自動音声認識( ASR )、話された言葉をテキストに変換することでナレーション業界を機械学習と人工知能を使用して、人々の発言を理解し、書き留めます。過去 10 年間で、 ASR は大きく成長しました。現在、電話、ビデオ、メディアチェック、オンライン会議など、さまざまな分野で使用されています。

ASR を実行する古い方法は、隠れマルコフ モデル (HMM) とガウス混合モデル (GMM) を使用していました。この方法は 15 年間使用されました。しかし、それには多大な労力と特別な訓練が必要でした。

ASR の新しい深層学習モデルの方が優れています。より正確で使いやすくなりました。彼らは特別なトレーニング データを必要とせず、特別な支援なしで音声をうまく書き留めることができます。

AssemblyAI のような Speech-to-Text API のおかげで、ASR はさらに使いやすくなりました。開発者、新興企業、大企業は、自社の製品に ASR を簡単に追加できます。この技術は、通話追跡、ビデオキャプション、メディアチェック、オンライン会議など、状況を改善するために多くの分野で使用されています。

しかし、ASR にはまだいくつかの問題があります。人々の話し方は異なるため、音声を完全に理解させるのは困難です。これらの問題にもかかわらず、ASR の需要は増加しています。 2025 年までに 249 億米ドルの価値があると予想されています。

ASR はナレーションだけでなく、多くの分野で使用されています。自動車では、音声コマンドにより運転の安全性が向上します。医療分野では、医師が患者情報を書き留めるのに役立ちます。また、通話を文字に起こしたり、AI チャットボットと連携したりすることで、営業における顧客の問題をより迅速に解決するのにも役立ちます。

要約すると、ASR はナレーション業界。音声の文字起こしを高速かつ正確に行うことができます。 ASR が改善されるにつれて、多くの分野で物事がよりアクセスしやすく、効率的で、費用対効果の高いものになるでしょう。

ASR の簡単な歴史

ASR テクノロジーは 1950 年代に始まりました。 「Audrey」と名付けられた最初のシステムは、ベル研究所によって作成されました。それ以来、機械学習と深層学習を使用して改良を加え、大きく成長しました。

古い ASR システムでは、隠れマルコフ モデル (HMM) などのモデルを組み合わせて使用​​していました。これらのシステムには、言語モデル、発音辞書、HMM が含まれていました。彼らは音声をうまく認識できるように大きなデータセットでトレーニングされました。この取り組みは、今日の ASR システムの作成に役立ちました。

大きな変化は 2014 年に Baidu の論文によって起こりました。 ASR にディープラーニングを使用することについて説明しました。この方法では、ディープ ニューラル ネットワークを使用して音声を単語にマッピングします。これにより、ASR の精度が大幅に向上しました。

現在、古い ASR メソッドと新しい ASR メソッドの両方を使用しています。昔ながらのやり方は強力かつ柔軟です。新しい方法はよりシンプルで、生の音声から学習することでより正確になる可能性があります。

ASR は、ナレーターの世界など、多くの業界を支援しています。 Siri、Alexa、Google アシスタントを強化し、デバイスとの会話を簡単にします。また、高速かつ正確な音声テキスト変換にも役立ち、多くの人を助けています。

ASR の未来は明るいです。 OpenAI の Whisper のような新しい技術により、文字起こしがさらに改善される可能性があります。ディープラーニングと AI の研究により、ASR の精度はさらに向上します。 NLP 技術を追加すると、機械が音声についてさらに理解できるようになります。

ASR の主な用途と課題

ナレーション業界などの多くの分野で非常に重要です。自動文字起こし、ビデオのリアルタイムキャプション、字幕に役立ちます。電話システム、カスタマー サービス、言語翻訳、医療、法律業務でも使用されています。このテクノロジーにより、物事の仕組みが変わり、アクセスが容易になり、コストが削減されました。

しかし、ASR には大きな課題。それを人間と同じようにするのは難しいです。さまざまな話し方をしたり、文脈の中で単語を理解したりすることが困難です。研究者たちは、新しい学習モデルを使用して改善するために懸命に取り組んでいます。

十分なデータとトレーニングを取得することも大きな課題です。現在、私たちは数千時間、さらには数十万時間のデータを必要としています。企業は音声 AI システムのセットアップにかかるコストと時間にも苦労しています。しかし、金融サービスやヘルスケアなどの一部の業界では実際に音声テクノロジーを多用しており、さらに活用する予定です。

Statista の調査によると、企業の 73% は音声テクノロジーの精度が十分ではないため、音声テクノロジーを使用していません。さまざまな業界には、ASR と NLP 用の独自の言語モデルが必要です。 NLP には、スラングの扱いや更新の必要性など、独自の問題があります。しかし、音声認識市場は大幅に成長し、2029年までに約5,000万ドルに達すると予想されています。

マッキンゼーの調査によると、ASR はコールセンターの顧客サービスを実際に向上させることができます。これにより、作業が迅速化され、より良いセルフヘルプのオプションが提供され、顧客との会話がより適切になります。米国の消費者の 50% は毎日音声検索を使用しているため、ASR は企業との対話方法を大きく変える可能性があります。

よくある質問

自動音声認識 (ASR) とは何ですか? ASR はナレーション業界にどのような革命をもたらしますか?

ASR は、機械学習と人工知能を使用して、話し言葉をテキストに変換します。音声からリアルタイムのテキストを作成することで、ナレーションの世界を変えます。今では、TikTok、Instagram、Spotify のキャプションに役立ち、よりアクセスしやすく効率的になりました。

ASRの歴史は何ですか？

最初の ASR システム「オードリー」は、1950 年代にベル研究所で開始されました。時間が経つにつれて、機械学習により ASR が大幅に改善されました。これを行うには、従来の方法とディープラーニングの方法という 2 つの主な方法があります。それぞれに良い点と悪い点があります。

ASR の主な用途と課題は何ですか?

ASR は多くの分野で使用されています。ナレーションでは、自動書き込み、ライブキャプション、字幕に役立ちます。電話システム、顧客サービス、言語翻訳、ヘルスケア、法律業務などでも同様です。しかし、特に音声のバリエーションにおいては、人間の正確さに匹敵するのはまだ困難です。研究者たちはそれを改善するために懸命に取り組んでいます。