コールセンターで、応対の録音を自動で文字に起こし、その文章から問合せの内容を 分類して集計する仕組みを作ることにした。録音を文字に起こす部分で用いるモデルはどれか。
正解:エ
ア自然言語処理モデル
誤り。これは文章の意味を扱うモデルで、要約・分類・翻訳などに使います。 今回の仕組みでは、文字に起こしたあとで問合せ内容を分類する部分を担当します。 音声そのものを文字に変える役目は別のモデルです。
イ画像認識モデル
誤り。これは画像や映像に何が写っているかを判別するモデルです。 紙の書類を撮影して文字を読み取る場面では活躍しますが、 扱う入力はあくまで画像であり、音声を受け取ることはできません。
ウ時系列予測モデル
誤り。これは時間とともに変化する数値の並びから、先の値を見込むモデルです。 入電件数の推移から翌月の問合せ数を見積もるような使い方はできますが、 音声を文字に変える働きはありません。
エ音声処理モデル
正解。音声を文字に変える音声認識と、文字から音声を作る音声合成をまとめて 音声処理といいます。録音の書き起こしは音声認識にあたり、 ディープラーニングの応用で精度が大きく伸びた領域です。
何を入り口のデータにするかで選ぶ
ディープラーニングの応用は、扱うデータの種類でおおまかに分かれます。 今回の仕組みは二段構えです。
- 録音(音声)を文字に起こす → 音声処理モデル
- 起こした文章から問合せ内容を分類する → 自然言語処理モデル
問われているのは前半なので、答えは音声処理モデルです。 一つの仕組みの中で複数のモデルを組み合わせるのは珍しくないため、 「どの工程の話か」を読み取ることが大事になります。
音声処理が担う二つの向き
- 音声認識 … 音声を文字に変える。書き起こし、音声での操作など
- 音声合成 … 文字を音声に変える。読み上げ、自動音声応答など
どちらも音を扱う点で共通しており、まとめて音声処理と呼びます。
応用分野の対応表
| モデル | 主に扱うデータ | 使いどころの例 |
|---|---|---|
| 音声処理モデル | 音声 | 書き起こし、読み上げ |
| 自然言語処理モデル | 文章 | 要約、分類、翻訳 |
| 画像認識モデル | 画像・映像 | 不良品の検出、顔の判別 |
入り口に来るデータが音なのか、文字なのか、画像なのかを見れば選べます。 問題文に複数の工程が書かれているときは、どの工程を聞かれているかを確かめましょう。