機械学習における音声認識とは？事例から学習方法まで理解する

音声認識の技術は、日常生活だけでなく、ビジネスのさまざまな分野で導入が進んでいます。文字起こしから電話対応まで、音声認識の活用事例は増えつつあります。

しかし、音声認識をビジネスに導入するためには、機械学習の基礎の理解は欠かせません。

音声認識を構築するためには、コンピュータへ音声データを入力しなければならないためです。

本記事では、機械学習や音声認識の基礎を解説しつつ、導入事例を紹介します。

記事の後半では、音声認識の技術を習得するために必要な知識も解説しているので、最後までご覧ください。

機械学習とは？

機械学習とは、大量のデータを元に規則性や特徴を学習して、データを分別したり、抽出したいデータを抜き出す技術です。

機械学習は、テキストのデータだけでなく、画像や音声のデータからも学習し、分別や抽出する技術にも使われています。

音声認識にも機械学習の技術が使われており、音声をコンピュータが理解できるデータに変換することで、テキストとして出力できるようになります。

音声認識とは？

音声認識とは、人の音声をコンピュータが聞き取り、データ化し、テキストとして出力する技術です。

昨今では、ただテキストに変換するだけでなく、音声を理解し、コンピュータが応対する人工知能まで開発されています。

ここでは、音声認識の基本的な流れを解説します。

音声認識の仕組みは以下の5つのステップで実行されます。

それぞれのステップを簡単に解説します。

①音声を入力

まずは、音声をコンピュータに入力するステップです。

正確に音声を理解してもらうためには、できるだけノイズが入らないように注意します。

ノイズまで認識してしまうと、正確なデータを取得できないためです。

②音響分析

音声を入力できたら、データ化する作業です。人間の場合は、音声をそのまま処理できますが、コンピュータが解析するためには、データに変換しなければなりません。

音声の特徴を理解し、コンピュータが理解できるようにデータへ変換する作業を音響分析と呼びます。

音の強弱や音の間隔、周波数の特徴を分析し、正確にデータへ変換します。

③音素を特定

音声のデータ化する作業が完了したら、音声データを音素へ変換します。

音素とは、音声による単語を最小単位で分解したものです。例えば、「音声認識」であれば、「o-n-s-e-i-n-i-n-s-i-k-i」という音素で構成されます。

音素に分解する作業を「音響モデル」と呼び、音声をデータとして細かく認識するために必要な工程です。

④音素の並びを認識し、単語に変換

音響モデルで音素を認識したら、続いて単語に変換します。

音素は文字が羅列されているだけなので、テキストとして出力できません。今までに学習されたデータをもとに、単語へ変換する作業が必要です。

今まで学習したデータを参考に、言語へ変換する作業を「言語モデル」と呼び、音声認識には欠かせない工程となります。

⑤テキスト出力

単語へ変換されたデータをテキストに出力し、音声認識の工程は完了です。

今までに学習した単語が多ければ多いほど、正確にテキストへ変換できるため、機械学習は音声認識に欠かせない技術となります。

音声認識が使われている事例

音声認識の技術は、Apple社のSiriやAmazonのアレクサなど日常生活でも使われていますが、ビジネスにおいてもすでにたくさんの業種で使用されています。

ここでは、実際に音声認識が使われている事例を5つ紹介します。

議事録作成プログラム

音声認識を用いた文字起こしは、議事録を作成するために使用されています。

議事録の作成に音声認識を使用するメリットとしては、手入力をする手間が省けるだけでなく、会議の詳細まで文章として変換できることです。

手入力であれば、要点のみの議事録となり、重要な部分が抜け落ちる可能性もあります。しかし、音声認識を使用し、議事録作成を自動化できれば、正確な文章を記録できます。

字幕作成

音声認識は、字幕作成にも使用されています。テレビでも音声認識による字幕の表示が可能です。

最近では、YouTubeでも字幕作成が自動化されて話題となっています。リアルタイムで音声を文字へ変換し、字幕として出力する技術です。

まだまだ精度が低い傾向にありますが、これからの技術の発展により正確な字幕作成が可能になるでしょう。

病院のカルテ記入

音声認識は、病院の業務でも使用されつつあります。

医者と患者とのやり取りを音声認識でコンピュータに取り込み、カルテの記入から処方箋の作成まで音声で操作ができます。

医療現場の書類は、記入漏れやミスが大きな大きな問題に繋がるので、音声認識で細かく記録できる技術はこれからも発展するでしょう。

