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Kaldi と TensorFlow の統合が可能に
2017年10月3日火曜日
この記事は Google スタッフ リサーチ エンジニア、Raziel Alvarez、IntelligentWire 創業者、Yishay Carmiel
による Google Developers Blog の記事 "
Kaldi now offers TensorFlow integration
" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。
近年の仮想パーソナル アシスタントの普及やディープ ラーニング アルゴリズムの応用による単語認識の精度向上によって、自動音声認識(ASR)が広く採用されています。音声認識を手がけるチームの多くは、人気のオープンソース音声認識ツールキット
Kaldi
を使っています。本日(*原文公開当時)は、その Kaldi と TensorFlow の統合が可能になったことをお知らせします。
この統合により、Kaldi を使っている音声認識のリサーチャーやデベロッパーが TensorFlow を使って Kaldi 音声認識パイプラインでディープ ラーニング モデルを分析およびデプロイできるようになります。Kaldi コミュニティは、さらに優れた強力な ASR システムを構築できるようになり、TensorFlow ユーザーは、Kaldi デベロッパーの大きなコミュニティの経験を活かして ASR に取り組めるようになります。
言語、アクセント、環境、会話の種類を問わず人間の会話を理解できる ASR システムを作るのは、非常に複雑な作業です。従来の ASR システムは、多くの個別のモジュールを使った処理パイプラインとなっており、各モジュールが前のモジュールからの出力を処理しています。つまり、片方から生のオーディオ データがパイプラインに入力され、もう片方から認識された音声を文字に起こしたものが出てくるというものです。Kaldi の場合は、ASR の認識結果はさまざまな方法で後処理され、増加を続けるエンドユーザー アプリケーションをサポートしています。
Kaldi と TensorFlow を統合するための開発は、それぞれのチームのサポートを得つつ、シアトルを本拠地とする
IntelligentWire
の Yishay Carmiel と Hainan Xu が率いました。この 2 人は、その際の複雑な作業を直接体験しています。IntelligentWire は、電話でのライブの会話とビジネス アプリケーションをつなぐクラウド ソフトウェアを開発しており、企業の担当者と顧客との間で行われる無数の会話の内容をリアルタイムに分析し、データ入力やリクエストへの対応などのタスクを自動処理することを目指しています。現在、IntelligentWire は、コンタクト センター市場に注目しています。世界中で 2,200 万人以上がこの業界に従事しており、電話での会話には年間 500 億時間が、各種ビジネス アプリケーションの操作には 250 億時間が費やされています。
この状況で ASR システムを活用するには、正確な書き起こしを提供するだけでなく、非常に低いレイテンシでそれを行う必要があります。また、並列に行われる無数の会話に効率よく対応できるだけの規模も必要です。このような場合、近年発展しているディープ ラーニングによって技術的な限界を突破できる可能性があります。その際に威力を発揮するのが TensorFlow です。
ここ数年間で、多くの既存の ASR モジュールがディープ ニューラル ネットワークによって置き換えられ、その結果、単語認識の精度が大きく向上しています。通常、こういったディープ ラーニング モデルは、大量のデータを処理する必要がありますが、TensorFlow を使うとそれを簡単に行うことができます。しかし、実用に耐えうる ASR システムを開発するには、まだいくつか乗り越えなければならない大きな問題がありました。
アルゴリズム
- ディープ ラーニングのアルゴリズムは、処理するタスクに合わせて調整することで最高の結果が得られます。具体的には、音響環境(ノイズなど)、話される言語、語彙の範囲などが関わってきます。デプロイした後にこういったアルゴリズムに適応するのは、必ずしも簡単ではありません。
データ
- 異なる言語や異なる音響環境で使われる ASR システムを開発するには、さまざまな種類のデータが大量に必要になります。そのようなデータがいつも使えるとは限らず、目的のユースケースに適切とも限りません。
スケール
- 通常、使用量が多く、たくさんの言語をサポートできる ASR システムは、大きな計算能力を必要とします。
こういった問題を例示する ASR システムのモジュールの 1 つが言語モデルです。言語モデルは、ほとんどの最新 ASR システムの中核をなす部分で、正しい単語の並びを予測したり、同じように聞こえる単語を識別する際に役立つ言語のコンテキスト情報を提供します。近年の機械学習の画期的な発展にともない、音声認識デベロッパーはディープ ラーニングに基づく言語モデル(ニューラル言語モデル)を利用できるようになっています。とりわけ、再帰型ニューラル言語モデルは、従来の統計的アプローチに比べて非常に優れた成果をあげています。
しかし、ニューラル言語モデルのトレーニングやデプロイは複雑な作業であり、非常に時間がかかるものです。IntelligentWire では、TensorFlow と Kaldi の統合によって、ASR の開発サイクルが桁違いに短縮されています。ある言語モデルが TensorFlow に存在する場合、モデルから概念実証までにかかる日数は、数週間から数日に短縮できます。また、新しいモデルの開発に必要な期間は、数か月から数週間に短縮されています。TensorFlow モデルを本番環境の Kaldi パイプラインにデプロイするのも簡単です。これは、直接 Kaldi を使っている方にとって大きなメリットになるだけでなく、今後さらにインテリジェントな ASR システムが実現され、誰もが使えるようになることを確約するものでもあります。
同じように、この統合によって TensorFlow デベロッパーは確かな ASR プラットフォームに簡単にアクセスできるようになり、Kaldi の強力な音響環境モデルなどの既存の音声認識パイプラインを機械学習アプリケーションに組み込めるようになります。TensorFlow のディープ ラーニング モデルのトレーニングをフィードする Kaldi モジュールは、きれいに入れ替えることができます。これによって、調査や研究が容易になるだけでなく、本番環境で使用しているものと同じパイプラインをモデルの質の評価に再利用することも可能になります。
今回の Kaldi と TensorFlow の統合によって、2 つの活発なオープンソース コミュニティが近づき、さまざまな新しい音声認識ベースの製品や、関連する研究の飛躍に貢献できることを期待しています。Kaldi と TensorFlow を使ってみるには、
Kaldi レポジトリ
をチェックアウトし、
TensorFlow と合わせて動作させるための Kaldi セットアップ
の例をご覧ください。
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