こんな経験はありますか？旅行をしていると、携帯で美しい風景を撮影したいと思っている際に、ボタンを押すことなく、音声コマンドでカメラの操作を制御することができます。車を運転しているとき、ナビゲーションアプリで目的地までのルートを案内したいと思っている場合、画面を見ることなく、音声アシスタントを使いながら、ルートや交通状況を確認することができます。これらは音声認識技術が私たちに提供する便利さと魅力です。
音声認識とは、機械が人間の言葉を理解し、それに応じた反応を示す技術のことであり、人工知能の重要な分野であり、人機インターフェースの核心技術です。音声認識の歴史は数十年あり、当初のルールベースの方法から、統計ベースの方法へ、そして現在のディープラーニングに基づく方法まで発展し、正確性と速度が劇的に向上しています。
特に最近数年では、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、ニューラルネットワークなどの技術の発展に伴い、音声認識は人間のレベルに達し、時には人を凌駕しています。音声認識の応用分野も多様で広範囲に及び、電話サービス、音声入力方式、音声検索などから、現在のスマートスピーカー、スマートカスタマーサービス、スマート教育、スマート医療などに及び、様々な業界や分野に普及しています。
では、未来10年で、音声認識技術はどのような新しい発展方向やトレンドを持つでしょうか？現在の研究進展や市場ニーズにより、私たちは未来10年で音声認識技術が以下の5つの方向に向かって発展すると考えています：
多言語対応の音声認識モデル
世界には約7000種類の異なる言語がありますが、現在の音声認識モデルは主に英語やその他のいくつかの主流言語に特化しています。その他希少言語や混合言語に対する認識効果はあまり良くありません。また、現在の音声認識モデルは通常一つの言語しか認識できませんが、多言語でのコミュニケーションシーンには対応できません。例えば、バイリンガルやマルチリンガルの国では、人々は同じ文で異なる言語を使うことがあります。
この問題を解決するためには、多言語を同時に処理できる音声認識モデルを開発し、機械が誰が話してもどの言語でも理解し、それぞれの言語の特徴や表現方法に応じて適応・調整できるようにする必要があります。そうすれば、音声認識技術が世界中の人々全体に貢献するのに役立つでしょう。現在、この方向性にある研究や製品が探索されています。例えば、メタのXLS-R、アマゾンのLID+ASRなどがあります。
豊富で標準化された出力フォーマット
音声認識システムは、音声に含まれる多様で複雑な情報を反映する、豊富で標準化されたフォーマットを出力できる必要があります。音声には単語以外にも、感情、態度、意図などの情報を伝える多くの要素があります。例えば、イントネーション、リズム、ポーズ、強調などです。音声認識システムが単純なテキストフォーマットのみを出力する場合、多くの有用な情報が失われます。
この問題を解決するためには、音声認識システムが音声中の他の要素を認識し、これらの要素を統一的で規範的な方法で提示できるようにする必要があります。これには音声認識システムが複数の可能性の結果を出力し、それぞれの信頼度や確率を示すことが求められます。ユーザーは自分のニーズや好みに基づいて選択や修正をすることができます。
例えば、アメリカの国家标准技術研究所（NIST）は、話者ロール、非言語イベント、重なりの音声などの情報を転写に取り込むことを目的とした、リッチトランスクリプト（Rich Transcription）という概念を提案しています。
誰もが利用可能な大規模音声認識
私たちは現在、音声ビデオに満ちた時代に生きており、ポッドキャスト、ソーシャルメディア、オンライン教育、ビデオ会議など、さまざまな音声ビデオコンテンツに毎日接しています。これらのコンテンツには膨大な情報と知識が含まれていますが、文字起こしがされていないため、多くの場合、それを充分利用できません。
文字がなければ、これらのコンテンツを検索、保存、共有、編集できず、また聴覚障害者や異なる言語の人々もこれらのコンテンツにアクセスできません。
この問題を解決するためには、音声認識技術を誰もが利用できるようにし、大規模な音声文字起こしを実現し、すべての音声ビデオコンテンツを文字に変換し、迅速かつ正確に完了できるようにする必要があります。そうすれば、音声認識技術を音声ビデオコンテンツのパスポートとして、よりアクセスしやすく、操作しやすくすることができます。
現在、この目標を実現する製品やサービスがあります。例えば、YouTubeの自動字幕、Revの音声文字起こし、AssemblyAIの音声APIなどがあります。
人間と機械の協調による音声認識
音声認識技術は大きな進歩を遂げていますが、完璧ではありません。まだ多くの誤りや不足があります。例えば、音声認識モデルは新しい語彙、固有名詞、方言などを認識できない場合があり、重なりの音声、ノイズの干渉、アクセントの変化などの複雑な音声シーンを処理できないこともあります。
これらの問題を解決するためには、音声認識技術が人間と協力し、お互いに学び、改善することができるようにする必要があります。人間はフィードバックを提供し、誤りを訂正し、注釈を追加することで、音声認識モデルの正確性と堅牢性を高める手助けをすることができます。一方、音声認識モデルは自己監視、自己調整、自己適応などの方法で常に更新し、最適化を続けることができます。
そうすれば、音声認識技術を生き物のようにして、時間と環境の変化に伴い絶えず進化し成長できるようになります。現在、この方向性にある研究や応用が探索されています。例えば、人間インザループット方式、メタデータ標準などがあります。
社会的责任と倫理
音声認識技術は多くの便利さと利点をもたらしますが、リスクや危険ももたらす可能性があります。例えば、音声認識過程で差別、偏見、侵害などが起こる場合があり、音声認識の応用で詐欺、乱用、漏洩などの問題が生じる場合があります。
ですから、未来10年で、社会的责任を負い、倫理倫理に則った音声認識システムを開発する必要があります。これらのシステムは音声認識の正確性と公正性を保証するだけでなく、合法性と道徳性も保証する必要があります。これらのシステムはユーザーのプライバシーと安全を保護し、ユーザーの意向と選択を尊重する必要があります。
現在、社会的责任と倫理倫理の音声認識技術を探索する研究や实践活动があります。例えば、欧州委員会は人工知能技術の開発と使用に一連の原則と要求を提供するため、人工知能倫理ガイドラインを提案しています。グーグルは人工知能技術の設計と展開に一連の基準とプロセスを提供するため、人工知能社会的责任フレームワークを提案しています。
要するに、音声認識は活力と可能性に満ちた分野であり、未来10年でさらに多くの革新と突破が期待されます。私たちは、より多くの研究者、開発者、ユーザーがこの分野に参加し、音声認識技術の発展と応用を共に推進することを期待しています。
