の役割は人工知能、機械学習に音声認識

音声認識における人工知能と機械学習の役割

長い間、人々は機械と話せるようになりたいと思っていました。彼らがコンピューターの構築を始めて以来、科学者とエンジニアは音声認識をプロセスに取り入れようと試みてきました。 1962年、IBMは、簡単な数学計算を実行できる音声認識マシンであるShoeboxを発表しました。この革新的なデバイスは、「0」から「9」までの10桁を含む、16の話し言葉を認識して応答しました。 「プラス」、「マイナス」、「合計」などの数字とコマンドワードが話されたとき、シューボックスは加算機に単純な算術問題の答えを計算して印刷するように指示しました。 Shoeboxは、音声を電気インパルスに変換するマイクに向かって話すことによって操作されました。測定回路は、これらのインパルスをさまざまな種類の音に応じて分類し、リレーシステムを介して付属の加算機を起動しました。

時間の経過とともに、このテクノロジーは発展し、今日、私たちの多くは日常的に音声でコンピューターとやり取りしています。今日最も人気のある音声アシスタントは、AmazonのAlexa、AppleのSiri、Googleアシスタント、MicrosoftのCortanaです。これらのアシスタントは、コマンドや質問に基づいて、個人のタスクやサービスを実行できます。彼らは人間の音声を解釈し、合成された音声を介して応答することができます。ユーザーはアシスタントに質問したり、ホームオートメーションデバイスやメディアの再生を音声で制御したり、メール、やることリスト、カレンダーなどの基本的なタスクを口頭で管理したりできます。これらの音声駆動型デバイスを使用すればするほど、人工知能（AI）と機械学習に依存しています。

人工知能（AI）

人工知能（AI）と言うと、AIは私たちの日常生活に非常に組み込まれていますが、多くの人はあなたがサイエンスフィクションについて話していると思うかもしれません。実際、それは何十年も前からあります。しかし、真実は、20 ^{sup>世紀の初めに、人工知能の人間のようなロボットに一般の人々が慣れ親しんだのは、確かにサイエンスフィクションでした。 50年代に、AIの概念は、科学者や哲学者の関心にますます焦点を当てるようになりました。当時、若い英国の数学者アラン・チューリングは、機械が（人間と同じように）問題を解決し、入手可能な情報に基づいて決定を下すことができなかった理由はないと示唆しました。しかし、当時、コンピューターには知性の鍵となる記憶の可能性がありませんでした。彼らがしたのはコマンドを実行することだけでした。しかしそれでも、人工知能の基本的な目標とビジョンを確立したのはアラン・チューリングでした。}

AIの父として広く認識されているのは、人工知能 em>という用語を作り出したジョンマッカーシーです。彼にとってAIは、「インテリジェントマシンを作るための科学と工学」でした。この定義は、1956年にダートマス大学で開催された会議で発表され、AI研究の始まりを示していました。それ以来、AIは繁栄しました。

現代の世界では、人工知能はいたるところにあります。データ量の増加、高度なアルゴリズム、および計算能力とストレージの改善のおかげで、より人気が高まっています。ほとんどの場合、AIアプリケーションは知的タスクに関連しています。 AIは、翻訳、オブジェクト、顔と音声の認識、トピックの検出、医療画像分析、自然言語処理、ソーシャルネットワークのフィルタリング、チェスのプレイなどに使用されます。

機械学習

機械学習は人工知能のアプリケーションであり、自分の経験から改善する能力を持つシステムを指します。ここで最も重要なことは、システムがパターンを認識する方法を知っている必要があるということです。これを行うには、システムをトレーニングする必要があります。アルゴリズムは大量のデータを供給するため、ある時点でパターンを識別できます。目標は、人間の介入や支援なしにコンピューターが自動的に学習できるようにすることです。

機械学習について話すときは、ディープラーニングについて言及することが重要です。ディープラーニングで使用される主なツールの1つは、人工ニューラルネットワークであるということから始めましょう。これらは、静的で象徴的である傾向があり、生物学的脳のようなプラスチックやアナログではないにもかかわらず、脳の構造と機能に触発されたアルゴリズムです。したがって、ディープラーニングは、人間の学習方法を再現することを目的とした人工ニューラルネットワークに基づく機械学習の特殊な形式であり、プログラマーが機械を教えるには多すぎるパターンを見つけるための優れたツールとして機能します。ここ数年、自動運転車とそれが私たちの生活をどのように変えることができるかについて多くの話がありました。ディープラーニングテクノロジーは、車が歩行者と消火栓を区別したり、信号無視を認識したりできるようにすることで事故を減らすため、ここで重要です。ディープラーニングテクノロジーは、タブレット、電話、冷蔵庫、テレビなどのデバイスの音声制御でも主要な役割を果たします。Eコマース企業は、ユーザーが望むアイテムを予測して表示しようとするフィルタリングシステムとして、人工ニューラルネットワークを使用することがよくあります。購入。ディープラーニング技術は医療分野でも使用されています。これは、癌研究者が癌細胞を自動的に検出するのに役立ち、したがって癌治療の途方もない進歩を表しています。

音声認識

音声認識技術は、話し言葉から単語やフレーズを識別し、それらを機械で読み取り可能な形式に変換するのに役立ちます。一部のプログラムは限られた数のフレーズしか識別できませんが、一部のより高度な音声認識プログラムは自然な音声を解読できます。

克服すべき障害はありますか？

音声認識技術は便利ですが、必ずしもスムーズに進むとは限らず、継続的に開発されているため、解決すべき問題がいくつかあります。発生する可能性のある問題には、特に次のようなものがあります。録音の品質が不十分である、背景にノイズがあり、スピーカーを理解しにくい、スピーカーのアクセントや方言が非常に強い可能性がある（ジョーディ方言を聞いたことがありますか？）など。

音声認識はかなり発達しましたが、それでも完璧にはほど遠いです。すべてが言葉だけではありません。機械はまだ人間ができる多くのことを行うことができません。ボディーランゲージを読んだり、誰かの声の皮肉なトーンを認識したりすることはできません。人々はしばしばすべての単語を適切な方法で発音せず、いくつかの単語を短くする傾向があります。たとえば、英語を母国語とする人は、速くて非公式に話すとき、「行く」のように「行く」と発音することがよくあります。上記のすべては、彼らが克服しようとしているマシンに障害を引き起こしますが、それらの前にはまだ長い道のりがあります。ますます多くのデータがそれらの特定のアルゴリズムに供給されるにつれて、それを強調することが重要です。課題は減少しているようです。自動音声認識の未来は明るいようです。

音声を利用したユーザーインターフェイスは、ますます利用可能になり、家庭で人気が高まっています。それはテクノロジーの次のプラットフォームになるかもしれません。

Gglot は、自動音声認識を自動転写サービスの形で提供し、音声をテキストに変換します。当社のサービスは使い方が簡単で、費用もかからず、すぐに完了します。