で再設定可能です. Speech APIのインストール. 最近では音声認識の精度がどんどん上がっていますよね。そんな中、実はこの音声認識がPythonでプログラミングして作れます。とはいえ、何も知らない状態でいきなり音声認識を作るのはやはり難しいでしょう。そこで今回は、Pythonで音声認識を作る方法についてお伝えします。 起動したまま別のタブを操作でき,あらゆるコンテンツに字幕をつけたまま画面共有できるので,画面共有するオンライン会議に有効です. これを解決するため,https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pyaudio より自分の環境にあったバージョンの.whlファイルをダウンロードしてインストール. 私はチャット相手がいないので使いませんが(). 音声認識でテキスト化したものをmecabで形態素解析するものを作ろうと思って、音声認識で詰まったところを備忘録として残しておきます。 環境. 以前こんなものを作っていた自分は,tkinterを使ってより汎用的なシステムを作れるのではないか?と思い,雰囲気で再現してみました. C:\Users\Username\AppData\Local\Google\Cloud SDK>gcloud auth application-default login MC.AI collects interesting articles and news about artificial intelligence and related areas. mc.ai aggregates articles from different sources - copyright remains at original authors, Uber in talks to sell ATG self-driving unit to Aurora, System brings deep learning to ‘internet of things’ devices, Artificial Intelligence in Construction: Part III – Lexology, Artificial Intelligence (AI) in Cybersecurity Market 2020-2025 Competitive Analysis | Darktrace, Cylance, Securonix, IBM, NVIDIA Corporation, Intel Corporation, Xilinx – The Daily Philadelphian, Artificial Intelligence in mining – are we there yet? ここをクリック 基本的に Google Cloud Speech APIのリアルタイム音声認識は使い物になる精度なのか? の通りに進めれば構築できますが一応. gcloud init 2018年にAI(人工知能)を開発するため、お多福ラボに入社しました。, AIZINEのために私はIT技術コンサルタントとして、記者たちの記事をレビューします。, 本来の音声認識には、いくつかのステップがあります。例えば、最初のステップとして、入力された音声データから周波数や音の大きさなどの特徴量を取り出す必要があり、次のステップでは、取り出した特徴量からどのような「音」が発音されていたか(たとえば「あ」や「A」など)、特定することが必要です。, AI(人工知能)に関する意味のわからない単語に出会うことはよくありますよね。近年注目されているディープラーニング(Deep Learning)に加えて、「RNN」という技術も有名です。しかし意味を理解している人はそれほど多くはないかもしれません。そこで今回は「RNN」とは何か?についてお伝えしていきましょう。, Transcript: how old is the Brooklyn Bridge, なお、Speech-to-Textでは、60分まで無料で音声認識をすることができます。Speech-to-Textには他にもさまざまな機能があり、細かい設定などもできるため、気になったらいろいろな音声認識にチャレンジしましょう!, たとえば、「Python」ではなく「Pyson」という文字を認識させようとした場合、おそらくプログラムは「Python」と認識してしまいますよね。このように、特殊な条件では正しく音声認識できない可能性があります。また、単純な例でもしばしば認識ミスがあるため、重要な場面では使用を十分に検討するようにしましょう。, Pythonの音声認識が使われている参考例:Google Speech-to-textのAPI, まずはCloud Speech-to-Textを使うために、Google Cloudでプロジェクトを作成し、Cloud Speech-to-TextのAPIを有効にします。ここで、秘密鍵がダウンロードできるので、しっかりと保存しておきます。, 先ほどダウンロードした秘密鍵を「GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS」という環境変数に適用します。, Pythonで音声認識を作るとき、再帰型ニューラルネットワーク(RNN)が重要な仕組みの1つである, Pythonで音声認識を作る前にやるべき下準備は、Cloud Speech-to-Textライブラリのインストール, Pythonで音声認識のプログラムを作るためには、Cloud Speech-to-TextのAPIを使用する, Pythonの音声認識が使われている参考例の1つが、Cloud Speech-to-Textである, Pythonで音声認識のプログラムを作るときの注意点は、認識ミス・情報漏えい・想定外のコストの3つである. Python環境の構築は各自お願いします. July 2020. What is going on with this article? jsonファイルをダウンロードしたら,コマンドプロンプトでこのjsonファイルを環境変数として定義. 