こんにちは、引越しなどの一連のゴタゴタが済んだ 2020年新卒入社予定の山口です。 今回はAzure Cognitive Service Speech to Text API(以下AST)について調査を行ったので、その結果などを報告します。またGoogle Cloud Speech-to-Text API(以下GST)と比較も行ったので、それについても記述していきます。 ASTの導入 ASTの対応ファイル形式などの調査 音声ファイル文字起こしプログラムの作成 ASTとGSTの比較 1. 実行結果の比較 2. 処理速度の比較 3. 料金面での比較 まとめ ASTの導入 今回はこのリンクの説明を元に導入をしていきます。 Azure側の設定 説明リンク Azureアカウントの作成(microsoftアカウントが必要) リソースの作成 今回は以下の画像のようにアカウントを作成しました。 リソースを
Microphone' by Juan_Alvaro, http://www.flickr.com/photos/31590610@N03/5408706936/ CC by 2.0 最近、にわかに音声認識というものが盛り上がっています。 スマートフォンに搭載されている、AppleのSiri、NTTドコモのしゃべってコンシェル、Googleの音声検索あたりが有名ですが、お掃除ロボやエアコン、カーナビといった家電にも音声認識機能が搭載されるようになってきました。 認識の精度や意識の問題（人前で機械に話しかけるのはちょっと恥ずかしい）などの課題はありますが、音声認識はアプリや家電のUIの一部としてこれから普及していくと思われます。 ですが、一般の開発者にとって音声認識機能を自分のアプリやウェブサイトに組み込むのはまだまだ難しいです。 Juliusのようなオープンソースの音声認識システムもありま
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