認識率

大倉尭 皆さん、こんにちは！ 今回も音声認識の「認識率（認識精度）」についての話題です。改めて、過去の私の記事で紹介した「音声認識率」の計算式を見てみましょう。 認識率*1 = (正解文の文字数 - 削除誤り - 置換誤り - 挿入誤り) / 正解文の文字数 amivoice-tech.hatenablog.com 計算式から、「削除誤り・置換誤り・挿入誤り」がいずれも0文字であれば、認識率100%となることが分かります。また、認識率の値が100%を超えることはないのも明らかですね。 では、逆に認識率が低くなる場合はどうなるのでしょうか？「最大値が100%だから、最小値は0%だ」と思う方もいる…

皆様こんにちは！2021年も残すところ僅かとなりました。今年の3月にTechブログを開設してから現在に至るまで20を超える記事を投稿してきました。沢山の方々にご覧いただいたこと、感謝します。誠にありがとうございます。今回は、閲覧数が多かった記事をランキング形式でご紹介したいと思います。皆様がどんな記事に興味を持たれているのか、公開したいと思います。 [第3位] 音声認識エンジンAmiVoiceの音声認識精度（音声認識率）を計測してみた コールセンターの音声を用意し、AmiVoice Cloud Platformの音声認識APIで認識精度を計測しました。音声認識精度を計測するステップの紹介や、G…

大倉尭 皆さん、こんにちは！ これまで何回かにわたって音声認識の「認識率（認識精度）」についてこのブログで記事を執筆してきましたが、音声認識技術の究極の目標は認識率100%を達成することなのは言うまでもありません。 認識率100%とは、音声認識の結果が正解文のテキストと1文字も違わず完全一致することです。抜けている文字があったり、余計な文字が入っていたりしてもいけません。仮にどんな発話でも認識率100%で認識できる音声認識モデルができたとしたら、音声認識を利用したシステムやアプリケーションの利用は今以上に進むことでしょう。国内外の様々な研究機関や企業が、この究極の目標に少しでも近づこうと日夜研…

安藤章悟 みなさま、こんにちは。 以前の記事で、AmiVoiceの汎用エンジンと領域特化型エンジンの音声認識精度（音声認識率）の比較をしたところ、AmiVoice VS Google が気になるというご意見を多方面から頂きました。 というわけで、今回は AmiVoice Cloud Platform と Google Speech to Text の音声認識率を比較してみました。 以前の記事はこちらです。 amivoice-tech.hatenablog.com 音声認識精度計測の条件 下記の条件で比較しました。 病院やクリニックなどのお客さまからご提供頂いた電子カルテのデータ（個人情報や顧客…

安藤章悟 みなさま こんにちは。 音声認識を使うシーンはさまざまです。どんなシーンでどんなことを喋っても正確に音声認識できるエンジンが作れれば最高なのですが、現実問題としてそれは困難だったりします。特に専門用語がバシバシ飛び出すような特殊な利用シーンではどうしても誤認識をしやすくなってしまい、せっかくの音声認識技術をうまく活用できないケースが出てきます。 そこで、利用シーンごとにいろいろな種類の音声認識エンジンを作って対応しよう！というアプローチをAmiVoiceではとっています。AmiVoiceの社内にはたくさんの人数のエンジン開発エンジニアがいて、ものすごくたくさんの種類の音声認識エンジン…

安藤章悟 みなさま こんにちは。 過去何度かに渡り、音声認識精度（音声認識率）に関する記事を書いてきました。※関連リンクが本記事末尾にありますので、興味のある方はそちらからご欄ください。 基本的に音声認識精度は高いほど良いものですが、今回は音声認識精度の数値だけに目を向けると危ない、という話をします。 音声認識精度が高くても使い物にならないケース 例えばユーザーに住所を喋ってもらって、その音声認識結果に自動で案内を郵送するというシステムを考えてみましょう。そこで下記のような誤認識をしたとします。 正解：東京都豊島区東池袋3-1-1サンシャイン60 42階 認識：東京都豊島区東池袋3-1-1サン…

大倉尭 皆さん、こんにちは！ 前回の私の記事では、「音声認識の『認識精度（認識率）』について」と題して、音声認識の認識精度（認識率）の求め方を紹介しました。 amivoice-tech.hatenablog.com ですが、「認識精度が○○％」と数字で言われても、実際の認識結果の見た目がどうなのかは分かりにくいですよね。AmiVoiceのユーザーの皆さまからも、「認識精度が○○％って言うけど、実際使えるの？」と聞かれることはよくあります。 正直なところ、「認識精度が○○％あれば使える！」という絶対的な基準を示すのは難しいです。そこで今回の記事では、認識精度が異なる文章をいくつか見ていき、その中…