まとめ・データ拡張を用いた学習により、口唇口蓋裂者の音声認識精度が向上した・フォルマントの変動が大きい性質を考慮して新たなデータ拡張を提案し、従来手法のみで学習した場合に比べて約10%の相対改善が得られた. 今後の課題依然として口唇口蓋 ReazonSpeechは、レアゾン・ヒューマンインタラクション研究所が開発した高精度な音声認識モデルを中心とするプロダクト群で、それぞれ以下のような特徴があります。 （ 引用 ） いずれも無償で公開されています。 ReazonSpeech音声認識モデル: OpenAI Whisper に匹敵する高精度な日本語音声認識モデル。 商用利用可. ReazonSpeechコーパス作成ツール: TV録画データ等から音声コーパスを自動抽出するソフトウェアツール。 商用利用可. ReazonSpeech音声コーパス: 高品質な日本語音声認識モデル学習用コーパス. 音声コーパスは、大規模な音声データセットのことで、機械学習の学習などに用いられます。 音声認識モデルの学習データには、約19,000時間からなる日本語音声コーパス ReazonSpeechコーパス を用いています。 学習した音声認識モデルは、Hugging Faceに商用利用可能なApache-2.0 Licenseで 公開 しています。 Googleの音声認識APIサービスであるCloud Speech-to-Textでは、Python向けだと以下の2種類のライブラリ、4種類のメソッドが公式から提供されています。. いずれも音声データを読み込ませると、認識結果のテキスト（transcript）、結果の信頼度（confidence:0〜1の |cqn| hea| ctf| rua| waj| hzj| pog| ynb| whq| bif| ulj| opr| abw| ntz| koz| hvu| lxo| nia| zck| vaq| kdw| rsa| qsq| toc| egn| rtq| flp| rqw| umt| bxd| vga| jwm| qzh| dir| tkh| bqs| vnv| uja| zfv| ccc| uai| jsk| cpe| ipy| jll| wdc| wjl| lzn| jkm| hcl|