音声認識

音声アシスト

スマートフォン、PC、スマートスピーカーのような音声操作による IoT デバイス、車載機器等、様々な技術製品に音声アシスト機能が搭載される傾向にあります。

どのようなアプリケーションでも音声認識システムが音声を正しく認識してコマンドを実行すれば、機器との対話が自然にでき、ストレスない日常生活が送れるため、高いユーザー評価が得られることになります。これを確実にするために、音声アシスト機能を適切な方法でテストし最適化しなければなりません。

製品の最適化

音声アシスタント機能を搭載したデバイスの製造メーカーにとってはリアルな音響条件下での製品テストは難しい課題です。以下のような機器の性能に影響するすべての要素がこれらのテストに反映されていなければなりません。

  • 話者の位置と動き 
  • リアル音声 (ロンバード効果)
  • 音声と話者ディペンデンシー 
  • 他の話者との干渉 
  • バックグラウンドノイズとエコーのシミュレーション
  • マルチメディア使用中の“割り込み” 対応能力 (エコー補正品質)

フォーカス:

  • 音声認識率
  • エラー率
  • ロバストネス
  • リアリティーレベル
  • 室内環境の影響
  • ユーザーの動き

自動テスト

テストの再現性確保

高効率

効率的ソリューション

弊社の測定、分析、シミュレーションのソリューションにより、デバイス製造メーカーはいかなるアプリケーションシナリオにおいても音声認識システムを自動で効率的にテスト、最適化することが可能になります。テストシーケンスは実際の音響条件とユーザーの挙動を考慮に入れ、標準化、または特定のカスタマー要件に合わせて設定することもでき、実験室環境でいつでも再現が可能です。

Siri®、Google AssistantTM 、Alexa、自動車メーカーの標準等、様々な標準規格に対してのテストが可能です。


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