テープ起こし-関連情報

人工知能(AI)が音声テキスト化・テープ起こしを変える

人工知能(AI)は身近なところでは、ロボット、ゲーム、自動車、家電にも利用されていますし、ビジネス、医療、教育、研究など幅広い分野で活用されています。また、テープ起こしにおいても、人工知能を使ったソフトなどの普及が進んでいます。

人工知能(AI)と音声テキスト化について

人工知能(AI)とは

近年、人工知能あるいはAIという言葉を、さまざまなメディアでもよく見聞きするようになりました。

人工知能は最近出てきた研究分野かと思われるかもしれませんが、その研究自体は、一説では1956年に学問分野として確立されたともいわれています。けっこう歴史があるんですね。

人工知能(artificial intelligence: AI)とは簡単にいうと、知的なコンピュータプログラムをつくる科学と技術のことをいいます。

人工知能の研究には、二つの方向性があるといわれます。一つは、人間の知能をもつ機械をつくろうとする研究です。もう一つは、人間が知能を使ってすることを機械にさせようとする研究です。現在、人工知能の研究や応用というと、後者の立場に立ったものが多いです。

音声をテキスト化する、いわゆるテープ起こしにおいても、人工知能は無縁ではなくなってきています。この点についてくわしくは、後に記したいと思います。

人工知能(AI)が利用される研究分野

人工知能は、さまざまな分野で研究され、実用面への応用も進んでいます。例えば、以下のような分野になります。

情報検索

コンピュータを用いて、大量のデータから目的に合致したものを見つけ出す技術です。検索エンジン、図書館の蔵書・各種文書、技術文献、裁判判例、特許審査など、応用範囲は幅広いです。

機械学習

人間がもつ学習能力と同じように、コンピューターにデータを与えることで学習をし、将来予測や意思決定を実現できるようにすること。従来は、統計的な学習アルゴリズムが定式化されてきましたが、近年はニューラルネットワークによるディープラーニングが注目されています。

感性情報処理

数値・論理・知識といった従来の情報処理の対象ではなく、直観・イメージなど「感性」と呼ばれる主観的な情報を扱う研究分野です。

データマイニング

データベース技術と機械学習が結びついた技術になります。大量の整理されていないデータを、統計学や人工知能などの分析手法を駆使して、知識を見出すための技術です。

画像認識

静止画または動画を、コンピュータで理解・認識する技術です。対象物の特徴である形状、寸法、数、明暗、色などを抽出、分析、識別して認識検出する手法などがあります。近年では、防犯カメラで撮った画像・映像の画像認識技術が犯罪捜査の解決に一役買って、話題になったりしています。

自然言語処理

人が日常的に使っている自然言語や文章に何が書かれているかを、コンピュータに処理させる技術です。音声認識や情報検索の分野などで応用されています.

音声認識

人間の声や音声などをコンピューターに認識させることで、話し言葉を文字列に変換したり、音声の特徴から発話者を識別したりする技術です。例えば、マイクに向かって話した内容をコンピュータに理解させることで、スマートフォンの音声検索、家電やスマートスピーカの音声による操作、カーナビゲーションなどに利用されています。

音声認識がテープ起こしを変えるか

音声をテキスト化するということでは、いわゆるテープ起こしにも音声認識技術の利用が期待できます。実際、音声認識ソフトやアプリもいろいろ出ています。

ただ、入力・録音した声や話の音質、専門性など話の内容、人によって話し方の癖や言葉遣いなどが異なることもあり、なかなか実用に耐えうるレベルには至らない場合も少なくありません。

私の個人的な見解では、ICレコーダーなどで録音した音声のテープ起こしは、音声認識ソフトを使用してもまだまだ難しい印象があります。やはり録音状態が今一つだと、文字化の精度はだいぶ落ちてきます。

その意味では、マイクに口を近づけて、はっきりとした声で、理路整然とした話を入力した音声であれば、文字化の精度は高まります。

あと、ITにあまり詳しくない年配の方には、音声認識ソフトやアプリは思った以上に使いづらいかもしれません。

こうしたソフトやアプリを頻繁に使用するようでしたら、頑張って時間をかけて使いこなせるように勉強するメリットもあると思います。しかし、使用するのが今回だけとか、年に数回程度というのであれば、時間に余裕のある方でなければあえてチャレンジする必要はないかなと思います。

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