音声認識
「感性制御技術」(Sensibility Technology=ST)などと組み合わせることにより、例えば「ごめんなさい」も口先だけで軽く言った「ごめんなさい」も同じ「ごめんなさい」でしかないが、早口で軽いトーンの「ごめんなさい」は、バカにしていると判断して怒った態度で接したり、ゆっくり丁寧に発音された「ごめんなさい」は、心からの謝辞だと理解して許したりすることが可能となる。
音声認識システムの研究開発はコンピュータが普及しだした1970年代から盛んに行われてきた。
当初は日本語識別率が60%程度にとどまっており、話者限定・事前トレーニングをおこなった理想環境下でも80%が限度であった。語彙を限定してトレーニングを必要としないシステムでは、不特定多数の話者の音声を認識できるが語彙が少ないために利用範囲は限定される。同音異義語が少ない欧米系の言語では90%の認識率があると評価されていた 。
2010年代後半からは人工知能や深層学習の進化により性能が向上し、Google アシスタントやAmazon Alexaなどバーチャルアシスタントの音声操作にも利用されるなど実用レベルに達したが、声優のような発声トレーニングを受けた者でも条件によっては認識されない場合もある。
動的時間伸縮法(Dynamic time warping、DTW)は初期の音声認識手法であるが、隠れマルコフモデルに基づく手法が一般化したため、使われなくなった。時間または早さの異なる2つの信号シーケンスの間の類似度を測るアルゴリズムである。例えば、人間の歩行のパターンは、素早く歩いても、ゆっくり歩いても、さらには歩行の画像を早送りしてもスロー再生しても一定のパターンが存在する。DTW は音声だけでなく動画などの任意の時系列のデータに適用可能である。音声認識においては、発声速度がどうであっても一定のパターンを検出するために使われていた。従って、比較のための標準パターンが必要であり、認識できる語彙は限定される。
単語誤り率(英語版)(英: word error rate; WER)は認識された「単語」の誤り率である。WERを評価するための代表的なコーパスとしてWSJコーパスが挙げられる。