자동 음성 인식 (ASR) 및 대규모 오디오-언어 모델 (Large Audio-Language Models)의 급격한 발전에도 불구하고, 실제 환경에서의 견고한 인식은 "음향적 강건성 병목 현상 (Acoustic Robustness Bottleneck)"으로 인해 여전히 제한적입니다. 즉, 모델은 심각하고 복합적인 왜곡 상황에서 음향적 근거 (Acoustic Grounding)를 상실하고 누락이나 환각 (Hallucination)을 생성하는 경우가 많습니다. 우리는 확장 가능한 복합 데이터 구축과 점진적인 음향-의미 최적화 (Acoustic-to-Semantic Optimization)를 결합한 통합된 야생 음성 인식 (ASR-in-the-wild) 프레임워크인 Mega-ASR을 제안합니다. 우리는 7가지 고전적 음향 현상과 54가지 물리적으로 타당한 복합 시나리오를 포함하는 Voices-in-the-Wild-2M을 도입하며, 음향-의미 점진적 지도 미세 조정 (Acoustic-to-Semantic Progressive Supervised Fine-Tuning) 및 이중 입도 WER 게이트 정책 최적화 (Dual-Granularity WER-Gated Policy Optimization)를 통해 Mega-ASR을 학습시킵니다. 광범위한 실험을 통해 Mega-ASR이 열악한 조건의 ASR 벤치마크에서 기존의 최첨단 (State-of-the-art) 시스템보다 상당한 우위를 점함을 입증했습니다 (VOiCES R4-B-F에서 45.69% 대 54.01%, NOIZEUS Sta-0에서 21.49% 대 29.34%). 복잡한 복합 음향 시나리오에서 Mega-ASR은 강력한 오픈 소스 및 폐쇄형 소스 베이스라인 대비 30% 이상의 상대적 단어 오류율 (WER) 감소를 달성하였으며, 이를 통해 야생 환경에서의 견고한 ASR을 위한 확장 가능한 패러다임을 구축했습니다.