CTCって何？音声認識の重要技術と、もう一つの意味を分かりやすく解説

CTCとは？

CTCは「Connectionist Temporal Classification」の略で、日本語では「コネクショニスト時系列分類」と訳されます。これは、主にニューラルネットワーク（AIの脳のようなもの）を使って、音声のような「連続したデータ（時系列データ）」をテキストなどの「バラバラのデータ（ラベル列）」に変換するためのアルゴリズム（計算方法）の一種です。2006年にAlex Graves氏らによって発表されました。

何が画期的だったのか？ – アライメント作業の不要化

従来の音声認識技術には、大きな課題がありました。それは「アライメント（紐付け）」という作業です。

例えば、「こんにちは」という音声データは、時間の流れに沿った連続的な波形データです。これを「こ」「ん」「に」「ち」「は」という文字に変換するには、音声波形のどの部分が「こ」で、どの部分が「ん」なのかを、正確に紐付ける必要がありました。この作業は非常に手間がかかり、認識精度の向上を妨げる一因となっていました。

CTCは、この面倒なアライメント作業を不要にした点で画期的でした。CTCは、音声全体をみて、最もそれらしいテキスト列を直接予測することができます。これにより、End-to-End（最初から最後まで一気通貫）での音声認識モデルの構築が容易になりました。

CTCの仕組み（簡単なイメージ）

CTCの仕組みを理解するために、特別な「ブランク（blank）」というラベルの存在が鍵となります。

1. 音声のフレーム分割と確率予測
   まず、入力された音声データを非常に短い時間（フレーム）ごとに区切ります。そして、ニューラルネットワークが各フレームで「どの文字が発声されたか」の確率を予測します。
2. 「ブランク」ラベルの導入
   CTCでは、通常の文字（a, b, c…）に加えて、「ブランク（_のような記号で表現されます）」という特別なラベルを予測対象に加えます。このブランクは、文字と文字の間の無音部分や、同じ文字が続く場合（例：「Hello」の「l」）の区切りとして機能します。
3. パスの統合と最終的なテキスト出力
   ネットワークは、各フレームで最も確率の高い文字（またはブランク）を出力します。例えば、「cat」という音声から、[c, c, _, a, a, t, _]のような出力が得られたとします。CTCは、ここから以下のルールで最終的なテキストを生成します。
   • 連続する同じ文字を一つにまとめる (例: c, c → c)
   • ブランクをすべて取り除く
   このルールを適用すると、[c, c, _, a, a, t, _] は見事に「cat」というテキストに変換されます。

このように、ブランクをうまく使うことで、発話の速さや間の取り方が違っても、柔軟に正しいテキストを出力できるようになったのです。

メリットとデメリット

CTCとは？

もう一つのCTCは、日本の大手システムインテグレーター（SIer）である「伊藤忠テクノソリューションズ株式会社」の略称です。1972年に設立され、IT業界で非常に有名な企業の一つです。

どんな会社？

伊藤忠テクノソリューションズは、国内外の最新のIT製品や技術を組み合わせ、顧客企業の課題を解決するためのコンサルティング、システムの設計・構築、運用・保守までを一貫して提供する総合ITサービス企業です。

私たちが普段利用している様々なサービスや、企業の活動の裏側で、CTCが構築・運用するITシステムが動いています。例えば、企業のサーバーやネットワークインフラ、クラウドサービスの導入支援、セキュリティ対策、データ分析基盤の構築など、その事業内容は多岐にわたります。