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        • 音のAI

          sound AI research & development

        • 音に関するAI

          弊社では音を扱うAIの研究開発を行っています。

        • 音の抽出

          ・大人数から対象の声を抽出します。

          (例:会議の録音を録っておけば、特定の人物が話していた内容をあとから抽出できます。)

          ・音源分離を行います。

          (例:バンドの演奏から、ボーカルの音と楽器の音に分離できます。)

          (例:大人数の会話で、特定の人物の話し声とそれ以外の人物の話し声に分離できます。)

          ・入力音声のテキスト化を行います。

          (例:会議の場でひとりひとりの話し声を抽出し、自然言語処理技術を用いて内容のテキスト化を行います。)

          音の合成

          学習したデータ(テキストと、その読み上げ音声が対応しているデータ)をもとに、入力されたテキストに対応する音声の合成をして発話を行います。自然な言葉の流れや発話時のアクセントも再現します。

          声質の変換にも対応しています。(例:低め、高め)

          音の生成

          AIが自ら音を生成します。ノイズの補正を行ったり、逆にノイズの生成を行ったり出来ます。

          (例:劣化したマイクから入力された音声のノイズの補正をしてクリアな音の生成ができます。)

          (例:わざと異なった波形を付加し、学習に利用する異常音の生成ができます。)

          異音判定

          音の抽出技術を駆使し、検査の際、工場で様々な機械音のする中から特定の音を抽出し、生産品の不良品検知を行います。

          熟練の技術者の耳でないと判定が難しかった音を客観性に基づいて判別できるようになります。現在、精度は99%を記録しています。

        • サービス案内

          弊社の音に関するAIの研究開発では、3ヶ月に1つのペースで新規プロジェクトを開始させています。

          Step1: データ収集

          collecting data

          開発したいシステムに応じて、音の生成技術を利用してAIにデータを大量作成させたり、マイクへの入力などをとおして人間がデータを作成したり、動画データなどを外部から読み込んできて分析したり…など、様々な方法でAIに学習させるためのデータを集めます。

          (例:ラベル付のされた正解・不正解データの作成)

          Step2: 深層学習

              (要素技術開発)

          deep learning

          大量の「正解」「不正解」データを処理していくことで、AIは「正解」データの特徴を学習していきます。プログラマーたちが試行錯誤を重ね、いかに効率よくAIに学習させられるか、いかに精度の高い結果が得られるか研究・開発を重ねます。

          Step3: 実装

              (実用化技術開発)

          implementation

          完成したAIモデルに入力データを渡すと、学習したことを元にAIが結果を出力します。

        • 研究開発事業ご相談

          ご依頼・ご相談を承っております。

          機械の異常音検知やAI議事録を始めとした弊社の音のAI技術をご利用になられたい方、ご興味のある方はお気軽にお問い合わせください。

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        クリスタルメソッド株式会社

         

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