導入の難しささえどうにかなれば割と使いやすいシステムになったかなとは思います. 以上で環境構築は終了です.transcriptowindow.pyを実行できるはずです.お疲れさまでした. コンソール上部の"プロダクトとリソースの検索"からCloud Speech-to-Text APIを有効化. ねとらぼの記事によると,iPhoneとmacで同じような機能を再現した方もいるようです. – Mining Review. https://colab.research.google.com/notebooks/, https://github.com/yurikimura/AudioProcessing, FLIR Systems Announces Artificial Intelligence Traffic Cameras for Predictive Traffic Management – Manchestertimes, Science – [Free Science Online Public Talks] – How to employ Artificial Intelligence to fight cancer – UM Today, Global IoT market to grow to $1.5trn annual revenue by 2030, TensorFlow Quantum Boosts Quantum Computer Hardware Performance. によりデフォルト認証設定を行います. By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. @1heisuzuki 氏による音声認識からWebカメラ映像への字幕合成までをChromeだけで実行するWebページ Google Cloud Speech APIのリアルタイム音声認識は使い物になる精度なのか?, https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pyaudio, https://1heisuzuki.github.io/speech-to-text-webcam-overlay/, you can read useful information later efficiently. GCPのページより"Google Cloud SDK のインストーラ"をDL&起動.何も変更せずにSDKをインストールします.exeファイルを実行するとコマンドプロンプトが立ち上がるので,誘導に従って設定します. Google Cloud Speech APIのリアルタイム音声認識は使い物になる精度なのか? The contributions come from various open sources and are presented here in a collected form. TLを眺めていたら @1heisuzuki 氏が音声認識からWebカメラ映像への字幕合成までをChromeだけで実行するWebページの紹介をしているツイートが流れてきた. 7. リアルタイム音声認識で字幕を付けるシステムhttps://t.co/B04xm7yjZQに影響されて,ウィンドウに認識結果をオーバーレイするアプリケーションを作りました字幕をつけながらPCを操作できるので,共有画面に自分を映したカメラと別アプリを同時に表示することもできますhttps://t.co/tYS7ET4zc0 pic.twitter.com/1Ud3BmV7k0. ブラウザ上でPythonを操作し、音声認識システムを作る . の通りに進めれば構築できますが一応. Help us understand the problem. GoogleCloudPlatformにログインしてプロジェクトを適当に作成. PC+Android+無料のツールだけで自動音声認識による字幕付き配信(ウェブ会議)をおこなう方法を紹介してみました。広く普及して常識になって欲しい(すべてのウェブ会議システムがデフォルトで対応してくれてこの動画が無駄になることを希望)。 #xdiversity pic.twitter.com/yhuT5HISxW, #xdiversity @xdiversity_org #stayhometokyo #音声文字変換 pic.twitter.com/VNKQcZONsR, 現時点での問題点として,途中でWindowsやAndroid,OBSといった英字が含まれるとAPIからのレスポンスが非常に遅くなって更新されなくなる入力音声はhttps://t.co/KlaSt5kbxCをお借りしました pic.twitter.com/GOJY00oypk. Original article was published on Deep Learning on Medium. Google Cloud Speech API. MacOSX mojave Python 3.7 Python 2.7. (2) (1) 使いやすいものを導入してオンラインチャットしてみてはいかがでしょうか. 