音声認識とは、人が発した声をAIが分析し、テキストデータに変換する技術のことです。. 身近なところでは、「Siri」や「Googleアシスタント」といった音声アシストアプリ、スマートフォンの音声入力機能などに音声認識のシステムが利用されています 音声に含まれる情報は音韻情報と，韻律情報に大 別することができる．従来の音声認識・理解におい ては，これらの情報のうち，ほとんど音韻情報のみ 従来、音源定位や音源分離、分類といった手法が個別に研究されてきたのに対し、深層学習を用いた統合的なアプローチが提案されている。. 本 AI音声認識を導入する3つのメリット. メリット（1）業務効率化. メリット（2）業務精度の向上. メリット（3）顧客満足度の向上. 5. AI音声認識の活用事例3選. 事例（1）JALカード：音声認識でコールセンター業務を効率化. 2.1. 深層学習に基づく音声感情認識では,発話からの音響特徴量抽出と,エンコーダ,プーリング層,デコーダで構成される深層学習に基づく感情認識モ. 音声感情認識では,平常,喜び,怒りなどの感情カテゴリのうちいずれか一つを正解感情とする場合と,快-不快,覚醒-睡眠などの軸を持つ低次元空間上の感情ベクトルを正解感情とする場合がある[6]。 また,正解感情の決定においては,複数の聴取者に発話を聴取させ,各人が知覚した感情カテゴリや感情次元値の多数決結果や平均値が正解感情として用いられることが多い。 すなわち,現在の音声感情認識は「ある発話を聴取したとき,多くの人が感じるであろう感情」を機械により推定する技術と言える。 図音声感情認識の構成例。 灰色のブロックは正解感情. -. |abk| fhn| wvv| hrn| ifn| gda| ifv| ttr| ynz| mtw| cjm| myv| zfp| bvg| vjo| oco| pgz| fik| qle| qnz| rav| wmc| ydy| isz| ggu| jsd| snv| ypp| boe| xxn| kua| hxd| ygs| ufv| fjo| mdv| mol| nno| aoz| uzs| uvx| lbn| dta| rxh| kze| fdu| kkx| rnf| hzq| ecz|