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Watch Now This tutorial has a related video course created by the Real Python team. Watch it together with the written tutorial to deepen your understanding: Speech Recognition With Python Have you ever wondered how to add speech recognition to your Python project? If so, then keep reading! It’s easier than you might think. Far from a being a fad, the overwhelming success of speech-enabled product
ボッシュは1月3日、米国ラスベガスで1月9日に開幕するCES2018において、新開発の音声認識システムを初公開すると発表した。 ドライバーは運転中にナビゲーションシステムを操作したり、空調を調整したり、電話に応答したりするとき、運転に集中できないことが多い。これが、交通事故の主な原因のひとつとなっている。 ボッシュの新開発の音声認識システムは、ドライバーが運転に集中できるように、コクピットのスイッチ類を大幅に減らすことを可能にするもの。自然な文章構造を理解し、アクセントの違いや方言も理解。ボッシュによると、世界の30カ国以上の言語に対応しているという。 例えば、英語なら、英国、アメリカ、ニュージーランド、オーストラリアの方言を理解し、話すことが可能。この音声制御の開発には、10年以上の歳月が費やされた。 さらに、ボッシュの音声認識システムは、ドライバーが音声アシスタントの名前を決定。合計4
日本マイクロソフトが11月8日～9日に開催した開発者向けイベント「Microsoft Tech Summit 2017」では、講演の日本語音声をリアルタイム機械翻訳して英語字幕を表示していた。もちろん翻訳エンジンはマイクロソフト自慢の「Microsoft Translator」を使っているのだが、日本語音声認識の部分は国産のサードパーティー製だ。 イベントで使用したのは、富士通ソーシアルサイエンスラボラトリ（富士通SSL）が販売するリアルタイム自動翻訳システム「FUJITSU Software Live Talk」。発話者の発言を音声認識・多言語翻訳して、リアルタイムに字幕を配信する（今回のイベントでは字幕を壇上のスライドに表示していたが、字幕を遠隔地の複数端末に同時配信することも可能）。日本語、英語、中国語など全19言語間の音声認識・自動翻訳に対応している。 Live Talkでは、多言
株式会社アドバンスト・メディア（本社：東京都豊島区、代表取締役会長兼社長：鈴木清幸 以下、アドバンスト・メディア）は、ディープラーニングの発展技術であるリカレントニューラルネットワークの「LSTM（Long Short-Term Memory）」を音声認識エンジンAmiVoiceに実装しました。これにより、エラー改善率最大20%を記録（当社調べ）し、自然発話の認識率が大きく向上いたしました。 LSTMは、リカレントニューラルネットワーク技術の一つで、これまで短期でしか利用できなかった情報を長期に渡って活用することができるという特徴を持っています。これを音声認識エンジンに実装することで認識率を向上させることが可能となりました。 この度、音声認識エンジンAmiVoiceの音響モデル、発話区間検出にLSTM技術を実装しました。過去の情報を加味しながら処理を行うことで、特に話し言葉を中心とした自然
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日経エレクトロニクス2014年6月23日号のpp.68-74「音声認識・対話のアプリケーション、成功の鍵は必然性や自然性」を分割転載した前編です。 本連載では、実用化が急速に進んでいる音声認識技術の基礎から課題、最新動向を、実装・開発例を交えて解説していく。今回は、音声認識のアプリケーション（用途）に焦点を絞る。 音声認識には、さまざまなアプリケーション（用途）がある。図1は、連載第1回で示した図と同じものである。この図から読み取ってほしいのは、音声認識の用途は、扱う語彙の規模で小語彙と大語彙のものに分けられることだ。周囲の雑音をあらかじめ想定しにくい実環境で使う家電機器の操作やロボットとの対話などは、一般に利用できる語彙が少ない。これに対して、マイクに近いところでユーザーが発話し、しかも相手が機械であることを意識しやすい携帯端末では、数万、数十万といった語彙を対象にできる。講演や会議の書
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Ever since Deep Learning hit the scene in speech recognition, word error rates have fallen dramatically. But despite articles you may have read, we still don’t have human-level speech recognition. Speech recognizers have many failure modes. Acknowledging these and taking steps towards solving them is critical to progress. It’s the only way to go from ASR which works for some people, most of the ti
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