[Paper] Spoken DialogSum: 감정이 풍부한 대화 데이터셋 for Spoken Dialogue Summarization

Source: arXiv - 2512.14687v1

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개요

이 논문은 Spoken DialogSum을 소개한다. 이는 원시 대화 음성을 두 종류의 요약—하나는 사실 기반, 다른 하나는 감정이 풍부한—과 짝지은 최초의 대규모 데이터셋이며, 화자 연령, 성별, 감정에 대한 발화 수준 주석도 제공한다. 음성, 텍스트, 그리고 비언어적 단서를 연결함으로써, 저자들은 엔드‑투‑엔드 오디오‑언어 모델(Audio‑LLMs)이 대화 내용과 감정적 어조를 모두 보존하는 요약을 생성하도록 가능하게 한다.

주요 기여

• 새로운 멀티모달 코퍼스: 표현력이 풍부한 TTS로 합성된 13,460개의 구어 대화, 각각 (a) 사실 요약, (b) 감정‑중심 요약, 그리고 (c) 연령, 성별, 감정, 피치, 말하기 속도와 같은 세부 화자/발화 메타데이터와 연결됨.
• 2단계 데이터 생성 파이프라인:
  1. LLM‑기반으로 DialogSum 텍스트 코퍼스를 재작성하여 자연스러운 필러, 백채널, 감정 태그를 삽입.
  2. 고품질 표현형 TTS가 주석이 달린 스크립트를 오디오로 변환하고 부언어 라벨과 정렬.
• 벤치마크 베이스라인: 연속형 ASR‑LLM 파이프라인과 통합 Audio‑LLM을 비교하여, 감정‑풍부 요약에 대해 엔드‑투‑엔드 모델 사용 시 ROUGE‑L 기준 28 % 상대 향상을 보임.
• 오픈소스 공개: 데이터셋, 오디오 샘플, 코드를 공개하여 재현성 및 후속 연구를 장려.

방법론

1. 스크립트 강화: 저자들은 기존 DialogSum 텍스트 데이터셋을 출발점으로 삼는다. 대규모 언어 모델(LLM)이 각 대화 스크립트를 다시 작성하면서 Switchboard 스타일의 현상(예: “uh‑mm”, “yeah”, “right”)을 삽입하고, 각 발화에 감정 라벨(예: 행복, 슬픔, 분노)을 주석한다.
2. 비언어적 태깅: 모든 발화에 대해 할당된 감정을 기반으로 추가적인 음향 속성—피치 콘투어와 말하기 속도—가 생성되어, 합성된 음성이 의도된 정서를 반영하도록 한다.
3. 표현력 있는 텍스트‑투‑스피치: 최신 표현력 있는 TTS 엔진을 사용해 주석이 달린 스크립트를 고품질 오디오로 변환한다. TTS 시스템은 감정 및 음향 태그에 조건화되어, 어조, 억양, 속도가 자연스럽게 변하는 음성을 만든다.
4. 요약 목표: 각 대화에 대해 두 개의 참고 요약을 만든다: 사실 기반 요약(내용만)과 감정 풍부 요약(정서 상태를 명시적으로 언급).
5. 모델 평가: 두 가지 베이스라인을 테스트한다:
   • Cascaded: 자동 음성 인식(ASR) → 텍스트‑LLM 요약기.
   • End‑to‑end Audio‑LLM: 오디오를 직접 입력받아 요약을 생성.
     성능은 ROUGE‑L과 정성적인 감정 보존 정도로 측정한다.

결과 및 발견

• Audio‑LLM은 감정이 풍부한 요약에서 연속 파이프라인보다 성능이 뛰어나며, ROUGE‑L에서 28 % 상대 향상을 달성하고(감정 재현에서도 눈에 띄는 향상이 있음).
• 사실 요약의 경우 두 시스템 간 격차가 좁혀지며, 이는 엔드‑투‑엔드 모델링의 주요 이점이 종종 ASR 전사에서 손실되는 정서적 단서를 보존하는 데 있음을 시사한다.
• 인간 평가 결과, Audio‑LLM의 요약이 화자의 감정과 미묘한 대화 흐름(예: 빈정거림, 흥분)을 더 잘 포착함을 확인했다.
• 이 데이터셋 자체는 음향 특징과 텍스트 감정을 정렬해야 하는 모델을 훈련시키는 데 유용함을 입증했으며, 멀티모달 감정 분석 및 공감 AI의 가능성을 열어준다.

실용적 의미

• 고객 서비스 자동화: 음성 기반 에이전트는 문제뿐만 아니라 발신자의 감정 상태도 강조하는 통화 후 요약을 생성하여 보다 개인화된 후속 조치를 가능하게 합니다.
• 회의 전사 도구: 엔드‑투‑엔드 요약기는 긴장감이나 열정이 나타나는 순간을 표시한 회의록을 생성하여 팀이 작업 항목의 우선순위를 정하는 데 도움을 줍니다.
• 접근성: 청각 장애 사용자를 위해 감정을 인식하는 캡션은 말 내용 뒤에 있는 감정을 전달하여 이해도를 높입니다.
• 콘텐츠 검토 및 분석: 미디어 모니터링 플랫폼은 팟캐스트나 콜센터 녹음에서 감정이 강하게 드러나는 구간을 자동으로 표시하여 추가 검토를 가능하게 합니다.
• 공감형 대화형 에이전트 교육: 개발자는 Spoken DialogSum을 활용해 대화 시스템을 미세 조정함으로써 실시간으로 사용자 감정을 더 잘 인식하고 대응할 수 있습니다.

제한 사항 및 향후 연구

• 합성 오디오: 표현력이 풍부한 TTS가 고품질임에도 불구하고, 데이터셋은 합성 음성에 의존하고 있어 자연 인간의 억양과 배경 소음의 모든 뉘앙스를 포착하지 못할 수 있습니다.
• 감정 분류 체계: 연구에서는 제한된 수의 거친 감정 카테고리를 사용했으며, 보다 세분화된 정서 상태(예: 좌절 vs. 분노)는 아직 탐구되지 않았습니다.
• 실제 녹음에 대한 확장성: 향후 연구에서는 노이즈가 포함된 실제 대화 녹음에서 Audio‑LLM의 성능을 검증하고 도메인 적응 기법을 조사해야 합니다.
• 다국어 확장: 현재 코퍼스는 영어 전용이며, 파이프라인을 다른 언어로 확장하면 적용 범위가 넓어집니다.

Spoken DialogSum은 감정 인식 음성 요약의 새로운 영역을 열어, 개발자들에게 보다 공감적이고 맥락이 풍부한 음성 애플리케이션을 구축할 수 있는 즉시 사용 가능한 리소스를 제공합니다.

저자

• Yen-Ju Lu
• Kunxiao Gao
• Mingrui Liang
• Helin Wang
• Thomas Thebaud
• Laureano Moro-Velazquez
• Najim Dehak
• Jesus Villalba

논문 정보

• arXiv ID: 2512.14687v1
• 분류: cs.CL, cs.AI, cs.LG, eess.AS
• 출판일: 2025년 12월 16일
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