濱田孝治(180)32この記事は公開されてから1年以上経過しています。情報が古い可能性がありますので、ご注意ください。Transcribeのデモセッションに参加したのでご報告です。Previewせっション概要はこちら。metadata.セッション受講前は、「録音ファイルからテキストを起こすだけなのか。タグづけによるタイムライン遷移、複数人の区別など、従来の録音ファイルだけではできなかった様々な利用方法や、ユースケースが紹介されていて、面白かったです。Transcribeとは音声データや動画データは今まで、我々が経験したことのない速度で増加している。動画ブロードキャストTVオンデマンドビデオソーシャルメディアこれらデータをテキスト化することで、顧客動向の推察、より大きなアクセス、グローバルな展開、ターゲット広告、検索要素としての活用が期待できる。Transcribeは、フルマネージドで継続的に改善される自動音声認識サービスであり、音声データから自動的に正確なスクリプトを作成する。英語とスペイン語に対応。様々なデータ形式に対応。8khz以上の音声データで正確に認識することができ、ファイル形式として、FLAC、WAV、MP3、MP4に対応している。ユースケース紹介コールセンターでのユースケース。8Khzの音声データで高精度な言語認識が可能。QuickSightで可視化する。オンデマンドビデオやブロードキャスト動画の字幕などに活用する方法もある。タイムスタンプを認識させることで、動画とテキストデータを紐付けて、字幕として出力することができる。会議でのユースケース。会議データをS3に格納しておき、テキスト化。テキストをElasticsearchでインデックス化し、オンライン検索の検索結果として、抽出できるようにする。以下の点については、実装上非常に苦労した。Transcribeのデモこのように、固有名詞とキーフレーズとそれに紐づく感情を認識して抽出することができる。各単語の感情レベルはグラフ化される。ここでは、Positive、Negative、Neutral、mixedと分別して、感情を表す単語を集計している。