① 音声処理・信号処理の基礎知識
デジタル信号処理(DSP)
サンプリング理論、スペクトル解析(FFTなど)
ノイズ除去・音響特徴抽出(MFCC、Spectrogram、Pitch等)
② 音声認識・合成関連の技術
ASR(Automatic Speech Recognition):音声→テキスト
TTS(Text to Speech):テキスト→音声
主要なライブラリ例:
SpeechRecognition, Kaldi, wav2vec2.0, ESPnet, Whisper (OpenAI) など
③ 音声データの前処理とアノテーション、ノイズ除去(Denoising)
音声区間検出(VAD: Voice Activity Detection)
話者分離(Diarization)
アノテーション(ラベリングツールの活用、ex. Audacity, Praat)
④ プログラミングとツール活用スキル
Python(NumPy, Pandas, LibROSA, PyDubなど)
音声ライブラリ:LibROSA、torchaudio、soundfile
データパイプライン構築:音声→特徴量→モデル入力
クラウド連携:Google Speech API, Azure Speech, AWS Transcribe等
⑤ 機械学習・深層学習の基礎、音声認識モデルに関する知識(RNN, LSTM, CNN, Transformer系)
PyTorch / TensorFlowでのモデル実装
HuggingFaceモデルの転用(例:wav2vec2.0)
⑥ 応用領域に応じた理解
多言語対応(言語モデルへの理解)
音声UI / コールセンター業務への適用知識
字幕生成・文字起こし支援での品質評価(WERなど)
医療・教育分野への応用
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