SF映画「2001年宇宙を旅する」で、HAL 9000ロボットは自然な会話能力で有名です。この映画は過度に楽観的でしたが、音声認識技術の研究と開発に科学家たちを刺激しました。今日、私たちは音声認識技術が急速に発展し、私たちが機械と対話する方法を変える時代にあります。
音声認識技術の概要
音声認識、またはAutomatic Speech Recognition (ASR)とは、コンピュータを利用して音声をテキストに変換するプロセスを指します。簡単に言えば、機械が私たちが何を言っているのかを理解するものです。この技術は、自然言語理解、自然言語生成、音声合成などの技術と組み合わせて、音声に基づく完全な人間と機械の対話システムを形成します。
音声認識技術の応用
音声認識技術の応用は私たちの日常生活に根付き始めています。AppleのSiriボイスアシスタントから、WeChatの音声テキスト変換機能まで、Baidu、Alibaba、Sogouなどのインターネット企業が提供するサービスまで、音声認識技術はますます普及しています。スマートデバイスの普及に伴い、音声に基づく人間と機械の対話はますます重要になり、音声認識技術の応用シーンも絶えず拡大しています。検索、操作、ナビゲーション、レクリエーションなどを含む幅広いシーンで使用されています。
音声認識技術の発展歴史
音声認識技術の研究は20世紀中葉にさかのぼり、5つの発展段階を経ています。知識の蓄積、テンプレートマッチング、統計モデル、機械学習、ディープラーニングです。
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知識の蓄積段階（1930-1950年）：科学者たちは主に音声信号の短時間分析を研究し、短時間スペクトル分析、フィルターバンク方法などの技術を提案しました。
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テンプレートマッチング段階（1950-1980年）：研究者は単純なテンプレートマッチングアルゴリズムを利用して少数の単語やフレーズを認識し、動的時間ゆがみ（DTW）アルゴリズムや線形予測コーディング（LPC）技術を提案しました。
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統計モデル段階（1980-2000年）：人々は統計モデル方法を提案し始めました。テンプレートマッチングの限界を克服するために、混合ガウスの隠れマルコフモデル（GMM-HMM）などです。
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機械学習段階（2000-2010年）：膨大な実際のデータがモデルトレーニングに使用され、機械学習技術が広く適用され、システムの実用性を大幅に高めました。
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ディープラーニング段階（2011年現在）：ビッグデータ時代の到来に伴い、ディープニューラルネットワーク（DNN）は音声認識の声学モデリングにおいて大きなポテンシャルを示し、音声認識の正確さを大幅に向上させました。
結び
音声認識技術の発展は技術の進歩だけでなく、新しい時代の到来を予兆しています。音声が主要な対話手段となる新しい時代です。技術がさらに成熟すると期待され、将来音声認識技術が私たちの生活や仕事にさらに深く融合し、より便利なスマートな体験を私たちに提供するでしょう。
会社名：株式会社Dolphin AI
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Dolphin SOE 英語発音評価サービスの開発＆販売
Dolphin Voice 音声対話SaaS Platformの開発＆販売
ドルフィンAIは自社開発のAI技術を持つ研究開発型のハイテク企業です。
独自技術の音声対話意図理解モデル(Dolphin Large Language Models)に基づき、音声認識、音声生成、意味理解、テキスト生成、機械翻訳、声紋認識、その他音声対話のフルチェーン技術を開発し、日本語、英語、中国語、韓国語、フランス語、スペイン語、ロシア語、ドイツ語、チベット語、タイ語、ベトナム語など20以上の言語に対応しています。
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