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영어

Recently, speech recognition models have been advancing, accompanied by the development of various speech processing technologies to obtain high-quality data. In the defense sector, efforts are being made to integrate technologies that effectively remove noise from speech data in noisy battlefield situations and enable efficient speech recognition. This paper proposes a method for effective speech recognition in the midst of diverse noise in a battlefield scenario, allowing commanders to convey orders. The proposed method involves noise removal from noisy speech followed by text conversion using OpenAI's Whisper model. Experimental results show that the proposed method reduces the Character Error Rate (CER) by 6.17% compared to the existing method that does not remove noise. Additionally, potential applications of the proposed method in the defense are discussed.

한국어

최근 음성 인식 모델들이 점점 발달하고 있고 이와 더불어 좋은 데이터를 얻기 위한 다양한 음성 처리 기술들도 발 전하고 있다. 한편 국방 분야에서도 노이즈가 낀 음성 데이터로부터 노이즈를 제거하고 이를 효과적으로 음성 인식하는 기술을 접목하려고 시도하고 있다. 본 논문에서는 다양한 소음이 존재하는 전장 상황 속에서 음성 인식 기술을 활용하 여 효과적으로 지휘관이 명령을 전달할 수 있는 음성 인식방법을 제안하였다. 제안방법은 노이즈가 있는 음성에 대해서 노이즈를 제거 후 OpenAI의 Whisper 모델을 사용하여 텍스트로 변환하는 방법이다. 실험결과로써, 제안 방법은 노이즈 를 제거하지 않은 기존 방법에 비해서 글자 오류률(Charactor Error Rate, CER)이 6.17% 감소된 것을 볼 수가 있었다. 추가적으로 제안방법을 이용하여 국방분야에 적용할 수 있는 부분에 대해서도 기술하였다.