自動音声認識技術は長い間存在してきましたが、Siri や Alexa などのさまざまなスマートフォン アプリケーションで使用されるようになった後、最近注目を集めています。 これらの AI ベースのスマートフォン アプリケーションは、私たち全員の日常業務を簡素化する ASR の力を示しています。
さらに、さまざまな業種が自動化に向けてさらに進むにつれて、ASR の根底にあるニーズが急増する可能性があります。 したがって、この素晴らしいことを理解しましょう 音声認識技術 その詳細と、なぜそれが将来にとって最も重要なテクノロジーの XNUMX つと見なされるのかを説明します。
ASR 技術の歴史
先に進み、自動音声認識の可能性を探る前に、まずその進化を見てみましょう.
| 10年 | ASRの進化 |
|---|---|
| 1950s | 音声認識テクノロジーは、1950 年代にベル研究所によって初めて導入されました。ベル研究所は、単一の声で話されたときに 1 から 9 までの数字を識別できる、「Audrey」として知られる仮想音声認識装置を作成しました。 |
| 1960s | 1952年、IBMは最初の音声認識システム「シューボックス」を発売した。 Shoebox は XNUMX 個の英語の話し言葉を理解し、区別することができました。 |
| 1970s | 1976 年にカーネギー メロン大学は、1000 以上の単語を認識できる「Harpy」システムを開発しました。 |
| 1990s | 約 40 年間の長い待ち時間を経て、ベル テクノロジーズは、人間の音声を書き出すことができるダイヤルイン対話型音声認識システムで再び業界に画期的な進歩をもたらしました。 |
| 2000s | これは、テクノロジー大手の Google が音声認識技術に取り組み始めたため、ASR テクノロジーにとって変革の時期でした。彼らは約 80% の正解率を誇る高度な音声ソフトウェアを開発し、世界中で普及しました。 |
| 2010s | 過去 XNUMX 年間は ASR の黄金期となり、Amazon と Apple は史上初の AI ベースの音声ソフトウェアである Alexa と Siri を発売しました。 |
2010 年に向けて、ASR は大幅に進化し、ますます普及して正確になっています。 今日、Amazon、Google、および Apple は、ASR テクノロジの最も著名なリーダーです。
[ また読む: 会話型AIの完全ガイド ]
音声認識はどのように機能しますか?
自動音声認識は、設計と開発が非常に難しいかなり高度なテクノロジです。 世界中にはさまざまな方言や訛りを持つ何千もの言語が存在するため、すべてを理解できるソフトウェアを開発することは困難です。
ASR は、その開発に自然言語処理と機械学習の概念を使用します。 ソフトウェアに多数の言語学習メカニズムを組み込むことにより、開発者は音声認識ソフトウェアの精度と効率を確保します。
自動音声認識 (ASR) は、音声言語をテキストに変換するためにいくつかの主要なプロセスに依存する複雑なテクノロジです。大まかに言うと、必要な主な手順は次のとおりです。
- オーディオキャプチャ: マイクはユーザーの音声を捕捉し、音波を電気信号に変換します。
- オーディオの前処理: その後、電気信号はデジタル化され、ノイズ低減などのさまざまな前処理ステップを経て、オーディオ入力の品質が向上します。
- 特徴抽出： デジタル オーディオは分析されて、ピッチ、エネルギー、スペクトル係数など、さまざまな音声の特徴である音響特徴が抽出されます。
- 音響モデリング: 抽出された特徴は、事前にトレーニングされた音響モデルと比較され、オーディオ特徴が個々の音声または音素にマッピングされます。
- 言語モデリング: 次に、認識された音素は、コンテキストに基づいて最も可能性の高い単語シーケンスを予測する統計的言語モデルを使用して単語とフレーズに組み立てられます。
- デコード： 最後のステップでは、音響モデルと言語モデルの両方を考慮して、入力音声と一致する可能性が最も高い単語シーケンスをデコードします。
これらのコア コンポーネントはシームレスに連携し、背景雑音、アクセント、多様な語彙が存在する場合でも、高精度の音声からテキストへの変換を可能にします。
[ また読む: Speech-to-Text テクノロジーとは何か、またその仕組み]
ASR の実例
自動音声認識は、今日広く普及し、価値のある素晴らしいテクノロジーです。その注目度が高いのは、ユーザーがハンズフリー制御を使用して複数のタスクを迅速に完了できるためです。
仮想アシスタントとスマートデバイス: ASR は、Siri、Alexa、Google アシスタントなどの仮想アシスタントの中核コンポーネントであり、さまざまなスマート ホーム デバイスやオンライン サービスとのハンズフリー制御と対話を可能にします。音声認識テクノロジーを使用する最も人気のある製品は次のとおりです。
- Googleアシスタント： 2016 年に開発された Google アシスタントは、今日最高のチャットベースのソフトウェアであり、米国英語で 95% を超える最高の精度を誇っています。 大まかに言えば、世界中で何億人もの人々が使用しています。
- Apple Siri： Siri は、世界中の 30 を超える国と 21 の言語で ASR を利用できる典型的な例です。 Siri は、音声テキスト変換技術の使用に革命をもたらした最初のチャットベースのシステムです。
- アマゾンアレクサ： Alexa は今日、世界中で 100 億人を超える推定ユーザー数を誇る一般的な名前とデバイスになりました。
音声認識技術の使用例
チャットベースのソフトウェアで ASR テクノロジを使用する以外にも、この優れたテクノロジの使用例があります。 それらのいくつかを次に示します。
自動車および輸送
ASRは車載インフォテインメントシステムに統合されており、ドライバーは音声コマンドを使用して音楽再生、ナビゲーション、空調制御などのさまざまな機能を制御できるため、安全性と利便性が向上します。
ヘルスケアと医療の転写
ASR は、医師がメモや記録をより効率的に口述できるようにし、文書作成プロセスを合理化し、管理上のオーバーヘッドを削減することで、医療業界を変革しています。
コールセンターとカスタマーサポート
ASR は、顧客とのやり取りの文字起こしを自動化し、エージェントの生産性を向上させ、全体的な顧客エクスペリエンスを向上させるためにコールセンターで広く使用されています。
語学学習
ASR テクノロジーは、発音と話し言葉のスキルに関するリアルタイムのフィードバックを提供することで、言語学習に革命をもたらしました。 これにより、学習者は発話パターンを改善し、すぐに修正を受け、より効率的な方法で流暢さを向上させることができます。
聴覚障害者のためのアクセシビリティ
ASR テクノロジーは、聴覚にリアルタイムのキャプションを提供したり、移動が制限されている人に音声制御を可能にしたりするなど、障害のある人がデジタル コンテンツや体験をよりアクセスしやすくする上で重要な役割を果たしています。
音声バイオメトリクスとセキュリティ
個人の声の特徴を生体認証として利用することができます。 ASR テクノロジは、声紋認証システムで重要な役割を果たし、個人の識別とアクセス制御のための追加のセキュリティ レイヤーを提供します。
メディアと放送
ASR は、ライブおよび事前録画されたコンテンツのクローズド キャプションと字幕を生成するために使用され、視聴者にとってアクセスしやすくなり、新しい形式のインタラクティブ メディア エクスペリエンスが可能になります。
ASR 技術の将来はどうなる?
AI と機械学習の進歩により、自動音声認識テクノロジはより正確に、より速く、より自然に聞こえるようになることが期待されています。 さらに、ASR テクノロジは、カスタマー サービス、教育、ヘルスケアなどで普及する可能性があります。 組織にとって、カスタマイズされた ASR ベースのビジネス ソリューションの開発は、次のターゲットでなければなりません。
