音声技術とは何か解説！仕組みや活用方法は？転職するならボイステック業界の今後や影響を受ける産業を確認

音声技術とは

スマホに話しかけるとネット検索ができ、家の照明や家電のスイッチを入れることもできます。

家の施錠・解錠さえも声だけでできてしまう便利な生活を支えているのが音声技術です。

音声技術とは、人間の音声を認識・処理する技術全体を指します。

AppleのSiri（シリ）やMicrosoftのCortana（コルタナ）が代表例といえるでしょう。

これらには2つの技術が使用されています。

1つ目はスピーチテクノロジーと呼ばれるもので、コンピュータで合成した人間の声で応答する技術です。

2つ目は音声認識技術と呼ばれ、人の言葉を認識します。

音声認識技術はアメリカで軍事用に開発されたものであり一般の人々には縁遠い技術でしたが、現在は幅広い分野で活用されています。

コンピューターが人の言葉を理解する仕組み

コンピューターが人間の言葉の意味まで理解する音声認識技術は、どのような仕組みになっているのでしょうか。

人とコンピューターは言葉の理解の過程に違いがある

人間の声は、肺から送り出された空気が声帯を振動・変形させることで音として発せられます。

言葉は音波となって人の耳に届き、他者の声を認識して言葉を理解するという流れです。

誰かの声を聞いて、それが誰の声で何と言っているのか理解するのはさほど難しいことではありません。

しかしコンピューターにとっては非常に難易度が高い作業です。

言葉を発する人の性別・話し方・言葉遣いなどで声は変わります。その違いを読み取った上で言葉の意味を理解する必要があるのです。

音声認識技術の仕組み

音声認識技術ではアナログの音声をデジタルデータに変換し、言葉の音波から音の最小構成単位である「音素」を特定します。

例えば「あい（愛）」と「かき（柿）」という単語は/a/と/k/が「音素」です。

音素の並びとそれに対応する単語が関連付けられてデータベースに収納されます。

また「かき（柿）」「かに（蟹）」など、同じ音素から始まるものは同じグループとして格納されます。

膨大な音声データから得られた以下の情報を組み合わせて音声認識処理を行いテキスト（文字）化するのが音声認識技術です。

・デジタル化した声の情報と言語の情報

・音声認識の辞書ともいえる「音響モデル」や「言語モデル」

・「発音辞書」

音声認識の辞書のひとつ「音響モデル」とは？

人間が発した言葉の音波波形を切り出し、その音の特徴を特徴量という数値にして音素モデルを作成します。

この音素モデルが音響モデルのベースです。

音響モデルの中で、発話された声の特徴量がどの音素モデルにどれくらい近いかが計算されます。

この周波数成分や時間変化の分析によって、その声が何なのか判明するのです。

一般的な音響モデルは数千人・数千時間の音声を統計的に処理したものを元にして作成されます。

それらのデータとディープラーニングを組み合わせて総合的に処理し、人の言葉を認識しているのです。

音声認識の近代の流れ

音声認識の辞書のひとつに言語モデルがあります。

その文章探索方法として近年使われているのが隠れマルコフモデル（HMM(Hidden Markov Model)）です。

音声認識は複数のモデルを参照するパターン認識で、言葉の波形から特徴量を抽出した後の処理はパターン認識技術と同じです。

しかし音声は時系列パターンなので、そこに統計的・確率的なパターン認識の手法として隠れマルコフモデル（HMM）が加わりました。

隠れマルコフモデルとは？

実際に音声認識を利用したサービスでは議事録や電話の通話など、長い文章に対して使用されるケースが多いといえます。

集めた音素を利用して単語を探索するだけではなく、その単語と後の単語の繋がり等を考えていかなければなりません。

例えば「私は」に続く単語に①「佐藤」と②「サル」という2択があったとします。

その場合、通常の会話では「私は」「佐藤」と続く方が確率的に高いでしょう。

隠れマルコフモデルは、ある単語の状態から次の単語に移動する際に「どの位その繋がりの確率が起こるのか」を定義するモデルです。

現在の音声認識ではポピュラーなモデルといえます。

ディープラーニングが奪う地位と相性

一般的な音声認識の参照データに使用されている隠れマルコフモデルは、その地位をディープラーニングにとって代わられています。

しかしディープラーニングとの相性が良いため、うまく組み合わせることで精度が飛躍的に向上する可能性を秘めているモデルです。

ディープラーニングで音声認識はどう変わったのか

AIとディープラーニングについて

ディープラーニングとは、データから自動で特徴を抽出し分類や予測を行う技術であり、機械学習の一種です。

「AI」とともに目にすることが多い単語でもあります。

AIは人工知能とその技術を表す単語であり、ディープラーニングはAIを支える手法のひとつです。

ディープラーニングでモデルのプロセスがひとつに

ディープラーニングによる音声認識では、音声解析をのぞく音響モデルから言語モデルまでが単一ニューラルネットワークモデルで実装されています。

言語モデルに「運転を」と入力すると、次に出現する可能性が高い「する」「しない」などの単語を自動で予測します。

このようなところが隠れマルコフモデルに代わるテクニックとして広まったひとつの要因です。

