@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00234633,
 author = {小野原, 菖太 and 清水, 亮佑 and 武田, 朋久 and 勝間田, 里菜 and 森田, 湧大 and 齋藤, 大輔},
 issue = {21},
 month = {Jun},
 note = {本研究では，麻雀実況音声を用いた End-to-End 音声認識モデル Whisper のファインチューニングと，その出力結果に対する固有名詞訂正により，専門用語や固有名詞が多く含まれる音声認識タスクにおける精度改善を試みた．モデル全体をファインチューニングした結果では WER において 14% ほど精度が改善し，パラメタを全体の 3.4% に限定した場合でも 6% の改善を得た．固有名詞の訂正では複数の編集距離を組み合わせる手法を用いて，認識ミスの 34% については訂正を行うことができた．},
 title = {麻雀実況を対象としたEnd-to-end音声認識のためのモデル適応と固有名詞訂正手法の検討},
 year = {2024}
}