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英語の文字起こしは進んでいるというお話もありましたが、英語の学会では「Otter」というのを使っていました。
https://otter.ai/
めちゃくちゃ精度もよく、(ぼくはまだ使ったことはないですが)zoomなどのオンラインでも使いやすいようになっているみたいです。ずっと文字起こしさせておくとリスニング苦手な人にとっては少し気が楽になる気もしますよね!
自然言語処理系の授業がありますが、End-to-Endモデルは非常に画期的な技術だと思います。
今まではそれぞれの処理を別々のモデルでやらなくてはならないですが、これを使うと一貫したモデルで処理できます。
NewsPicksの記事も対談形式が多いので、CLOVA Noteで作成した記事などがでてきても面白いかなと思います。
日本語の音声認識は、いまどこまで進んでいるのか。開発に取り組むLINEを直撃しました。日本語、韓国語という「ニッチ」な言語に投資するプレイヤーはそう多くないからこそ、今後の発展にも期待したいです。
いくつかミスもあるようですが人がとってもタイポはあるし
さらにウェブ会議も増えたので、わざわざレコーダーで録音したりする必要もなくなりました
一方で、議事録は内容をカテゴリー分けしたり、構造化するロジカルシンキング、ピラミッドストラクチャーの訓練という面もあったので、議事録でないところでそこは訓練していくことが必要になりそうです
翻訳サービスはGoogleだけでなくDeepLがあるので、切磋琢磨されながら精度が上がっていっているので、文字起こしもLINEとの競争環境の中で、各社のサービスがより改善されていくと良いですよね。
そんな悩ましさからいよいよ解放されるかもしれない、日本語に強い音声文字起こしツールをLINEが開発しました。
これにより年中、音源起こしの我々記者、編集者の仕事も変わるかもしれません。
一方で、その議事録必要?問題とあると思います。何もかも記録し、それを下っ端がさせられるという前提のようなもの。あれも、疑ってみる必要があるかもしれません。
Youtubeの自動字幕もそうなんだけど、音声認識で一般的な単語を拾うのはもうかなりの精度で本当にすごい。文字起こしがめちゃめちゃ楽になるなあ、とはずっと感じてます。
一方で、「普通に使う単語ではないが、この会議だとよく出てくる単語」というのはあり、それが全て拾えないのはちょっと悲しい。インタビューとかでその人の名前が全部潰れたりとか。
そういう意味で、「この音声ではこういう単語が特別出てくる」っていうのを加味出来るようになるとなお良いんだろうなあ。今後に期待したい。
話者の言葉遣いも学習してくれると、助かります。