市場規模: 音声認識技術は、20 年足らずで驚異的な成長を遂げました。しかし、将来はどうなるのでしょうか? 2020 年の世界の音声認識技術市場は約 10.7 億ドルでした。27.16 年から 2026 年にかけて CAGR 16.8% で成長し、2021 年までに 2026 億ドルに急騰すると予測されています。
音声認識テクノロジーとは何ですか? なぜ必要なのですか?
音声認識は、話者認識とも呼ばれ、異なる声紋に基づいて人の声を識別、デコード、区別、認証するように訓練されたソフトウェア プログラムです。
このプログラムは、スピーチをスキャンし、必要な音声と照合することで、人の声のバイオメトリクスを評価します。 音声コマンド. スピーカーの周波数、ピッチ、アクセント、イントネーション、ストレスを綿密に分析することによって機能します。
音声認識は、過去数年間で驚異的な成長を遂げました。 などのインテリジェントアシスタント Amazon Echo、Google アシスタント、Apple Siri、Microsoft Cortana デバイスの操作、キーボードを使用せずにメモを書く、コマンドを実行するなど、ハンズフリーの要求を実行します。
音声認識はどのように機能しますか?
オーディオ入力: プロセスは、マイクを使用してオーディオ入力をキャプチャすることから始まります。
前処理: ノイズを除去し、音量を正規化することでオーディオ信号をクリーンアップします。
特徴抽出: システムはオーディオを分析して、ピッチ、トーン、周波数などの主要な特徴を抽出します。
パターン認識: 抽出された特徴は、データベースに保存されている既知の音声パターンと比較されます。
言語処理認識されたパターンはテキストに変換され、自然言語処理 (NLP) アルゴリズムによって意味が解釈されます。
音声認識 – 利点と欠点
| 音声認識の利点 | 音声認識の欠点 |
| 音声認識により、マルチタスクとハンズフリーの快適さが実現します。 | 音声認識技術は飛躍的に進歩していますが、完全にエラーがないわけではありません。 |
| 話すことと音声コマンドを与えることは、タイピングよりもはるかに高速です。 | バックグラウンド ノイズは動作を妨げ、システムの信頼性に影響を与える可能性があります。 |
| 音声認識の使用例は、機械学習とディープニューラルネットワークによって拡大しています。 | 記録されたデータのプライバシーは懸念事項です。 |
音声認識の歴史？
音声認識技術は、1950 年代に誕生して以来、長い道のりを歩んできました。当時の初期のシステムでは、限られた数の音声数字しか認識できませんでした。1960 年代には、16 語を理解できる IBM の「Shoebox」が登場し、大きな進歩を遂げました。また、1970 年代には、DARPA の資金援助を受けた研究により、語彙認識が 1,000 語にまで拡張されました。1980 年代には、HMM (Hidden Markov Models) が導入され、精度が大幅に向上しました。
1990 年代は Dragon NaturallySpeaking の発売により転換点を迎え、コンピューターへのより実用的なディクテーションが可能になりました。2000 年代と 2010 年代には、スマートフォンや Apple の Siri、Google Assistant、Amazon Alexa などのインテリジェント アシスタントの登場により、音声認識が主流になりました。ディープラーニングと AI によるこれらの進歩により、音声認識は日常のテクノロジーに不可欠な要素となり、ユーザー インタラクションとアクセシビリティが向上しました。
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音声認識とスピーチ認識
音声認識と音声認識の違いをまとめた表を以下に示します。
| 側面 | 音声認識 | 音声認識 |
| 目的 | 話者を識別し認証する | 話された言葉を認識して書き起こす |
| How It Works | ピッチ、周波数、アクセントなどの独自の音声特性を分析し、既知の声紋と音声を一致させます。 | アルゴリズムを使用して話し言葉をテキストに変換し、スピーチの内容を理解することに重点を置いています。 |
| ユースケース | セキュリティシステム、パーソナライズされたユーザーエクスペリエンス、生体認証 | バーチャルアシスタント、ディクテーションソフトウェア、文字起こしサービス、コマンドおよび制御システム |
