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저자정보
윤정현 (세종대학교) Helin Yin (세종대학교) 구영현 (세종대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,494 - 2,498 (5page)

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Recent advances in speech recognition research have led to its widespread application across various fields. However, unexpected errors can occur due to diverse environmental conditions. Due to the recent surge in research on Large Language Models (LLMs) and their outstanding performance in natural language processing, this paper compares the performance of a speech recognition model with error correction to a model without error correction using Korean speech dataset. The results show that the speech recognition model with error correction achieves a 13.7% reduction in Word Error Rate(WER) and a 6.2% reduction in Character Error Rate(CER) compared to the model without error correction. These results demonstrate the importance and effectiveness of using a Large Language Model (LLM) for error correction in Korean speech recognition.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 실험방법 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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