AmiVoice + Claude で音声認識の「惜しい誤り」を直す AmiVoice + Claude で音声認識の「惜しい誤り」を直す
- はじめに 初投稿です！
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- Zennfes 2026の協賛企画でAmiVoice APIを使えるということで、既存APIとの比較と、後段LLMでの補正による効果について簡単な検証をしてみました。
本記事はZennfes 2026の協賛企画としてAmiVoice APIの利用権が提供されたことを機に書かれた初投稿です。音声認識（ASR）の出力には同音異義語の取り違えなど、意味的には「惜しい」誤りが混入しやすく、単純なルールベース修正では対応が難しいケースがあります。
筆者はAmiVoice APIを既存の他ASR APIと比較したうえで、Claude を後段LLMとして組み合わせることで誤り補正がどの程度改善するかを検証しています。LLMが文脈を考慮して誤認識候補を修正するアプローチは、専門用語や固有名詞が多い日本語音声において特に有効と考えられます。
詳細な評価指標や使用したプロンプト設計、比較対象のASR APIについては元記事を参照してください。実装の具体的な手順や精度の数値データは原文に記載されている可能性があります。
This article, written as a first post on Zenn in conjunction with the Zennfes 2026 sponsorship program, explores using AmiVoice API for Japanese automatic speech recognition (ASR) and Claude as a downstream LLM to fix transcription errors.
ASR systems frequently produce near-miss mistakes—particularly homophone substitutions that are phonetically correct but semantically wrong. These errors are difficult to address with simple rule-based methods. The author compares AmiVoice against at least one other ASR API, then investigates how much accuracy improves when Claude is applied as a post-processing correction layer that leverages surrounding context.
This context-aware LLM correction approach is likely especially beneficial for Japanese, where homophones are common and domain-specific vocabulary can trip up acoustic models. Specific benchmark metrics, prompt designs, and the identity of comparison ASR services are not fully detailed in the available snippet—readers should consult the original article on Zenn for the full experimental setup and results.
本ページの本文・要約は AI による自動生成です。正確性は元記事 (zenn.dev) をご確認ください。