| フォーカス | どちらさますか | 何が言われているか |
| 技術例 | – 音声アシスタント: 天気の確認や予約など、パーソナライズされた応答やさまざまなタスクに使用されます。 – ハンズフリー通話: ユーザーは特定の連絡先にハンズフリーで電話をかけることができます。 – 音声バイオメトリクス: 金融サービスで安全なユーザー検証に使用されます。 – ボイスピッキング: 倉庫で使用され、作業員がハンズフリーで作業を完了できるようにします。 | – メモを取る/書く: Google の音声テキスト変換エンジンや Siri などのプラットフォームでは、Apple の Notes などのアプリでよく使用される音声テキスト変換が可能になります。 –音声制御： これにより、ユーザーは音声コマンドを使用して、車のインフォテインメント システムの操作などのデバイスを制御できるようになります。 – 障害者への支援： 自動字幕、ディクタフォン、テキストリレーを通じて、聴覚障害者、難聴者、身体障害者を支援します。 |
音声認識 ユースケース
音声認識技術は、さまざまな分野で幅広く応用されています。主な使用例をいくつかご紹介します。
- セキュリティと認証:
- 生体認証: スマートフォンなどのデバイスで画面のロックを解除したり、ユーザーの身元を確認するために使用されます。
- アクセス制御: 権限のある人物を認識して、建物、保護されたエリア、機密情報へのアクセスを保護します。
- パーソナライズされたユーザーエクスペリエンス:
- バーチャルアシスタント: ユーザーの声に基づいて応答とアクションをカスタマイズし、よりパーソナライズされたインタラクションを提供します。
- スマートホームデバイス: 家族のメンバーの声を認識し、各メンバーに合わせて設定や好みを調整します。
- 顧客サービス:
- コールセンター: 音声で顧客を識別し、パーソナライズされたサービスを可能にし、繰り返しの本人確認の必要性を減らします。
- バンキング: 安全で効率的なサービスのために、電話バンキング取引中に顧客を確認します。
- 看護師:
- 患者認証: 遠隔医療サービスおよび電子健康記録で患者の身元を確認します。
- モニタリングのための音声バイオメトリクス: 音声パターンの変化を分析して、うつ病などの症状を持つ患者を監視します。
- 医師の仮想アシスタント: 医師の音声をテキストメモに変換することで、医師は一日のうちにより多くの患者を診察し、分析できるようになります。
- 自動車:
- 車載システム: ドライバーの音声を認識し、手動入力なしで設定を調整したり、ナビゲーションにアクセスしたり、インフォテインメント システムを制御したりします。
ハンズフリー体験: ハンドルから手を離さずに、電話に出たり、曲を変えたり、メッセージに返信したり、道順を確認したりすることができます。これにより、道路上の安全性が向上するだけでなく、運転体験も向上します。
- 法医学および法廷:
- 音声識別: 音声録音の話し手を特定するために法的調査で使用されます。
- セキュリティ監視監視システムにおいて音声による個人識別を行うことでセキュリティ対策を強化します。
- エンターテインメント:
- ゲーム: プレイヤーの声を認識してゲーム体験をパーソナライズします。
- メディアデバイス: ユーザーを識別して、ストリーミング デバイス上のコンテンツの推奨事項とプロファイルをカスタマイズします。
- 電気通信:
- 安全なコミュニケーション: 機密通話の参加者の身元を確認することで、安全な通信チャネルを確保します。
音声認識技術の例
- Apple シリ: 機知に富んだ知識豊富な友人がポケットの中にいて、いつでも助けてくれると想像してみてください。それが Siri です。会議に急いでいて、すぐにテキストを送信する必要がある場合でも、クッキー生地に肘まで浸かっていてタイマーをセットする必要がある場合でも、Siri があなたの声を認識し、個性的な応答をします。まるで、あなたのことをよく知っていて、あなたの文章をほぼ言い終えてくれるパーソナル アシスタントがいるかのようです。
