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事前訓練されたモデルを解き放つ：オーディオAIタスクの開発者ガイド

Feb 07, 20252 分で読めます

音声AIアプリケーションのための事前学習済みモデルの実装方法を学びます。音声認識、音声分類、TTSについて、実践的なコード例を用いて説明します。

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#はじめに

人工知能は音声処理に革命をもたらし、音声認識、音楽分析、音声分類などのアプリケーションを可能にした。これらの進歩は、音声コマンドを使った機械との対話、膨大な量の音声データの分析、さらにはリアルな合成音声の生成を容易にし、業界（エンターテイメント、カスタマーサービスなど）を変革してきた。しかし、ディープラーニング・モデルをゼロからトレーニングするには、膨大な量のラベル付きデータと膨大な計算能力が必要となり、リソースを大量に消費する可能性がある。

事前に訓練されたモデルは強力な近道を提供し、開発者は膨大な訓練データや高い計算コストを必要とすることなく、最先端のAIを使用することができます。大規模なデータセットで訓練されたこれらのモデルは、本質的なパターンを捉え、最小限の労力で特定のアプリケーションに適合させることができる。事前に訓練されたモデルを使用することで、開発者は洗練されたオーディオAIアプリケーションを、より速く、より効率的に、大幅に低いコストで構築することができます。

このブログでは、音声AIにおける事前学習済みモデルの重要性、その用途、開発者がプロジェクトに組み込む方法について説明します。音声認識から音声テキスト合成まで、利用可能な最良のモデルとその実装を簡素化するツールを分析します。

事前学習済みモデル音声AIのためのビルディングブロック

事前学習済みモデルとは？

事前訓練済みモデルとは、特定のタスクのために大規模なデータセットで既に訓練されたニューラルネットワークのことです。これらのモデルはデータから複雑なパターンを学習し、開発者にアプリケーションの強力な基盤を提供します。ゼロからモデルをトレーニングする代わりに、開発者は、音声認識、音声合成、音声分類のタスクを実行するために、事前にトレーニングされたモデルを微調整したり、直接使用したりすることができます。膨大なコンピューティングリソースとデータセットを活用することで、個人の開発者には利用できないことが多く、最小限の労力で最先端技術にアクセスできるようになります。

モデルは、教師あり、半教師あり、自己教師ありの学習方法など、さまざまな学習アプローチを用いて開発することができる。教師ありモデルは、ラベル付けされたデータセットに依存し、学習のために人間が注釈を付けた例を必要とする。対照的に、Wav2Vec 2.0のような教師なしモデルは、入力の欠落部分やマスクされた部分を予測することで、ラベル付けされていない生の音声から直接学習する。これにより、大規模な手動ラベル付けを行うことなく、意味のある表現を抽出することができ、ラベル付けされたデータが乏しい、または入手にコストがかかる実世界のアプリケーションで特に有用です。

開発者が注目すべき理由

事前に訓練されたモデルは、時間を節約し、計算コストを削減し、迅速なプロトタイピングを可能にします。ディープラーニングの深い専門知識を必要とせず、高性能なオーディオAIアプリケーションの構築を目指す開発者に強力な基盤を提供します。効率化のために最適化されたこれらのモデルは、エッジデバイスやクラウド環境での展開に適しています。

もう一つの重要な利点は、継続的な改良であり、新しいバージョンは以前のバージョンを上回ることが多い。開発者は、ゼロからモデルを再トレーニングすることなく、継続的な改善の恩恵を受けることができる。さらに、事前に訓練されたモデルは、小規模な組織の参入障壁を下げ、社内にAIに関する豊富な専門知識を必要とせずに、AI主導のオーディオ・アプリケーションを展開することを可能にします。

オーディオAIユースケースとの関連性

オーディオAIが進化し続けるにつれ、その用途はますます多様化しています。自然な音声を理解するバーチャルアシスタントから、自動音楽分析、産業用モニタリングシステムまで、オーディオAIは機械と音との関わり方を再構築しています。オーディオAIは、以下のような複数の領域にまたがっています：

