音声認識と音声処理（301～330）– 音声データの処理と音声認識の基本を学びます。 –

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、音声から話者を特定する技術である話者認識について解説しました。話者認識は、音声信号から個々の話者を識別する技術で、音声アシスタントやセキュリティシステムなどで広く利用されています。 今回は...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、音声データ拡張について解説しました。ピッチ変換や時間伸縮、ホワイトノイズの追加などの手法を使い、音声データの多様性を増やしてモデルの性能を向上させる方法でした。 今回は、マルチモーダル学習...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、異なるデータモダリティ（音声、画像、テキストなど）を組み合わせたマルチモーダル学習について解説しました。マルチモーダル学習は、各モダリティの特徴を統合し、より精度の高いモデルを構築する技術...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、リアルタイム音声処理について解説しました。低遅延で音声認識や音声合成を行うための技術やその実装方法について学びました。リアルタイム性が求められる音声アシスタントや会議システムなどで重要な技...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、音声データを効率的に圧縮するための技術、音声コーデックについて解説しました。MP3やAAC、Opusなどのコーデックがどのようにデータを圧縮し、効率的に音声を伝送するか学びましたね。 今回は、雑音環...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、雑音環境での音声認識について解説し、ノイズ除去やビームフォーミング、データ拡張を用いたロバストな音声認識モデルの構築方法を学びました。これにより、現実の騒音が多い環境でも高精度な音声認識が...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、音声処理の応用例として、スマートスピーカーや自動応答システムについて解説しました。これらのシステムは音声認識、自然言語処理（NLP）、音声合成技術を組み合わせて、私たちの日常生活やビジネスシ...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、音声データのプライバシーとセキュリティについて解説しました。音声データの暗号化、アノニマス化、そしてローカル処理の活用など、音声情報を安全に保つための技術を学びました。 今回は、最新の音声...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、最新の音声認識トレンドとして、End-to-Endモデルや大規模事前学習モデルについて解説しました。これらの技術は、音声認識の精度とリアルタイム性を大幅に向上させ、音声アシスタントや自動応答システム...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、音声感情認識について解説しました。音声感情認識は、音声データから話者の感情を推定する技術で、カスタマーサポートや医療分野、音声アシスタントなどに活用される重要な技術でした。 今回は、音声デ...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、特定のキーワードを検出する技術であるキーワードスポッティング（KWS）について解説しました。KWSは、音声アシスタントやスマートデバイスの操作で活用され、特定のキーワードをリアルタイムで検出する...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、音声認識モデルの評価指標について解説し、特にWord Error Rate（WER）を中心に、音声認識の精度を評価する方法を学びました。音声認識モデルの性能を正確に評価するためには、WERやCER、SERなどの指標...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、WaveGlowという高品質かつリアルタイムな音声合成を可能にするボコーダモデルについて解説しました。WaveGlowは、音声合成においてTacotron 2と組み合わせることで、非常に自然な音声波形を効率的に生成...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、Tacotron 2という高品質な音声合成モデルについて解説しました。Tacotron 2は、テキストからメルスペクトログラムを生成し、非常に自然な音声合成を実現するモデルです。しかし、Tacotron 2自体はメルス...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、音声合成（Text-to-Speech, TTS）について、テキストから音声を生成する技術の基本を解説しました。音声合成技術は、ディープラーニングを用いることで、非常に自然で高品質な音声を生成できるようにな...