音声認識技術

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音声認識技術について

音声認識技術は、人が話す音声をコンピューターが自動的に認識し、テキスト形式に変換する技術となる。この技術は近年大きく発展し、スマートフォンやスマートスピーカー、音声認識機能を備えたビジネスアプリケーションなどで広く利用されている。

音声認識技術は、信号処理、A/D変換、音響モデリング、言語モデリング、リアルタイムデータ処理、マシンラーニングなどの様々な技術要素を組み合わせて実現されている。音声信号はアナログ信号であるため、コンピュータが処理可能なデジタル信号とするために一般的に行われているものは、周波数領域でフーリエ変換を行い、スペクトル解析を行うことで特徴量を抽出、その後、音響モデリング、言語モデリング等を組み合わせることで、音声を発話単位に分割し、深層学習等の音声認識アルゴリズムを用いて音声データをテキストデータに変換するという流れとなる。

この音声認識アルゴリズムには、大きく分けて以下のようなものがある。

  • 音響モデルベースの手法: これは、音響モデルを使用して音声の波形からフレーム単位の音響特徴量を抽出し、それを基に音声認識を行う手法となる。代表的な手法として、Hidden Markov Model (HMM) を用いたGMM-HMM法や、Deep Neural Network (DNN) を用いたDNN-HMM法がある。音響モデルは、言語に依存する特性を反映したもので、音声の音響特徴量と言語モデルを組み合わせることで音声認識を行う。
  • ニューラルネットワークベースの手法: 深層ニューラルネットワークを使用して音声認識を行う手法で、一般的には長期短期記憶 (LSTM) や、リカレントニューラルネットワーク (RNN) を用いたモデルが使われる。この手法は、音声の波形を直接入力とし、音声と言語の特徴量を同時に抽出して音声認識を行う。
  • エンドツーエンドモデル: 音声からテキストへの変換を一度に行う手法となる。この手法では、音声とテキストのペアを訓練データとして、深層ニューラルネットワーク(Transformer)を用いた”Seq2Seq(Sequence-to-Sequence)モデルの概要とアルゴリズム及び実装例について“で述べているSeq2Seqモデルを使用して直接音声からテキストへの変換を行う。この手法は、音声認識の精度を高めるために、大量の訓練データを必要とするが、他の手法と比較して音声認識の精度は高くなる。近年ではこの手法が最もよく使われている。

また、音声認識技術は、単にユーザーからの音声をデジタル化してコンピューターにインプットする入力技術というだけではなく、IOTデバイスや機械あるいは環境音等が発生する音を認織し、その情報を分析することで、機器の動作状況や周囲の環境状況などを把握したサービスを構築するなどの使い方も可能であり、より高度な人間とマシンのインタラクションを実現できる技術でもある。

本ブログではこの音声認識技術の基本から各種応用まで幅広く述べている。

実装

音声認識システム(Speech Recognition System)は、人間が話す言葉をコンピューターが理解できる形式に変換する技術であり、音声入力を受け取り、それをテキスト情報に変換するシステムとなる。ここではこの音声認識システムの構築手順について述べるとともに、pythonを用いた具体的な実装について述べている。

  • 音声認識処理を行う為の前処理について

音声認識の前処理は、音声データをモデルに入力可能な形式に変換し、学習や推論を効果的に行うためのステップで、以下のような前処理手法が必要となる。

  • WaveNetの概要とアルゴリズム及び実装例

WaveNetは、音声生成のための深層学習モデルであり、DeepMindによって開発されたフレームワークとなる。WaveNetは、自然な音声を生成するためのニューラルネットワークアーキテクチャを提供し、このモデルは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用して、音声波形をサンプル単位で直接モデリングしている。

Seq2Seq(Sequence-to-Sequence)モデルは、系列データを入力として取り、系列データを出力するための深層学習モデルであり、特に、異なる長さの入力系列と出力系列を扱うことができるアプローチとなる。Seq2Seqモデルは、機械翻訳、文章の要約、対話システムなど、さまざまな自然言語処理タスクで広く利用されている手法となる。

感情を抽出するために人工知能技術を使用する方法には主に(1)自然言語処理、(2)音声認識、(3)画像認識、(4)生体情報分析等のアプローチがある。これらの手法は、機械学習やディープラーニング等のアルゴリズムと組み合わされ、基本的には大量のトレーニングデータを用いて検出される。また、異なるモダリティ(テキスト、音声、画像、生体情報など)を組み合わせて感情を総合的に把握するアプローチもより精度の高い手法となる。

Contrastive Predictive Coding(CPC)は、表現学習(representation learning)の手法の一つで、音声や画像などのデータから、意味的に重要な表現を学習するために利用されるものとなる。この手法は、教師なし学習の一形態であり、学習データ内での異なる観測を対比(contrast)することによって表現を学習している。

