LLM의 다국어 처리, 저자원 언어는 영어와 구조적 차이 커
LLM의 다국어 처리 능력을 표현 구조 관점에서 분석한 결과, 저자원 언어일수록 영어와의 구조적 차이가 크다는 사실이 확인됐다.
[태그:] 저자원언어
합성 대화 데이터로 ASR 학습 효율 높이는 방법 제안
LLM과 TTS로 생성한 합성 대화 데이터로 ASR 모델을 학습하면 저자원 언어와 특수 분야에서도 효율적인 음성 인식이 가능하다는 연구가 발표됐다.
LLM의 다국어 처리 능력을 표현 구조 관점에서 분석한 결과, 저자원 언어일수록 영어와의 구조적 차이가 크다는 사실이 확인됐다.
LLM과 TTS로 생성한 합성 대화 데이터로 ASR 모델을 학습하면 저자원 언어와 특수 분야에서도 효율적인 음성 인식이 가능하다는 연구가 발표됐다.
