본 논문은 코드 스위칭(CS) ASR의 성능 향상을 위해 준표시 학습 방식을 처음으로 적용했어요. 대규모 비표시 데이터를 활용하여 CS-ASR 모델을 개선하는 세 단계로 구성돼요. 개발 데이터셋에서 MER을 6.35% 줄이는 등 상당한 성능 향상을 달성했어요.
준표시 데이터셋을 생성하고, 이를 기반으로 사전 훈련 및 미세 조정을 거치는 이중 단계 양성 모델 훈련 프레임워크를 사용해요. 반복적 개선을 통해 복잡한 CS 시나리오에 대한 모델 정확도를 더욱 향상시켰어요.
이번 연구는 코드 스위칭 ASR 시스템의 발전에 기여하며, 제한된 CS 훈련 데이터 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대돼요.