音声認識：音声認識：話し言葉をテキストに変換する。
音声分類**：環境中の音を識別する。
音声合成(TTS)**：テキストから自然な音声を合成する。
音楽分析**：音楽のジャンル分けなど、音楽のパターンを認識すること。
話者の識別録音された音声の中で誰が話しているかを判別すること。
オーディオの異常検出**：機械の故障検出など、産業用途における異常音の識別。
環境音認識スマートホームオートメーションのようなアプリケーションのバックグラウンドノイズの検出。

事前にトレーニングされたモデルは、大規模なラベル付きデータセットやゼロからの大規模なトレーニングを不要にすることで、これらの分野での進歩を大幅に加速しています。例えば、Whisper ****やDeepSpeechのようなモデルは音声認識をより身近なものにし、TacotronやWaveNetはテキスト音声合成に革命をもたらしました。これらの進歩により、精度が向上しただけでなく、リアルタイム処理も強化され、AIを活用した音声アプリケーションは、ますます実用的かつ効果的に日常使用されるようになっている。

##一般的なオーディオAIタスクと適切な事前学習済みモデル

様々なオーディオAIアプリケーションに対応するために、いくつかの事前訓練されたモデルがありますが、その中でも最も人気があるのは以下のようなものです：

**音声認識

Whisper (by OpenAI)**](https://zilliz.com/glossary/openai-whisper)：高精度の自動音声認識(ASR)モデルで、多言語書き起こしが可能。多様なデータセットで学習されているため、様々なアクセントや言語に対してロバストです。
Wav2Vec 2.0 (by Meta AI)：生の音声から表現を学習する教師なしモデル。限られたラベル付きデータでよく機能し、特殊なアプリケーションのために微調整することができる。

**音声分類

YAMNet**：サイレン、音楽、スピーチなど、日常的な環境から音イベントを識別する。スマートアシスタントなど、リアルタイムの音認識を必要とするアプリケーションに役立ちます。
OpenL3**：音楽や環境音の解析のためにオーディオ埋め込みを抽出します。機械学習パイプラインと統合することで、ニッチな分野での分類性能を高めることができる。

**音声合成(TTS)

タコトロンディープラーニングベースの音声合成により、自然な音声を生成。シーケンス間のモデリングを使用して、高品質で人間のような音声を生成します。
VALL-E (by Microsoft)**：最小限のトレーニングデータからリアルな音声を生成できる強力なTTSモデル。ボイスクローニングを得意とし、わずか数秒のリファレンス音声で話者のトーンやスタイルを再現できる。

音声認識、音声分類、音声合成の各カテゴリーの音声AIは、幅広い用途に適応できる独自の機能を備えています。Whisper](https://zilliz.com/glossary/openai-whisper)やWav2Vec 2.0のような音声認識モデルは、話し言葉を正確にテキストに書き起こすことに重点を置いており、テープ起こしからリアルタイムのコミュニケーションまで様々なタスクに対応しています。YAMNetやOpenL3のような音声分類モデルは、機械が環境中の音を識別して分類することを可能にし、スマートアシスタントや環境モニタリングのようなアプリケーションに理想的です。最後に、TacotronやVALL-Eのような音声合成モデルは、自然な音声を生成することに優れています。これらのモデルを組み合わせることで、多くのAI駆動型オーディオ・アプリケーションのバックボーンが形成され、アクセスしやすく、スケーラブルで、汎用性の高いものとなります。

開発者にとっての事前学習済みモデルの利点

事前学習済みモデルは、開発時間の短縮、コストの削減、AIアプリケーションの品質向上など、大きなメリットをもたらします。事前学習済みモデルを使用することで、開発者は以下のような方法でアプリケーションを強化することができます：

