スピーチ AI
対話型 AI アプリケーション向け音声ベース インターフェイスを提供します。
スピーチ AI とは
スピーチ AI は、人々とデバイス、機械、コンピューターとの会話を可能にし、日常生活を簡素化、拡張します。対話型 AI のサブセットであるこの AI の自動音声認識 (ASR) と文字起こし (TTS) 機能により、音声をテキストに変換し、文章から人間のような声を生成します。これにより、大規模言語モデル (LLM) や検索拡張生成 (RAG) を用いたバーチャル アシスタントやリアルタイム文字起こし、音声検索などの強力なアプリケーションの実現が可能になります。
スピーチ AI の利点
世界最高レベルの精度
スピーチ AI モデルのカスタマイズで実現されるクラス最高の精度で、さらに卓越した顧客体験にアップグレードします。
多言語サポート
顧客が話す言語で音声ベースのアプリケーションを提供することで、顧客基盤を拡大します。
パフォーマンスと拡張性
オンプレミス、クラウド、エッジ、組み込みなど、あらゆるインフラストラクチャで瞬時に拡張できる低レイテンシ、高スループットのアプリケーションで、より多くの顧客にサービスを提供します。
独特かつ自然な声
ブランド独自の音声で、すばやく有意義なエンゲージメントを提供することで、一歩進んだ顧客サービスを実現できます。
無料 Ebook: スピーチ AI アプリケーションの構築
対話型 AI アプリケーション向けのリアルタイム スピーチ AI パイプラインの構築と展開方法をご紹介します。
GTC 2024 セッション
スピーチ AI の使い方
カスタマイズ可能なスピーチ AI インターフェスの開発
事前訓練されたモデルを使用してトレーニングを短縮
現代のスピーチ AI システムは、大量のデータセットで訓練されたディープ ニューラル ネットワーク (DNN) モデルを使用しています。時間の経過とともにスピーチ AI モデルの規模は非常に大きくなっており、そのようなモデルのトレーニングには、高性能な GPU で PyTorch、TensorFlow、MXNet などのディープラーニング フレームワークを使用しても、大量の計算処理に数週間かかることがあります。
NVIDIA のスピーチ / 翻訳 AI は、NVIDIA DGX™ システム上で数十万時間以上にわたり複数の公開データセットおよび独自データセットで訓練された、NVIDIA NGC™ カタログの訓練済み生産品質モデルを提供します。
図 1: 高精度の事前訓練済み多言語モデル。
図 2: エンドツーエンドの NVIDIA NeMo ワークフロー。
モデルをカスタマイズしてさらに高精度に
多くの企業は、特定の会話アプリケーションに必要な精度を多言語で実現するために、スピーチ / 翻訳 AI モデルをカスタマイズする必要があります。しかし、スピーチ AI モデルをゼロからカスタマイズするには、通常、大規模なトレーニング データセットと AI の専門知識が必要です。
開発をスピードアップし、高度なカスタマイズを可能にするにあたっては、NVIDIA NeMo™ を活用して自動音声認識 (ASR)、音声読み上げ (TTS)、そして自然言語処理 (NLP) のパイプラインを構築、カスタマイズ、展開することができます。NeMo を使用すると、既存の構築済みのスピーチ AI モジュールをカスタマイズ、拡張、構成して、新しいモデルを作成できます。NeMo で最適化されたモデルは、NVIDIA® Riva オンプレミスまたはクラウドで音声サービスとして簡単にエクスポートおよびデプロイできます。
リアルタイム スキルの開発で自然なインタラクションを実現
スピーチ AI スキルについて、これまで企業は、精度を重視するか、リアルタイムのパフォーマンスを重視するかを選択しなければなりませんでした。例えば、質問をして応答を数秒待つことはありえません。また、対話型 AI アプリケーションが間違って解釈し、意味不明な発言をすることも避けなければなりません。
NVIDIA Riva を使用すると、企業は世界クラスの精度を実現しながら、数ミリ秒以内にリアルタイムでスピーチ / 翻訳 AI パイプラインを実行できます。Riva は NVIDIA NeMo での微調整が可能な最先端の訓練済みモデルを NGC 上で提供しており、世界最高水準の精度とリアルタイム パフォーマンスに向けた最適化スキルを実現します。
図 3: NVIDIA Riva のスピーチ AI スキル機能
スピーチ AI の最新のブレイクスルーを探る
スピーチ AI を使い始める
スピーチ AI ワークフローを始める
NVIDIA AI フレームワークやトレーニング済みのモデル、Helm チャート、Jupyter Notebook、ドキュメントなどのリソースをパッケージ化した AI ワークフローを活用することで、開発時間を短縮して AI ソリューションの構築をスピードアップできます。
コンテナーとモデルで開発を開始する
大規模な導入には NVIDIA Riva の購入が必要ですが、NVIDIA はまた、様々なコンテナー、モデル、カスタマイズ ツールを無料で提供しています。
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