- アマゾンアレクサ： 長い一日を終えて家に帰り、「アレクサ、ただいま」と言うところを想像してみてください。突然、お気に入りのリラックス プレイリストが流れ始め、照明が暗くなり、好みの夜の設定になり、アレクサがずっと観ようと思っていた番組を思い出させてくれます。まるで、家に帰るたびに、家があなたを包み、心地よく抱きしめてくれるかのようです。
- Googleアシスタント： Google アシスタントは、何でも知っているあなたの相棒です。天気が気になるとき、友好的な議論を解決したいとき、スマートホームをコントロールしたいときなど、いつでもあなたの声を認識し、あなたにぴったりの応答をしてくれます。いつでも喜んで助けてくれて、あなたの質問に飽きることのない、とても賢い友達がいるようなものです。
- Nuance Dragon NaturallySpeaking: 考えを話すのと同じ速さで紙に書き出せると想像してみてください。それが Dragon NaturallySpeaking の魔法です。次のベストセラーを執筆中の小説家や患者の記録を更新する医師にとって、それはあなたの声のあらゆる単語、アクセント、ニュアンスを理解する、非常に効率的で疲れない筆記者がいるようなものです。それは単に入力するだけではなく、あなたの考えを解放するのです。
- マイクロソフト コルタナ: Cortana は、常に一歩先を行くパーソナル オーガナイザーのようなものです。忙しい月曜日の朝に、Cortana が「声から判断すると、少しストレスがたまっているようですね。それほど緊急ではない会議を今週後半に変更しましょうか?」と声をかけてくれるところを想像してみてください。これは単にスケジュールを管理するだけではありません。声のニュアンスを理解し、1 日をスムーズにするのに役立つデジタル アライアンスを持つことです。
話者を認識することで、企業は完全にカスタマイズされた音声体験を提供しやすくなります。 ますます多くの音声対応デバイスが家庭に導入されるにつれて、音声認識は顧客の関与と満足度を高めるための第 XNUMX 歩となるでしょう。
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話者認識とは、声の特徴に基づいて個人の身元を識別および認証することです。 音声認識は、喉頭のサイズ、声道の形状などの違いにより、XNUMX 人の個人が同じように聞こえることはできないという原則に基づいて機能します。
音声または音声認識システムの信頼性と精度は、使用するトレーニング、テスト、およびデータベースの種類によって異なります。 音声認識ソフトウェアに関する優れたアイデアをお持ちの場合は、データ トレーニングのニーズについて Shaip にお問い合わせください。
機械学習のトレーニングやテストに使用できる、本物で安全な最高品質の音声データベースを取得できます。 自然言語処理モデル.
よくある質問（FAQ）
1. 音声認識とは何ですか?
音声認識は、話者認識とも呼ばれ、個人の固有の音声特性に基づいて個人を識別および認証するテクノロジーです。
2. 音声認識と音声認識の違いは何ですか?
音声認識は誰が話しているかを識別しますが、音声認識は話されている内容に焦点を当てます。音声認識は音声の生体認証を分析し、音声認識は話された言葉をテキストに変換します。
3. 音声認識の主な用途は何ですか?
主な用途としては、セキュリティと認証、パーソナライズされたユーザー エクスペリエンス、顧客サービス、ヘルスケア、自動車システム、法的および法医学的用途、エンターテイメントなどがあります。
4. 音声認識は認証の目的において安全ですか?
音声認識は安全性が非常に高いですが、他の生体認証システムと同様に、絶対確実というわけではありません。セキュリティ強化のために、多要素認証の一部として使用されることがよくあります。
5. 音声認識技術の一般的な例にはどのようなものがありますか?
人気の例としては、Apple の Siri、Amazon Alexa、Google Assistant、Microsoft Cortana、Nuance Dragon NaturallySpeaking などがあります。
6. 音声認識はプライバシーにどのような影響を与えますか?
音声データの収集と保存にはプライバシーに関する懸念が存在します。企業はデータの取り扱いについて透明性を保ち、ユーザーにコントロールを提供することが重要です。
7. 音声認識は複数の言語で機能しますか?
はい、多くの音声認識システムは、複数の言語やアクセントで動作するように設計されています。
