音声認識ソフトウェアの開発方法
前書き
音声認識ソフトは自動音声認識ソフトとも呼ばれ、コンピューティング能力の向上とビッグデータの進歩により、絶大な人気を博している。 このテクノロジーは、スマートスピーカーや医療用テープ起こしなど、同様のアプリケーションで目にすることができる。 そしてもちろん、SiriやAlexaが年々成長し、スマートになっていることはすでにご存じかもしれない。 機械学習技術と人工知能の発展により、開発者は顧客の要求に関連するソフトウェアを作成し、顧客のニーズを予測して対処することができるようになった。
音声認識ソフトウェアを開発する前に、その開発に必要な主要コンポーネントを理解しておくとよいだろう。 音声認識ソフトウェアの主な目的は、音声信号を識別・解釈し、そこから意味のある情報を抽出することです。
音声認識ソフトウェアの構成要素
音声認識は、ソフトウェアが期待通りに機能するための一連のステップである。 こうして、ソフトウェアは顧客のニーズや要求に応えることができるようになる。 ソフトウェアに内在するさまざまなコンポーネントをチェックする：
信号の前処理
オーディオの品質を向上させ、生のオーディオ信号から関連する特徴を抽出することが重要である。 これは、フィルタリング、ノイズ除去、正規化などの技術によって行われる。
特徴抽出
これはオーディオソフトウェア開発における次の基本的なステップで、生のオーディオ信号を分析用にシンプルで理解しやすい表現に変換することです。 ソフトウェア・システムはパターンを学習し、新しいデータに基づいて予測を立てる。
パターン認識
機械学習アルゴリズムは、流入する膨大なデータからパターンを抽出するために訓練される。
言語モデル
口語表現や略語を区別し、標準的な書き言葉に変換することが重要である。
ソフトウェアには他にも「音響モデル」のようなコンポーネントがあり、これは多様な話者の音声サンプルに基づいて、膨大な数のデータセットから音声単位を捕捉し、区別するためのものである。 そしてもう一つのコンポーネント、レキシコンコンポーネントがあり、音響モデルを正しい音声ユニットにマッピングする手助けをする。
音声認識ソフトウェアの開発プロセス
自動音声認識や自然言語処理アルゴリズムなど、技術的な側面がオーディオの特性を決定することもある。 オーディオクリップの長さを分析する一方で、オーディオのプロパティとして、チャンネル数（ステレオかモノラルか）、サンプルレート値（8kHz、16kHzなど）、ビットレート（32kbit/s、128kbit/sなど）、オーディオファイル形式（mp3、wav、flacなど）を理解することも重要である。
プロセスにおける重要なステップ
- プロジェクト目標の理解と定義
どのようなオーディオソフトウェアを作るのか、明確なコンセプトを持ってください！ お使いのオーディオソフトウェアは、音楽、環境中の自然音、または音声を認識しようとしていますか？ あるいは、それらすべての組み合わせだろうか？ ですから、プロジェクトのゴールを定義することは、どのようなオーディオソフトウェアを作るかを決める最初のステップなのです。 これはまた、サウンドの精度や、アプリケーションがどのような重要な機能の上に構築されなければならないかを決定する。
- ターゲット音の特定、正確さ、処理のタイプ
しかし、必要なものだけを検出する技術の進歩により、必要なものだけを抽出し、フィルタリングすることが可能になった。 その音とは、機械的な故障に関連する音、交通音、音声コマンド、楽器、およびそれに類するものである。 精度も重要な要素だ。 高精度のシステムを求めるのであれば、非常に大規模なトレーニングセットと高精度のシステムが必要になる。 また、音がリアルタイムで鳴っているのか、録音済みのオーディオファイルなのかを判断する必要があります。
- データ収集とデータ前処理の段階は非常に重要である。
ソフトウェアがデータに依存しているため、データの質と量は非常に重要であり、データが期待に沿うものであれば、高性能なモデルを提供してくれる。 そこで重要なのは、データを収集し、それをラベリングすることだ。 重要なオーディオサンプルをすべて集めたら、各オーディオサンプルにどのカテゴリーに属するかを注釈して、ラベルを付けることができます。 このプロセスは教師あり学習アルゴリズムを促進するため、音が「吠える犬」のものであれば、「犬」として正しくラベル付けされる。
次の段階はデータの前処理である。 ここでオーディオは磨かれ、洗浄され、準備される。 特徴抽出」として知られるプロセスを通じて、生データを機械が解釈できるようにする。 これにより、オーディオがクリーンアップされ、正しいオーディオレベルでバックグラウンドノイズが取り除かれる。
- 音声認識に必要なアプローチを理解する
音声認識にはいくつかのアプローチがある。 単純なサウンドを求めるのであれば、サポートベクターマシン（SVM）や隠れマルコフモデル（HMM）のような伝統的な手法を選ぶこともできるし、より複雑なアプローチであるディープラーニングを選ぶこともできる。 複雑な音の認識タスクがなく、音のカテゴリーもそれほど多くないのであれば、従来のモデルで十分かもしれない。
ディープラーニングのアプローチでは、音声を処理するために畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のような人工ニューラルネットワークにアプローチする必要があるかもしれない。 これには膨大な量の学習データと豊富な計算リソースも必要だ。 精度が非常に高い場合は、ディープラーニングを使用する必要があります。
- そして最後に、異なる音のカテゴリーに対してモデルをトレーニングする。
そのため、音声認識ソフトウェアのデータを収集したら、モデルをトレーニングして、異なる音のパターンやカテゴリーを区別できるようにします。 ラベル付けされたデータはアルゴリズムに入力され、パターンを学習することができる。 データセットを訓練、検証、テストすることで、完璧に微調整できる。 この段階で、アルゴリズム内のさまざまなハイパーパラメータが調整され、チューニングされる。 調整とチューニングを終えたら、様々な音のカテゴリーを正しく識別できるようにメトリクスを評価します。
そして、チューニングと評価が終わったら、いよいよソフトウェアを実世界のアプリケーションにリリースする。 これはデバイス内でもクラウド上でも可能だ。
結論
企業でオーディオ・ソフトウェアを開発することは、非常にエキサイティングでやりがいのある仕事だが、それには多くの知識、技術的スキル、そして機械学習、ソフトウェア工学、信号処理の専門分野における最新の技術革新に関する最新の知識が必要だ。 開発者は音声分析における最新のツールや技術についてもアップデートする必要があり、音声認識に関する知識を習得することで、人工知能をさらなる革新と発見によって成功の次の段階へと導く、エキサイティングな機会を切り開くことが可能になる。
戦略的なアプローチをとり、ユーザーのニーズを深く理解し、先端技術を理解し、将来的にユーザーのニーズがどうなるかを洞察できるチームが必要だ。 これは、テクノロジーの使用と知覚の概念を変える強力で非常に効果的な音声認識ソフトウェアを作るのに役立つだろう
興味深いリンク：
写真：Canva
著者：Sascha Thattilは、YUHIROグループの一員であるSoftware-Developer-India.comで働いています。 YUHIROは、IT企業、代理店、IT部門にプログラマーを提供するドイツとインドの企業です。
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