開発サイクルの短縮：開発サイクルの短縮：ゼロからモデルをトレーニングするコストのかかるプロセスを省略できます。
高いパフォーマンス**：膨大なデータセットでトレーニングされた最先端のモデルを活用します。
低い計算コスト**：様々なハードウェア上で効率的に実行できる最適化されたモデルを使用。
柔軟性**：ドメイン固有のタスクのためにモデルを微調整することも、一般的なアプリケーションのためにそのまま使用することもできます。
低いデータ要件**：多くの訓練済みモデルは、限られたラベル付きデータでも良好な性能を発揮するため、データ収集が高価であったり困難であったりするアプリケーションに適している。

これらのモデルは、時間とコストを削減するだけでなく、チームが革新的なソリューションの作成に集中することを可能にします。音声アシスタント、リアルタイムの音声分類、パーソナライズされた音声合成など、訓練済みモデルの汎用性により、開発者は音声アプリケーション開発の限界を押し広げることができます。

学習済み音声モデルの使い方

1.Hugging Faceパイプラインを使って素早く導入する

Hugging Faceは、最小限のコードで事前訓練された音声モデルをデプロイするための使いやすいパイプラインを提供します。例えば、Wav2Vec 2.0を使った音声認識の実行は、わずか数行のコードで行うことができます：

from transformers import pipeline

# Wav2Vec 2.0でASRパイプラインを初期化する。
asr_pipeline = pipeline("automatic-speech-recognition"、
                        model="facebook/wav2vec2-large-960h")

# 音声ファイルを書き起こす
result = asr_pipeline("path_to_audio.wav")

# 文字起こしを印刷する
print(result["text"])

この短いコードスニペットは、音声ファイルを受け取り、書き起こされたテキストを返す音声認識パイプラインをセットアップします。さらに、Hugging Faceはカスタムデータセット上で事前にトレーニングされたモデルの素早い微調整をサポートしています。

2.ドメイン固有のタスクのためのFine-Tune

事前に訓練されたモデルは一般的なシナリオではうまく機能しますが、ドメイン固有のデータセットでファインチューニングを行うことで、ニッチなアプリケーションの精度が向上します。ファインチューニングでは、ターゲットアプリケーションに関連する小規模なデータセットでモデルを再トレーニングし、ドメイン固有の用語や発話パターンをよりよく認識できるようにします。

例えば、Wav2Vec 2.0モデルをSpeech Commandsデータセットでファインチューニングしてみましょう。このデータセットは単純な分類タスクによく使われ、様々な話者を含んでいます。

ステップ1：データセットをロードする。

学習用の小さなサブセットをロードすることで、計算リソースを節約しながら、モデルの微調整を素早く試すことができます。

import torch
from transformers import Wav2Vec2ForSequenceClassification, Wav2Vec2Processor
from datasets import load_dataset
from transformers import Trainer, TrainingArguments
インポート librosa


# 音声コマンドのデータセットをロード
dataset = load_dataset("speech_commands", 'v0.01', split="train[:3%]")

**ステップ2: モデルのロード

このステップでは、学習済みのWav2Vec 2.0モデルとプロセッサを初期化します。プロセッサは生オーディオをモデルが理解できる入力特徴に変換する処理を行い、モデル自体はシーケンス分類タスクの準備が整います。

# シーケンス分類のための Wav2Vec2 モデルとプロセッサを初期化する。
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-960h")
model = Wav2Vec2ForSequenceClassification.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-960h", num_labels=4)

**ステップ3：データセットの前処理

前処理では、音声データをモデルへの入力に適した形式に変換します。これには、オーディオを一貫したサンプルレートに再サンプリングすることと、シーケンスの長さが均一になるようにパディングすることが含まれます。

# 前処理関数
def preprocess_audio(example)：
    # オーディオ配列を取得
    audio_array = example["audio"]["array"].
    original_sr = example["audio"]["sampling_rate"].

