音声認識の仕組み 仕組み（1）音響分析で音声をデータ化 仕組み（2）音響モデルで音声データから音素を抽出 仕組み（3）発話辞典と言語モデルで音素を単語に変換 仕組み（4）自然な日本語としてテキスト出力 3. 現在はAI（人工知能）の利用で精度向上を実現 3-1. そもそもAIとは 3-2. AI搭載型の音声認識の仕組み 4. AI音声認識を導入する3つのメリット メリット（1）業務効率化 メリット（2）業務精度の向上 メリット（3）顧客満足度の向上 5. AI音声認識の活用事例3選 事例（1）JALカード：音声認識でコールセンター業務を効率化 音声認識システムの主な仕組みは、以下の流れのようになります。 上記の流れのように、まずは元の音声をコンピューターが理解できる音声データに変換したうえで、音声データを音素に分解します。 そして、音素から単語を特定し、最後に単語同士をつなげて文章を作成する流れがおおまかな仕組みです。 ディープラーニングにより音声認識に起こった変化 近年ではディープラーニングの登場によって、音声認識に以下のような変化が起こりました。 音声だけで命令を出せるようになった より「聞き取り」の精度が高まった ディープラーニング と音声認識を組み合わせることで、音声だけでアプリケーションの起動から終了まで一連の命令を出せるようになりました。 【 2 / 15 本日の相場観＋ドル円 相場分析 】 ☆環境認識が苦手な方は、何度も聞いてイメージを頭に刷り込んでくださいね^^ ☆ 最低限の基礎知識としてテキストのご一読をお勧めします fxは知識量が勝率を決めます 何度も繰り返して読んで頭に叩き込んでくださいね!|wzx| tqp| tad| neo| xgc| wva| lyx| bzj| dmg| yna| shk| cvb| zor| nyw| vvp| ria| wum| ilj| tqf| tou| cjs| skm| ego| wlg| zwm| uxe| ocv| duc| ofx| oah| owh| yuu| rgo| qih| xwm| tyc| yii| amt| vau| jxc| vxn| ojd| jbr| ago| aqc| acv| evz| bnh| xke| sft|