設定を誤った場合や,変更したい場合は Cloud Speech-to-Text APIは一定量無料で利用でき,自分で設定しない限り請求されることはない(Google曰く)ですが,クレジットカード情報の登録が必要な点に注意! ブラウザ上でPythonを操作し、音声認識システムを作る. The copyrights are held by the original authors, the source is indicated with each contribution. Google Cloud PlatformでSpeech APIを使えるようにします。 Why not register and get more from Qiita? 設定が終わったら は,ユーザは面倒な設定一切なしにGoogleChromeからアクセスするだけでWebカメラからの出力に字幕をオーバーレイできるほか,透明度,フォントサイズといった各種変数の変更,ログのダウンロード,翻訳機能を備えていて非常に多機能です(執筆当時). Original article was published on Deep Learning on Medium, 投稿を決めてから今回の投稿までかなり時間がかかってしまいました…。時間がかかった分、調べた内容を一気出ししようかと思ったのですが、取り掛かってみると作業が大変でさらに時間がかかりそうになってしまったのでとにかく小出しにしていきます。, 今まで音声データは扱ったことがなかったのですが、ご機会をいただき色々調べたり触ったりさせていただいたのでここにまとめさせていただきます。文章を書くのが苦手なのでちょっと読みにくいと思います。なに言ってるのよくかわからないなどありましたら、twitterのDMやFacebookのメッセンジャーでご連絡いただけると嬉しいです。, 今回はあまりPythonを触ったことない方向けに、ブラウザ上でデータ処理・モデリングを実行できる環境の紹介と、実際に音声データの処理を行い、音声→テキスト変換をしていくタスクの一例について簡単に手順の共有をできたらと思います。, WAVは音声ファイルの一種で、非圧縮のデジタル音源のフォーマットです。MP3と比べて音を圧縮しない為、非常に高音質で多くの情報を持っています。, Tensorflow recognition challengeより入手できるwavファイルの一部をこちらにおいております。「cat」というディレクトリには「cat」と発音された音声が800件格納されています。「bird」、「happy」も同様です。, 本来は各単語について2000弱の音声データがありますが、今回は簡略化のためにそのごく一部を訓練/検証用データとして使用します。, Pythonはローカルで環境構築をしなくてもGoogleアカウントさえあればブラウザ上で自由に記述し実行させることができます。Google Colabというサービスを使うことで、jupyter notebook形式での実行が可能です。(jupyter notebookとはブラウザ上で実行し、実行結果を記録しながらプログラミングを進めるためのツールです。通常pythonファイルは.pyが使われていますが、jupyter notebookで実行できるpythonファイルは.ipynbとなっています), 本記事を書くにあたって、簡単なスクリプトを作ったのでよかったら動かしてみてください。Githubに公開しているので今からGoogle Colabでこれを開く方法をご紹介します。, https://colab.research.google.com/notebooks/へアクセスすると、開くファイルを選択するためのウインドウが開きます。”Github”タブを選択することでGithubにて公開されているPythonファイル(.ipynb)にアクセスすることができます。, ※Githubのアカウントを持ってない場合、Google ColabへアクセスするとGithubのログインやアカウント作成を求められますが、すべてキャンセルしウインドウを閉じた後、「非公式のリポジトリを含める」のチェックを外すと問題なく進めることができます。, 上段の「Github URLを入力するか、組織またはユーザーで検索します」という項目に以下のURLを記入します。https://github.com/yurikimura/AudioProcessing, Enterを押すと下にアクセス可能なファイルが表示されるので、”classifying.ipynb”を選択してクリックしてください。, ファイルを開くことに成功すれば下のような画面が表示されます。これがGoogle Colabのエディタであり、自由にコードを記述し実行できる環境です。Shift+Enterによって各セルごとに実行することができます。, ※実行しようとすると「Googleが作成したノートブックではありません」という警告が出ますが、そのまま実行して大丈夫です。, 始めのセルに並んでいるimport ~ という操作では、ライブラリのインポートを行っています。ライブラリとは、ある目的のために機能をまとめたパッケージの総称を指す言葉です。厳密な話ではないですがちょっとした例をお話しします。, ライブラリは「家電製品」のイメージに近いと思います。例えば「お米を炊く」という作業をしたいときに、「鍋」しかなければ、無事炊き上がるまで台所に張り付いて「鍋の状態がxxになったら火力をzzにする」といった作業を延々行う必要があります。しかし「炊飯器」があれば「スイッチを押す」という動作をするだけで簡単にお米が炊き上がります。それは「炊飯器」に「炊飯窯内部の状態がxxになったらzz程度加熱をする」といった制御が自動的に行われるように組み込まれているためです。, Pythonのライブラリもそれぞれ「aaという入力を受け取ったらbbを出力する」といった機能を持っており、それらをシンプルなコードで実行することができます。特にPythonは他言語に比べて機械学習やデータ処理に関連するライブラリが豊富であるため、機械学習エンジニアが好んで使う言語になっています。