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임혜림 (성균관대학교) 오창한 (한국전자통신연구원) 강점자 (한국전자통신연구원) 송화전 (한국전자통신연구원) 박기영 (한국전자통신연구원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
683 - 686 (4page)

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In this paper, we propose a method to improve speech recognition performance by utilizing the linguistic information contained in large language models. Specifically, we suggest a method where the text containing speech recognition errors is provided to the large language model along with the preceding contextual information. This allows the large language model to more accurately predict what the user intended to say, thus training a model for correcting speech recognition errors. We applied this approach to actual speech data and a speech recognition system, confirming that the errors were reduced. When applied to an English lecture corpus dataset, the proposed method achieved an error reduction rate of up to 16.1% compared to the original hypothesis in the baseline model.

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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