아니라, 사용자가 지역 비즈니스의 이름을 발음할 가능성이 있는 방식에 대한 지역 음향 모델을 구축하고, 시리의 언어 모델 데이터베이스에 거의 또는 전혀 나타나지 않는 수백 개의 비즈니스 이름의 복잡성을 해결하기 위해서입니다.

애플은 미국의 각 통합 통계 지역(CSA)에 대해 169개의 맞춤형 언어 모델, 즉 ‘Geo-LM’을 만들었으며, 사용자가 미리 정의된 지역 중 하나 밖에 있거나 위치를 식별할 수 없는 상황에서 사용할 수 있는 단일 글로벌 Geo-LM도 만들었습니다. 각 Geo-LM은 표준 음향 모델과 함께 시리에 제공되는 추가 데이터를 포함하여 해당 사용자의 지역에 특정한 추가 속도 인식 데이터를 제공하여 시리가 사용자가 의도한 단어의 순서와 지역 특정 용어 및 비즈니스 이름의 발음을 더 잘 이해하도록 돕습니다.