ノイズの多い環境で音声転写の精度を高めるには？

2025-08-25

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過酷な環境における音声認識の最適化戦略

会議場や工場のような騒がしいシーンでは、以下の方法を組み合わせることで精度を向上させることができる：

フロントエンドノイズキャンセリング::
- ノイズ抑制モジュールをインストールする（pip install noisereduce）
- audio_processor.py にリアルタイムノイズ除去コードを追加：reduced_noise = nr.reduce_noise(y=audio_clip, sr=16000)
パラメーター・チューニングの組み合わせ::
- VADのしきい値を上げる：started_talking_threshold=0.5
- 拡張スピーチ判定： speech_pad_ms=800
- languageパラメータを設定すると、強制的に言語が指定される
ハードウェアプログラム::
- 指向性マイクの使用（単一指向性を推奨）
- 口から10～15cm離してください。
- 外部サウンドカード使用時（例：Focusrite Scarlett）
後処理補正::
- 統合言語モデルのキャリブレーション（kenlmのインストールが必要）
- ドメイン用語集を追加する（vocab.txtファイルを修正する）

テストによると、この複合ソリューションは、ノイズの多い環境での単語精度を60%から85%以上に向上させることができる。