吃音症の音声認識を革新：LLMを活用した精度向上！

この研究は、従来の単語誤り率（WER）を超えて、吃音症を持つ人々のための自動音声認識（ASR）を改善する画期的なアプローチを紹介しています。 大規模言語モデル（LLM）に基づくエージェントを採用することにより、システムは顕著な意味的改善を達成し、発話障害の影響を受ける人々のコミュニケーションを大幅に強化する可能性を示しています。

• •LLMベースのエージェントがASR後の修正に使用され、意味的精度が向上しています。
• •この研究は、吃音障害の音声修正のための最大のベンチマークであるSAP-Hypo5を紹介しています。
• •このシステムは、困難なサンプルで大幅なWERの削減と意味の改善を示しています。