音声認識ソフトウェアを開発するには？
前書き
過去10年間、テクノロジーの進歩はとどまるところを知らない。 世界がこれほど速いスピードで動いているのだから、ソフトウェアにおける音声認識の驚くべき使い勝手を活用するのも不思議ではない。 世界は音で動いている。音は人と人をつなぐ最も重要なものであり、コミュニケーションのベースである。 賑やかな街の音、森の賑やかな音、穏やかな海の音、音はいたるところにある。
音声認識ソフトウェアには驚くべき用途がある。 このように、ソフトウェアの開発は、そのアプリケーションのレベルに依存する。 人々はアレクサ、グーグル・アシスタント、シリ、コルタナといったバーチャル・アシスタントにすっかり慣れ親しみ、生活の中に永久に定着している。 AI、そして会話型AIによって、特にeコマースの分野では、企業は顧客とのコミュニケーションを非常に効果的に行うために会話型コマース・イニシアチブを使い始めた。 音声認識ソフトのアプリケーションは、今や至るところにある！
音声認識ソフトウェアの応用
音声認識は、Spotifyで曲を再生するだけでなく、さまざまな方法で実装できる。 人々は、「キーワードを入力して検索する」のではなく、「音声を使って検索する」という考え方に慣れつつある。 したがって、最も一般的なアプリケーションは音声検索である。 音声認識ソフトは、こんなことにも使える：
- スマートホームデバイスに、電気をつける、お湯を沸かす、洗濯をする、サーモスタットを調整する、などのコマンドを与える。
- コールセンターでの顧客サービスや顧客とのやり取りでは、コールセンターの方が安価で、しかも24時間365日利用できる。
- 指紋や顔認識だけでなく、音声生体認証によって声や言葉も使って携帯電話のロックを解除する。
- 自動車業界における車載用音声認識ソフトウェアでは、ドライバーは電話をかけたり、好きなラジオ局を選んだりしながら車の運転を続けることができる。
- 視覚障害児や文字を読むことができない大人のための学習。
- 患者の診断メモを記録し、医師が患者の症状について素早くメモを取りたいときに時間を節約し、1日に多くの患者を診ることができる。
- 音声認識技術は、会話中の相手の感情を理解し、自暴自棄、憂鬱、怒り、苛立ちなどの感情を察知するのに役立つ。
これらは、音声認識ソフトウェアを使用することができる手段のほんの一部であり、音声認識または音声認識ソフトウェアがあなたのビジネスを次のレベルの成功へと導くことを証明しています。
音声認識ソフトウェアを導入する前に考慮すべきこと
音声認識ソフトウェアを開発する前に、いくつかの重要な考慮事項があります。 それらのいくつかを次に示します。
ビジネスに適したユースケースを特定する
音声認識ソフトウェアの開発には複雑さが伴うため、この技術に実行可能なユースケースがあると確信できる場合にのみ取り組んでください。 最適なユースケースは前述したとおりであり、このようなソフトウェアの利点をどのように活用すればよいかを結論づけるのは容易だろう。
提供しようとしている機能と特徴
あなたのビジネスに適したユースケースを特定し、要件を理解した後、音声ソフトウェアの特徴と機能性を決定することが容易になります。 こうしてプロジェクトの範囲を決定し、どのような具体的な価値を提供できるかを決めるのだ。
プロジェクト開発ライフサイクルの計画
AIがすべてなので、大語彙の音声認識ソフトを開発するには、膨大なデータセットを集めなければならない。 もちろん、これはエンドユーザーの要求に大きく依存する。 そのためには、自然言語処理（NLP）、音声認識、ディープラーニングなど、特定のAI機能を活用することになる。 また、音声認識や音素認識のために音響モデリングのような機能を使うこともできます。 また、HMMや隠れマルコフモデル分解のような機能を開発し、音声の理解と解読を助け、バックグラウンドノイズを除去することも重要です。
申請範囲の理解
オーディオソフトを決める前に、開発者が知っておきたいことがいくつかあります。 彼らがあなたに尋ねるかもしれない質問には、次のようなものがある：
- 応募の目的
- ターゲット・ユーザーは誰か
- 使用される環境条件や雰囲気は？
- ドメインエリアの特徴を理解する
- 今後のスケーラビリティの計画は？
開発者は、ソフトウェアの開発を始める前に、いくつかの基本的なオーディオ特性を考慮します、
- オーディオファイル形式の種類
- ステレオとモノラル、どちらのチャンネルを選ぶか
- 例えば、32kビット/秒、128kビット/秒などのビットレート
- オーディオクリップの再生時間
- 8kHz、16kHzなどのサンプルレートの値は？
これらは、開発者が必要なデータ、処理時間、コレクションから必要なデータの分別などを理解するのに役立つ、オーディオ処理の具体的な内容だ。 この分野は、信号処理技術や機械学習の進歩とともに常に進化している。 なぜなら、より多くのデータを収集し、アルゴリズムを改良し、ユーザーからのフィードバックを活用してユーザー体験を改善することが重要だからだ。
捕捉した音声から意味のある情報を抽出することは非常に重要であるため、AIの進歩はオーディオ・ソフトウェア・アプリケーションの完成にも役立つだろう。 NLP（自然言語処理）を適用して、意味のある概念を作り、正確な単語を理解し、音声から文法的な構文を作る必要がある。
結論
音声認識技術は飛躍的に進歩している。 日常生活のあらゆることに携帯電話でアクセスし、検索する人がますます増えている。 携帯電話の小さなキーボードは、彼らにとって少しイラつくかもしれない。
ソフトウェア開発者は学際的なアプローチを採用し、機械学習、ソフトウェア工学、信号処理を組み合わせて、堅牢な音声認識ソフトウェアを開発している。 彼らは体系的なアプローチに従い、継続的な改善と適応を採用することで、ソフトウェアが魔法のように機能するよう完璧に磨き上げる。 ソフトウェア開発者は、複数のアプリケーションに展開できるようにソフトウェアを訓練し、最適化しなければならない。 また、ユーザーの声をバックグラウンドの他の雑音から分離するようにアプリケーションを訓練する。 音声検出法を使い、ソフトウェアが話し手の声だけを分離し、他の音を遮断するフレームを即座にキャプチャする。
興味深いリンク：
独自の音声認識システムを作りたい場合、何から始めればいいのでしょうか？
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。
コメントを残す