    # オーディオを16kHzにリサンプルする
    audio_resampled = librosa.resample(audio_array, orig_sr=original_sr, target_sr=16000)
   
    # Wav2Vec2 プロセッサでオーディオを処理し、シーケンスをパッドする
    example["input_values"] = processor(audio_resampled, sampling_rate=16000, return_tensors="pt", padding="max_length", max_length=16000).input_values[0].
   
    # ラベルを0から1の範囲に再マッピングする
    label_mapping = {20: 0, 21: 1}.
    example["label"] = label_mapping.get(example["label"], -1)
   
    return example

# 前処理関数を適用する
preprocessed_dataset = dataset.map(preprocess_audio, remove_columns=["audio", "file", "is_unknown", "speaker_id", "utterance_id"])

ステップ4：訓練/テスト分割を行う。

データセットを分割することで、モデルがある部分（trainデータセット）で学習され、別の部分（testデータセット）で評価されるようになる。層分割を行うことで、両方のデータセットで同じラベル分布を維持することができ、データが不均衡な場合に特に重要です。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from datasets import Dataset

# pandasのDataFrameに変換
df = pd.DataFrame(preprocessed_dataset)

# label" カラムを使って層分割を行う
train_df, eval_df = train_test_split(df, test_size=0.2, stratify=df["label"])

# HuggingFaceデータセット形式に戻す
train_dataset = Dataset.from_pandas(train_df)
eval_dataset = Dataset.from_pandas(eval_df)

**ステップ5：モデルの微調整

微調整の間、モデルは内部パラメータを調整することで新しいデータセットに適応するように学習します。訓練と評価のメトリクスは、モデルが訓練データと未見のテストデータの両方に対してどの程度のパフォーマンスを発揮しているかについての洞察を提供します。

# トレーニング引数を定義する
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results"、
    per_device_train_batch_size=1、
    eval_strategy="epoch"、
    num_train_epochs=3、
    logging_steps=10、
    save_steps=500、
    save_total_limit=2、
    remove_unused_columns=False、
    report_to="none"、
    no_cuda=False、
    dataloader_pin_memory=False

)

# トレーナーの定義
trainer = Trainer(
    model=model.to('cuda')、
    args=training_args、
    train_dataset=train_dataset、
    eval_dataset=eval_dataset、
    data_collator=lambda data：{
        "input_values": torch.stack([torch.tensor(x["input_values"]) for x in data]).to('cuda')、
        "labels": torch.tensor([x["label"] for x in data]).to('cuda')
    },
    processing_class=プロセッサ、
)


# モデルを訓練する
trainer.train()

# モデルを評価する
結果 = trainer.evaluate()
print(results)

出力

{'eval_loss'：0.6443880796432495,
'eval_runtime': 4.0858、
'eval_samples_per_second'：75.139,
eval_steps_per_second'：9.545,
'epoch'：3.0}

3.ベクトル検索アプリケーションのための埋め込みの生成

ベクトル検索は、埋め込み（コンテンツの数値表現）を使って、類似したデータ点を効率的に検索することができます。音声データの場合、埋め込みは、生の音声ファイルから直接生成することも、その書き起こしから生成することもできます。この柔軟性により、話者認識やセマンティックテキストベースの検索など、様々なタイプの音声検索アプリケーションに対応することができます。以下では、音声埋め込みにWav2Vec 2.0を、書き起こし埋め込みにWhisperを用いて埋め込みを生成し、Milvusのベクトルデータベースに保存してクエリする2つのアプローチを紹介します。

音声ファイルからの埋め込み生成

このアプローチは、トーンや話者の特徴といった音声特有の特徴を保持したまま、生の音声波形から直接埋め込みを抽出する。

import torch
from transformers import Wav2Vec2FeatureExtractor, Wav2Vec2Model
インポート librosa
np として numpy をインポート

