ディープラーニングの音声認識の仕組み｜活用場面や今後の応用についても解説！

最終更新日:2024/02/08

ディープラーニングとは

ディープラーニングとは、人間の行動をコンピューターに学習させる「機械学習」と呼ばれる手法の1つです。ディープラーニングは、人間の神経細胞である「ニューロン」を模倣して作られた、「ニューラルネットワーク」がベースになっています。

ニューラルネットワークをいくつもの層にして用いることで、コンピューターが大量のデータの中から特徴を見つけ出し、段階的に学習を深めていくことが可能です。ニューラルネットワークを多層に重ねる特有の方法により、ディープラーニングを行うとAIの認識精度が非常に高く仕上がります。

そのため、ディープラーニングはAIの発展を支える重要な技術であるといえるでしょう。

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AIや機械学習との違い

ディープラーニングとAI、機械学習は、それぞれの以下の意味を持つ別の概念です。

【ディープラーニング・機械学習・AIとは】

ディープラーニング：大量のデータを多層にし、段階的に学習させる機械学習の手法の1つ
機械学習：コンピューターが自動的にデータの解析・学習をするための技術
AI：人間が持つ知能・機能を機械によって再現したもの

ディープラーニングは機械学習の手法の1つであり、機械学習はAIが学習するための方法であるといえます。

ディープラーニングの音声認識

音声認識とは、音声データをテキストデータへ返還する技術のことです。ディープラーニングの活用により、音声認識の技術は飛躍的に高まったといわれています。ディープラーニングが音声認識に与えた変化は、おおむね以下の通りです。

【ディープラーニングによって通常の音声認識と大きく変わったこと】

膨大な情報を処理できるようになった
高速で音声認識ができるようになった
精度が非常に高まった
次に来る単語の予測も可能になった

ディープラーニングの音声認識の仕組み

ディープラーニングの音声認識は、以下の４工程を経て音声データを認識する仕組みになっています。

音響分析
音響モデル
発音辞書
言語モデル

ここでは、上記4つの工程について解説します。

音響分析

音声分析とは、入力された音声データの特徴を抽出し、コンピューターによって処理しやすいデータ（デジタルデータ）に変換する工程を指します。マイクなどを使って拾った音声（アナログデータ）には、コンピューターでの処理に不要な情報（ノイズ）が混ざっているためです。

マイクで何かの音声を拾う際に、後ろで出ている音や風の音などが一緒に入ってしまうのは、一般的にも考えられることでしょう。不要な情報を取り除くことで、後工程での処理を行いやすくなります。

音響モデル

音響モデルとは、音響分析によってつくられたデジタルデータから、音波の最小単位である「音素」を抽出する工程を指します。たとえば日本語の場合、音素は母音（あいうえお）・子音（23音）・擬音（ん）の3種類です。「ありがとう」であれば、「a-r-i-g-a-t-o-u」の音素に分けられます。

言葉にはそれぞれ異なった音素の特徴があり、AIがその特徴を学習することによって、同じ言葉の認識・テキスト化が可能になります。ただしこのままでは精度の高い音声認識はできないため、次の工程である発音辞書や言語モデルの実施が必要です。

発音辞書

発音辞書とは、音素ごとにモデル化された膨大なデータを抱えるデータベースのことです。これまでの工程で抽出された音素と発音辞書をマッチングし、どの単語と近いのかを照らし合わせます。

この作業を行うことで、単なる音素の羅列ではなく「単語」として認識できるようになるのです。ただしもし音素を抽出する段階で誤りがあれば、人間が直接正しい単語へ変換します。

言語モデル

言語モデルとは、私たちが扱う言語を単語の出現確率によってモデル化したものです。この工程では、統計処理されている膨大なデータから可能性の高い単語のつながりを予測し、文章として組み立てていきます。

「こんにちは」「きょうも」「よろしく」「おねがいします」などといった1つ1つの単語を、意味が通じるように「こんにちは。今日もよろしくお願いします」と文章化するイメージです。現在の音声認識では、3つの単語が繋がる確率（トライグラム確率）に基づき、文章の予測を行います。

ディープラーニング音声認識の強み

ディープラーニングの音声認識であれば、以下のケースでも活用できます。

【ディープラーニングの音声認識なら対応できること】

録音データの文字起こし
音声を基にした感情分析

録音データの文字起こし

ディープラーニングを活用した音声認識であれば、録音データの文字起こしに対応可能です。ディープラーニングによって膨大な量の録音テープでも迅速に対応できるようになり、テキスト化の精度も向上します。これまで対応していたスタッフの作業負担を軽減し、テキスト化によってデータ分析もしやすくなる点が強みです。

