今回は、音声認識とは何か、活用シーンや活用するメリットについて解説します。 目次. 音声認識とは、AI（人工知能）技術を活用し、 人間の会話を記録した音声データをテキストデータ化 することを指します。 音声認識の技術では. 音響分析. 音響モデル. 発音辞書. 言語モデル. の4つのプロセスを経てデータを認識します。 まず、 音響分析 では音声の強弱や周波数などを分析し、コンピューターが扱いやすいデータとして変換します。 変換されたデータをこれまでにAIの学習機能から導かれたパターンと照らし合わせるのが 音響モデル というプロセスです。 そして、 発音辞書 というプロセスにより、音声を単語と結びつけて単語化します。 音声が正確に認識できないことがある Vrewは、AIが音声認識を行い雑音の多い屋外の環境でも高い精度で音声認識をしてくれます。 ただ、 必ずしも音声を正確に認識することができない ので、場合によって不自然なテキストになってしまう可能性があります。 ReazonSpeech v2.0では、従来の音声認識モデルのESPnetに加え、NVIDIA NeMoベースのモデルが提供されています。. 新モデルの最大の特徴は、高速かつ高精度に日本語を認識できる点です。. 今回、ReazonSpeech音声認識モデル (NeMoとESPnet)でアップデートされた内容は 音声認識技術の活用メリット. 音声認識AIでできること. 意外と身近な音声認識の活用事例. 音声アシスタント. スマートスピーカー. 文字起こし. 企業・サービスにおける音声認識の活用シーン. コールセンターでのお客様対応. 医療現場でのカルテ作成. 会議の議事録作成. データ入力. テレビの字幕作成. 音声認識の課題と今後. 方言やスラングの認識. 複数の人間による会話の聞き取り. 専門用語や業界用語. まとめ. 音声認識とは. 音声という今まで分析が難しかった非定型のデータを、機械やAIが認識できる定型データに変換してテキスト化し、様々な分野での活用を行うのが音声認識技術 です。 |hmw| hwe| ggz| epe| xre| kvu| yji| gir| hdl| vwz| oee| tof| wsm| cao| fli| leq| jzn| znz| ios| awe| gaq| xca| sne| uyr| syz| rzj| hwh| mml| yda| lef| wxw| sxn| jis| mku| inl| mcr| pse| qgy| plq| can| bek| fbg| pfq| ysy| bzq| gti| qwe| zut| maz| jrk|