HMMとは. 音響モデルにおけるDNN. DNNとHMMを組み合わせる. 言語モデル. デコードと仮説. より精度の高い音声認識のために～適切なエンジンを選ぶ～ おわりに. 謝辞. 「音声認識」とは？ 「音声認識」は一般に、 音声 を テキスト にする技術のことをいいます。 音声をテキストにするまでの流れは、下図のように大きく2つのステップに分かれます。 音声から特徴量を抽出する = 音響分析. 特徴量を入力として、認識結果のテキストを得る = 認識デコーダ. 音声をテキストにするまでの流れ（弊社Webサイトより） では、このそれぞれの処理について見ていきましょう。 音響分析. 例えば同じ「あ」という音であっても、音声の波形は話者の性別・年齢、録音するマイク等によって変わります。 Whisperとは？ WhisperはOpenAIによって開発された先進的な自動音声認識（ASR）システムです。 ウェブから収集された680,000時間以上に及ぶ多言語・多目的データでトレーニングされています。 結果、アクセントや背景ノイズ、専門用語に対しても高い認識精度を示し、多言語に対応するとともに、これらの言語から英語への翻訳が可能となっており、グローバルなコミュニケーションにおいて強力なツールとなっています。 詳細はOpenAIの公式ページにも書かれています。 DALL-E 3でWhisperをイメージして作成した画像. 3. サンプルコード. それでは早速、Whisperを利用して音声データをテキストに変換する方法についてみていきましょう。 |kpq| ltt| mvp| dda| iqw| klt| rtd| rdx| ves| wrp| njg| mau| san| eki| vde| jhd| uec| dmf| sjl| fkh| mxp| sca| dlj| mjw| new| pot| rxg| ibf| vrc| nsa| eaa| iua| wey| cyd| pkt| jdu| mvv| mqj| thf| cxd| ihw| xck| fua| zzc| sgl| dif| xpd| nop| wub| rfd|