音声認識の課題と多言語会話コーパスの重要性について解説

はじめに

音声認識技術の進展は目覚ましく、日常生活やビジネスにおいて広く利用されています。しかしながら、この技術にはいくつかの課題が存在します。特に多言語対応においては、言語ごとの特性や音韻構造の違いが影響し、その精度向上が求められています。例えば、日本語と英語の発音規則は大きく異なり、アクセントやイントネーションも異なるため、これらの違いを正確に捉えることは容易ではありません。また、方言や地域特有の言い回しなども問題となり得ます。

このような課題を克服するためには、多様な音声データを収集・解析することが不可欠です。そこで注目されるのが「多言語会話コーパス」です。これは複数の言語にわたる大量の音声データを体系的に収集したもので、音声認識システムのトレーニングや評価に利用されます。これにより、各言語の特性を反映した高精度な音声認識モデルの開発が可能となります。

多言語自然会話コーパス

多言語音声認識モデルは、少人数言語データの少なさや、公共音声・映像コンテンツの表現の不自然さなどから、モデルの学習には限界がありました。弊社は、多言語認識モデルのニーズを考慮し、多言語音声認識モデルの表現力向上を支援することを目的として、30カ国以上をカバーする100セット以上の自然対話データセットを継続的に公開しています。

例として、フランス語の自然会話コーパスを紹介致します。異なる地理的・文化的背景を持つ800人以上のフランス語ネイティブによって録音され、総時間は約1,200時間に及びます。テキスト内容、文のタイムスタンプ、話者の身元、性別など様々な属性が高い精度でラベル付けされています。

業界特化した多言語会話コーパス

専門分野の認識に必要な業界用語や専門用語は、通常の音声データセットにはあまり含まれない傾向があり、特定のコンテンツを処理するモデルの精度が低くなります。一方、業界ユーザーは方言やアクセントが異なる場合があり、音声認識の難易度をさらに高めています。

弊社は、金融、ヘルスケア、ゲーム、カスタマーサービスなど、幅広い専門領域をカバーする独自の専門領域アノテーション付き音声データを販売しています。全ては、業界知識を備えるネイティブスピーカーによって収録しています。

例として、英語の金融コーパスを紹介致します。ボリュームは200時間に達しています。コンテンツには、経済全体、市場動向、金融政策、為替変動などのマクロ型金融コンテンツと、個別企業、株式、債券、投資ポートフォリオなどのミクロ型金融コンテンツが含まれる。過度のノイズフロアやエコーなど、音声認識に影響を与えるデータは音声から除去されます。

カスタマーサービス分野では、弊社が所有するデータは、小売、不動産、保険、金融、医療・ヘルスケア、エネルギー、テレコミュニケーションなどのアプリケーションシナリオをカバーしています。中国語、英語、アラビア語、ポルトガル語など20以上の一般的な言語をカバーし、カスタマーサービスシナリオの用語、アクセント、感情を反映した内容となっており、インテリジェントなカスタマーサービスを実現する音声認識技術の研究開発に利用することができます。

医療分野において、医師と患者の診察や医師間のコミュニケーションなど、医療分野における自然な対話をカバーしています。様々な病気の臨床症状、診断結果、治療方法が含まれています。言語やアクセントの多様性は、実社会の豊富なシナリオに沿ったものであり、独自に著作権を保有し、安心して使えます。

まとめ

弊社は、お客様の様々な課題にお応えするため、より高品質で精度の高いデータの構築に取り組んでいます。データサンプルは公式サイトをご覧ください。