深層学習の登場によってAI（人工知能）の計算能力が飛躍的に向上したことで、現在では画像処理や自然言語処理など、ビジネスの様々な分野で高精度なAIが利用されています。音声認識・音響解析もAIが得意な分野であり、人が発生した声（音声）や機械の駆動音などを利用した技術により、多様なシーンで業務プロセスの効率化が実現されています。
- AIによる音声認識・音響解析とは
- 音声認識・音響解析のユースケースの紹介
- まとめ
1. AIによる音声認識・音響解析とは
はじめに音声認識・音響解析についてご紹介します。
音声認識とは、人間が話した声を解析し、文字（テキスト）に変換する技術のことをいいます。音声認識の研究の歴史は古く、1950年代にはアメリカのベル研究所が、数字の1から9の音声を認識できるAudrey(オードリー)と呼ばれる音声認識システムを開発したという記録が残っています。1990年代には音声入力ソフトが発売されるなど、ビジネスの分野にも音声認識が活用されるようになりましたが、当時は日本語に対する認識精度は今一つで、広く普及するには至りませんでした。そんな中、2010年頃に深層学習が登場し、画像認識など様々な分野で大きな変革がもたらされました。音声認識もその恩恵を受けた技術の一つで、現在では、ある程度の品質の音声さえ確保できれば人に近い認識精度が得られるようになりました。認識精度の向上に伴い、AIスピーカーやスマートフォンの音声アシスタントなどの身近な機器に搭載されるようになり、音声認識技術が活用される場面は益々広がっています。
一方、人間の発話以外の音を対象とした音響解析にも機械学習・深層学習が応用され、医療や製造業など様々な現場で活用が進められています。例えば、現在では音響解析技術を用いて心臓の鼓動音や機械の駆動音などの音を解析することで、心臓疾患の見落とし防止や機械の異音検知などが可能になっています。
以下では、具体的にどのような分野で音声認識・音響解析技術が活用されているかをもう少し詳しくご紹介します。
2. 音声認識・音響解析のユースケースの紹介
活用例１（議事録の自動作成）
会議や打ち合わせの内容を記録する議事録作成には、正確性とスピードが求められます。従来は、ボイスレコーダーの音声や担当者が会議中に作成したメモなどを利用して、人手で議事録の作成が行われていましたが、担当者のスキルや経験などによって、作成に長い時間を要したり、内容の正確性にバラツキが生じたりする問題がありました。現在では、音声認識を用いて、リアルタイムに自動で議事録を作成できるようになり、大幅な作成時間の短縮や品質のバラツキを無くすことが可能になりました。
活用例２（音声入力による文書作成）
医療分野でも音声認識技術の活用が進んでいます。キーボード入力の代わりに音声を用いて入力することで、PC操作が苦手な医師でもスムーズにテキスト入力することができます。専門用語が多い医療分野でも、医療分野に特化した音声認識モデルを学習させることで、高精度な文書作成が可能になります。現在では、音声認識を利用した電子カルテや紹介状などの医療文書の作成が可能となり、業務の効率化に活用されています。
活用例３（機械設備の異音判定）
AIによる音響解析は工場などの製造現場で、機械設備の不具合を検知する技術として利用できます。「AI×画像認識・画像解析の活用事例」ではカメラで撮影した画像から不具合検知をおこなうソリューションをご紹介しましたが、遮蔽物があって画像の取得が難しい場合や、外観からは判別できない不具合を検知したい場合には、画像でなく機械音を用いた不具合検知が有効です。正常稼働している音（正常音）と、何らかの異常状態で発生する音（異音）を収集し、AIに学習させることで、その機器に特化した異常発見・予兆検知を行うことができます。
活用例４（音声を用いた感情解析）
発話者の発声から、感情を分析することもできます。この技術では、「声の抑揚」や「声の大きさ」といった情報を手掛かりに、「怒り」や「喜び」などの発話者の感情を識別することができます。例えば、顧客の声だけを頼りにコミュニケーションをとる必要があるコールセンターでは、発話内容から顧客の感情を推定し、オペレータが適切な対応を取るために活用することができます。
3. まとめ
音声認識・音響解析技術は、用途に特化するように作り上げることで、高い精度が求められるシーンや専門用語が多い分野などにも導入することができるようになってきました。今後も様々な分野で導入が進み、さまざまな業務の効率化が可能になっていくでしょう。音声認識・音響解析技術の導入をご検討されている方はぜひ一度ご相談ください。
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