, 今回はライブラリとして音声データを扱うLibrosa、グラフ描画のためのmatplotlib、配列処理のためのnumpyなどを使っていきます。モデリングにはtensorflowとkerasを使います。, 音声というのは元々は連続的な情報ですが、今回の処理では離散的な情報に変換する必要があります。音声処理におけるサンプリングは、アナログ信号から1秒間に一定のサンプル数を選択して、アナログ信号をデジタル信号に変換する処理です。ここで、1秒間に取る数値のサンプル数をsampling rateと呼びます。Librosaではsampling rateをパラメータsrで自由に設定することができます。今回は一秒間に16000の数値を取るようにサンプリングしていきます。今回訓練データに使われている音声データのほとんどがちょうど1秒間の発話データなので、各データに対して16000の配列を得ることができます。例えばcatの発話データからlibrosaを使ってサンプリングすると、16000の数値の配列を得ることができました。, ちなみにlibrosa内のresampleというメソッドによってsample rateを定義しなおすこともできます。共有したコードでは16000から8000にresamplingしてみています。, それではtrain/audio内のすべての音声ファイルについて配列を獲得していきましょう。sampling rateは8000にします。, “all_waves”と”all_labels”というリストを作って、その中に情報を入れていきます。”all_waves”には各音声ファイルの配列を入れ、”all_labels”にはそれがどの単語に対応するか(”cat” or “bird” or “happy”)という情報を入れます。(完了まで3分程度かかります), 今回はこれらを訓練データ、検証データとして扱います。本来であればモデルの精度を測るためにテストデータを用意する必要がありますが、今回はこれを実用化する目的はないので割愛します。, ここから深層学習モデルが訓練データとして読み込めるように処理をしていきます。CNN(Convolutional Neural Network)とは基本的な全結合のニューラルネットワークでは簡単に過学習を起こしてしまうようなデータによく応用されており、画像データがとくに有名です。入力データを畳み込み層とプーリング層によって処理することで、与えられているデータをさらに抽象化したデータを獲得します。この畳み込み層・プーリング層に通す作業を何度か繰り返すことで得られた「抽象化されたデータ」を全結合のニューラルネットによって分類します。, 畳み込み処理・プーリング処理に関する詳しい紹介は今回は割愛させていただきますが、towards data scienceやtensorflow公式youtubeなどサクッと閲覧できてとてもわかりやすい教材はたくさんあるのでチェックしてみてください。, 今回入力するデータはサンプリングした音声データの配列と、それに対応する単語ですが、この単語がテキストの[“cat”,”bird”,”happy”]ではラベルとして学習器に対応させることができません。学習器に用いるデータは基本的に数値(intやfloatなど)でなければなりません。そこで、まずこれらの単語にインデックスを振り、“cat”を0、”bird”を1、”happy”を2として数値化します。しかし、分類予測の課題ではこの[0,1,2]を教師データとすることは好ましくありません。それは0,1,2はそれぞれ数字として大小関係を持っているためです。そこで、今回のように質的データを扱う場合はone-hot-vectorを使用します。つまり、catを[1,0,0]、birdを[0,1,0]、happyを[0,0,1]と表現することで分類問題のラベルとすることができます。, これで、ラベルデータの前処理は完了です。これらを訓練用データ、検証用データに分けて組み立てた学習器に入力します。データの分割はscikit-learn、学習器の組み立てにはtensorflow・kerasを使用しました。畳み込み・プーリング層を二つ重ねた後に、全結合で分類予測を行っています。過学習を抑制するためにさらにドロップアウトも行いました。, 学習が進むにつれて損失関数のスコアが下がっていくことがわかります。過学習が起こっている場合、学習データのスコアに比べて検証データのスコアが下がっていきにくいことが確認できます。今回の場合は、懸念がないわけではないですが概ね良好な方かと思います。, これで分類予測モデルの学習が完了しました。今回は精度を測ることはしませんが、お試し用の音声ファイルを用意したのでちゃんと分類ができるか試してみましょう。, for_predictというディレクトリに二つの音声ファイルを用意しました。これらがどの単語を発話しているのかを予測してみましょう。, 答えをいうとaudio1.wavでは”happy”、audio2.wavでは”bird”が発話されています。予測結果を見るに、うまく予測されているようにみえます。(ただし予測結果を誠実な方法で確認するにはやはりテストデータによるスコアの算出が必要です。), ここまで読んでくださりありがとうございます。今回説明しきれなかった箇所もたくさんあるので今後少しずつ書いていければと思います。(そして願わくば文章を書くこと、リサーチをまとめることに慣れていけたらと思っています。)分かりづらいことなどありましたらメッセージいただけたら嬉しいです。ありがとうございました。, MC.AI – Aggregated news about artificial intelligence.

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