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研究成果を製品に活かすべく、人と機械に新しい関係をもたらす音声認識技術を追求しています。

朝川 智
ソフトウェア/ネットワーク
入社:
2008年
所属:
R&Dセンター

Deep Learning (ディープラーニング) を用いた音声認識エンジンの開発に挑む

スマートフォンの音声エージェント機能が注目を集めるなど、音声認識技術によって人と機械との関係に新しい可能性が生まれようとしています。この最近の音声認識技術において重要な要素となっているのがDeep Learningです。「深層学習」といわれるこの手法は、ニューラルネットワークを用いた新しい人工知能技術。Deep Learningが音声認識や画像認識に利用され、画期的ともいえる進歩を遂げたのです。
私が現在取り組むのは、このDeep Learningを用いた音声認識エンジンの開発。ソニーの多様な製品とお客さまの新しい関係をつくる、ソニーらしいユニークなインターフェイスを音声で実現することが開発の目標です。
私にとって音声情報処理は学生時代からの研究テーマ。実は学部を卒業して就職したのですが、1年ほどで研究をもっと突き詰めたくなり、大学に戻って音声の研究を続け、博士課程を修了しました。ソニーに入社したのは、その技術を、実際のものづくりを通じて世の中に送り出したいという思いからです。

ソニーならではのアプローチで、競争力を生み出す

入社後も、一貫して音声認識技術に携わっています。製品化に近い開発も担当し、「プレイステーション4」に搭載された音声ユーザーインターフェイスなど、すでに実用化された技術もあります。現在所属する部門は、ソニーの将来を担う要素技術の研究開発に取り組むセクション。音声認識は注目される技術だけに事業部門からの引き合いも多く、近い将来の製品化を視野に入れた開発を進めています。
音声認識エンジンは、音響モデル、言語モデル、デコーダの大きく三つで構成されます。私が取り組むのは、主に音響モデルであり、これは対象となる音声の周波数的な特徴をモデル化するものですが、音声を高精度で認識するためには、その製品がどのような環境で使用されるかをあらかじめ想定しておくことも重要です。リビングルームなのか? 街中なのか? ユースケースによって音声の届き方もまわりの雑音も異なり、それに応じた音響信号処理が必要となります。ソニーには長年培ってきた信号処理技術があり、大きな強みでもあります。
私が取り組む音響モデルでも、信号処理技術を開発しているメンバーと密な連携を図りながら最適化を行い、このようなユースケースを取り込む研究開発を進めています。信号処理技術同様に、多様な商品を通じて蓄積してきたユーザビリティについてのノウハウも、ソニーで音声認識の研究開発を進める際の大きなバックボーン。人間の振舞や特性を理解し、ユーザーにとって自然で快適に使えるインターフェイスを構築する、インタラクション技術を扱う専門部隊と連携を図れるのも強みの一つです。
スマートフォンの音声エージェントなど先行するサービスに対し、エンドユーザーに近い商品を持つソニーならではのアプローチで、競争力のある音声認識の技術開発に向き合っています。

"AIBO (アイボ)" や "QRIO (キュリオ)" の開発メンバーとともに

私は、博士課程を修了して経験者採用として入社しましたが、ソニーには博士号をもつ技術者も多く、違和感なくすぐにとけ込むことができました。自分の意志でチャレンジングなテーマに取り組もうとする姿勢をサポートする独特の雰囲気があって、博士課程での専門性を活かしたいという人にとって魅力的な会社だと思います。実は私が現在取り組むDeep Learningによる音響モデルも、個人的に興味があって進めていた研究が認められて開発テーマとなったものです。
ソニーには、研究成果を製品に活かす多くの機会があるのも魅力です。以前、"AIBO (アイボ)" や "QRIO (キュリオ)" などのロボット開発にもソニーは取り組んでいましたが、そこで使われていた音声認識技術をつくったメンバーと一緒に開発に取り組んでいて、大いに刺激を受けています。研究テーマを活かす製品の夢を膨らませられるのもソニーならでは。人と機械がもっと自然な感覚でつながるような、ソニーらしい音声認識技術を開発し、製品に新しい魅力をもたらしていきたいですね。

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