ASR 시스템에서 의미론적 라티스 재점수화로 개선된 맥락 인식

핵심 개념

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

초록

• 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

통계

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

인용구

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

핵심 통찰 요약

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

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

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