TechnologyAIと様々な先端技術を用いて、お客さまの課題に対応いたします。

音声

音声分野では、長い研究の歴史のある音声認識から、音の識別、非可聴音にまでAIが適用されています。なんらかの音を識別・認識しようとした場合、たいていは認識対象以外の何らかの雑音が含まれています。近年大きく発展した深層学習を用いると雑音が含まれるような音に対してロバストな成果を上げるケースもあります。しかし、個々の環境において深層学習が有効でない場合もあり、そのようなケースでは音源の機構、雑音の性質、集音器の特性をとらえたアプローチが有効になってきます。古典的な音声解析手法から最新の深層学習を用いた方法を用いてさまざまな音に関わる課題の解決をサポートしています。

音検出・音識別

音検出・音識別

音声に限らず、特定の種類の音を検出または正常状態の音/異常な状態の音といった音を聞き分ける技術が音検出・音識別です。
さまざまな機械の発する異常音を検出して予防保全・故障検知といった、これまで人間が検知していたもの補完・代替する形での活用や、人間の耳では聞き取れない周波数帯の音を検出・識別に活用されてきています。
音には様々な情報が含まれており、音から活用できる情報を引き出すために音検出・音識別の技術を提供しています。

話者識別

話者識別

話者識別とは人の声から話者を識別する技術です。MFCC特徴量を活用した独自の技術を用い、事前に識別対象の話者の声を学習しておくことで高い識別精度が得られます。
話者ごとに対応を変えるアプリケーションや会話における発言者を判定に活用することができます。
音声に含まれる識別特徴量は日々変化していくため、話者識別のモデルは更新していくことが精度維持に重要になっています。識別対象の話者の声の学習機能を組み込むことで永続的に性能が劣化することのない話者識別技術を提供することができます。

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