音声認識技術が音声をテキストに変換し、音声アシスタントや文字起こしなどのAIソリューションをどのように強化するかをご覧ください。
音声認識とは、技術的には自動音声認識（ASR）として知られ、話し言葉を識別して機械が読み取れるテキストに処理する計算能力である。 を識別し、話し言葉を機械可読のテキストに処理する計算能力である。この技術は、人間とコンピュータの間の基本的なインターフェースとして機能する。 ハンズフリー操作や直感的なインタラクションを可能にする。人工知能（AI）のサブセット 人工知能 音声認識システムは、高度なアルゴリズムを利用して音声波形を分析し、明瞭な音声を解読し、対応する言語単位にマッピングする。 対応する言語単位にマッピングする。初期のものは単純な語彙の照合に頼っていたが、最新のシステムは機械学習（ML）と膨大なデータを活用している。 機械学習（ML）と膨大な データセットを活用し、多様なアクセントや方言、伝達速度の違いを含む自然な音声を理解します。
音声からテキストへの変換には、以下のような多段階のパイプラインが含まれる。 ディープラーニング（DL）アーキテクチャによって駆動される。プロセス 通常、このプロセスはアナログからデジタルへの変換から始まり、次に特徴抽出が続く。 特徴抽出 システムが背景ノイズから有用な音声信号を分離し、多くの場合、スペクトログラムとして可視化する。 スペクトログラム
データが準備されると、音響モデルが音声の特徴を分析し、音素（言語の音の基本単位）を特定する。 を特定する。これらの音素は ニューラルネットワークで処理される。 リカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）や トランスフォーマーなどのニューラルネットワークによって処理される。最後に 言語モデルは、統計的規則と文法的文脈を適用して を適用し、最も可能性の高い単語の並びを予測する、 例えば、"pair "と "pear "を区別するなど）を修正し、首尾一貫したトランスクリプトを作成します。開発者はしばしば 開発者は PyTorchのようなフレームワークを利用することが多い。 モデルを構築し、改良する。
言語AIの状況を理解するためには、音声認識と密接に関連する以下の概念とを区別することが役に立つ。 概念と区別するのに役立つ：
音声認識は、効率とアクセシビリティを向上させるために、様々な産業に深く組み込まれている成熟した技術である。 アクセシビリティを高める。
音声認識は音声を扱うが、AIの未来は次のようなところにある。 マルチモーダル学習である。 マルチモーダル学習である。例えば、サービスロボットは YOLO11を使うかもしれない。 を使ってユーザーを "見る "ことができ、ASR を使ってコマンドを「聞く」ことで、シームレスなインタラクションを実現する。現在 YOLO26の研究は現在進行中である。 YOLO26の研究は現在進行中で、このような複雑なエンドツーエンドのAIタスクのリアルタイム処理をさらに最適化することを目指している。
次のPython 例は、よく使われる
SpeechRecognition ライブラリは、様々なASRエンジンとインターフェースをとることができる。
# pip install SpeechRecognition
import speech_recognition as sr
# Initialize the recognizer
recognizer = sr.Recognizer()
# Load an audio file (supports WAV, AIFF, FLAC)
with sr.AudioFile("speech_sample.wav") as source:
# Record the audio data from the file
audio_data = recognizer.record(source)
# Recognize speech using Google's public API
try:
text = recognizer.recognize_google(audio_data)
print(f"Transcript: {text}")
except sr.UnknownValueError:
print("Audio could not be understood")
このスニペットは、音声ファイルをメモリにロードし、それをAPIに送信してテキストのトランスクリプトを生成します。 ASRパイプラインのコア機能を示している。このようなシステムの性能を評価するために、研究者は通常 ワードエラーレート（WER）メトリクスを使用して、参照トランスクリプトに対する精度を定量化します。 基準トランスクリプトに対する精度を定量化する。