録音音声の文字起こしには、非常に手間や労力がかかります。一度ですべてを聞き取りテキスト化することは難しく、何度も聞き返すことが少なくありません。こうした手間から解放されることは、非常に大きなメリットでしょう。

音声を基にした感情分析

音声を元にした感情分析も、ディープラーニングによる音声認識であれば可能です。音声から感情に関係する特徴を抽出し、感情をデータ化することで分析に活かせます。これまでもコンピューターによる音声認識は行われていましたが、コンピューターは人間の感情を理解できないことから、相手がどんなトーンで話しをしても同じ返答をしていました。

しかし、そこにAIの技術が入ることで、人間の感情を分析し、気持ちを理解したうえで個別対応できるようになったのです。コールセンターのように、顧客と声でやり取りする業務に活かせば、顧客の感情を把握できます。顧客の感情を把握することで、対応品質の向上や今後の研究などに役立てられるでしょう。

ディープラーニングの音声認識の活用場面

●音声認識・通訳・翻訳
ディープラーニングの音声認識の活用場面として、ここでは「コールセンター」と「翻訳機」の2つを紹介します。

コールセンター

ディープラーニングの音声認識技術を活用している現場としてまず挙げられるのが、コールセンターです。人間ではなく自動対応にすることで、電話対応にかかる工数や必要な人員を削減できます。コールセンターに連絡をした際に、「○○の方は1を、○○の方は2を押してください」とのアナウンスを聞いたことがある方もいるでしょう。

近年ではダイヤルを押すのではなく、「○○についての問い合わせ」などと顧客が発言することで、AIが振り分けるシステムもあります。またその他にも、オペレーターの教育や指導の効率化など、さまざまな面で活用できるでしょう。

コールセンターは人手不足に悩まされている現場の1つであり、労働力を補う意味でもディープラーニングによる音声認識の活用は重要です。

翻訳機

ディープラーニングによって音声認識の精度が飛躍的に高まることで、翻訳機の精度も大きく向上しました。人間の複雑な言葉を音声で認識でき、他言語間のスムーズなコミュニケーションを成立させられるようになっています。

また、現在ではスマートフォンに話しかけるだけで、文字を打ち込むことなく即時翻訳できるアプリも登場しています。一方がスマホアプリを持っているだけで、言語の壁を越えたコミュニケーションを気軽に取れる時代になっているのです。

ディープラーニングの音声認識の今後の応用について

ここでは、ディープラーニングの音声認識に関する研究において、今後の応用が期待される分野を2つ紹介します。

【今後応用が期待される分野】

人型ロボットの開発
ハンズフリー機器の発展

人型ロボットの開発

現在研究が進められていることとしてまず紹介するのが、「ヒューマノイド」と呼ばれる人型ロボットの開発です。人型ロボットの開発にディープラーニングの音声認識技術を応用することで、日常生活の場で人間と共存することを目的としたロボットの実現が目指されています。

人間の聴覚機能を再現するためには、それぞれの個人の声色を聞き分けることや複数の話者から同時に発せられた言葉を聞き分けることなどが必要です。これらは非常に高い技術を求められることであり、現状ではまだ実現に至っていません。あくまでも研究は最初の段階であり、今後の進展が注目されています。

ハンズフリー機器の発展

ハンズフリー機器の開発も、今後応用が注目される分野の1つです。特定の作業を音声だけでこなせるようになれば、空いた両手で別の作業を並行して行えるようになります。ハンズフリー機器が活用される場面としてイメージしやすいのが、自動車の運転です。

運転中は、手足や目線を運転以外に意識を向けられません。しかし自動車内の各装置に高精度のハンズフリー機能が搭載されれば、運転をしながら声だけで他の機器を操作できるようになります。

まとめ

ディープラーニングの活用により、音声認識の性能は飛躍的に高まったとされています。ディープラーニングの音声認識であれば、録音データの文字起こしや音声による感情分析なども実現可能です。既にコールセンターや翻訳機においては活用が進められており、今後は人型ロボットやハンズフリー機器の開発などに応用されるとされています。

ディープラーニングを活用した音声認識技術の発展については、今後も注目すべきでしょう。

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