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ディープラーニング

2018年04月13日

複数から成る音を分離する技術

音声認識技術が多く使われるようになっていますが、周囲の環境によっては正しく機能しない場合があります。周りの音が複数であったり、音量が大きかったりした場合などです。

そのために必要な機能が、複数の音の中から認識したい音のみを取り出す技術です。しかし従来の技術では、精度が実用的ではありませんでした。

また、認識する対象である音声単体を機械にあらかじめ覚えさせる必要がありました。その音声を覚えることで、周囲の他の音と区別ができたわけです。

しかし、この工程が必要なく、かつ精度の高い技術が登場してきています。ディープラーニングを活用する技術で、対象の音声を覚えるのではなく、音声の区別の仕方を学ぶことで認識が可能になります。

音声の区別の仕方を学ぶには、学習用のデータが必要になります。このデータの種類を変えれば、人の声以外の音も取り出すことができます。

例えば、この技術を車のカーナビに搭載することで、会話や走行音、音楽が混在していても、自分の声がしっかりと認識してもらえるわけです。

このように、音声認識が雑音の多い環境下でも正しく機能するには必要不可欠な技術です。

(本郷理一)



robotbusiness at 09:00|Permalink
管理人プロフィール
日本ロボコム代表
学生起業家
本郷理一(ほんごう・りいち)

大学で建築を学びながら、日本ロボコム株式会社の設立に加わる。
また、「ロボット住宅」に関わる新会社の設立準備を行う。
合わせて、単なるビジネスを超えたソーシャルイノベーターの道を探る。
「ロボットビジネス勉強会」の月例会で「ロボットビジネスセミナー」の講師を務めている。
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