연구진은 WhisperIPA와 ZIPA라는 두 개의 최신 음소 기반 자동 음성 인식 시스템의 편향을 분석했어요. 이 시스템들은 다양한 억양과 언어 출처에 대한 IPA(국제음성기호) 전사를 생성해요.
기존 연구가 주로 문자 기반 ASR 시스템에 집중했지만, 이번 연구는 다국어 지원과 저자원 언어 모델링에 중요한 음소 기반 시스템의 편향을 조사해요.
연구 결과, 음소 변동을 감안하더라도 성별, 억양, 민족, 연령에 따라 성능 차이가 지속적으로 나타나는 것으로 확인돼요.
이 연구는 편향의 잠재적 원인을 파악하고 더욱 포괄적이고 언어학적으로 견고한 음소 기반 ASR 시스템 개발에 기여할 수 있어요.