サラッとなぞるAIの仕組み ~音声認識~

taka1962

販売・サービス・事務

現在キーボードを使っているデータ入力を音声認識で入力できれば、仕事のやり方が変わって効率化できると思います。

th0588

その他

まったくわかりませんでした。

sakana3

その他

もうすっかり実用化されている。テレアポとかお問い合わせセンターなんて仕事は大幅縮小しそう。

drmhoyu

メーカー技術・研究・開発

生産技術の設備に使えそうです

yoshi-katsu-222

メーカー技術・研究・開発

A-D変換しているんですね

okuoku2

その他

基本中の基本ですね。

pomuec

専門職

音声認識では、A-D変換を行なっており、音素や文章構成も含め適切な認識を行なっていることが分かった。標本化や量子化などA-D変換は工事担任者の資格で学べていたので、復習できた。

sekioka01

メーカー技術・研究・開発

音声認識にはAD変換後にデータベースと照会して言葉に直すということを理解しました。また、誤変換される理由も知れたので、今後さらに精度が上がれば、ビジネスの場での翻訳にかなり活用できるのと思いました。

y-arano

メーカー技術・研究・開発

音声認識にはたくさんの工程を経て文字起こしされていることを理解しました。

英語と比べるとまだ日本語の音声認識の精度は低く感じますが、次はどのような技術的ブレイクスルーがあると精度が向上するのか気になりました。

t_banban

メーカー技術・研究・開発

はきはきと話さないと認識できないかもですね。

vegitaberu

人事・労務・法務

コンピューターの音声認識のメカニズムを知ると、人間がどのように認識しているのかが気になりました。

hhmorimoto

メーカー技術・研究・開発

簡単な説明で音声認識のしくみがわかりました

masayah

専門職

音声認識の仕組みが理解できました。
音声でのやりとりもすぐに文字化され効率が図れそうと思いました。

madara68

専門職

音声認証のしくみが理解できた。

1250405

その他

音声認識は、AD変換、音素特定、単語のつなぎ合わせ予測を経て出来ている。音素特定、単語の繋ぎ合わせ予測にAIが使われていることがわかりました。

komanetzi

営業

音声認識とは音声をコンピューターが認識できるようA-D変換により数値化、それをベースに発された言葉の音素を特定、単語認識、単語同士のつながりから次に来る単語の予測で文章化する。という多くのステップを経て成立することがわかりました。それぞれのステップに膨大なデータが必要となることもイメージできました。日本語の音声認識においては、どこの企業のものが精度的にも高く、利用が先行しているのか知りたくなりました。

nabezo1962

人事・労務・法務

コンピュータにおける音声の扱い方を学べました。
多分、私たち人間も同じような理解／認識をしているのだろうなあ、と思います。だとしたら感慨深いものがあります。

celt

クリエイティブ

音声認識の仕組みについてよく分かった。数値データに変化した音声から音素を特定し、辞書データと付き合わせて単語を特定、さらにその単語から文章を作るという流れであった。誰が考えたのか知らないが、上手い考え方だと思った。

nob_non

メーカー技術・研究・開発

時系列に読解し続けるだけでなく、次の言葉を推測・照合していく工程があるのには驚いた。

hideki-f

営業

音声認識の仕組みについて、色々な過程をえて認識しているのが理解出来ました。

oooooooo44

IT・WEB・エンジニア

音声認識は業務効率化において，とても活用できると思います。キーボードを打ちながら、別の指示を記録するなど，仕事の効率性を大きく変えうる可能性を持つと考えました。

k1_k

経営・経営企画

よく理解できました。多言語の会話の場合も、同様の仕組みで判断するのでしょうか

tohrut

専門職

音声認識をさせるために、音声はアナログなのでデジタル変換が必要なんだと当たり前のことに気が付いた。
デジタル技術なのでアナログをデジタルに変換する工程をへて、収集を行い現在に至るということに感動

nakata0505

建設・土木　関連職

音声認識を業務で使用することはあまりないが、A/D変換は普段の業務で使用している。今後は、音声認識を利用してユーザーからの意見を正確に認識し、正しい回答ができるようにシステムを構築していきたい。

