LINE WORKS、新技術「InterBiasing」を考案し、音声・音響信号処理における世界最大規模の国際学会「INTERSPEECH 2024」にて論文が採択 LINE WORKS株式会社のプレスリリース
音声認識の分野では、近年、深層学習モデルが音声から文字列を直接予測するEnd-to-End型と呼ばれる方式が主流となり、優れた認識性能を発揮しています。しかし、End-to-End音声認識が認識できる語彙は学習データに強く依存しており、人名、業界特有の専門用語、社内用語、最新の商品名や作品名といった固有名詞など、学習データに網羅しにくい言葉を正確に認識することが難しいと言う課題があります。これらの課題を解決したいと考え、本論文では、音声認識モデルに事前に認識したいキーワードリストを与えておくだけで、一切の追加学習を必要とせずにそのキーワードを正確に認識できるようになる音声認識手法の新技術「InterBiasing」を提案しました。本論文で提案した「InterBiasing」（図１参照）は、当社研究開発チームが以前から注力して研究しているSelf-Conditioned CTC※2を発展させた新しい手法です。 この手法では、複数のニューラルネットワーク層からなるEnd-to-End音声認識モデルの中間層に、認識させたいキーワードを条件付け、後続の層では与えられたキーワードを参考にしながら発話内容が推定されます。これにより、End-to-End音声認識モデルが出力するトークンの事後確率分布を認識させたいキーワードが高い値を持つようにバイアスすることができ、追加学習を行わずにキーワードの認識精度を向上させることができます。●ステップ２：これらのペアは、中間予測における認識誤りの文字列を正解の文字列に置き換えるために利用される。後続の層はこのキーワードの正解文字列を参考にしながら認識仮説を推論する。 ※2：J.
Nozaki and T. Komatsu, “Relaxing the Conditional Independence Assumption of CTC-Based ASR by Conditioning on Intermediate Predictions,” in Proc. Interspeech, 2021, pp. 3735–3739.LINE WORKS株式会社では、ビジネス現場のコミュニケーションツール「LINE WORKS」に加え、LINE WORKS AI製品として「LINE WORKS AiCall（電話応対AIサービス）」や「LINE WORKS OCR（AI-OCRサービス）」などの高度なAI技術を活用したサービスを提供しています。 また、サービスの提供だけではなく、AI技術そのものの研究開発活動にも注力しています。2024年4月に韓国・ソウルで開催された音声・音響信号処理の国際学会「ICASSP 2024」においても論文採択※3されており、研究の成果を積み上げています。※3：2024年2月1日プレスリリース｜LINE WORKS、効率的にLLMの知識が転送できる新しい手法を考案。音声・音響信号処理の国際学会「ICASSP 2024」にて論文が採択（
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