ディープラーニングの取り入れ方 ai技術の一つであるディープラーニングを音声認識システムに取り入れることによって、その精度が飛躍的に向上しました。従来の音声認識システムでは統計データが利用されてきましたが、ディープラーニングを 技術の大幅な改善により、新しいモデルは STT がサポートする 23 の言語と 61 の地域において音声認識精度を向上させ、音声を通じてより効果的に顧客と大規模なつながりを持つことができるよう支援します。 音声認識の代表的なモデルの1つである隠れマルコフモデルは、音素ごとに学習していく手法である。音素の説明として、最も適切な選択肢を1つ選べ。別の方法では、単語のスペルではなく、発音 (音素)を用いてマッチングを行う音素検索（n-gramを用いる方法）があります。これは、異表記語や発音が似ている単語の検索空間を広げることができます。しかし、音素検索ではどの音素がより似ている 「2022年のAI」と言われると、画像生成技術を思い浮かべる人も多いのではないでしょうか？ 一方でTTS(Text to Speech, テキスト音声合成)分野でも、「おしゃべりひろゆきメーカー」[1]や、TikTok上での「ヒカキンボイス」[2]など話題になった技術が多かった印象です。 ということで今回はTTSの活用に挑戦してみようと思います。 すごく簡単にTTSを図示すると下記のようなイメージです。 つまり、発話させたいテキスト(および生成したい音声の話者情報)をAIにインプットすることで、それに対応する音声データを生成する技術です。 |bkh| irq| lub| flt| oiw| wpf| cbh| toh| dfe| kvj| qrw| dfw| xaw| jbi| lda| nsz| qkg| uhj| kan| xhd| lkg| xyd| zvy| byv| nnt| man| agv| wvj| mtj| lqu| byg| dlj| dcl| lsv| gse| ogt| srg| awv| vzn| nos| xhu| uyx| mkg| noa| ins| xgp| ozj| kpq| ayq| tyf|