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한국어 음성인식 STT API 리스트. 각 성능 벤치마크.
| Date | Stars |
|---|---|
| 2026-07-24 | 534 |
| 2026-07-25 | 534 |
| 2026-07-28 | 537 |
| 2026-07-30 | 539 |
| 2026-08-06 | 539 |
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# Awesome Korean Speech Recognition [](https://github.com/sindresorhus/awesome) A curated list of **Korean speech recognition** resources for developers, including **the error rate (Character Error Rate)** of Speech Recognition API on public datasets. **한국어 음성인식**을 사용해볼 수 있는 개발자 사이트의 API로 **AI-Hub**에서 공개한 다양한 테스트셋의 **에러율(Character Error Rate)** 을 음성인식 API별로 측정한 리포지토리입니다. 본 리포지토리는 다음과 같은 내용을 다루고 있습니다. - Return Zero(리턴제로), Google, OpenAI Whisper, ETRI, Naver 등 다양한 음성인식 API를 사용하여 AI-Hub 테스트셋에 대한 에러율(Character Error Rate) 측정 - 한국어 음성인식 평가 방법에 대한 소개 --- ## Contents - [한국어 음성인식 API](#%ED%95%9C%EA%B5%AD%EC%96%B4-%EC%9D%8C%EC%84%B1%EC%9D%B8%EC%8B%9D-api) - API List - [한국어 데이터셋](#%ED%95%9C%EA%B5%AD%EC%96%B4-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EC%85%8B) - 사용한 테스트 데이터셋 - [음성인식 API 별 에러율](#음성인식-api-별-에러율) - 각 API 별 에러율 측정 결과 - [한국어 음성인식](#awesome-%ED%95%9C%EA%B5%AD%EC%96%B4-%EC%9D%8C%EC%84%B1%EC%9D%B8%EC%8B%9D%EC%9D%84-%EC%86%8C%EA%B0%9C%ED%95%98%EB%A9%B4%EC%84%9C) - 한국어 음성인식에 대한 간략한 소개와 이 레포를 만들게 된 배경에 대해 설명 - [왜 CER로 계산하나요? (Character Error Rate)](#%EC%99%9C-cer%EB%A1%9C-%EA%B3%84%EC%82%B0%ED%95%98%EB%82%98%EC%9A%94-character-error-rate) - 한국어 음성인식 메트릭 설명 - [전사 데이터 정규화(Normalization)](#%EC%A0%84%EC%82%AC-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EC%A0%95%EA%B7%9C%ED%99%94normalization) - 전사 데이터의 normalization 설명 - [한국어 데이터셋에 덧붙여](#%ED%95%9C%EA%B5%AD%EC%96%B4-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EC%85%8B%EC%97%90-%EB%8D%A7%EB%B6%99%EC%97%AC) - 각 테스트 데이터셋 별 설명 --- ## 한국어 음성인식 API API로 음성인식을 바로 사용해 볼 수 있는 개발자 사이트입니다. 별도의 승인 절차나 영업 컨택 없이 바로 사용해볼 수 있는 사이트를 주로 나열해두었습니다. 1. [OpenAI의 Whisper](https://platform.openai.com/docs/models/whisper) 2. [Google의 Cloud Speech-to-text v2](https://cloud.google.com/speech-to-text/v2/docs) 3. [한국전자통신연구원 ETRI의 공공 인공지능오픈 API](https://aiopen.etri.re.kr/serviceList) 4. [Naver Cloud의 Clova Speech](https://api.ncloud-docs.com/docs/ai-application-service-clovaspeech) 5. [Return Zero의 VITO Speech](https://developers.vito.ai) 아래는 이번에 다루지 못했지만 크레딧이 주어지는 경우 추후에 테스트 해볼 예정입니다. 1. [Amazon의 Transcribe](https://aws.amazon.com/ko/transcribe/) 2. [Microsoft의 Speech Service](https://learn.microsoft.com/ko-kr/azure/ai-services/speech-service/index-speech-to-text) 3. [Kakao의 Speech to Text](https://www.kakaoicloud.com/service/detail/6-23) --- ## 한국어 데이터셋 1. [**주요 영역별 회의 음성**](https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=464) - 시사토론, 독서모임, 온라인회의, 방송에서의 자연스러운 환경과 잡음이 결합된 회의 형태의 발성 데이터 2. [**회의 음성**](https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=132) - TV, 라디오의 토론, 토크, 뉴스 등의 음성 콘텐츠에서 추출한 데이터 3. [**상담 음성**](https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?&dataSetSn=100) - 교육, 금융, 통신판매 도메인에 대한 콜센터 가상 시나리오 데이터 4. [**저음질 전화망 음성**](https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=571) - 실제 상담 환경에서 발생하는 다양한 잡음을 포함한 저음질 전화망 데이터 5. [**한국어 강의 음성**](https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=115) - EBS의 교육영상을 기반으로 만든 데이터 6. [**한국어 음성 (KsponSpeech)**](https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=123) - 두 사람이 다양한 주제로 자유롭게 대화하는 음성을 스튜디오에서 녹음한 데이터로 테스트 세트가 2개로 나뉘어 구성됩니다. (eval clean, eval other) --- ## 음성인식 API 별 에러율 평가된 각 음성인식 API의 세부 정보와 CER 측정 결과입니다. 비용과 시간 관계상 테스트셋 별로 3000개의 문장을 샘플링하여 테스트를 진행하였습니다. 3000개에 대한 데이터셋 정보는 [여기](https://github.com/rtzr/Awesome-Korean-Speech-Recognition/blob/main/docs/README.md)에서 확인하실 수 있습니다. 테이블 내의 숫자는 작을수록 에러가 적다는 의미입니다. | API \ 데이터셋 | Avg. CER(%) | 주요 영역별 회의 | 회의 | 상담 | 저음질<br/>전화망 | 한국어<br/>강의 | KsponSpeech eval clean | KsponSpeech eval other | | -------------------- | ----------- | ---------------- | -------- | -------- | ----------------- | --------------- | ---------------------- | ---------------------- | | OpenAI Whisper | 11.
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Arthur Kim · ReturnZero Inc. · South Korea
9
Sangchun Ha · Toss Bank · South Korea
3
Would you bet a product on this? Bounded 0–100 and slow moving.
matched fp:2d2fd58af311acac, topic:speech-recognition, topic:whisper, topic:speech-to-text