Speech Recognition Error Detection Using Deep Learning

딥 러닝을 이용한 음성인식 오류 판별 방법

자동통역(Speech-to-speech translation)의 최우선 단계인 음성인식과정에서 발생한 오류문장은 대부분 비문법적 구조를 갖거나 의미를 이해할 수 없는 문장들이다. 이러한 문장으로 자동번역을 할 경우 심각한 통역오류가 발생하게 되어 이에 대한 개선이 반드시 필요한 상황이다. 이에 본 논문에서는 음성인식 오류문장이 정상적인 인식문장에 비해 비문법적이거나 무의미하다는 특징을 이용하여 DNN(Deep Neural Network) 기반 음성인식오류 판별기를 구현하였으며 84.20%의 오류문장 분류성능결과를 얻었다.