s-eguchi

営業

人によって声の周波数が違うと思いますので、その辺の処理はどうしてるのかが気になりました。

axtyu

IT・WEB・エンジニア

音声認識のAIは広く普及されており、その仕組みを知っておき、日常生活で利用したい

kamakuramm

その他

もともとはアナログデータで、それを数値化するためにデジタルにするという過程が理解できました。

yurina_2024

経理・財務

よくわかりました。AIの仕組みにますます興味がわきました。

akihiroen

専門職

音声認識の仕組みの基礎を知った

mishibya

建設・土木　関連職

音声認識の仕組みがわかりました。音声変換が誤変換する事の事情がわかり、勉強になりました。

koh-i

営業

言語に音声波形を組合せている辞書があることが理解でき、これのブラッシュアップは日々行われていると想定されました。

tomsou

営業

知らない言葉が多く出てきたので初歩で良かったと感じました、

w371173

経理・財務

音声認識の仕組みが、良くわかりました。

tomoyasu_kudo

建設・土木　関連職

音声認識を用いて、聞き取りにくい情報を文字に起こして文章にした。

ark2024

その他

TV会議で自動文字起こし機能をよく使います。
滑舌よくしっかり話せばリアルタイムで間違いもなく書き起こしてくれますが、背後でされている処理がわかり興味深く感じました。

katakorikei

マーケティング

音素という捉え方がAIの音声認識を高めてる事が理解できました。

seishiro

営業

ありがとうございました。

higuchi_561

人事・労務・法務

AIの処理工程の理解に役立てたい

grateful

専門職

音声認識の仕組み学びました。

firia

営業

音声認識、なかなか理解しずらいですね

noir_hpy

経理・財務

仕組みがわかりました

bonjours

金融・不動産　関連職

音をＡＩが誤認識する仕組みも理解できました。

n_jiro

営業

仕組みが理解できました。この処理を瞬時にするためのAIチップの重要性も改めて感じました。

papapon

営業

音声認識にはＡ-Ｄ変換が必要であり、これを数値化して、辞書と照合するなど複雑な処理が必要だ。

akira01552

販売・サービス・事務

興味深い内容でした。

gantetsu013

営業

音声認識をさせるために、音声はアナログなのでデジタル変換が必要てあることは理解していたか、その積み重ねがベースであることを理解できた
千里の道も、てすね

paseri_2

メーカー技術・研究・開発

AIエンジニアと話す際の音声認識の最低限の用語を理解した

fujiij40

コンサルタント

理解できました！ありがとうございます。

4ktake

人事・労務・法務

音声認識にも、色々な行程に分化されているということが分かった

akirakanno

営業

AIの学習能力は、そこに至るまでの気が遠くなる時間と細かな作業がある事を認識した

toshi-iwai

経理・財務

音声を音素にして辞書データで言語化して認識するってことですね。難しいので復習したいと思います。

ryoshima

メーカー技術・研究・開発

処理の系統がなんとなく理解できた

chang_shin

販売・サービス・事務

まずA-D変換がなされ、それを音素に分解・当てはめ、辞書ツールを使って文章に落とし込む。

rika05

販売・サービス・事務

音声認識の仕組み、理解できました

aoyama_globis

IT・WEB・エンジニア

一つ一つは理解できるが、背景にある技術は凄いものだなと想像できますね。

yuu3131

金融・不動産　関連職

音声認識やズレる仕組みが理解できた

sh-tsujimoto

メーカー技術・研究・開発

音声認識について理解できました。

aki4444

建設・土木　関連職

音声認識について基本がわかりました

kawaihrm

人事・労務・法務

音声認識の事がよくわかりました

_oioioi

その他

日常よく使う機能についての新しい知識が増えた

kshimada

メーカー技術・研究・開発

音声認識も細かく見るといろいろな技術が絡んでいるのですね。

melmb_kw

メーカー技術・研究・開発

Teamsなどの文字起こしの原理が理解できた。文字お越しを正確に行うためには音素のディクショナリにマッチする様にきちんと発話することが重要と考える。

zling412

資材・購買・物流

音声認識の仕組みについて理解しました。

masahide_oi

マーケティング

アナログをデジタルの音素にして解釈する

itoyou

IT・WEB・エンジニア

波形をより細かくサンプリングすれば精度があがるのか？

w_axl

メーカー技術・研究・開発

数年前に比べ　十分使用できるレベルになりつつあります
技術の進歩に驚かされています

sa-yamanaka

販売・サービス・事務

AIに関して難しかったですが、今後の未来に向けて色々なコースで学んで行きたいと思います。

nagase29

営業

音声認識は大変興味深いものでした。最近では当たり前のように使用されていますが、作られる過程を単にアナログをデジタル化するのだろうと考えていました。文章からも抽出して生成していることを学びました。

