【音声機械学習】音源だけで性別、年齢、感情を識別するアプリの開発ガイド決定版

機械学習は、アルゴリズムと統計モデルを使用してコンピュータが特定のタスクを実行できるように学習するプロセスです。

性別、年齢、感情を識別するアプリを開発する例を用いて機械学習の感覚を掴んでいただこうと思います。

具体的な手順を記載して進めていますが、プログラムですので、お使いの環境によって様々なエラーが考えられます。

この全体像を羅針盤としながらChat GPTなどの対話型AIのアシストをデバッグに使いながら進めていってください。

筆者と全く同じ環境でなければおそらくほぼ確実にエラーに遭遇するはずです。

教師あり学習と教師なし学習の違いについて

教師あり学習とは、ラベル付けされた訓練データを使用してモデルを訓練する手法です。

この方法では、入力データに対する正しい出力（答え）があらかじめ与えられ、モデルはこれらの例から学習して新しいデータに対する予測を行います。

一方、教師なし学習は、ラベル付けされていないデータを使用します。この手法では、モデルはデータ内のパターンや構造を自ら見つけ出し、データを分類やクラスタリングすることが目的です。

ラベル付けとは、データに意味のあるタグやカテゴリーを付けることを指します。

例えば、写真に「犬」とか「猫」のようなラベルを付けることができます。

これによって、コンピューターが写真を検出した際に「これは犬だ」とか「これは猫だ」と識別するのを助けます。

教師あり学習では、このラベル付けされたデータを使って、コンピューターがパターンを認識する方法を学びます。

たとえば、いくつかの写真に「犬」とラベル付けされていれば、コンピューターはそれらの写真に共通する特徴を見つけ、新しい写真が犬であるかどうかを判断することができるようになります。

今回のプロジェクトでは、音声データから性別、年齢、感情を識別するアプリを開発します。

このプロセスには教師あり学習が用いられます。音声データには事前に性別、年齢、感情のラベルが付けられており、これらをもとにモデルが訓練されるためです。

データ収集と前処理

今回は教師あり学習ですので、データ収集がポイントになってきます。

どれだけ質がよくて正確な、そして何より量を集めることによってより高い精度を維持することができます。

データ収集はコンピューターを使って行う場合と自分で録音する場合に分けることができます。

音声データセットの収集方法

1. 公開されているデータセットを使用: インターネット上には、多くの公開された音声データセットがあります。これらのデータセットは、研究目的で広く使用されており、多くの場合、性別、年齢、感情などでラベル付けされています。例えば、Common VoiceやTIMITといったデータセットが有名です。

2. APIを利用する: 一部のサービスでは、APIを通じて音声データにアクセスすることができます。これは特に、リアルタイムでのデータ収集や特定の要件に合わせたデータが必要な場合に有効です。

3. 独自にデータを収集する: 自分自身で音声データを収集し、ラベル付けすることも可能です。これは時間がかかる作業ですが、プロジェクトの特定のニーズに完全に合わせることができます。

ちなみにAPIを利用して音声データを収集するためのサービスにはいくつかの選択肢があります。

以下はその中の一部です：

1. Google Cloud Speech-to-Text API: GoogleのこのAPIは、リアルタイムで音声をテキストに変換する機能を提供します。また、音声データのサンプルやテストデータを提供することもあります。

2. IBM Watson Speech to Text: IBMのこのサービスは、音声をテキストに変換する機能を提供し、様々な言語や方言に対応しています。こちらも、特定の条件下での音声データのサンプルアクセスを提供することがあります。

3. Microsoft Azure Speech Service: Microsoftの音声サービスは、音声認識や音声合成に利用できるほか、音声データの収集と分析に役立つ機能を提供します。

4. Amazon Transcribe: Amazon Web Servicesのこのサービスは、音声をテキストに変換する機能を提供し、多言語に対応しています。APIを通じて音声データのサンプルにアクセスすることが可能です。

音声データの前処理

音声データの前処理は、手動で行うことも、自動化することも可能ですが、基本的にはPythonを使って自動化するのが一般的です。