Local blog for Japanese speaking developers
Live Transcribe によるリアルタイム連続書き起こし
2019年3月13日水曜日
この記事はSagar Savlaによる Google AI Blog の記事 "
Real-time Continuous Transcription with Live Transcribe
" 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。
投稿者: 機械知覚プロダクト マネージャー、Sagar Savla
世界保健機関
(WHO)の
試算
によると、世界には 4 億 6600 万人の聴覚障がい者や難聴者がいます。このような人々が世界の情報にもれなくアクセスできるようにするため、コミュニケーションの強化に欠かせない技術として、
自動音声認識
(ASR)があります。この技術を使うと、コンピュータに話し言葉を認識させ、テキストに書き起こして読めるようになります。
Google の ASR
は、
YouTube の自動字幕
や
Slides のプレゼンテーション
、通話に使われています。ここ数年間で、ASR には
さまざまな改善
が加えられています。しかし、聴覚障がい者や難聴者が、アメリカの
CART
、イギリスの
Palantypist
、その他の国の
STTR
など、手作業による書き起こしサービスに大きく依存している状況に変わりはありません。こういったサービスは非常に高価になることもあり、通常はかなり早くから予約しなければなりません。そのため、聴覚障がい者や難聴者が準備なしに会話に参加したり、社会的活動を行ったりする機会は、少なくならざるをえません。私たちはテクノロジーを使ってこのギャップを埋めることで、聴覚障がい者や難聴者のコミュニティをサポートできると信じています。
本日お知らせするのは、無償の Android サービス
Live Transcribe
です。これは、自動字幕機能を日々の会話でも使えるようにすることで、実際の会話に参加しやすくするものです。Live Transcribe は、
Google Cloud
を利用して会話の字幕をリアルタイムに生成します。70 以上の言語をサポートしており、世界の人口の 80% をカバーできます。通知領域(システムトレイ)のユーザー補助機能アイコンから直接起動できるので、どのアプリからでも 1 回のタップで開くことができます。
Live Transcribe の開発
一般的に、今までの ASR ベースの書き起こしシステムは、計算を多用するモデル、ユーザーの詳細な分析、大量のネットワーク アクセスによって実現されていました。自動連続書き起こしの採用が難しかったのは、そのためです。Live Transcribe は、こういった問題に対処して実用的な精度でリアルタイム書き起こしを行うために、ユーザー エクスペリエンス(UX)の徹底的なリサーチ結果と、音声処理サーバーへのシームレスな常時接続を組み合わせています。また、常時接続していても、過度にデータを使いすぎないようにする必要もありました。
クラウド ASR を利用すれば、精度は大きく向上します。しかし私たちは、Live Transcribe に必要なネットワーク データ消費量を削減したいと考えました。これを実現するために実装したのが、端末上で動作するニューラル ネットワークベースの音声検知器です。これは、
AudioSet
を使った
以前の取り組み
をもとに構築したものです。このネットワークは、
公開されている VGGish モデル
と同じく、イメージ的なモデルです。音声を検知してクラウド ASR エンジンとのネットワーク接続を自動的に管理するので、長時間使用してもデータ使用量は最低限で済みます。
ユーザー エクスペリエンス
Live Transcribe をできるかぎり直感的に使えるようにするため、テクノロジーの可能性を最大限に発揮しつつコアユーザーのニーズを満たせるユーザー エクスペリエンスについて、
ギャローデット大学
と共同で調査を始めました。パソコン、タブレット、スマートフォン、
さらには小型プロジェクター
など、いくつかの異なる方法について検討し、音声情報や字幕を表示する方法も繰り返し試しました。最終的には、フォーム ファクターとしてスマートフォンを利用することにしました。この端末は広く普及しており、処理能力も上がり続けているからです。
この点が確定した後は、書き起こしの信頼度を表示するというもう 1 つの重要な問題に対処しなければなりませんでした。この機能は、以前からユーザーにとって便利なものだと考えられてきました。しかし私たちは、本当にワードレベルやフレーズレベルで信頼度を表示する必要があるのかについても調査しました。
書き起こしの信頼度レベルの表示。黄色は高、緑色は中、青色は低信頼度を示す。白は、コンテキストが確定するのを待っている新しいテキスト。左側はフレーズレベルでの着色、右側はワードレベルでの着色。
1
調査結果から、この情報は会話に価値をもたらすことがなく、ユーザーの気を散らすだけのものであることが判明した。
こちらで行われた以前の UX 調査
を裏付けるように、私たちの調査でも、こういった情報を重ね合わせない方が書き起こしが読みやすくなるという結果になっています。そこで、Live Transcribe はテキストをわかりやすく表示することを優先し、会話以外の音についての情報を補足として表示することにしました。
その情報とは、現在の環境の雑音レベルです。
カクテル パーティ問題
としても知られていますが、コンピュータにとって、騒がしい部屋で話者を識別するのはかなり困難です。これに対処するため、背景となる雑音に
対する
話者の声のボリュームを視覚的に表示するインジケーターを作りました。マイクが話者の声をどのくらいうまく拾えているかのフィードバックにもなるので、スマートフォンの場所を調整する際にも役立ちます。
音量と雑音のインジケーターは、2 つの同心円で表示される。内側の明るい円は周囲の雑音を示す。これにより、現在の環境がどのくらい騒がしいかがわかる。外側の円は、話者の声をどのくらいうまく拾えているかを示す。この 2 つの円から、相対的な音の差を視覚的、直感的に理解できる。
今後の作業
モバイルベースの自動音声書き起こし機能の今後の改善点として、
端末上での認識
、
話者の区別
、
音声強調
などがあげられます。書き起こしだけに頼ると、ミスコミュニケーションにつながることもあります。ギャローデット大学との共同研究によって、書き起こしと音声検知や音量インジケーターなどの別の音声信号を組み合わせることで、ユーザーのコミュニケーション方法に意味のある変革をもたらせることがわかっています。
現在、Live Transcribe は Play Store で段階的ロールアウトされています。また、Pixel 3 端末の場合は、最新にアップデートするともれなくプレインストールされます。その後は、ユーザー補助機能設定から Live Transcribe を有効化できます。詳細については、
The Keyword
をご覧ください。
謝辞
Live Transcribe は、リサーチャーの Chet Gnegy、Dimitri Kanevsky、Justin S. Paul の各氏が、Android ユーザー補助機能チームのメンバーである Brian Kemler、Thomas Lin、Alex Huang、Jacqueline Huang、Ben Chung、Richard Chang、I-ting Huang、Jessie Lin、Ausmus Chang、Weiwei Wei、Melissa Barnhart、Bingying Xia の各氏と協力して作成しました。パートナーとして緊密に協力してくださったギャローデット大学の Christian Vogler、Norman Williams、Paula Tucker の各氏にも感謝いたします。
1
鋭い読者の方なら、上の動画で Dr. Obeidat がフレーズレベルの信頼度モードを使っていることを確認できるでしょう。
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Kaz Sato - Staff Developer Advocate, Google Cloud
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maps embed api
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