michiyone

営業

AIのスピーキング学習ができるアプリを使用したことがあります。英語の発音は難しく、自身では正しく発音したのに、AIには全く違う言葉になっていることもあり、本当に悲しくなりました。今回の学習中に、この時のことを思い出し、非常に参考になりました。ありがとうございました。

taki1990066

経営・経営企画

音声認識は音声を数値化していること、次の単語を予測していることがわかりました。誤変換されないよう、滑舌良く話します。

komatsu_chihiro

人事・労務・法務

A-D変換は知っていましたがそれがAI学習に使われているなんて知りませんでした。
面白かったです。

70sp1208

その他

音声認識の仕組みが理解できた。Ａ／Ｄ変換など今まで習得した信号処理技術によるものだが、それに加えて確率の考えが入ってくるため、難しさを感じた。さらに詳しく勉強して使いこなせるようにしていきたい。

lifeline

営業

りょうかいちゃんで＿＿＿す

moveon-s

資材・購買・物流

音素まで分解して言語かしていることにびっくりです。技術は進んでいると感じました。

m-takayoshi

営業

一言にAIといっても、何をしているのか知らなかったので
こういう事を行っていると分かったのは良かったです

mo_o

その他

前後の文脈まで理解できるからこそいまの音声認識のレベルが上がっているんですね。

toyohikom

販売・サービス・事務

音声認識の仕組みが理解できた

kaneko-ju

IT・WEB・エンジニア

音声の数値化が分かりました。

nekonyan

IT・WEB・エンジニア

辞書データは、方言認識もできるのでしょうか。方言は、失われていく言語と思っております。それが、データとして残ることは言語学の分野で有意義と思います。

iwc_co

建設・土木　関連職

音声のデジタル化は、私が目的としている音声から整理された正確な議事録を作成することに活用
したい。

runkuma

販売・サービス・事務

音声認識の仕組みが良く理解できました。

y-shiraki

販売・サービス・事務

結構細かく編集する段階があるんですね。それを一瞬で行う技術はすごいです！

jll00415

メディカル　関連職

音声認識に関しては携帯電話を含め余り使ってきませんでした。これは一人一人がニュアンスや声量、声音が違う為認識が難しいので、文章で打ち込むことが簡単だと考えたからです。また、言語が違うともっと難しくなり日本英語や造語が多い中どれだけ音声認識が反応できるかは興味があります。

naoki0814

マーケティング

A-D変換から音素に変換して文字を音として認識していく事がわかりました。

fu-fu-fu

クリエイティブ

音声認識について理解が深まった。音は空気の振動なので、それを数値化するプロセスが興味ぶかかった。まずは「A-D変換」を行い、「音素の特定」、辞書と参照して「単語の特定」、その後「文章を生成」とステップを踏む様子が人の脳の中をのぞいているようで面白かった。

sato_hiromori

メディカル　関連職

音声認識のロジックが理解出しました。

yasgoh

販売・サービス・事務

音声という物質的な空気の波をコンピュータで処理できるよう数値化するには「A-D変換」という処理をまず行う。この処理はサンプリング・量子化・デジタル化の順番で行われる。
数値化できたら、実際に何を言っているかを聞き分けるため、言葉の最小単位でである「音素」を特定する。
音素が特定できたら、あらゆる単語が発音されたデータを蓄積した「辞書データ」を参照し、波形データのパターンと一番マッチする単語を特定する。
単語の流れが特定できたら、最後に単語同士の前後の繋がりを予測して文書を生成する

junmatsuo

販売・サービス・事務

あらためて丁寧に解説をうけることで、A/D変換をサラっと理解できました。

gokusi

販売・サービス・事務

音声を数値化し認識する行為は、人間が外国語を覚える方法とは違うようなので、ＡＩとは違う学びもある事にわからないけど安心感が生まれました。

fbj11987

営業

音声認識に興味があったので、興味深く学べました。