Google、DNNを用いるオープンソース音声認識システム「Kaldi」と同社機械学習ライブラリ「TensorFlow」とを統合。強力な自動音声認識（ASR）システム開発へ | Seamless
Google、DNNを用いるオープンソース音声認識システム「Kaldi」と同社機械学習ライブラリ「TensorFlow」とを統合。強力な自動音声認識（ASR）システム開発へ 2017-08-29 Googleは、DNN（Deep Neural Network）を用いているオープンソースの音声認識システム「Kaldi」と、同社が提供する機械学習ライブラリ「TensorFlow」とを統合したことを発表しました。 この統合により、Kaldiを使用している自動音声認識（ASR）などの開発者は、TensorFlowを使用して、Kaldiの音声認識パイプラインにDeep learningモデルを展開することができます。 統合することで、自然言語モデルをトレーニングするASRの場合、開発サイクルが一桁も短縮されたと報告します。 TensorFlowでKaldiを使い始めるには、Kaldi repoをチェ
AIで複数の同時音声を分離、再現率は驚異の90％
三菱電機は研究成果披露会で、同社独自のAI技術「ディープクラスタリング」を用いた音声分離技術を発表した。この技術では、マイク1本で録音した複数話者の同時音声を分離し、きれいに再現できる。従来の技術では原音再現率が51％だったが、三菱電機の音声分離技術の場合90％以上となる。 答えではなく、解き方を学ぶ スマートフォンやカーナビなどの音声認識機能は、雑音や複数の人の声が混じると正しく機能しないことが多い。音を聞き分けて再現する技術自体は既に存在するが、精度の面でまだ十分とはいえない。マイク1本で取得した音声を分離し再現する技術の場合は特にだ。 三菱電機が同社独自のAI技術「ディープクラスタリング」を用い、音声分離技術を開発したのにはこのような背景がある。三菱電機は2017年5月24日の研究成果発表会で、マイク1本で録音した複数話者の同時音声を分離し、きれいに再現する様子を披露した。 ディープ
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