금융 음성 인식에 지속적 학습 정규화가 필요한가? Earnings Call ASR을 사용한 EWC와 mini-KFAC 연구

요약

본 연구는 기업 실적 발표(Earnings call) 녹취록과 같은 금융 음성 패턴에서 ASR 시스템의 지속적 학습 필요성을 다룹니다. Whisper-small 모델을 테스트한 결과, 일반 도메인 코퍼스 업데이트가 오히려 기존 금융 패턴 인식에 긍정적인 영향을 미치는 상보성이 관찰되었습니다. 따라서 정규화는 불필요할 수 있으나, 필요한 경우 mini-KFAC EWC가 더 나은 성능과 안정성을 제공합니다.

핵심 포인트

• 금융 음성 ASR은 지속적 학습 시나리오를 제시함.
• 일반 도메인 업데이트가 금융 패턴 인식에 긍정적 상보성을 보임.
• 정규화는 역효과를 가져올 수 있으므로 주의 필요.
• 필요한 경우, mini-KFAC EWC가 표준 EWC보다 우수함.