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초록·키워드
본 연구에서는 음성인식 결과의 정확도를 향상하기 위해 발음 유사성에 기인한 오인식 단어를 효과적으로 교정할 수 있는 전후처리 기법을 제안한다. 제안 시스템은 세 단계로 구성된다. 첫째, MMSE(Minimum Mean Square Error) 기반 로그 스펙트럼 추정과 고주파 강조 필터를 적용한 주파수 영역 잡음 제거를 통해 신호대잡음비를 향상한다. 둘째, KoBERT 기반의 MLM(Masked Language Modeling)을 활용하여 문맥적으로 부적절한 단어를 탐지한다. 셋째, 한국어 음운 특성을 반영한 자모 단위 Levenshtein Distance 알고리즘을 이용하여 최종 교정 단어를 선택한다. 오인식 단어가 포함된 1,000개의 한국어 문장을 대상으로 한 실험에서, 제안 기법은 기존기법과 비교해 WER(Word Error Rate)을 9.2%에서 4.7%로 감소시켰다. 또한, 오인식 단어 탐지에서는 최대 96.4%의 탐지 정확도를 보였다. 결론적으로, 제안 기법을 통해 실제 음성인식 시스템의 품질을 유의미하게 향상할 수 있음을 입증한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-26-02-094820527
