APIなお、Amazonも試したかったのですが、現状はまだ日本語未対応ということで、今回は見送りしました。TextなAPIサービスを、Twilioで録音した3つの音源でそれぞれテキスト化を試み、エクセルで並べて比較しました。APIについては、音声データが14秒までという制限があるため、14秒以上の音声ファイルがあったものについては冒頭の14秒のみの比較になっています。各社のサービスで入力している音声ファイルについては、TwilioのMP3をそれぞれのサービスに合う形で変換しています。→MP3ファイルをWAVファイルに変換また、Twilioが電話による音声データという制限上、周波数が8,000ヘルツ程度となってしまい、例えばGoogleのおすすめする周波数帯には届かないといった課題もあります。これらの音声ファイル上の工夫をすることによって、APIからの結果が向上される可能性は十分にあります。今回は単純にとってきたデータをそのまま使ってみることにしました。結果さっそく結果を共有してみます!(画像が見にくかったら、ごめんなさい!)詳細はこちら(GoogleDrive)より確認することができます。APIが一番精度良いかな、という感想です。音声を拾ってくれてない箇所も何箇所かありますね。APIも所々精度の良さは感じますが、14秒制限がある分、片手落ちな感じはありますね。Watsonは、うーん、どうなんでしょうか。音声を拾ってきてくれてることには間違いなさそうですし、声に出してみたときに近しい言葉を返してきてくれてるようですが、テキストだけ読むと何が何やらというのが正直なところです。CLIENTを使っての比較です。弊社BCTでは、一般電話回線もIP電話サービスも両方扱っており、相互乗り入れも行なっています。した中で、「そもそも通話品質はどうなの?」「録音できるの?」「録音したデータのテキスト化は可能?」といったお問い合わせを多く頂きます。それらに対する現状の回答というのが今回のエントリーになります。通話品質および録音についてはサポートしておりますが、テキスト化については弊社も検証段階であり、まずは生データをAPIに入れるだけだとどうなるか、という部分を公開したいと思います。APIは高度な音声認識を有する以下のようなサービスです。モデルを適用し、音声をテキストに変換できます。以上の言語と方言を認識し、グローバルなユーザーベースをサポートします。アプリケーションのマイクから入力された音声をテキストに変換する、音声による制御を行う、音声ファイルをテキストに変換するなど、さまざまな機能を利用できます。音声ストレージに統合できます。TwilioTwilioは2種類のサービスを使っています。VOICEは以下の通り、一般電話回線を利用したもの。一般電話回線を使用して携帯電話、スマートフォンや固定電話への音声通話を可能にします。一般電話回線のため音声が高品質で通話のセキュリティーも高く、安定した通信が行えます。CLIENTは、いわゆるIP電話サービスですね。ブラウザー、スマートフォン・タブレットのアプリケーションを通じて音声通話を可能にします。用アプリケーション開発ライブラリ(SDK)を使えば、モバイルアプリケーションに簡単に組み入れられます。通話した録音データとその品質について今回は、電話占いサービスの一部のシーンを想定して、弊社スタッフが通話を試みました(会話の拙さはご容赦ください......笑)。データ自体はTwiloを経由して弊社AWSサーバーのS3に保存されたMP3ファイルを取得しています(つまり、上述の中の質問にある「録音できるか」というご質問に対しては「できる」となります)。IP電話」の3パターンです。通話品質については解析アプリのSPLスペクトムアナライザで簡易的に結果を求めてみました。VOICE)一般回線同士での通話データはこちらです。CLIENT)IP電話同士での通話データはこちらです(上記と会話内容も異なります)。CLIENT)一般回線とIP電話での通話データはこちらです(いずれも会話内容が異なります)。解析結果:21-9819Hzなお、Twilioによる通話品質の公式見解は以下の通りです。APIによってテキスト化された内容の比較結果を掲載します。APIが誤ってテキスト化したものは赤文字フォントで記載しました。VOICE)細かな抜けや誤りはありますが、全体的には内容はカバーされている印象ですね。CLIENT)これについては中盤から音が篭ってしまった関係もあり、通話内容を認識できずにテキスト化できなかった項目が多い結果となりました。CLIENT)これはテキスト化の誤りが多い結果となりました。APIでテキスト化した所管テキスト化の精度は通話データ自体の滑舌や収録状態により、それだけで完璧なデータにはならない録音されない音声、録音されても間違ってテキスト化されるケースがある運用にあたっては、機械学習または録音データを聞いて人的に修正などの、修正をする必要があるとはいえ、全て手動でテキスト化するよりは、工数短縮になる可能性が高い以上のような感じでしょうか。re:INVENT2017。こちらのブログでもまとまった記事がありますね。弊社としては3つの新サービスに注目しています(カオスマップとの関連的な意味で笑)。テキストの言語を識別し、キーフレーズ、場所、人物、ブランド、またはイベントを抽出し、テキストがどの程度肯定的か否定的かを理解し、テキストファイルのコレクションをトピックごとに自動的に整理します。使用すると、お客様の声の分析、インテリジェントなドキュメント検索、ウェブアプリケーションのコンテンツパーソナライゼーションなどの幅広い用途でテキストを分析し、その結果を使用できます。高速で高品質な言語翻訳を手ごろな価格で提供するニューラル機械翻訳サービスです。ニューラル機械翻訳は、機械学習やディープラーニングモデルを使用して、従来の統計ベースやルールベースの翻訳アルゴリズムよりも正確で自然な翻訳を提供する言語翻訳自動化の一形態です。使用すると、大量のテキストを効率的に簡単に翻訳し、各国のユーザー向けにウェブサイトやアプリケーションをローカライズすることができます。保存されたオーディオファイルを分析し、書き起こしたすべての音声のテキストファイルを返すことができます。いずれもGoogleやMicrosoft等と同じ流れかと思いますが、このあたりの領域は最終的にどの企業が覇権を握るのか、ウォッチして行くのが楽しみな分野でもありますね。2017年12月19日に東京でダイジェストのイベントが行われるようです!弊社担当も会場へ行くかもしれません。あわせてカオスマップもアップデートしました!追加したのは上記以外には以下のサービスです。カオスマップを更新しました!今回は見た目のレイアウトを修正しています。カオスマップを更新しました(Ver0.1.3)こんにちは!カオスマップをアップデートしました!主な変更点は以下の通りです。ThemeCountry。