ディープラーニングの音声認識を徹底解説｜5つの活用事例も紹介

「ディープラーニングの音声認識ってなんだろう」
「音声認識はどんな分野で活用されているのかな？」

と思うことはありませんか？

ディープラーニングにおける音声認識は、私たちの生活に中で多く活用されています。

そんな音声認識はどのような技術なんでしょうか。

そこで今回は

について解説します。

この記事を読めば、音声認識がなぜ活用されているのか理解できます。

ぜひ最後まで読んでみてください。

そもそもディープラーニングとは？手法を解説

ディープラーニングとは、人間が自然におこなう行動をコンピューターに学習させる機械学習の手法のひとつです。

具体的には人の脳神経回路をモデルにした仕組みをプログラミング化し、人の力を使わずに大量のデータから目的とするデータを抽出します。

ディープラーニングによるデータ処理は、人間の能力を超えるるほどの分野もあるほど精度が高いです。

具体的には、下記のような分野が得意です。

今回は、音声認識を自然言語処理にも触れながら解説していきます。

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ディープラーニングの音声認識について解説

音声認識とは、音声データをテキストデータへ変換する技術です。

AIを運用した機械学習の一種であるディープラーニングによって、音声認識の技術は大幅に向上しました。

膨大な情報を処理できるようになり、その技術を活用したさまざまサービスが生まれています。

ディープラーニングが音声認識に与えた影響の一つ目は、音声処理の効率化です。

AIが自らデータの特徴量を検出し判断できるようになったことで、高速で音声認識を実施できるプログラムが実現しました。

また、わずかな差異でも正しく判別できるプログラムが発達し、かなり精度の高い音声認識ができるようになったのです。

ディープラーニングの音声認識の仕組みを解説

音声認識は、下記4つの過程を経て音声データを認識します。

ディープラーニングの音声認識をビジネスに取り入れたい方は、音声認識の仕組みを理解しておきましょう。

それぞれ詳しく説明します。

1.音響分析

音響分析とは、マイクなどにより拾った人間の声(アナログデータ)を機械で処理しやすいデジタルデータに直す工程です。

なぜこのような工程が必要になるかというと、マイクなどで拾った人間の声(アナログデータ)には処理に必要ない「余計な情報」が含まれているためです。

具体的な「余計な情報」としては、声と一緒に含まれているノイズです。

例えば、風の音や何かが動いている音など、私たちの身の回りには音を発するものが多くありますよね。

人間の耳はそれらの「余計な情報」を無視して言葉のみを理解することができますが、機械ではそれができません。

なので一度、機械で処理しやすいようにそれらのノイズを取り除く必要があります。

それが「音響分析」という工程です。

2.音響モデル

音響モデルとは、データとして入力された「声」から音素を抽出する工程です。

具体的には事前に学習させた色々な言葉と照らしせ、今回データとして入力された「声」を音素に分割していきます。

音素とは、声の音波を分析する際に使用される最小の区分です。

この音素は「言葉」毎にそれぞれ特徴があり、その特徴を機械にあらかじめ学習させておくことによって正確な「言葉」を調べ出すことができます。

例えば、「こんにちわ」の場合は「ko-n-ni-chi-wa」が音素となり、日本語の文章として認識されています。

3.発言辞書によるパターンマッチ

パターンマッチとは、「音素」を「発言辞書」と照らし合わせて、単語として認識する工程です。

発言辞書とは、音響モデルで抽出された「音素」がどの単語と似ているのか照らし合わるためのデータベースです。

例えば、「sa-yo-u-na-ra」という音素を、「さようなら」という単語として認識できます。

4.言語モデル

言語モデルとは、単語の繋がりを予測して、文章の組み立てをおこなう工程です。

具体的には「きょう」「わ」「すいようび」「です」という認識された単語を「今日は水曜日です」という風に自然に並び替えていきます。

同じ言語でも、発音やイントネーションの違いで異なる言語認識をしてしまわないように、繰り返し学習により精度を上げているというわけです。

ここまで、音声が認識されるまでの仕組みを解説しました。

これらの技術に興味がある方は、エンジニアを目指すことをおすすめします。

しかし、プログラミング未経験でエンジニアを目指すことに不安を感じますよね。

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ディープラーニングの音声認識と自然言語処理の関係を紹介

音声認識と自然言語処理は似ているようですが、完全に同じというわけではありません。

音声認識は聞こえた音声をそのまま認識するものであり、言葉の意味までは理解できていないのです。

一方、自然言語処理は聞こえた音声を理解して、自然な形で処理してくれるというプロセスがあります。

つまり音声認識が耳で聞くだけだとしたら、自然言語処理は耳で聞こえた音を脳で分かりやすく変換するという機能を持っているということです。