AIのこれから

ディープラーニングの登場によって膨大な情報が処理できるようになり、音声認識の劇的な向上につながりました。

従来の機械学習では不可能だった複雑なデータが扱えるようになったのもディープラーニングの功績です。

これからAIはさらに進化すると予想されています。

AIがより高度な学習を自ら行うようになれば働く人の負担は減り、業務は飛躍的に効率化が進むでしょう。

音声認識技術の活用

家電分野

音声アシスト機能を搭載したスマートフォンにより生活の利便性が向上しています。

音声認識技術とAIを組み合わせた「Google Home」に代表されるIoT分野でも活用の幅が広がっていくでしょう。

またネットワーク環境なしで使用できる音声認識家電が開発されています。

例えば無線LAN環境やスマートスピーカー・専用アプリがなくても音声で制御できるシーリングライト（天井照明）やテレビです。

高性能の音声認識AIとマイクが家電本体に内蔵され、設置後すぐに音声で操作ができます。

使う人や環境を選ばないこうした家電は幅広く普及していくでしょう。

オフィス・テレワークの環境

総務省は会議の議事録作成に自動文字起こしと自動要約を活用する実証実験を行っています。

環境さえ整えば一定の実用に十分耐えられるとされ、普及すれば行政の業務効率化に役立つでしょう。

実証実験ではあらかじめ用意された発言要旨を元に明瞭に発言される場合では「音声認識率が高い」と評されています。

一方で話し言葉で自由に発せられる音声は「必ずしも認識率が高くない」ようです。

特に複数人の会議でマイク1本に集音するのは難しく、テキスト化がうまくいかないという課題も見えました。

発言者の人数に応じて単一指向性マイクを用意するなど解決策も検討されています。

スマートフォンの音声認識機能を使った日報登録や深夜の電話対応、介護・医療カルテの音声入力などはすでに実現しているサービスです。

自動翻訳システム・翻訳・通訳機

ホテルロビーや商用施設の受付では音声認識技術を利用した翻訳タブレットが利用されています。

母国語の異なる2人の話者が会話できるため、海外からの旅行客に対しても十分なサービスが提供できるでしょう。

そこで働くスタッフの業務効率化に繋がり、顧客・従業員双方の満足度向上に繋がります。

より多くの人とコミュニケーションをはかるのに役立っているのがAI搭載型の翻訳・通訳機です。

すでに個人向け端末として普及しており、海外旅行だけでなく日常生活においても活用されています。

自動車の車載音声アシスタント

音声アシスタントは従来のカーナビゲーション機能だけでなく、音楽再生やおすすめの料理店の紹介までしてくれます。

またこうした実用的な機能だけでなく運転者の話し相手になるコンテンツまであるのです。音声技術はカーライフの充実に貢献しています。

また運転者が「眠い」と話しかけるとテンポのいい音楽を再生し、送風をする機能もあり、安全運転のサポートにも活用されています。

転職前にボイステック業界について考える

コロナ禍のテレワーク需要にともない、ビデオ会議システムを提供する企業やチャットツール提供企業の業績は良好です。

また「新しい生活様式」や「働き方改革」によってテレワークを活用する企業が増え、業務効率化に取り組んでいます。

テレワークのメリットが明確になれば、国内の音声テック業界はさらなる躍進を遂げるのではないでしょうか。

「音声認識エンジニア」という枠組みでの求人案件も出てきており、今後の需要が期待できる業界です。

音声認識技術の活用によって影響を受けそうな業界は？

自動車業界

国内の音声テック市場は2018年からの7年間でおよそ2倍の拡大が予想されています。

日本の主力産業である自動車業界が「良い影響」を受けるのは必至でしょう。

コロナ禍によって自動車販売数の落ち込みはあるものの、音声テックで利便性と安全性が向上した車の需要は伸びていくと考えられます。

教育業界

学習塾では以前からオンライン授業ですが、コロナ禍により学校教育においても活用が始まりました。

オンライン授業と音声認識技術の相性は良く、更にAIを活用することで授業の質を向上させる試みも始まっています。

広告・マーケティング業界

日本の広告・マーケティング業界のアプリケーション市場は、2020年時点ですでに1兆円に届きそうな勢いです。

ステイホームによってネット通販需要が拡大し、これまでとは異なる顧客層が広告ターゲットになりました。

幅広いマーケティングと、ターゲットに見合ったマーケティング手法を選択することで業界は更に拡大すると予想されます。

音声技術で世の中の便利に貢献

音声技術はすでに幅広く活用されていますが、議事録作成に代表されるようにいくつかの課題も浮上しています。

こうした課題を解決することで音声技術の新しい活用法が生まれてくることでしょう。

既存サービスをより便利にすると同時に、新しいシステムを生み出す可能性を秘めているのが音声技術業界です。

IT業界での経験を活かして新たな「便利」を生み出せるかもしれません。

たとえ未経験でも、音声で解決できる社会課題に気付いて提案できれば活躍の場が与えられるでしょう。

音声技術を扱う企業は多く、自身の経験にマッチする企業を探し出すのは難しいかもしれません。

企業マッチングは転職エージェントにお任せください。

音声技術による社会課題の解決に、より多くの時間を使いましょう。