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音声AIの記事一覧
5件の記事があります。
wav2vec 2.0とは？文字起こしのない音声から学び、少量のラベルで音声認識へ適応する技術
wav2vec 2.0の自己教師あり音声学習を解説します。潜在表現のマスキング、量子化した正解との対照学習、CTCによる適応の仕組みと実験条件から、業務音声の文字起こしや少量データ開発へのヒントを整理します。
参照論文：wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations
EnCodecとは？音声を離散コードへ圧縮し、低ビットレート伝送と音声AIに活かす技術
EnCodecのニューラル音声圧縮を解説します。残差ベクトル量子化、聴感品質を学ぶ損失、コード列の追加圧縮の仕組みと実験結果から、音声アプリや生成モデルへの応用、遅延・互換性の注意点を整理します。
参照論文：High Fidelity Neural Audio Compression
Conformerとは？音声認識で局所特徴と長距離文脈を両立するモデル
Conformerは、Transformerの大域的な文脈把握とCNNの局所特徴抽出を1つの音声モデルに統合したアーキテクチャです。仕組み、なぜ効くのか、実験結果、音声AI開発への応用ポイントを日本語で整理します。
参照論文：Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition
Whisperとは？雑音や多言語に強い音声認識基盤モデルの仕組みと使い道
Whisperは、68万時間の多言語・マルチタスク音声データで学習された音声認識モデルです。なぜ従来のASRより頑健なのか、30秒単位の処理や特殊トークン設計、ゼロショット性能、実務での活かし方まで技術的に解説します。
参照論文：Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision
SpecAugmentとは？音声認識の精度を上げるスペクトログラム拡張の仕組みと使い道
SpecAugmentは、音声のスペクトログラムに時間方向・周波数方向のマスキングや時間伸縮を加えるだけで、音声認識モデルの汎化性能を大きく高める学習手法です。なぜ単純な欠損付与が効くのか、どのように学習へ組み込むのか、音声AIや系列モデル開発にどう応用できるのかを解説します。
参照論文：SpecAugment: A Simple Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition