音声認識と音声認識の違いは何ですか?

音声認識と音声認識は XNUMX つの別個の技術であることをご存知ですか? あるテクノロジーを別のテクノロジーと誤解するというよくある間違いを犯す人がよくいます。 どちらのテクノロジーも技術的な背景を共有しており、利便性と効率性を向上させるために開発されています。 実際には、それらは区別されます。

どちらのテクノロジーにも、それぞれの作業手順と異なるアプリケーション セットがあります。 したがって、このブログでは、音声認識と音声認識について学び、それらの違いを理解します。 それでは始めましょう！

音声認識とは

音声認識は、ソフトウェア プログラムが人間の音声を認識して理解し、さらにテキストに変換できるようにするテクノロジです。 音声認識のプロセスは、機械学習と自然言語処理 (NLP) を使用して実装されます。 通常、音声認識プログラムは次の XNUMX つのパラメーターを使用して評価されます。

その２：シャフトスピード（回転数）： これは、ソフトウェアが人間の話者についていくことができる時間を分析することによって調べられます。

位置精度： 話し言葉をデジタルデータに変換する際のエラーの割合を特定することによって決定されます。

音声認識は、ヘルスケア、ビジネス、およびその他のいくつかの組織で使用される一般的なソフトウェア プログラムです。

音声認識はどのように機能しますか?

音声認識は、何年にもわたって大幅に進歩してきた進化するテクノロジーです。 初期バージョンよりもはるかに優れており、高い精度を示しています。

音声認識技術は、本質的に「特徴分析」の概念に依存しています。 この方法では、音声入力は、実際の音声入力と予想される入力との間の類似性を識別する音声単位認識方法を使用して処理されます。

これは、より正確な結果を得るために行われます。 ただし、音声認識で完全な精度を達成することは、人によってアクセントや発話の違いや抑揚があるため、ほぼ不可能です。

音声認識がどのように機能するかを理解しましょう。

• マイクは話し手の声の振動を記録し、電気信号に変換します。
• この信号は、コンピュータシステムを使用してさらにデジタル信号に変換されます。
• デジタル信号は、音声信号を改善し、ノイズを軽減する前処理ユニットに送信されます。
• 次に、音響モデルが入力信号を分析し、音声の音素やその他の部分を登録して、単語を別の単語と区別します。
• 次に、言語モデリングを活用して、音素をわかりやすい単語や文に定式化します。

また、学ぶ！ 

コレクションは自動音声認識のために音声データをどのように処理しますか?

音声認識とは

音声認識は、話者の身元を特定し、音声の各インスタンスを正しい話者に関連付けるために使用されるテクノロジです。 ユーザーの発言に焦点を当てる音声技術とは異なり、音声認識システムは話し手が誰であるかに焦点を当てます。 基本的に、音声認識は、さまざまな個人のさまざまな音声の側面を分析することによって機能します。

音声認識はどのように機能しますか?

音声認識は、録音された音声サンプルがユーザーの音声と照合されるテンプレート マッチングを利用します。 ユーザーがソフトウェアを使用する前に、ユーザーの声を認識するようにソフトウェアをトレーニングする必要があります。

プロセスの仕組みは次のとおりです。

• ほとんどの場合、音声認識ソフトウェアは、スピーカーがマイクでフレーズを数回繰り返せるようにすることでトレーニングされます。
• 次のステップでは、ソフトウェアは類似した単語またはフレーズのサンプルの統計的平均を計算します。
• 最後に、十分なデータを分析した後、ソフトウェアは単語またはフレーズの平均サンプルをテンプレートとしてデータベースに保存します。

特に、音声認識は音声認識よりも精度が高くなります。