LLM 필터, 잡음 섞인 경찰 무전 AI 전사 오류 줄여

Kaavya Chaparala가 이끄는 연구팀은 볼티모어와 시카고의 잡음 섞인 경찰 방송 통신 음성을 대상으로 두 가지 기반 음성 인식 모델인 OpenAI의 Whisper와 Qwen3‑ASR을 평가했다. 연구진은 모델에 내장된 신뢰도 점수로는 기계가 생성한 전사문 가운데 정확한 것과 부정확한 것을 구별할 수 없다는 사실을 확인했다. 외부 평가자로 대규모 언어 모델을 활용해 문맥상 타당하지 않은 의사 라벨을 걸러내자 학습 데이터의 단어 오류율이 낮아졌다. SLT 2026 학회에 채택된 이 논문은 향후 연구 방향으로 모델 간 의사 라벨 교환도 제안한다.