# 学習済みのWav2Vec 2.0モデルと特徴抽出器をロードする。
feature_extractor = Wav2Vec2FeatureExtractor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base")
model = Wav2Vec2Model.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base")

def generate_audio_embedding(audio_path)：
    # オーディオファイルを読み込む
    audio_input, sample_rate = librosa.load(audio_path, sr=16000)
   
    # オーディオを前処理する
    入力値 = 特徴抽出器(audio_input, sampling_rate=sample_rate, return_tensors="pt").input_values
   
    # エンベッディングの生成
    with torch.no_grad()：
        出力 = model(input_values)
        # 最後の隠れ状態を埋め込みに使う
        embedding = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).squeeze().numpy()
   
    embedding を返す

# 使用例
audio_file_path = '/content/male.wav'

audio_embedding = generate_audio_embedding(audio_file_path)

# エンベッディングの詳細を表示
print("埋め込み形状:", audio_embedding.shape)
print("最初のいくつかの埋め込み値:", audio_embedding[:5])

出力します：

埋め込み形状: (768,)
最初のいくつかの埋め込み値：[-0.03371317 -0.05751501 0.18964688 0.10422201 0.16818957]

音声トランスクリプションからの埋め込み値の生成

生の音声を使う代わりに、このアプローチではまずWhisperを使って音声を書き起こし、次に書き起こされたテキストから埋め込みデータを生成する。これはテキストベースの意味検索に有用である。

インポート openai
import whisper
np として numpy をインポート
import os
from langchain_milvus import Milvus
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_core.documents import ドキュメント
from google.colab import userdata


# ステップ1: Whisperモデルのロード
model = whisper.load_model("base.ja")

# Step 2: Whisperを使って音声を書き起こす
audio_file = '/content/male.wav'
result = model.transcribe(audio_file)
transcribed_text = result["text"].

# ステップ3: 書き起こされたテキストに対してOpenAIのエンベッディングを生成する
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = userdata.get('OPENAI_API_KEY')

# ステップ4: OpenAIエンベッディングを使ってMilvusベクトルストアをセットアップする
URI = "./milvus_example.db" # Milvus LiteのローカルURIを使用する。
embedding_function = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-ada-002")

vector_store = Milvus(
    embedding_function=embedding_function、
    connection_args={"uri"：URI}、
    index_params={"index_type"："FLAT", "metric_type"："L2"},
    auto_id=True
)

# ステップ5: 転写されたテキストをDocumentにまとめ、Milvusに追加する。
doc = Document(page_content=transcribed_text)

vector_store.add_documents(documents=[doc])

# ステップ6：Milvusを使って類似検索を行う（同じ音声をクエリーする）
similar_results = vector_store.similarity_search_with_relevance_scores(transcribed_text, k=1)

# ステップ7：結果の印刷
print("Similarity Score:", similar_results[0][1])

出力します：

類似度スコア: 1.0

高い類似度スコアは、クエリーテキストが保存されたトランスクリプションと密接に一致することを示し、このアプローチはテキストベースの検索タスクに理想的である。

事前に訓練された音声モデルのためのツールとフレームワーク

事前訓練された音声モデルを効果的に使用するために、開発者は、デプロイメント、微調整、特徴抽出を簡素化する様々なツールやフレームワークを活用することができます。これらのツールは、音声認識、テキスト音声合成（TTS）、音声埋め込み生成などの重要な機能を提供します。

