要約
こんにちは、私が紹介するのは、pythonを活用した日本企業である株式会社クラスキャットです。
クラスキャットは、主に教育関連サービスを提供しており、その中でもAIを活用したアプリケーションの開発に注力しています。
その中でも、pythonを使用した自然言語処理技術を用いた教育アプリケーション「英語瞬間口語トレーニング」は、多くのユーザーから高い評価を得ています。
実際のコードも含めて、紹介していきます。
詳細内容
株式会社クラスキャットが開発したアプリケーション「英語瞬間口語トレーニング」は、pythonを用いた自然言語処理技術を使用しています。
このアプリケーションは英会話力を向上させるためのトレーニングを提供しており、ユーザーが簡単に口頭表現能力を磨くことができます。
以下では、このアプリケーションの主な機能とその実現方法について説明します。
1. スマートフォンアプリ上でレッスンを行う機能「英語瞬間口語トレーニング」の最も重要な機能の1つは、スマートフォンアプリ上でレッスンを行うことができるということです。
ユーザーは自分のスマートフォンから、希望するレッスンに登録することができ、オンライン上で英語の講師とリアルタイムに対話を行うことができます。
以下は、この機能を実現するために使用されたpythonのコードです。
“`python
import socketio
sio = socketio.Client()
url = ‘https://example.com’
@api.route(‘/api/v1/av/session/new’, methods=[‘POST’])
def create_session():
res = requests.post(url, headers=headers, data=data)
sid = res.json().get(‘data’).get(‘sid’)
sio.connect(url, headers=headers, namespaces=[‘/av/session/’ + sid])
return jsonify({“status”: “OK”, “sid”: sid})
“`上記のコードでは、socket.ioを使用してクライアントとサーバー間で双方向通信の開始が行われています。
サーバー側からは、生の音声データをストリームとして送信することができ、クライアント側からはリアルタイムに認識結果を受け取ることができます。
2. 自然言語処理による言語認識機能「英語瞬間口語トレーニング」では、言語認識機能を有しています。
具体的には、ユーザーが話した言葉を認識し、テキスト化することが可能です。
この機能は、自然言語処理技術によって実現されています。
以下は、自然言語処理による言語認識機能を実現するために使用されたpythonのコードです。
“`python
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer,TfidfVectorizer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import nltk
import pandas as pd
data = pd.read_csv(“data.csv”, encoding = ‘utf8’)def preprocess(text):
tokens = word_tokenize(text)
stopwords_list = stopwords.words(‘english’)
tokens = [token.lower() for token in tokens]
tokens = [token for token in tokens if token not in stopwords_list]
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
tokens = [lemmatizer.lemmatize(token) for token in tokens]
return ” “.join(tokens)data[‘preprocessed’] = data[‘text’].apply(preprocess)corpus = data[‘preprocessed’].valuestfidf = TfidfVectorizer(max_features=1500)
X = tfidf.fit_transform(corpus).toarray()
y = data[‘language’].valuesmodel = RandomForestClassifier(n_estimators=2000)
model.fit(X, y)def recognize_language(text):
preprocessed_text = preprocess(text)
tfidf_text = tfidf.transform([preprocessed_text]).toarray()
return model.predict(tfidf_text)[0]
“`上記のコードでは、NLTKという自然言語処理ライブラリを使用して、入力されたテキストを前処理します。
処理後、テキストの言語を識別するためにランダムフォレストというアルゴリズムを使用して、言語の分類を行っています。
このように、自然言語処理技術によって入力されたテキストを解析し、適切な処理を加えることで、高い言語認識精度を実現しています。
3. 話者の音声データからの特徴量抽出機能「英語瞬間口語トレーニング」では、話者の音声データから特徴量を抽出し、音声認識精度を向上させるための機能を有しています。
この機能は、音声信号処理によって実現されています。
以下は、この機能を実現するために使用されたpythonのコードです。
“`python
import numpy as np
import librosadef extract_feature(file_name):
X, sample_rate = librosa.load(file_name)
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=X, sr=sample_rate, n_mfcc=40)
mfccs_scaled = np.mean(mfccs.T,axis=0)
return mfccs_scaled
“`上記のコードでは、LibROSAという音声信号処理ライブラリを使用して、音声データからmfccという特徴量を抽出しています。
MFCCは、音声波形データに対してフーリエ変換を適用し、周波数領域におけるエネルギー分布の情報を特徴量として抽出する手法です。
このようにして抽出された特徴量は、機械学習モデルに入力されることで、音声認識精度の向上につながります。
以上が、「英語瞬間口語トレーニング」で使用されているpythonの主な機能とその実現方法の紹介でした。
このように、自然言語処理や音声信号処理の技術を駆使することで、英会話トレーニングアプリケーションのような高度なサービスを提供することができるようになりました。
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