まずはお試しください。
音声から発話者の感情を認識するサービスです。発話者が発話を通じて意識的、あるいは無意識的に表出する感情を「喜び」「悲しみ」「怒り」「嫌悪」「平静」の5クラスに分類します。声質などの音声の特徴のみから認識を行うため、結果は語彙や発話内容などの言語的情報に影響を受けません。本サービスを利用することで、文字起こしには現れない発話者の感情を汲み取ることができ、会話分析や音声対話システムにおいて発話者の感情に寄り添う対応が可能になります。現在対応している言語は日本語のみです。
例1. 会話分析
対話の文字起こしと合わせて感情認識も活用することで、発話者の感情の変化などに着目することができます。
例えば接客カウンターの会話分析などに活用すれば、対応によってお客様の感情がどう変化したのかなどの感情面での評価が可能になります。
他にも、商談や面談の内容の評価・分析などにも利用できます。
例2. 音声対話システム
音声で応答する対話システムでは、ユーザーの感情を考慮して応答を決定することができるようになります。
例えば、喜んでいるユーザーと怒っているユーザーとで応答内容を変化させることでユーザー体験の向上が期待できます。
mimi®︎ API の各種機能に関連する最新の情報です。
mimi®︎の各種機能やTumblerなどのハードウェアを組み合わせて、実際の業務現場に導入した事例です。
公務員の労働負荷を軽減しつつ、タイムリーかつ正確な情報開示による メディアリレーションを通じた国民との対話を実現する官公庁DX 「会見テキスト化支援システム」
訪日外国人客への応対サービス向上を目的に多言語に対応した、お客様案内アプリ「リム翻訳」。 mimiにより迅速に自社サービスを立ち上げたケーススタディです。
音声認識とエッジAIを活用したコミュニケーションロボット向けの音声対話システムです。多くの人が行きかう雑踏・騒音環境でも、人の声だけをマルチマイクが聞きとり、mimi XFEによる音声前段処理を行うことで、高精度の音声認識を実現しています。話しかけた言語を自動で識別し、音声翻訳を行うことができます。
マルチマイクハードウェアとエッジAIを活用することで、たった一台のハードウェアで複数話者の音声を分離集音し、スムーズな会議の文字起こしを実現。Tumblerとmimiにより迅速に自社サービスを立ち上げたケーススタディです。
mimi®︎に関する開発者向けの資料はこちらで公開されています。
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