自動機械学習(AutoML)は、機械学習モデルの設計、トレーニング、最適化のプロセスを自動化するための手法やツールを指す。AutoMLは、機械学習の専門知識が限られているユーザーや、効率的なモデルの開発を求めるユーザーにとって特に役立つものであり、以下の主な目標を持っている。ここでは、このAutoMLの概要と様々な実装例について述べている。

類似性(similarity)は、二つ以上のオブジェクトや事物が共通の特徴や性質を持ち、互いに似ていると見なされる程度を表す概念であり、比較や関連性の観点からオブジェクトを評価したり、分類やグループ化を行ったりする際に重要な役割を果たしている。ここでは、様々なケースでの類似度の概念と一般的な計算方法について述べている。

学習するデータの量が少ない(スモールデータ)という課題は、機械学習の精度を下げる要因として様々なタスクで現れる問題となる。スモールデータでの機械学習は、データの制約や過学習のリスクを考慮しながら、様々なアプローチをとる。ここではそれぞれのアプローチの詳細と実装例について述べている。

自己教師あり学習(Self-Supervised Learning)は、機械学習の一種であり、教師あり学習の一種と考えることができる。教師あり学習では、ラベル付きのデータを使用してモデルを訓練するのに対して、自己教師あり学習では、ラベルの代わりにデータ自体を利用してモデルを訓練する手法となる。ここではこの自己教師あり学習に対して、様々なアルゴリズムと適用事例、実装例について述べている。

ここではpython Kerasの概要と基本的な深層学習タスク(MINISTを用いた手書き文字認織、Autoencoder、CNN、RNN、LSTM)への具体的な適用例について述べている。

スパースモデリングは、信号やデータの表現においてスパース性(疎な性質)を利用する手法となる。スパース性とは、データや信号において非ゼロの要素がごく一部に限られている性質を指す。スパースモデリングでは、スパース性を活用してデータを効率的に表現し、ノイズの除去、特徴選択、圧縮などのタスクを行うことが目的となる。

ここではこのスパースモデリングに関して、Lasso、コンプレッション推定、Ridge正則化、エラスティックネット、Fused Lasso、グループ正則化、メッセージ伝搬アルゴリズム、辞書学習等の各種アルゴリズムの概要と、画像処理、自然言語処理、推薦、シグナル処理、機械学習、信号処理、脳科学等の様々な適用事例に対する実装について述べている。

トピックモデルは、大量のテキストデータからトピック(テーマやカテゴリ)を自動的に抽出するための統計的モデルとなる。ここでのテキストデータの例としては、ニュース記事、ブログ記事、ツイート、顧客レビューなどがある。トピックモデルは、データ内の単語の出現パターンを分析し、トピックの存在と各単語のトピックへの関連性を推定する原理となる。

ここではこのトピックモデルの概要と、主にpythonのライブラリを利用した様々な実装(ドキュメントからのトピックの抽出、ソーシャルメディアの分析、レコメンデーション、画像情報のトピック抽出、音楽情報からのトピックの抽出)について述べている。

ロバスト主成分分析(Robust Principal Component Analysis、RPCA)は、データの中から基底を見つけ出すための手法であり、外れ値やノイズが含まれているようなデータに対しても頑健(ロバスト)に動作することを特徴としている。ここでは、このRPCAに関して様々な適用事例とpyhtonによる具体的な実装について述べている。

オンライン予測(Online Prediction)は、データが逐次的に到着する状況下で、モデルを使用してリアルタイムに予測を行う手法となる。”オンライン学習の概要と各種アルゴリズム、適用事例と具体的な実装“で述べたオンライン学習は、モデルの学習は逐次行うが、モデルの適用の即時性は明確に定義されていないのに対して、オンライン予測は、新たなデータが到着した時点で即座に予測を行い、その結果を利用することが特徴となる。

ここではこのオンライン予測に関しては様々な適用事例と具体的な実装例について述べている。

RNN(Recurrent Neural Network)は、時系列データやシーケンスデータをモデル化するためのニューラルネットワークの一種であり、過去の情報を保持し、新しい情報と組み合わせることができるため、音声認識、自然言語処理、動画解析、時系列予測など、さまざまなタスクで広く使用されているアプローチとなる。

LSTM(Long Short-Term Memory)は、再帰型ニューラルネットワーク(RNN)の一種であり、主に時系列データや自然言語処理(NLP)のタスクにおいて非常に効果的な深層学習モデルとなる。LSTMは、過去の情報を保持し、長期的な依存関係をモデル化することができるので、短期的な情報だけでなく、長期的な情報を学習するのに適した手法となる。

GRU(Gated Recurrent Unit)は、”RNNの概要とアルゴリズム及び実装例について“でも述べている再帰型ニューラルネットワーク(RNN)の一種で、特に時系列データやシーケンスデータの処理に広く使用される深層学習モデルとなる。GRUはLSTMの概要とアルゴリズム及び実装例について“で述べているLSTM(Long Short-Term Memory)と同様に長期的な依存関係をモデル化するために設計されているが、LSTMよりも計算コストが低いことが特徴となる。

