音声認識
Google Cloud Platformの Speech-to-Text API Google アシスタント Google Home, Google Nest
実地での音声認識利用には様々な難しさがある。以下はその一例である:
背後音 雑音 背景での会話
語彙 業務用語 ジャーゴン
音声 同時話者数 発話方法(フォーマル、日常会話)
並列モデルは予想外の入力にもある程度対応できる。
企業、病院、自治体では、2005-6年頃から次第に次のような実用システムの導入が活発化してきている。
医師向け電子カルテ入力システム
自治体向け議事録作成支援システム
コールセンター向けオペレータ支援・通話内容分析システム
学校向け語学学習アプリケーションでの発音評価システム
音声信号は、断片的あるいは短時間の定常信号と見ることができ、隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model、HMM)が適用可能である。すなわち、10ミリ秒程度の短時間でみた場合、音声信号は近似的に定常過程と見なすことができる。従って、音声を多くの確率過程のマルコフ連鎖と考えることができる。
また、隠れマルコフモデルによる音声認識は自動的にトレーニングされ、単純で計算量もそれほど多くない。音声認識について考えられる最も簡単な設定では、隠れマルコフモデルは10ミリ秒ごとに例えば13次元程度の実数値ベクトルを出力するだろう。このベクトルはケプストラム係数から成る。ケプストラム係数は短時間の信号のフーリエ変換にコサイン変換を使って、その第一(最大)係数を取り出したものである。隠れマルコフモデルは、それぞれの観測されたベクトルの尤度を与える対角共分散のガウス分布の混合ともいうべき確率分布を持つ傾向がある。各単語や各音素はそれぞれ独自の出力分布を持つ。単語列あるいは音素列に関する隠れマルコフモデルは、個々の単語や音素の隠れマルコフモデルを連結したものとなる。
これらが隠れマルコフモデルを使用した音声認識技術の概念である。音声認識システムにはこれ以外にも様々な技術を使用している。語彙の多いシステムでは、音素について文脈依存性を考慮する。また、話者間の違いや録音状況の違いを正規化するために、ケプストラムの正規化が行われる。他にも話者正規化の試みとして、男女間の正規化のための声道長正規化 (VTLN) や、より不特定多数の話者に対応するための最尤線形回帰 (MLLR) がある。
音声認識は様々な指標を用いて性能を評価される。例えば速度は実時間係数 (real time factor, RTF)で表される。
音声認識は「音声に含まれる情報を認識するタスク」の総称であり、具体的に解かれる問題の例として以下が挙げられる:
Speech-to-Text (STT): 含まれる言語情報を文字に変換するタスク。いわゆる文字起こし
キーワード認識(英語版)(KWS): 事前に設定されたキーワードの出現を認識するタスク。例として「ヘイ、Siri」
音声認識をサブタスクとして含むタスクには以下が挙げられる:
音声操作: 音声によるアプリの操作。SST/KWSで音声情報を取り出し、これをコンピュータ操作命令へ変換
音声入力: 音声によるアプリへの文字入力。SSTで文字化、整形ののちアプリへ引き渡し。ディクテーション(聞き取り)とも