自動音声認識とは: ASR ガイド

人工知能が私たちのやり方を変えた 1 つの方法働き、教え、学び、機能する、自動音声認識、別名ASRによるものです。

自動音声認識 (ASR) は、コンピューターが話し言葉を認識してテキストに変換できるようにするテクノロジです。音声からテキストへのディクテーションソフトウェア、仮想アシスタント、コールセンターシステムなど、ASR システムには多くのアプリケーションがあります。また、さまざまな言語を理解するように訓練することで、さまざまな地域や文化での使いやすさを向上させることができます。

ASR はどのように機能しますか?

ほとんどの ASR テクノロジは、音声信号、形態素、および音素間の接続を表す音響モデルから始まります。音響モデルは、音波を取得してデジタルデータに変換します。これは、温度をアナログで読み取り、それをデジタル値に変換するデジタル温度計に例えられます。計算言語学は、各音を順序と文脈で説明して、単語と文を作成し、それを言語モデルと発音モデルで使用します。これは、最近まで標準的な手順でした。新しい研究では、エンドツーエンドモデルと呼ばれる単一のニューラルネットワークを支持して、このマルチアルゴリズム手法を放棄しています。 ASR システムが動作する方法は 2 つあります。

従来のハイブリッド工法
エンドツーエンド方式

従来のハイブリッド工法

自動音声認識 (ASR) の従来のハイブリッド方式では、音声を認識するための 2 つの異なるアプローチ (ルールベースのアプローチと統計的アプローチ) を組み合わせます。

ルールベースのアプローチは、言語の音を対応する単語または音素にマッピングするために使用される一連のルールで構成されています。このアプローチは、言語の構造とルールの理解に基づいており、ルールが明確に定義されている場合は非常に正確です。ただし、言語のすべてのバリエーションとアクセントのルールを作成することは困難であるため、ルールベースのアプローチではエラーが発生しやすくなります。

統計的アプローチでは、文字起こしされた音声の大規模なデータセットでトレーニングされた統計モデルを使用して、言語の音と対応する単語または音素の間のパターンと関係を学習します。このアプローチはより柔軟で、より幅広いバリエーションとアクセントを処理できますが、ルールベースのアプローチよりも精度が低くなる可能性もあります。これは、ルールベースのアプローチのような固定された一連のルールではなく、データセットから学習したパターンと関係に基づいているためです。

従来のハイブリッド手法は、ルールベースのアプローチを使用して明確に定義されたルールを処理し、統計的アプローチを使用してより複雑で多様な入力を処理することにより、両方のアプローチの長所を組み合わせています。これにより、より正確で堅牢な ASR システムを実現できます。ただし、ハイブリッドアプローチは、いずれかのアプローチ単独よりも複雑で、計算量が多くなる可能性があります。

エンドツーエンドシステム

エンドツーエンドの ASR システムは通常、ディープニューラルネットワーク (DNN) を使用して、音声信号と書き起こしの複雑な関係を学習します。それらは、文字起こしされた音声の大規模なデータセットでトレーニングされており、幅広いアクセント、発音、および話し方を処理できます。音素や単語認識などの明示的な中間ステップを必要とせずに、オーディオ信号のテキストへの書き起こしを直接予測します。

エンドツーエンドの ASR システムには、明示的な中間ステップに依存する従来のハイブリッドシステムよりもいくつかの利点があります。それらはより正確で効率的である可能性があり、新しい言語やタスクに対してより柔軟で適応性がある可能性もあります.ただし、エンドツーエンドの ASR システムはより複雑になる可能性があり、トレーニングにはより多くのデータと計算リソースが必要になります。

便利な ASR アプリケーション

ASR テクノロジは長年にわたって大幅に改善され、現在では多くの状況で高レベルの精度を達成できます。 ASR の使用例を次に示します。

ディクテーションソフトウェア

ASR は、ユーザーが話すことを可能にするディクテーションソフトウェアを作成するために使用され、そのスピーチは自動的にテキストに書き起こされます。これは、タイピングよりも話す方が好きな人や、タイピングが困難な運動障害のある人に役立ちます。

仮想アシスタント

Apple の Siri などの仮想アシスタントは、ASR を使用して音声コマンドを理解して応答し、スマートホームと利便性を私たちの日常生活にもたらします。

コールセンター

コールセンターでは、対話型音声応答 (IVR) システムが ASR を使用してカスタマーエクスペリエンスを向上させます。 ASR テクノロジを他のアプリケーションと統合すると、発信者はセルフサービスタスクを実行できます。これには、口座残高の確認や、セキュリティのための身元の認証が含まれます。

ASR は、これらの通話のトランスクリプトを自動的に生成することもでき、トレーニング目的と品質保証に使用されます。

教育

教育部門では、ASR を使用して、学習障害を持つ学生がより効率的に学習できるように支援しています。たとえば、失読症の子供の多くは、読むスキルを習得するのが難しいと感じています。 ASR は、読み間違いを特定し、読み間違いを修正するための即時介入を提供するのに役立ちます。

アクセシビリティ

ASR を使用して、視覚障害者や弱視の人向けのアクセシブルなバージョンの資料を作成できます。

翻訳

ASR は話し言葉の書き起こしと翻訳を行うことができるため、異なる言語を話す人々の間でリアルタイムのコミュニケーションが可能になります。.

文字起こしソフトウェア

のようなソフトウェアオーリスAI ASR テクノロジーを利用して、数秒以内に正確なトランスクリプトを自動的に生成します。これにより、ユーザーは作業プロセスの時間を節約できるだけでなく、プロの文字起こしを雇う費用も節約できます。 Auris AI は無料で利用でき、試すことができますここ.

自動音声認識技術の未来

次の開発により、ASR テクノロジの精度とパフォーマンスが継続的に改善される可能性があります。

深層学習の利用の増加.ディープニューラルネットワーク (DNN) やその他の機械学習アルゴリズムを使用すると、ASR システムの精度とパフォーマンスを向上させることができます。 DNN は、自然な音声の複雑さと可変性を処理するのに特に適しています。実際、今日目にするブレークスルーの多くは、DNN による開発の結果です。

多言語および多アクセントのサポート. ASR テクノロジは、ますます幅広い言語とアクセントを理解できるようになっています。これは、カスタマーサービスや多言語ディクテーションなど、多くのアプリケーションに役立ちます。

堅牢性の向上. ASR システムは、ノイズ、背景の気晴らし、およびオーディオ品質を低下させる可能性のあるその他の要因に対してより堅牢になりつつあります。これにより、混雑した公共の場所や騒がしい環境など、現実世界の設定で ASR システムがより便利になります。

ASR の分野が急速に進化していることは注目に値します。これらの進歩により、ASR はますます正確で信頼性が高くなり、広く採用されるようになり、最終的には私たちの生活に不可欠なツールになります。