翻訳

スマホの翻訳アプリや翻訳機にも音声認識の技術は使用されています。

音声で入力された言語を、外国語にリアルタイムで翻訳し、読み上げるため、コミュニケーションがスムーズになります。

特にホテルや空港で使用されており、外国語が話せなくても、音声認識により相互の言語を素早く翻訳するため、言語の習得は必要なくなるでしょう。

コールセンター

音声認識は、コールセンターなどの電話対応にも導入されつつあります。

電話対応そのものを自動化する技術とコールセンターで働く人をサポートする技術で音声認識の技術が使用されています。

コールセンターは人手不足のため、電話対応を自動化できれば、人件費を抑えられるだけでなく、対応もスムーズになるでしょう。

これからは、コールセンターに電話したら自動対応のみになる可能性もあるでしょう。

音声認識を導入するメリット

議事録の作成や電話対応の自動化など音声認識は、ビジネスシーンでも導入されつつあることがわかりましたが、導入するメリットが気になります。

音声認識をビジネスに導入するメリットは以下の２つです。

それぞれのメリットを理由を交えて紹介します。

自動化できるので、人件費を削減できる

今まで音声をテキストに変換するためには人を雇う必要がありました。その分、人件費が掛かります。

しかし、音声認識を導入することで業務の一部を自動化できるので、人を雇う必要はありません。そのため、人件費を抑えられます。

特にコールセンターなどの常に人手不足の業界では、音声認識の技術が導入されれば、人手不足が解消されるだけでなく、人件費も削減できるでしょう。

ヒューマンエラーの減少

音声認識をビジネスに導入することで、ヒューマンエラーを減少させる可能性があります。

病院のカルテ記入であれば、入力ミスや情報不足を音声認識により補えます。

このように、音声認識を導入すると、人の手ではミスが起きうる業務も安心して自動化できるメリットがあります。

できるだけ正確に記録を取りたい議事録作成にも音声認識の技術は役に立つことでしょう。

音声認識に必要な知識

音声認識をビジネスに導入するためには、専門業者に依頼するか、自社で開発する必要があります。

自社で開発する場合には、音声認識に必要な知識の習得が必須です。

音声認識を導入するためには必要な知識は主に以下の２つがあります。

それぞれの知識について簡単に解説します。

機械学習の基礎

音声認識の技術は機械学習の一部です。そのため、機械学習の基礎を習得しなければなりません。

機械学習の基礎の中には、プログラミング言語のPythonがあります。

機械学習は、コンピュータに命令を出さなければならないため、プログラミング言語が必須です。そのため、音声認識の技術を習得するためにはPythonの理解が必要です。

まずは、Pythonの基礎を理解することから始めましょう。

数学や統計

機械学習には、数学や統計の知識が必要です。

プログラムから算出されたデータを解析するためには、数学や統計の知識が必要となるからです。

特に、「微分・積分」、「線形代数」、「確率・統計」の知識が機械学習には必要となるので、学んでおくと機械学習の習得がスムーズになるでしょう。

機械学習の基礎を習得する方法

音声認識に必要な機械学習の基礎を習得するためには、以下の３つの方法があります。

仕事をしながら機械学習の基礎を習得するのであれば、通学が必要になる専門学校は難しいでしょう。

独学で学ぶ方法はありますが、時間が掛かる上に、どのように学べば良いかわからなくなる可能性があるため、おすすめできません。

働きながら機械学習を学びたいのであれば、プログラミングスクールや家庭教師を利用する方法が最も効率的です。

特に家庭教師の場合は、仕事終わりに自宅で学べる上に、講師とマンツーマンで学習できるため、早く機械学習の習得ができる可能性があります。

できるだけ早く機械学習の基礎を習得し、音声認識の技術を導入したいのでれば家庭教師を選ぶと良いでしょう。

「Tech Teacherで！～家庭教師ならではの３つの魅力～」

 

まとめ

音声認識の技術は少しずつ発展しつつあり、日常生活の中だけでなく、ビジネスシーンでも活用される場面が広がりつつあります。

特に、音声をテキストへ変換する技術が使われており、人件費の削減やヒューマンエラーの減少に役立っています。

これから音声学習の導入を検討しているのであれば、機械学習の基礎を習得しましょう。機械学習の基礎を習得するのであればスクールや家庭教師を使用する方法が効率的です。

音声認識を導入し、業務を効率化して、無駄なコストを削減しましょう。