AI音声認識とその用途を知る

機械学習 vs AI vs ディープラーニング

ますます高度化するテクノロジーの開発に伴い、非常に先見の明があり、人間の作業を容易にする多くの新興テクノロジー。現在開発中の技術の 1 つが AI 音声認識です。

日常生活では、現在デバイスを持っていても、音声認識を簡単に見つけることができます。 

はい、あなたが持っている携帯電話に音声認識が搭載されているのは事実です。 AI は使用している OS の種類によって異なります。Android を使用している場合は Google を使用でき、iOS は Siri を使用できます。

それでは、まだ AI 音声認識に慣れていない方のために、以下の説明を見てみましょう。

AI音声認識とは?

AI音声認識
音声認識の使用例。ソース: freepik.com

音声認識とは、人間が発したコマンドを受け取り、解釈し、理解し、実行する機械またはプログラムの能力です。

音声認識は、人工知能 (AI) の出現以来成長し、人気が高まっており、Amazon の Alexa や Apple の Siri などのインテリジェンス アシスタントで使用されています。

音声認識は、自動音声認識 (ASR) と呼ばれるソフトウェア プログラムを使用して、音声の種類を識別および区別できます。 ASR では、ユーザーがまず自分の声を認識できるようにソフトウェアをトレーニングする必要があるためです。 

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AI 音声認識のしくみ

AI音声認識
音声認識のしくみ。ソース: freepik.com

コンピュータの音声認識ソフトウェアでは、アナログ オーディオをデジタル信号に変換する必要があります。これは、アナログ - デジタル (A/D) 変換として知られています。 

コンピュータが信号を解読するには、デジタル音節のデータベースと、このデータを信号と比較するための高速プロセスが必要です。音声パターンはハード ドライブに保存され、プログラムの起動時にメモリに読み込まれます。

実際には、音声認識プログラムの有効語彙のサイズは、それがインストールされているコンピューターの RAM 容量に直接関係しています。 

音声認識システムは、隠れマルコフ モデルとニューラル ネットワークの 2 つのモデルのいずれかを使用して音声を分析します。 

隠れマルコフ モデルは、話し言葉を音素に分解します。一方、再帰型ニューラル ネットワークは、前のステップからの出力を使用して、現在のステップへの入力に影響を与えます。

このような働き方により、音声認識は Google Home や Amazon Echo などのモバイル デバイスに参入し始めています。

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AI音声認識の利用

AI音声認識
生活における音声認識の使用例。ソース: freepik.com

AI、機械学習、および消費者の受け入れが成熟するにつれて、音声認識の使用が急速に拡大しています。音声認識の使用例は次のとおりです。

仮想アシスタント

Siri、Alexa、Google などの仮想アシスタントはすべて、ユーザーと対話するために音声認識ソフトウェアを実装しています。 

音声をテキストに書き起こしたり、リマインダーを設定したり、インターネットを検索したり、音楽を再生したり、天気や交通情報を共有したりするなど、簡単な質問や要求に応答したりするために使用できます。

スマート デバイス

ユーザーは、音声認識ソフトウェアを使用して、スマート サーモスタットやスマート スピーカーなどのスマート ホームを制御できます。

ブルートゥース

最新の自動車の Bluetooth システムは音声認識をサポートし、ドライバーが道路から目を離さないようにします。ドライバーは音声認識を使用して、「オフィスに電話して」などのコマンドを実行できます。

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さて、今回の議論です。その他の最近の技術開発については、次の Web サイトで最新情報を入手してください。 VCGamers ニュース。

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