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오세홍 (육군사관학교) 육태경 (육군사관학교) 김주안 (육군사관학교) 박윤서 (육군사관학교) 박주현 (육군사관학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2024년도 춘계종합학술대회 논문집 제28권 제1호
발행연도
2024.5
수록면
170 - 173 (4page)

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Transformer 기반 음성인식 모델들의 발전으로 음성인식 모델의 성능이 크게 향상되었다. 이러한 모델들은 대규모의 음성데이터를 학습하여, 소음 또는 잡음을 가지고 있는 음성데이터에 대해서도 준수한 성능을 발휘한다. 그러나 음성보다 훨씬 큰 전장소음(총, 포탄 소리)을 포함하는 음성에 대해서는 상대적으로 좋은 성능을 발휘하지 못한다. 본 연구에서는 OpenAI의 Whisper 모델을 사용하여 전장소음이 음성인식 모델의 성능에 끼치는 영향을 확인하고, 전장소음에 강건한 모델로 개선하기 위해서 디노이징 기법과 파인튜닝을 적용하였다. 디노이징 기법과 파인튜닝을 통하여 전장소음의 강도 및 모델의 종류에 따른 에러율을(CER, Character Error Rate) Medium모델 기준 평균 35% 감소시킴으로써 강도 높은 소음이 존재하는 실제 전장 환경에서도 개선된 Whisper 모델이 효과적으로 활용될 수 있음을 시사한다.
#Automitic Speech Recognition #Whisper #Fine-tune #Denoising #Battlefield Sound

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 실험환경 및 실험결과
Ⅴ. 결론
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