音声処理は、音声を処理するための技術の総称です。
音声処理は昔からある技術です。
近年著しく発展している人工知能・機械学習の技術を合わせて使うことで、
これまでよりも、さらに身近で面白い応用例などが可能になりつつあります。
アイデア次第で面白いことができる現状があります。
新しいビジネスチャンスとしても注目されています。
といっても、関係あるのは大学の研究や大きな会社のビジネスなんじゃないの？
と思われるかもしれませんが、それだけではありません。
例えば、下でも書いているのですが、
音声処理と人工知能を活用すると、作曲することも可能です。
音声処理も、人工知能も、独学で身につけることが可能です。
それらを活用して新しい曲を生み出すことは、誰でも十分に可能な状態です。
もしあなたが作った曲が大ヒットして、
あなたの曲がテレビやネットで流れてきたら、
とってもうれしいですよ。
音声はソフトを使って処理することも可能ですが、
プログラミングすることで、より効率的に大量の音声を処理することなどができます。
また、音声処理は、人工知能などその他の技術と組み合わせることで、
より価値の高いアウトプットを生成することができます。
プログラミングを活用することで、その他の技術との連携などもスムーズに行うことができます。
音声処理のプログラミングを学び・活用できれば、（例えば作曲などの）
- アイデア次第で面白いことができる
と言えるわけです。
そこで本記事では、
- 音声処理ってなに？
- 音声処理のプログラミングは、どうやって学べばいいの？
- 音声処理のプログラミングについてのおすすめ本はある？
といった内容について、音声処理の初学者の方向けに、わかりやすくまとめたいと思います。
本記事の概要
『音声処理』の『プログラミング』を学びたい初学者のあなたにおすすめの本はこちらです
音声ってなに？
音声は、人がのどを使って生成した音になります。
- そもそも「音」ってなに？
ってところですが、
- 「音」は、空気の震え
になります。
Aさんが発した音声は、のどを使って空気を震わせます。
その空気の震えは、方向を持って進んでいき、Bさんの耳に届きます。
Bさんの耳ではその震えを、脳が情報処理して、
Aさんがどんな内容をしゃべったのかを理解できるわけです。
音声処理は私たちの脳が普段から行っている処理（の一部）を、コンピュータにやってもらうこと、と言えます。
「音」を理解するための教科書 – 「音」は面白い:人と音とのインタラクションから見た音響・音声処理工学
ヒトの耳 機械の耳 ―聴覚のモデル化から機械学習まで
音声処理とは
音声は耳だけでなく、機械で受け取り情報処理することができます。
機械に蓄えられた音はデータ分析することができます。
音の情報は音声信号と呼ばれます。
音声処理は、音声信号を処理することを指します。
音声処理の中には、音声分析・音声認識・音声合成などのサブ技術がございます。
音声分析とは
音声処理の中で、音声分析は前処理とも呼ばれ、
音声信号の特徴を分析・抽出するステップになります。
「音声分析」で特徴を取り出すメリットとしては、
- 情報をより凝縮して扱いやすくできる
- 生データにあるノイズを取り除ける
といった点が挙げられます。
例えば、Windowsで音声処理のプログラミングをわかりやすく学びたいあなたにはこちらの１冊がございます↓
やさしい音と音楽のプログラミング
音声分析方法の１つとして、フーリエ解析があります。
フーリエ解析は様々な分野で非常に多くの応用があり、学んでおいて損のない内容となっています。
フーリエ解析のイメージをサクッとつかみたいあなたにはこちらがございます↓
マンガでわかるフーリエ解析
フーリエ解析について、図やイラストなどで直感的に理解できるこちらもございます↓
道具としてのフーリエ解析
フーリエ解析について、手を動かしながら学ぶならこちらもございます↓
Pythonで学ぶフーリエ解析と信号処理
音声認識とは
音声分析された音声の特徴を使えば、
音声の中から言語的な情報を認識する、といったことができます。「音声認識」と呼ばれます。
- 音声の中の単語を認識（離散単語認識と呼ばれます）
- 音声の中の連続的な単語を認識（連続単語認識・文認識）
といった種類がございます。
離散単語認識と連続単語認識では、処理の仕方が大きく違っており、
実用にも重要な連続単語認識の方がバリエーションが多くなっています。
音声認識を初めて学ぶ、イメージをつかみたい、といったあなたにはイラストで学びやすい以下の本がおすすめです↓
イラストで学ぶ 音声認識 (KS情報科学専門書)
音声認識の代表的な基本アルゴリズムを網羅してわかりやすくまとめられた良書ならこちらです（深層学習の解説もあります）↓
音声認識 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