  • Bidirectional RNN(BRNN)について

Bidirectional Recurrent Neural Network(BRNN)は、再帰型ニューラルネットワーク(RNN)の一種で、過去と未来の情報を同時に考慮することができるモデルとなる。BRNNは、特にシーケンスデータを処理する際に有用で、自然言語処理や音声認識などのタスクで広く使用されている。

  • Pointer-Generatorネットワークの概要とアルゴリズムおよび実装例について

Pointer-Generatorネットワークは、自然言語処理(NLP)のタスクで使用される深層学習モデルの一種であり、特に、抽象的な文章生成、要約、文書からの情報抽出などのタスクに適した手法となる。このネットワークは、文章を生成する際に、元の文書からのテキストの一部をそのままコピーすることができる点が特徴となる。

理論

音を知覚する仕組みと音声の特徴(スペクトル、音量)と言語的特徴との関係

音声から音声認識に必要な特徴量を抽出するための、音声のAD変換と分析窓とフーリエ変換とベクトル量子化について

離散単語認識と動的計画法を使った連続単語認識の理論について

隠れマルコフモデルを使った音声認識の理論とアルゴリズム

単語の複雑さに対応するためのnグラムモデル等の自然言語処理について

制約のない一般の音声を認識する技術として大語彙連続音声認識(large vocabulary continuous speech recognition;LVCSR)がある。これは現在の主流としてはHMMにて構成されている。

まずサブワード認識単位を用いた学習・認識について述べる。単語を分割して得られるサブワードを認識の対象とする方法で、大語彙連続音声認識ではもっぱらサブワード単位が用いられている。実際の大語彙連続認識では、認識辞書のサイズは通常3万語程度となる。単語を認識単位とする3万語のそれぞれについてHMMを用意する必要があるが、3万語の大部分はあまり出現しない単語であり、それらに対して十分な量の学習データを集めることが困難となる。

音声から雑音を除去するための、スペクトル的アプローチ、ケプストラム平均正規化アプローチ、マイクロホンアレイによるアプローチ

音声認識における生成モデルの転移学習による話者適応とMAP推定による話者認識

音声認識への深層学習の適用(RNN、双方向RNN(BRNN)、GMM-HMM、MLP-HMM)

非負値行列因子分解(nonnegative matrix factorization,NMF)は線形次元削減と同様、データを低次元部分空間に写像する手法となる。名前が示す通り、このモデルでは観測データとその未観測変数全てに対して非負性を仮定する。非負値行列因子分解は負の値をもたないあらゆるデータに適用が可能で、線形次元削減で行ったような画像データの圧縮や補間も同様に実現できる。

また音声データを高速フーリエ変換して周波数で取り扱う場合は、このような非負性を仮定できるモデルを使ったほうがよい表現が得られることが多い。そのほかにも推薦アルゴリズムや自然言語処理に関しても負の値をもたないと仮定できるデータが多い為、幅広い応用が試みられている。非負値行列因子分解には様々な確率モデルによる表現が提案されているが、ここではポアソン分布とガンマ分布を使ってモデルを構築する。

  • マルチタスク学習の概要と適用事例と実装例

マルチタスク学習(Multi-Task Learning)は、複数の関連するタスクを同時に学習する機械学習の手法となる。通常、個々のタスクは異なるデータセットや目的関数を持っているが、マルチタスク学習ではこれらのタスクを同時にモデルに組み込むことで、相互の関連性や共有できる情報を利用して互いに補完しあうことを目指している。

ここではこのマルチタスクに対して、共有パラメータモデル、モデルの蒸留、転移学習、多目的最適化等の手法の概要について述べ、自然言語処理、画像認識、音声認識、医療診断等の応用事例とpythonによる簡易な実装例について述べている。

音楽情報学の特徴抽出アルゴリズムは、音声信号から統計的・意味的な情報を直接導き出すことを目的としている。これらは、いくつかの周波数帯域のエネルギーから、キー、和音、リズムなどの音楽情報まで多岐にわたる。この分野の特徴やアルゴリズムは多様化・複雑化しており、相互運用性、再現性、機械解釈性を促進するために、共通の構造化表現が必要とされている。我々は、セマンティックウェブ技術に依存したソリューションを提案する。このソリューションは、(1)オーディオ特徴の計算ワークフローを表現すること、(2)音楽情報学においてOpen Linked Dataの原則と技術を使用できるように、特徴データの共通構造を提供することの2つの目的に対応するように設計されている。オーディオフィーチャーオントロジーは、既存のツールや音楽情報学の文献の分析に基づいており、オントロジーエンジニアリングプロセスを導くのに役立った。このオントロジーは、オーディオ特徴抽出領域の様々な概念を表現するための記述的なフレームワークを提供し、特徴データを表現するためのリンクデータ形式を設計することを可能にする。本論文では、モデリングに関する重要な決定事項について説明し、音楽の作成、制作、出版に関わるさまざまなエンティティや活動を記述する、相互にリンクされたモジュール式のオントロジーから成る調和型オントロジーライブラリを紹介する。

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