機械学習 音声認識エンジンの進化と未来
人間の声を機械が文字情報に変換する技術、音声認識。その仕組みは、複数の段階を経ており、まるで人が音を聞き、理解していく過程を模倣しているかのようです。まず、マイクを通して集められた音声は、波形として捉えられ、音の高さや大きさといった特徴が分析されます。この過程は、音響分析と呼ばれ、音のデジタル化の第一歩と言えます。まるで、耳で音の強弱や高低を聞き分けているかのようです。次に、音響分析によって得られた特徴から、言葉の最小単位である音素が識別されます。日本語で言えば、「あいうえお」の母音や、「かきくけこ」の子音の「k」といった部分です。この音素認識は、人が発音の違いを聞き分ける作業に似ています。音素が繋がると、単語になります。音素認識の後には、単語認識の段階があります。この段階では、音素の並びから単語を特定するために、あらかじめ用意された単語のリストである単語帳と、言葉の並び方のルールを記した言語の規則帳を用います。単語帳には、たくさんの単語とその発音の情報が記録されており、言語の規則帳には、自然な言葉の並び方が記述されています。これらの情報と照らし合わせることで、機械は音素の列を意味のある単語へと変換します。これは、人が耳にした音の並びから単語を理解する過程と同じです。最後に、単語が繋がって文章となり、文章全体の意図や意味の解釈を行います。単語が正しく認識されても、文章全体の意味が理解されなければ、真のコミュニケーションとは言えません。この段階は、人が文脈を理解し、話者の意図を汲み取る作業に対応します。近年では、深層学習という技術の進歩により、これらの各段階の正しさが大きく向上し、より自然で正確な音声認識が可能となっています。まるで、機械の耳と脳が、人間のように発達しているかのようです。
