音声アプリが議事録作成や通訳業務での課題を克服するために用いている技術は、以下の方法や工夫に基づいています。
専門性の高い内容への対応
カスタムトレーニング: 音声認識AIは、特定の業界や専門分野のデータを学習させることで、専門用語や固有名詞の認識精度を向上させています。たとえば、製薬業界や法律関連のデータセットを事前に学習させることで、専門的な議論にも対応できるようにしています。
ユーザー辞書: 特定の用語やフレーズを登録する機能を提供し、ユーザーが頻繁に使用する専門用語を簡単に認識できるようにしています。
複数の話者の認識
話者分離 (Speaker Diarization): AIは音声の特徴を分析し、異なる話者を識別する技術を使用しています。これにより、複数の話者が参加する会話でも、誰が話しているかを識別できます。
話者ラベルの学習: 会議の参加者を事前に登録し、それぞれの声紋を学習させることで、特定の話者を迅速に認識する機能を提供することもあります。
発音やアクセントへの対応
マルチアクセントモデル: 異なるアクセントや発音のバリエーションに対応するため、さまざまな地域や言語の音声データで訓練されたモデルを使用しています。
リアルタイム補正: AIは文脈を考慮して、不明瞭な発音を推測し、正確な認識を行う仕組みを取り入れています。
音声の強弱や背景ノイズへの対応
ノイズキャンセリング: 録音時に背景ノイズを除去する技術を活用し、音声信号の質を向上させています。
自動ゲインコントロール: 音声の強弱を均一化し、聞き取りやすさを確保します。
音響モデルの強化: 弱い音声も拾える高精度な音響解析技術を実装しています。