音声認識技術の開発と応用の概要

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[51CTO.com クイック翻訳] コミュニケーションは私たちの生活において重要な役割を果たします。人類は記号から始まり、言語によるコミュニケーションを発達させ、その後コンピューティングと通信技術が登場しました。場合によっては、機械は人間とだけでなく、機械同士でも通信します。コンピューターと通信技術により、モノのインターネット (IoT) として知られるインターネットの世界が生まれました。以下は機械学習を活用した音声認識技術の発展です。

音声認識技術と機械学習の発展

インターネットは、データを利用する新しい方法、機械学習を生み出しました。機械を訓練することで、直接的または間接的に機械とコミュニケーションをとることができます。これまでは、マシンと通信するためにコンピューターにアクセスする必要がありました。

人々は、コンピューターだけへの依存をなくす自動音声認識と呼ばれる技術の開発に取り組み始めました。自然言語処理 (NLP) に基づいて、私たちはかなりの程度まで機械と直接対話することができます。

音声認識の分野における初期の研究は成功しました。それ以来、音声科学者やエンジニアは音声認識エンジンの最適化に取り組んできました。実際の状況に基づいて機械の相互作用を最適化し、エラー率を減らして効率を向上させます。

いくつかの組織はすでに音声認識技術の開発と微調整を開始しています。バージニア州に本拠を置く GoVivace は、10 年以上にわたり音声認識技術とソリューションの設計と開発に取り組んできました。

自動音声認識とその応用

自動音声認識 (ASR) テクノロジーは、コンピューター サイエンスと言語学の 2 つの異なる分野を組み合わせたものです。コンピュータサイエンスはアルゴリズムの設計やプログラムの作成に使用され、言語学は単語、文章、句の辞書の作成に使用されます。

音声記号を生成する

開発の最初の段階は、音声をテキストに変換する音声文字変換（音声からテキストへの変換）から始まります。その後、システムは不要な信号やノイズを除去します。単語や文章を話すときは話す速度が異なるため、音声認識モデルでは話す速度の変化も考慮する必要があります。

次に、信号はさらに分割され、音素が識別されます。音素とは、「b」や「p」のように、同じレベルの空気の流れを持つ文字です。プログラムは、言語辞書に保存されている単語や文と比較して、正確な単語を一致させようとします。

現在、音声認識システムには 2 種類あります。

1 つのタイプのシステムはパターンを学習することによってこれを実行し、もう 1 つのタイプのシステムは人間に依存するシステムとして実行されます。人工知能（AI）とビッグデータの発展により、音声認識技術は新たなレベルに達しました。長期短期記憶と呼ばれる特殊な神経構造により、この分野で大きな進歩が可能になりました。世界中で、組織はさまざまなレベルの言語能力を活用して、さまざまなタスクを遂行しています。

音声テキスト変換ソフトウェアは、オーディオ ファイルをテキスト ファイルに変換できます。

多くの国では言語キーボードが組み込まれておらず、ほとんどの人は、その言語に精通していても、特定の言語キーボードの使い方を知りません。この場合、音声文字変換は、あらゆる言語の音声をテキストに変換するのに役立ちます。

リアルタイム字幕システム。

これはリアルタイムアプリケーションシステムです。リアルタイム翻訳技術は、コンピュータ支援リアルタイム翻訳と呼ばれます。基本的にはリアルタイムで動作する音声テキスト変換システムです。世界中で開催されるさまざまな会議で使用されています。

世界中の視聴者の参加を最大限にするために、ライブキャプションシステムを採用しました。リアルタイム字幕システムは音声をテキストに変換し、画面に表示します。ある言語のスピーチを他の言語のテキストに翻訳したり、会議や講義を録音したりすることもできます。これらのシステムは音声をテキストに変換し、聴覚に障害のある人が読んで理解できるようにします。

音声生体認証システム

音声テキスト変換以外にも、この技術は生体認証システムにも応用され、ユーザー認証用の音声生体認証を実現しています。音声生体認証システムは、ピッチ、発音、その他の要素に応じて話者の声を分析します。

これらのシステムでは、まず音声サンプルが分析され、テンプレートとして保存されます。ユーザーがフレーズや文章を話すと、音声生体認証システムはそれを保存されているテンプレートと比較して認証を行います。しかし、これらのシステムには多くの課題が存在します。私たちの声は常に身体的要因や感情的状態の影響を受けます。

バイオ音声システムの最新の開発は、フレーズをサンプルと照合することによって機能します。次に、心理的および行動的な音声信号を組み合わせて音声パターンを分析します。さらに、音声バイオメトリクスの開発は、データセキュリティが大きな懸念事項となっている企業にとって役立つでしょう。

音声を使った分析

分析は音声認識技術の開発において重要な役割を果たします。ビッグデータ分析では音声データを保存する必要性が生じます。コールセンターでは、従業員のトレーニングに通話録音を使い始めています。なぜなら、顧客満足は現在、世界中の組織にとって最優先事項だからです。現在、同社は監督者と顧客間の会話を追跡し、分析したいと考えています。

通話分析アプリケーションを使用すると、組織は通話の品質を監視および測定できます。この通話分析ソリューションは、コールセンターが提供するサービスの品質を向上させます。分析することで、顧客を分類し、より迅速かつ適切なフィードバックを顧客に提供できるようになります。

音声認識技術はまだ長い道のりを歩んでいる

音声認識技術の研究にはまだまだ長い道のりが残っています。これまでのところ、プログラムは命令を実行することしかできません。人間のコミュニケーション感覚は機械の中に完全に存在しているわけではありません。研究者たちは機械に人間の反射神経を植え付けようとしている。音声認識技術の革新にはまだまだ長い道のりが残っています。

研究の主な特徴は、音声認識技術をより正確にする方法に焦点を当てています。人間の言語理解には、より高い精度が必要です。たとえば、ある人が「カメラのライト設定を変更するにはどうすればいいですか?」と質問したとします。この質問は、技術的には、その人がカメラのフラッシュを調整したいということを意味します。したがって、具体的な質問に答える前に、人間の自由な言語を理解することに焦点を当ててください。

そのため、一般的に機械学習や音声認識技術は世界的な範囲に入り、効果的なアプリケーションや効率的なサービスを提供し始めています。近い将来、自動速記者が普及し、会議のスピーチで重要な役割を果たすようになるでしょう。

原題: 音声認識技術の進化、著者: Sahil Chauhan

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