ASR 시스템에서 의미론적 라티스 재점수화로 개선된 맥락 인식

Core Concepts

ASR 시스템의 맥락 인식을 향상시키기 위한 의미론적 라티스 처리의 중요성과 효과적인 방법론을 소개한다.

Abstract

ASR 기술의 중요성과 맥락 인식의 어려움
의미론적 라티스 처리를 통한 맥락 인식 향상 방법론 소개
실험 결과와 토론을 통해 성능 향상의 중요성 강조
라티스 재점수화 전략과 모델 아키텍처 설명
실험 결과 및 성능 평가
ASR 기술의 미래 가능성과 활용 분야에 대한 전망

Stats

우리의 모델은 WER을 14% 감소시킴
HMM-(SAT) GMM 모델의 WER은 8.01%이며, 우리의 모델은 6.65%로 개선됨
테스트 데이터셋 'test-clean'에서 WER은 7.64%에서 6.65%로 개선

Quotes

"우리의 모델은 Transformer 아키텍처를 활용하여 WER을 획기적으로 개선함."
"우리의 연구는 ASR 시스템의 정확성과 신뢰성을 향상시키는 데 중요한 역할을 함."

Key Insights Distilled From

Improved Contextual Recognition In Automatic Speech Recognition Systems By Semantic Lattice Rescoring

by Ankitha Suda... at arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.09680.pdf