そのため、自然言語処理によって適切なコミュニケーションがおこなわれるようになります。

ディープラーニングの音声認識の2つの特徴

ディープラーニングの音声認識には、下記のような特徴があります。

このような特徴があるため、音声認識は注目されています。

それぞれ解説していきます。

1.テキスト変換までの速度が早い

ディープラーニングにおける音声認識は、非常に音声データの認識スピードが早いです。

これまで、一般的な音声認識では人の発声には個人で微妙な違いがあり、その差を認識しきれずに誤入力してしまうケースが多く見受けられました。

しかし、ディープラーニングで大規模なデータを学習することにより、こうした誤認識を大幅に減らすことができるようになったため、結果として処理能力早くなったわけです。

2.操作性が高い

音声認識は、音声のみで機械に指示を出すことができます。

これにより、両手がふさがっている状態や、機械から離れた場所にいても操作をおこなうことが可能なのです。

この特徴を活かして、手に障がいの持つ方に役立つ商品も開発されています。

ディープラーニングの音声認識の活用事例5選

下記5つの項目は、ディープラーニングの音声認識を取り入れた事例です。

これらはほんの一部であり、今後さらに音声認識を取り入れた商品やサービスの普及が見込めます。

それぞれ解説していきます。

1.コールセンター

コールセンターに音声技術をとりいれることで、業務を効率的に遂行できるようになりました。

具体的には、下記のような分野で取り入れられています。

例えば、クレーム対応には多くの人材を必要とします。

しかし、この作業をコンピュータに対応させることで、人手不足の解消し、さらには従業員のストレスを軽減することに繋がったのです。

2.翻訳機能

音声認識の精度が高まったことで、翻訳機能は大きく進歩しました。

なぜなら、人間の複雑な話し言葉を認識できるようになったからです。

その結果、リアルタイムで翻訳をおこなうことが可能になり、言葉の壁を気にする必要がなくなりました。

具体的には翻訳機器に話しかけるだけで、瞬時に翻訳した文章が表示されます。

つまり、外国語を学ばなくても、外国人同士がストレスなくコミュニュケーションをとることができます。

3.AIスピーカー

AIスピーカーは音声認識をによって話し手の命令を認識し、それに合った機能をAIスピーカーが実行できます。

例えばAIスピーカーに「今日の天気を教えて」と話しかけると、音声認識によって天気の情報を聞かれていることを理解し、AIスピーカーがそれに合った情報を伝えてくれます。

この機能は、多くの人が利用しているApple社のiPhoneにも搭載されています。

4.議事録作成

音声認識を使用した議事録作成ツールでは、会議における会話を自動でテキスト化できます。

これを取り入れることで下記のようなメリットがあります。

また、最近では専門用語の認識も可能になったため、安心してビジネスの場でも活用できます。

5.電子カルテ

ディープラーニングを利用した音声認識は、電子カルテの作成のために活用されることもあります。

なぜなら、音声認識を使うことによって手入力の手間が省け、電子カルテをより効率的に作成できるようになるからです。

例えば医療業界に導入されている音声認識では、ただ音声を文字起こしするだけではなくてカルテの自動生成機能なども組み込まれているものもあり、医療業界の発展に役に立っています。

つまり、雑務の時間を削減できるため、より多くの患者と向き合うことが可能になりました。

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ディープラーニングの音声認識が抱える２つの課題

音声認識は、非常に活気的な技術ですが課題も抱えています。

このような課題を解決できれば、今後大きな発展を遂げることが可能です。

それぞれ解説していきます。

1.環境によって精度が低下する

音声認識で長らく課題になっていることは、環境によって精度が低下すること。

なぜかというと、コンピュータが注目すべき音声の判断がつかないからです。

具体的には、以下のような環境です。

このような場合は、コンピュータは人間のように雑音と音声の識別することができません。

2.曖昧な言葉を認識できない

音声認識は、曖昧な言葉を認識できません。

なぜかというと、曖昧な表現は話す人の主観が含まれており、それを機械がくみ取ることは難しいからです。

具体的には「オノマトペ」と呼ばれる擬音語（雨が降っているときには、パラパラ、しとしと、など）は話し手の主観によって使われる単語が変わります。

なので、機械がどのような状況なのか認識することが難しいとされています。

まとめ：ディープラーニングの音声認識はさまざまな分野に活用されている

本記事では、ディープラーニングの音声認識について解説しました。

ディープラーニングの音声認識の技術は、私たちの身の回りの商品やサービスに多く活用されていることがわかりました。

一方で、まだまだ解決するべき課題もあるので、音声認識取り入れる場合はデメリットも考慮したうえで導入計画を立てておきましょう。