메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임혜림 (한양대학교) 오창한 (한국전자통신연구원) 강점자 (한국전자통신연구원) 송화전 (한국전자통신연구원) 박기영 (한국전자통신연구원)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제62권 제3호(통권 제568호)
발행연도
2025.3
수록면
107 - 116 (10page)
DOI
10.5573/ieie.2025.62.3.107

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
다화자 회의 환경에서 음성인식의 정확성은 회의 내용을 이해하고 요약하는 데 매우 중요하다. 그러나 음성인식 시스템은 배경 소음이나 전문 용어와 같은 음향적 및 언어적 요인으로 인해 성능이 저하될 수 있다. 이를 개선하기 위해, 본 연구에서는 특정 도메인에 최적화된 언어모델을 사용하는 기존 방법과는 다르게, 거대언어모델의 풍부한 언어학적 지식을 활용하여 오류를 포함한 인식결과를 후처리하여 음성인식 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 구체적으로, 음성인식 오류가 포함된 텍스트와 이전 문맥 정보를 거대언어모델의 입력으로 사용하여, 사용자가 실제로 발화한 내용을 모델이 더 정확히 예측할 수 있도록 학습한다. 이 접근법을 실제 음성 데이터와 음성인식 시스템에 적용한 결과, 오류가 유의미하게 감소함을 확인하였다. 특히 영어 강연 코퍼스를 활용한 실험에서는 기존 베이스라인 모델 대비 최대 16.1%의 오류 감소율을 기록하였다. 또한 본 논문에서는 실제 사례를 통하여 거대언어모델이 음성인식 오류를 문맥에 맞게 수정하였음을 제시하였다.
#ASR #Error correction #Context #LLM #LoRA

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

말더듬 발화에 대한 음성인식 AI의 전사 정확도 탐색
강민국 ,  이소빈 ,  이다현 외 2명 한국언어치료학회 학술발표대회 논문집 2024 .11
N-gram Opcode를 활용한 머신러닝 기반의 분석 방지 보호 기법 탐지 방안 연구
김희연 ,  이동훈 정보보호학회논문지 2022 .04

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092452366