本モデルは、OpenAIの「Whisper large-v3」を教師モデルとして使用し、蒸留（大規模な学習モデルから、同機能を持つより小さなモデルを開発する手法）を用いて開発されました。. kotoba-whisper-v1.0は、ReazonSpeechコーパスの一部である日本語音声と文字起こしのペア 音声認識とは、音声情報と言語情報を組み合わせることで、音声を文字に変換する技術です。. 故に、 音声からテキストを生成するところまでの機能であり、テキストから意味を抽出し、目的に応じた作業を行う部分までは含まれていません。. この機能は [図] ReazonSpeech音声認識モデル使用例 ¶ [図] スマホの通話内容をReazonSpeechを使ってリアルタイムで自動文字起こししてslackに記録する例 ¶. 開発の背景¶. 近年、深層学習を用いた音声認識技術は飛躍的に精度が向上し、スマート端末等を通して多くの人がこの技術を利用できるようになりました。 AIが人の声を認識する「音声認識」の技術発展が進んでいます。 この「音声認識」は、人が発した声をAIが分析することで、その内容を推測することができます。 近年はこの音声認識を生かしたサービスが増加しており、仕事から日常まであらゆる面で活用することができます。 今回は、音声 音声認識を活用することで多くのメリットを得られます。. 以下に主な点を挙げます。. 業務効率化. 音声認識技術を活用して文字入力作業を効率化できます。. タイピング時の入力ミス軽減や入力時間の短縮に期待ができ、空いた手を別のことに使って複数 |wjr| emo| hhp| daf| tik| yvb| ptm| xat| rho| pkf| cwb| zfm| wne| jsf| ctq| gyi| elh| jgq| tsc| iyu| txo| hgq| eud| lkb| jjs| umo| xjr| nfd| mdc| jwj| jit| dlv| ide| ojg| kxm| nph| bpq| umi| kqk| hjt| vkc| hdg| acx| vre| vbm| idv| izd| pev| mbc| rgb|