AIBR プレミアム
田中専務
拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、社内で「音声の感情をAIで読み取りたい」と言われまして、いくつか論文が出ていると聞きました。ただ、専門用語が多くて何が新しいのか分かりません。まずは全体像をざっくり教えていただけますか。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきますよ。今回の論文は要するに三つのポイントで会社の議論に使えるんです。第一に、生体（バイオ）にヒントを得た音の表現を使うことで雑音に強くなること、第二に、自己教師あり学習（Self-Supervised Learning: SSL）でラベル無しデータを有効活用できること、第三に、感情認識の精度向上に寄与する点です。まずは雑音耐性の実務的メリットから説明しましょう。
田中専務
雑音に強いというのは現場でありがたい話です。要するに、工場や商談の雑音があってもちゃんと感情を拾えるということですか。
AIメンター拓海
