数十年前なら、機械に話しかけるだけで商品やサービスを注文できると言ったら、人々は私たちを変人だとみなしたでしょう。しかし今日、それは現実のものとなり、実現した、そんな大胆な夢の 1 つです。
音声認識技術の登場と進化は、人工知能 (AI) や機械学習 (ML) の台頭と同じくらい興味深いものでした。目に見えるインターフェースがまったくないデバイスに音声でコマンドを出すことができるという事実は、エンジニアリング革命であり、さまざまな革新的なユースケースを生み出しています。
物事を客観的に見ると、 4.2億人の音声アシスタント 現在、音声検索の利用者数は 2024 万人を超えており、レポートによると、8.4 年末までに 1 億人に倍増すると予想されています。また、毎月 50 億回以上の音声検索が行われています。XNUMX% 以上の人々が毎日音声検索にアクセスしており、情報へのアクセス方法が変わりつつあります。
このテクノロジーが提供するシームレスさと利便性により、技術専門家は次のような複数のアプリケーションを戦略化できるようになりました。
- 会議メモ、法的文書、ビデオ、ポッドキャストなどの文字起こし
- IVR（インタラクティブ音声応答）による顧客サービスの自動化
- 教育における母国語学習の民主化
- 音声アシストナビゲーションとコマンド実行車載アシスタント
- 音声コマースなど小売業向けの音声起動アプリケーション
この技術の重要性と依存度が高まるにつれて、私たちはさまざまな 音声認識の課題 同様に、異なるアクセントを認識して理解する際の生来の偏見からプライバシーの懸念まで、シームレスな音声対応エコシステムへの道を開くには、いくつかの課題と懸念を取り除く必要があります。
結局のところ、この技術の有効性はAIトレーニングを指し、最終的には 音声データ収集の課題それでは、この分野で最も差し迫った懸念事項のいくつかを検討してみましょう。
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2024年の音声認識の課題
言語とアクセントの多様性
事実上、今日ではあらゆるデバイスが音声アシスタントになっています。スマートテレビやパーソナルアシスタントからスマートフォン、さらには冷蔵庫まで、あらゆる機械にマイクが組み込まれており、インターネットに接続して音声認識に対応しています。
これはグローバル化の優れた例ですが、ローカリゼーションの観点からもアプローチする必要があります。言語の美しさは、無数のアクセント、方言、発音、スピード、トーン、その他のニュアンスがあることです。
音声認識が苦労するのは、世界中の人々の発話の多様性を理解することです。そのため、一部のデバイスでは、ユーザーが探している正しい情報を取得できなかったり、音声の理解に基づいて無関係な情報が表示されたりすることがあります。
データ収集にかかる高コスト
現実世界の人々からのデータ収集には多額の投資が必要です。データ収集という用語は、すべてを網羅するものであり、漠然としか理解されていないことがよくあります。データ収集とそれに伴う費用について言及する場合、次のような取り組みも意味します。
- 音声データのボリューム要件は、録音とマスタリングのコストに動的に依存します。また、費用はアプリケーションのドメインによっても異なり、医療音声データは主にデータ不足により小売音声データよりも高価になる場合があります。
- 生の音声データをモデルトレーニング可能なデータに変換するために必要な転写と注釈の費用
- ノイズ、背景音、長時間の沈黙、スピーチの誤りなどを除去するためのデータクリーニングおよび品質管理費用
- 貢献者への補償にかかる費用
- 時間の経過とともにコストが増大するスケーラビリティの問題など
データ収集における時間という費用
費用には、お金とお金の価値という2つの明確な種類があります。費用はお金を意味しますが、音声データの収集に費やされた労力と時間はお金の価値につながります。プロジェクトの規模に関係なく、音声データの収集には データ収集の長いタイムライン.
画像データの収集とは異なり、品質チェックの実施にはより多くの時間がかかります。また、問題のない音声ファイルにはいくつかの要因が影響します。これには、次のような時間がかかります。
- mp3、ogg、flacなどのファイル形式を標準化する
- ノイズや歪みのあるオーディオファイルにフラグを付ける
- 音声データ内の感情やトーンの分類と拒否など
データのプライバシーと機密性に関する課題
考えてみれば、人の声は生体認証の一部です。顔認識や網膜認識が制限された入場口へのアクセスを得るための入り口として機能するのと同様に、人の声もまた明確な特徴です。
それほど個人的な情報であれば、それは自動的に個人のプライバシーにつながります。では、データの機密性を確立しながら、大規模なボリューム要件にも対応するにはどうすればよいでしょうか?
顧客データの使用に関しては、グレーゾーンです。ユーザーは、インセンティブがなければ、音声モデルのパフォーマンス最適化プロセスに受動的に貢献したいとは思わないでしょう。インセンティブがあっても、押し付けがましい手法は反発を招く可能性もあります。
透明性は重要ですが、それでもプロジェクトで義務付けられているボリューム要件は解決されません。
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音声データにおける金銭的および時間的経費を修正するソリューション
音声データプロバイダーと提携する
アウトソーシングは、この課題に対する最短の解決策です。社内チームで音声データのコンパイル、処理、監査、トレーニングを行うことは、実行可能に思えますが、非常に面倒です。実行には膨大な人的時間が必要であり、チームは、革新と成果の改良よりも、冗長なタスクに多くの時間を費やすことになります。倫理と説明責任も考慮すると、理想的な解決策は、信頼できる音声データ サービス プロバイダーである Shaip にアプローチすることです。
アクセントと方言の変動を修正するソリューション
これに対する紛れもない解決策は、音声ベースの AI モデルのトレーニングに使用される音声データに多様性をもたらすことです。民族や方言の範囲が広がれば広がるほど、モデルは方言、アクセント、発音の違いを理解するようにトレーニングされます。
行く手
テクノロジーを活用した代替現実の実現に向けてさらに前進するにつれ、音声モデルとソリューションはますます重要になります。理想的な方法は、アウトソーシングのルートを採用して、品質、倫理性、大規模な音声認識を実現することです。 トレーニングに適した音声データ 品質保証と監査後に提供されます。
これはまさに、Shaip が得意としていることでもあります。当社の多様な音声データにより、お客様のプロジェクトの要求がシームレスに満たされ、完璧に展開されることが保証されます。
ご要望がございましたら、ぜひ弊社までご連絡ください。