タイトルの通り、フリーソフトを活用して、音声認識システムを作りながら学べるおすすめの１冊ならこちら↓
フリーソフトでつくる音声認識システム パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで
音声処理のプログラミングをPythonで手を動かしながら学べるこちらもございます↓
“Pythonで学ぶ音声認識 機械学習実践シリーズ
より新しい出版で、近年発展著しいディープラーニングを活用した例の紹介もあり、最新事例を理解して行きたいあなたにおすすめの１冊となっています。
音声合成とは
音声分析で得られた音声信号の特徴は、加工する事ができます。
音声合成は私たちの生活の身近で使われており、
あなたも合成された音声を聞いたことがあるはずです。
例えば、スマホの料金プランなどを問い合わせ時など、電話をかけてみたら、
- 〜の場合は１のボタンを押してください、
- 〜の場合は２のボタンを押してください
- ・・・
のような応答を聞いたことがあるのではないでしょうか。
こういったコールセンターなどの自動応答では合成音声が使われています。
その他にも駅や公共施設、バス、電車などでの提携的なアナウンスなどでも使われています。
他にも、何らかの理由で声を使えない・使えなくなった方向けに、音声合成の技術で声を作り出してコミュニケーションツールとして使ってもらう
といった使い方もされています。
このように「音声合成」とは、別の特徴を持った音声を作ることができる技術になります。
歌声を合成することもできその場合は「歌声合成」と呼ばれます。
他にも、音声合成には、ある人の音声を別の音声に変える「声質変換」といった技術も含まれます。
音声合成をPythonで手を動かしながら学ぶならこちらがございます↓
Pythonで学ぶ音声合成 機械学習実践シリーズ
音の制作に携わりたい！といったあなたには、C言語による音声処理のプログラミングが学べる以下の本もおすすめです↓
サウンドプログラミング入門――音響合成の基本とC言語による実装 (Software Design plus)
サウンドエフェクトのプログラミング―Cによる音の加工と音源合成
プログラム101付き 音声信号処理 (ディジタル信号処理シリーズ)
音声処理の応用例は？
音声処理と機械学習を使うと、「AI作曲」も可能と書きました。例えば、以下の本などがございます↓
Magentaで開発 AI作曲
また「音声処理」は「対話」するシステムの一部で重要な役割を果たしています↓
Pythonでつくる対話システム
他にも、例えば、音声処理は、文字起こしに使うことがができます。
音声認識APIを使えば、手軽に実用的なアプリの作成も可能です↓
AI議事録を作る JavaScriptとHTMLだけでOK！【お手軽AIプログラミング】
API（エーピーアイ）とは、何かの機能などをアウトソーシングするための機能です。
音声認識APIは、音声認識という機能を自分でプログラミングするのでなく、すでに作ってあるプログラムを使わせてもらう、といった感じになります。
音声認識API を使うと、
音声データを渡すだけで、認識された結果を受け取ることができます。
自分でプログラミングする手間が省けるわけです。
音声処理と人工知能を学べるお得な本
Pythonで学ぶはじめてのAIプログラミング: 自然言語処理と音声処理
人工知能技術の幅広い内容の内容をサクッと外観できる１冊です。
音声処理の基礎だけでなく、そのほかの人工知能の基礎も合わせて学べます。
それぞれの項目はサクッと解説されているので、
あなたが新しい技術を選ぶための全体的知識を大まかに得ておく、といった目的でも使える１冊かと思います。
Pythonで学ぶ実践画像・音声処理入門
本書は音声処理と画像処理について、 Pythonのコードと共に学べる１冊です。
画像処理と一緒に学びたいあなたにオススメの１冊になっています。
ちなみに画像処理にも興味あるけど、難しそう・・
といった場合には、以下の初学者向けの最初の１冊もございます↓
ちなみに本書は、Kindle Unlimitedの登録することで、
- 無料で読むことが可能
です。
お試し登録（解約できて無料）をしてみてはいかがでしょうか↓
BERT/GPT-3/DALL-E 自然言語処理・画像処理・音声処理 人工知能プログラミング実践入門
音声処理については、音声合成、歌声合成、楽曲生成の最新モデルを学べ、
加えて、GTP-3, DALL-Eなど話題の最先端AIを学べる１冊となっています。
というわけで、本記事では、
- 音声処理ってなに？
- 音声処理のプログラミングは、どうやって学べばいいの？
- 音声処理のプログラミングについてのおすすめ本はある？
といった内容について、音声処理の初学者の方向けに、わかりやすくまとめました。
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