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音声のテキスト化

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  2. MODEL / 音声のテキスト化

様々な音声を入力すると、その音声をテキストにして表示することができます。現在は、電話音声などでも実験が進展しています。
【利活用が想定されるシーン】
■会議などの会話メモの作成
・会議の会話を全て会話メモとして文章化
■コールセンターにおける顧客の声のリアルタイム解析
・コールセンターにかかってくる顧客の声をリアルタイムにテキスト化し、その内容に合わせた対応を自動回答

  • 利用技術:DL・RNN・Keras(TensorFlow)

    ※ML(MachineLearning)=機械学習、DL(DeepLearning)=深層学層学習

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  • 高速かつ高い精度を実現
  • 基本的には英語の音声認識に活用。日本語DBでのデータセットがあれば、日本語への応用も検討可能
  • サンプリングレートは30ms程度

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