スピーチ・トゥ・テキストとは？
音声テキスト化（STT）は、音声ストリームをリアルタイムでテキストに書き起こすことができる技術です。 Audio-to-text APIは、コンピュータ音声認識とも呼ばれる。
また、この種の音声認識ソフトは、大量の文章を素早く簡単に作成する必要がある人に有益です。 また、キーボードの使用が困難な障害をお持ちの方にも有効です。
音声合成APIとは？
音声テキスト化アプリケーションプログラミングインターフェース（API）とは、音声を文字に変換するサービスを呼び出す機能である。
音声テキスト化サービスは、提供された音声ファイルを機械学習または機械学習とルールベースのアプローチを組み合わせた一連のツールを使って処理し、発言されたと思われる内容の文字列を提供するものである。
音声合成APIの重要な機能とは？
各APIの主要機能は異なるので、ユースケースによって、どの機能にフォーカスするかという優先順位やニーズが決まります。 そして、ニーズに合わせて適切なAPIを選択することができます。 音声読み上げAPIの特徴として、以下のようなものがある。
- 正確な文字起こし– 音声読み上げソフトを使う上で最も重要なことです。 読みやすい文字列の場合、絶対基準精度は80%です。
- 多言語対応– 複数の言語や方言で仕事をする予定がある場合は、最優先で対応すべきです。
- トピック検出– 大量の音声を処理して発言内容をより深く理解したい場合、トピック検出機能を持つSTT APIを検討することができます。
- カスタム語彙– カスタム語彙を定義できることは、オーディオに多数のカスタム用語が含まれる場合に有効です。
- キーワードブースト– STT APIが音声内の特に重要な単語やよく使われる単語を予測する可能性が高まります。
- 複数の音声フォーマット– 多様なソースからの音声をトランスコードする必要がない音声テキスト化APIは、時間とコストの節約につながります。
- 冒涜的な言葉のフィルタリング– STTをコミュニティ・モデレーションに利用する場合、出力に含まれる冒涜的な言葉を自動的に検閲したり、フラグを立てるプログラムが必要です。
- リアルタイムストリーミング– STTを利用して、顧客からの問い合わせにリアルタイムで応答する純粋な会話型AIを構築したい場合、できるだけ早く結果を返すSTT APIを使用する必要があります。
なぜ音声合成APIを使うのか？
音声読み上げAPIのメリットには、以下のようなものがあります。
生産性と効率性を高める
大きな記事、文書、プレゼンテーションなどを手作業で入力するのは手間がかかる。 音声合成APIを使って、あなたの言葉を文字に起こします。 手を休めながら、作業を楽に、早くすることができます。
信頼性
優れた音声合成APIを使用することで、高い精度を実現しています。 その結果、これらのソリューションに頼ることで、より速く、より少ないエラーで文書や書類を作成することができます。
また、マルチタスクも支援します。 そのため、常に精度の高い音声合成API、例えば84％の精度を持つRev.aiを使用すること。
節約した時間
手作業でリッチテキストを書くのは、労力だけでなく、かなりの時間を要します。 話すことは書くことよりも速いので、音声テキスト化APIを使えば、時間を大幅に短縮できます。
また、書き込み速度が遅い、あるいは平均的なプロフェッショナルにも高いメリットがあります。 その結果、より迅速に提出することができ、時間の節約につながります。
エフォート（努力）の低下
長文を手打ちするのは時間がかかるし、手も疲れる。 文字入力の代わりに音声読み上げAPIを利用することで、体力を消耗することなく、時間を短縮することができます。
身体障がいのある方への支援
失読症や外傷など特定の身体的障害を持つ人は、キーボードなどのよく知られた機器や入力形式を使いこなすことが難しい場合があります。
音声認識APIを利用することで、手入力ではなく、音声で言葉を入力することができる。 このように、より簡単に、より生産性を向上させることができるのです。
最適な音声テキスト変換APIは？
ここでは、ビジネスや個人での使用に最適な音声テキストAPIの選択肢をご紹介します。
1. Amberscript
お客様の要件に基づいたカスタムASRモデルを作成し、リアルタイムオーディオやビデオファイル、人間が完成させたテキスト、電話などのソフトウェアと簡単に統合することが可能です。
長所
- 多言語化への対応が容易
- 良好なスケーラビリティ
短所
- 限定的なサポート
- 高コスト
2. AssemblyAI
AssemblyAIの音声テキスト化APIは、音声ファイルや動画、音声ストリームを自動的にテキストに変換し、適切な理解を支援します。
長所
- 非専門的な米国英語に対して高い精度を実現
- 低コスト
短所
- 多くの専門用語、専門用語、アクセントに苦労する
- 低速度
- カスタマイズの制限
3. AWS Transcribe/ Amazon Transcribe
Amazon Transcribeは、音声アシスタント「Alexa」と連携して開発されたコンシューマー向け製品です。
長所
- ブランド名
- すでにAWSのエコシステムを利用している場合、簡単に統合できる
- コマンド＆レスポンス用の短い音声に適しています。
- 民生用オーディオでかなり良い精度
- コストを除いた拡張性が良い
短所
- ビジネス音声や専門用語の多い音声の精度が悪い。
- 低速度
- 限定的なサポート
- クラウド展開のみ
- 高コスト
4. Deepgram
Deepgramは、包括的な深層学習モデルを提供し、企業がより速く、より正確な転写を実現することで、オンプレミスまたはクラウドで、より信頼性の高いデータセットを実現します。
長所
- 最高のアウトオブボックスとテーラードモデルの精度
- 最速のスピード
- 数日以内の高いカスタマイズ性
- 手軽に始められるコンソール
短所
- 大手ハイテク企業のASRより言語数が少ない
5. Google Cloud スピーチ
その音声テキスト化APIは、あなたのスピーチを正確にキャプション化することで、優れたユーザーエクスペリエンスを提供します。 また、Google Cloud Speechは、顧客との対話から得られたインサイトや書き起こしによって、サービスの改善も支援します。
長所
- ブランド名
- すでにGoogleのエコシステムを利用している場合、簡単に統合できる
- コマンド＆レスポンス用の短い音声に適しています。
- コストを除いた拡張性が良い
短所
- 専門用語が多いビジネスオーディオの精度が低い
- 低速度
- サポートなし
- 高いコスト
6. IBM Watson スピーチからテキストへ
カスタマーセルフサービス、音声分析、エージェントアシスタンスなど、さまざまなアプリケーションで多言語の音声認識を正確かつ高速に行うことができます。
長所
- ブランド名
短所
- 精度が悪い
- 低速度
- セルフトレーニングなし
- カスタマイズの遅さ
7. レブアイ
Rev.aiのAPIを使えば、リアルタイムの音声転写・認識が可能になります。 さらに、Revはライブキャプションのための音声テキストストリーミングをサポートしています。
長所
- 高速カスタマイズ
- 使いやすさ
- 低コスト
短所
- オーディオを打ち込むのに時間がかかる
8.Transkriptor
Transkriptorは、音声からテキストへのAPIサービスをカスタマイズして提供し、製品内で接続することを可能にします。
長所
- 低コスト
- 40以上の言語オプション
Audio to Text APIsに関するよくある質問
最適な音声テキスト化APIを決めるには？
最適な音声テキストAPIを決めるには、予算、技術要件、サービス言語オプションを考慮する。 また、顧客サービスも重要な課題です。