この分野で使用されている主なツールをいくつか紹介しよう：

ハギング・フェイス・トランスフォーマー**](https://zilliz.com/glossary/transformer-models)：音声認識、音声合成、音声分類のための訓練済みモデルを提供し、強力なAI機能をアプリケーションに簡単に統合できる。
PyTorch & TensorFlow:**これらのディープラーニングフレームワークは、GPUアクセラレーションをサポートし、モデルを効率的にトレーニング、微調整、デプロイする柔軟性を提供します。
Milvus:ベクトル検索アプリケーションに不可欠なこれらのツールは、埋め込みに基づく類似のオーディオサンプルの高速検索を可能にします。
Librosaとtorchaudio**：特徴抽出、リサンプリング、スペクトログラム生成などの高度なオーディオ処理機能を提供します。
DeepSpeech**：Mozillaによって開発されたオープンソースのASRエンジンで、デバイス上での音声認識機能を提供し、オフラインアプリケーションに便利です。
ESPnet**：自動音声認識（ASR）、音声合成（TTS）、音声翻訳をサポートする柔軟なエンドツーエンドの音声処理ツールキット。

これらの各ツールは、事前に訓練されたモデルの機能を強化する上で重要な役割を果たし、開発者は実世界の音声アプリケーション向けにソリューションをカスタマイズすることができます。リアルタイムの音声書き起こし、話者検証、音声合成など、ユースケースに応じて適切なフレームワークを選択することで、パフォーマンスと効率を大幅に向上させることができます。

##事前学習済みモデルを使用する際の課題

事前訓練された音声モデルには多くの利点がありますが、パフォーマンス、ユーザビリティ、デプロイメントに影響する課題もあります。主な課題には以下のようなものがあります：

Domain Mismatch：多くの事前トレーニング済みモデルは、英語のニュースやポッドキャストのトランスクリプトなど、一般的なデータセットでトレーニングされています。ドメインに特化した音声（医療口述、法的録音、訛りのある音声など）に適用すると、性能が低下する可能性があります。このギャップを埋めるには、ドメインに関連したデータセットで微調整を行う必要があります。
ノイズの多い音声の制限**：背景雑音、残響、質の悪い録音は、音声認識モデルの精度を著しく低下させます。事前にトレーニングされたモデルにはノイズに強い特徴が含まれていますが、最適な結果を得るためには、ノイズ除去技術やカスタムモデルのトレーニングが必要になる場合があります。
データセットの制約：データセットの制約：特定の言語、方言、低リソースの音声データセットは、事前に訓練されたモデルでは十分に表現されていません。このため、多言語または地域的なアプリケーションの精度が制限される可能性があります。このような場合、パフォーマンスを向上させるために、伝達学習やデータ増強が必要になることがあります。
計算資源**：事前に訓練されたモデルは訓練時間を短縮しますが、大規模なモデルを展開するには高性能のGPUやクラウドベースのインフラが必要になる場合があります。量子化やモデルの刈り込みなどの最適化は、より効率的なデプロイメントに役立ちます。

これらの課題を克服するために、開発者は対象ドメインにおけるモデルの長所と短所を慎重に評価する必要があります。

結論

事前に訓練されたモデルは、オーディオAIアプリケーションに取り組む開発者にとって、ゲームチェンジャー的な利点を提供します。これらのモデルは、複雑なオーディオタスクをゼロから始めることなく実装するための、高速で効率的かつコスト効率の高い方法を提供します。これらのモデルを活用することで、開発者はモデルのトレーニングに時間とリソースを投資するよりも、アプリケーションの改良とパフォーマンスの向上に集中することができます。

AIの分野が進化し続けるにつれて、事前学習済みモデルのさらなる進歩が期待でき、精度、効率、アクセシビリティの向上につながります。開発者は様々なモデルを探求し、fine-tuningテクニックを試し、実世界のアプリケーションに組み込んで、その可能性を最大限に引き出すべきです。音声認識システム、音声分類器、音声合成エンジンのいずれを構築する場合でも、訓練済みモデルは進捗を加速させる貴重なツールとして役立ちます。

音声AIの最新動向を常に把握し、最先端のツールを採用することで、開発者は時代の先端を走り続け、革新的で高性能なソリューションを構築することができます。

次回のディープダイブにご期待ください：「テキストから音声へ：TTSテクノロジーの深層"

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