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Hyeonggi Seong (Seoul National University) Jaehee Won (Seoul National University) Hyunjun Kim (Seoul National University) Kyudan Jung (Chung-Ang University) Sieun Hyun (Yonsei University) Namjoon Kim (Seoul National University) Hyuk-Jae Lee (Seoul National University)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,954 - 2,957 (4page)

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Recently, automatic speech recognition (ASR) models using large-scale speech data have been proposed. Among them, Whisper has known as a state-of-the-art model showing impressive performance across various multilingual tasks. However, it was reported that Whisper does not perform as well in situations where multiple languages are mixed within a single sentence. In this paper, we proposed a novel Whisper model with a language detector and new token sequences to address this issue. Experimental results show that on a Korean-English code-switching dataset, the character error rate (CER) decreased by 1.7% compared to the conventional Whisper model.

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Proposed Method
Ⅲ. Experiments
Ⅳ. Conclusion
참고문헌

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