人工知能音声技術の 3 つの主要な課題
人工知能の専門家は、音声読み上げテクノロジーに関して、よく 3 つの共通の障害に遭遇します。
人工知能 (AI) が人間のようなデータを生成できるようになるという見通しは、何十年も前から語られてきました。しかし、データサイエンティストはこの問題に取り組んできましたが、成功は限られていました。このようなシステムを構築するための効果的な戦略を正確に特定するには、技術的な問題から倫理的な問題、そしてその間のあらゆる問題に至るまでの課題が生じます。しかし、生成型 AI が注目すべき明るい材料として浮上しています。
最も基本的なところでは、生成 AI により、機械が音声ファイル、テキスト、画像などの要素を使用して、音声から書き込み、芸術に至るまでのコンテンツを生成できるようになります。テクノロジー投資会社 Sequoia Capita は、「生成 AI はより速く、より安価になるだけでなく、場合によっては人間が作成した人工知能よりも優れたものになるでしょう。」と述べています。言論は大きな進歩を遂げてきましたが、その道のりはまだ長いです。実際、音声圧縮は、Zoom や Teams など、1980 年代から 1990 年代のテクノロジーに今も基づいている、人々が大きく依存しているアプリに使用されています。音声には音声テクノロジーの無限の可能性がありますが、生成 AI 開発の妨げとなる課題と欠点を評価することが重要です。
AI 実務者が音声読み上げテクノロジーに関して直面する一般的な 3 つの障害を次に示します。
1. 音質
最高の対話の最も重要な部分は、おそらく理解できることです。音声読み上げテクノロジーの場合、目標は人間のように聞こえることです。たとえば、Siri や Alexa のロボットのイントネーションは機械のようであり、必ずしも明確ではありません。いくつかの理由から人工知能でこれを達成することは困難ですが、人間の言語のニュアンスが大きな役割を果たします。
メラビアンの法則はこれを説明するのに役立ちます。人間の会話は 3 つの部分に分けることができます。表情が 55%、声のトーンが 38%、テキストがわずか 7% です。機械の理解は言葉やコンテンツに依存して機能します。最近の自然言語処理 (NLP) の進歩によってのみ、気分、感情、音色、その他の言語の重要な (ただし話し言葉である必要はない) 側面に基づいて AI モデルをトレーニングすることが可能になりました。視覚ではなく音声のみを扱う場合は、理解の半分以上が顔の表情から得られるものではないため、さらに困難になります。
2. レイテンシー
包括的な AI 分析には時間がかかる場合がありますが、音声対音声コミュニケーションではリアルタイムだけが重要です。音声変換は、話すときにすぐに行われる必要があります。また、正確でなければなりませんが、ご想像のとおり、これは機械にとって簡単な作業ではありません。
リアルタイムの必要性は業界によって異なります。たとえば、ポッドキャストを行うコンテンツ クリエイターは、リアルタイムの音声変換よりも音質に関心があるかもしれません。しかし、顧客サービスのような業界では時間が非常に重要です。コールセンターのエージェントが音声支援 AI を使用して発信者に応答する場合、品質がある程度犠牲になる可能性があります。それでも、ポジティブな体験を提供するには時間が非常に重要です。
3. スケール
音声読み上げテクノロジーがその可能性を発揮するには、さまざまなアクセント、言語、方言をサポートし、特定の地域だけでなく誰もが利用できる必要があります。または市場。これには、テクノロジーの特定のアプリケーションを習得し、効果的に拡張するために多くの調整とトレーニングを行う必要があります。
新興テクノロジー ソリューションは、万能ではありません。特定のソリューションに対して、すべてのユーザーは、この AI インフラストラクチャをサポートするために何千ものアーキテクチャを必要とします。ユーザーは、モデルの一貫したテストも期待する必要があります。これは新しいことではありません。機械学習の古典的な課題はすべて、生成 AI の分野にも当てはまります。
では、人々はどのようにしてこれらの問題を解決し、音声読み上げテクノロジーの価値を認識し始めるのでしょうか? 幸いなことに、段階的に分解してみると、それほど怖くなくなります。まず、問題をマスターする必要があります。先ほど、コールセンターとコンテンツクリエイターの例を挙げました。ユースケースと望ましい結果について必ず考慮し、そこから先に進むようにしてください。
2 番目に、組織が適切なアーキテクチャとアルゴリズムを備えていることを確認します。しかし、そうなる前に、ビジネスに適切なデータがあることを確認してください。データの品質は、特に人間の言語や音声と同じくらい機密性の高いものを考慮する場合に重要です。最後に、アプリケーションでリアルタイム音声変換が必要な場合は、その機能がサポートされていることを確認してください。結局のところ、ロボットと会話したい人は誰もいません。
AI ディープフェイクの生成、同意、適切な開示に関する倫理的な懸念が浮上していますが、まず根本的な問題を理解し、対処することが重要です。音声読み上げテクノロジーは、私たちがお互いを理解する方法に革命をもたらし、人々を結びつけるイノベーションの機会を生み出す可能性を秘めています。しかし、この目標を達成するには、まず大きな課題に直面する必要があります。 ?
以上が人工知能音声技術の 3 つの主要な課題の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

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