この記事では、四種類の音声分類とそれぞれの活用事例についてまとめました。

音響イベント検出とも呼ばれるこのタイプの音声分類は、音声信号が記録された場所を識別します。つまり、レストランや学校、家、オフィス、通りなどの環境によって分類します。音響データ分類を活用した事例には、オーディオ・マルチメディア用サウンドライブラリの構築および維持が挙げられます。また、生態系の監視にも一役買っており、音響データに基づいて海洋の特定の場所の魚類の量を推定する際などにも利用されています。

名前が示すように、各環境内の音を分類します。例えば、車のクラクション、道路工事、サイレン、人間の声など、都市騒音のサンプルを識別するのもこの分類タイプです。セキュリティシステムに利用されてガラスが割れる音を識別したり、工場の機械から発生する異音を検出して予知保全に貢献したりしています。動物の鳴き声を識別して、野生動物の観察や保護にも役立っています。

ジャンルや使用されている楽器などの要素に基づいて音楽を分類します。この分類は、ジャンル別に音声ライブラリを整理したり、推薦アルゴリズムを改良したり、データ分析によって傾向やリスナーの好みを見つけたりする上で重要な役目を果たしています。

話し言葉や方言、意味論など言語の特徴に基づいて自然言語の録音音声を分類します。つまり、人間が発する言葉の分類です。このタイプの音声分類はチャットボットや音声アシスタントにおいて最も一般的ですが、機械翻訳や音声合成アプリケーションでもよく利用されます。

音声分類を含むプロジェクトの場合、データセットの品質がプロジェクトの結果を左右します。そのため、音声分類で十分な精度を確保するためには、正確にアノテーションを付与した高品質かつ十分な量のデータを取得する必要があります。音声データの収集はぜひ当社にお任せください。当社は音声収集や文字起こし、音声分類など一連の機械学習用音声データを提供しています。