Researchは、オンライン音声認識に使用可能な推論フレームワーク「wav2letter@anywhere」を開発し、オープンソースソフトウェアとして公開した。});この記事は会員限定です。会員登録(無料)すると全てご覧いただけます。Researchは2020年1月13日(米国時間)、音声をリアルタイムでテキストに変換するプロセスであるオンライン音声認識に使用可能な推論フレームワーク「wav2letter@anywhere」を開発し、オープンソースソフトウェアとして公開したと発表した。Researchのオープンソース音声認識ツールキット「wav2letter」「wav2letter++」をベースにしている。ライブ動画キャプション作成やオンデバイス音声テキスト変換のようなアプリケーションで重要となる、音声入力からテキスト出力までのレイテンシの短縮ニーズに対応して開発された。Researchはwav2letter@anywhereで、「完全畳み込みアコースティックモデル」を採用。これにより、特定の推論モデルでスループットが3倍に向上し、ASR(自動音声認識)用音声コーパス「LibriSpeech」で高パフォーマンスを実現したという。Research)音声の各チャンクは最初に音響モデルに送られ、単語モデルのスコアが計算される。?用語「音声認識」について説明。人に言われた言葉の内容を認識することを指す。畳み込みニューラルネットワーク)とは?用語「CNN」について説明。ネットワーク内部に畳み込みとプーリングの層を持つ、ディープニューラルネットワークのアルゴリズムの一種を指す。再帰型ニューラルネットワーク)とは?用語「RNN」について説明。ネットワーク内部に再帰構造を持つ、ディープニューラルネットワークのアルゴリズムの一種を指す。メールマガジンをご購読ください。申し込みページへITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。