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公開：2024-10-24

フェアリーデバイセズがmimi XFEに新ノイズ抑制モデルNNRを追加、エッジデバイスの音声品質が大幅に向上

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• フェアリーデバイセズが新ノイズ抑制モデルNNRを発表
• 深層学習を用いた軽量かつ低遅延な音声処理を実現
• 工場や街中での音声品質向上に貢献

mimi XFEの新ノイズ抑制モデルNNRがエッジデバイスの音声品質を向上

フェアリーデバイセズは2024年10月23日、エッジ音声AIサービスmimi XFEにおいて深層学習を用いた新しいノイズ抑制モデルNNRの提供を開始した。従来の信号処理ベースのモデルと比較してより効果的なノイズ抑制が可能になり、クリアな音声を取得できるようになった。^[1]

NNRは軽量かつ低遅延な設計により、エッジデバイス上でリアルタイムの音声処理を実現することが可能である。工場や街中といった様々な現場環境において効果的なノイズ抑制を行い、高品質な音声コミュニケーションを実現することができるだろう。

フェアリーデバイセズは音声言語処理技術の研究開発を継続的に行っており、mimi XFEはその成果の一つとして位置づけられている。NNRの導入によって、より多くの環境で快適な音声処理が実現できるようになった。

mimi XFE NNRの特徴まとめ

mimi XFE NRの詳細はこちら

深層学習について

深層学習とは、人工知能技術の一つで、多層のニューラルネットワークを用いて大量のデータから特徴を自動的に学習する手法のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 複雑なパターンを自動的に認識・学習
• 従来の機械学習より高い精度を実現
• 大量のデータから特徴を抽出可能

深層学習技術をノイズ抑制に応用することで、従来の信号処理ベースの手法では困難だった複雑な環境下でのノイズ除去が可能になった。NNRではこの技術を活用し、エッジデバイス上で効率的な音声処理を実現している。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「エッジ音声AIサービスのmimi XFEにおける新しいノイズ抑制モデルの提供開始とサンプル音声の公開 | Fairy Devices株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000092.000042518.html, (参照 24-10-24).

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