この記事は
MS技術Advent Calendarの14日目のものです。
Project Oxfordとは何か
Project OxfordはMicrosoftの自然データ解釈技術をアプリやサービスへと簡単に取り込めるようにするプロジェクト(
Microsoft Project Oxford)です。
2015年4月のMicrosoft主催のデベロッパーカンファレンス(
//build 2015)で発表されました。
このカンファレンス時には多少話題になったのですが、実際のSDK提供までにしばらくのタイムラグがあったためあまり最近話題になっていないのが現状です。つまり、ほとんど知られていないので紹介していきますよという話です!
使える機能群には自然言語処理や画像認識など、事前にガンガンとトレーニングをかけた機械学習の権化のようなものがいっぱいあります。MSの技術というよりもMSR(Microsoft Research)の成果を一般転用したものという印象です。
アイドルCortanaさん
Project Oxfordで提供される仕組みを使った実世界のサービスの代表格がWindowsアイドル、Cortanaさんです。iOS界のスーパーアイドルSiriと競い合う感じで日々前へ出ようとしていますね。
コル、コル、タナーーー! みなさん一緒に、「「「コル、コル、タナーーー! 」」」
なぜProject Oxfordが嬉しいのか
みなさんご存知の
https://how-old.net/、平和の極みみたいなサービスですよね。特に誰も傷つけることなく
*1写真からの顔認識とその年齢推定を楽しさへと変えてくれるサービスです。
その昔、face.comというオンラインの顔認識サービスがありました。残念ながらFacebookが買収してサービスをシャットダウンしたので、私は安価/無料で比較的自由に利用できるオンラインの顔認識サービスがなくて厄介だなぁと思っていました。
Project Oxfordでは顔認識サービスも公開されています。顔認識と共に感情の推定もおこなってくれる、なかなかすごいやつです。
私はどちらかというと機械学習したいマンではなくて機械学習結果を使いたいマンなので、ひとまずProject Oxfordのあれこれを触ってみようという次第です
*2。
提供されている機能の概要
Project Oxfordで提供する機能は多岐にわたります。ここでは本家サイトの構成に準ずる形で一覧を紹介します。
興味をもった項目はぜひリンクを辿って詳しく調べてみてください。
- Vision
- Speech
- Speech APIs
- Speaker Recognition APIs
- 未公開(音声データを突っ込むと話者を識別して返してくれるものになるはず)
- Custom Recognition Intelligent Service
- 未公開(IBMのワトソンみたいな、とまではいかないまでも、アプリケーションを音声入力でサクサク使えるようにする仕組みのはず)
- Language
一覧の最新版はわりと
https://github.com/Microsoft/ProjectOxford-ClientSDKにまとまっています。
サポートするプラットフォーム
音声認識系APIが最も対応範囲の広いもので、Windows/iOS/Androidをサポートします。顔認識とCVはWindows/AndroidのSDKを提供しています。スペルチェックと感情認識はWindowsのSDKのみを提供しています。
音声認識など一部の機能はWindows 10に組み込まれているもので、Windows版SDKの内部でそのOS組み込み機能を呼んでいるようです。Windows 10 Mobileでの挙動についてはまだ実機で確認していないので把握できていません
*3。
利用制限
利用制限はそれぞれのAPIごとに異なります。たとえば音声認識APIでは月間のAPI呼び出し可能回数が5,000回に制限されています。
詳しくはドキュメントを読む必要があります。
音声認識APIことはじめ
まずはこのデモをごらんください。
https://www.projectoxford.ai/demo/speech#recognition
これは、Project Oxfordの本家サイトでホストされている音声認識と音声合成のデモです。PC向けのモダンなWebブラウザで開くと、一切のプラグインを要求することなく音声認識を実現できることがわかるでしょう。
ちなみに音声認識についてはAndroid向けのクイックスタートガイドがあります。Android勢は
こちらを参照してください。
そしてProject Oxfordの真骨頂ともいえるRESTのAPIは
このような構成です。もちろんRESTのAPIよりも事前に構成されたC# SDKのほうが使いやすいケースもあるでしょう。そのような場合には
お馴染みのドキュメントを出発点としてAPIを掘り下げられます。
私がやっていること
私は目下、Project Oxfordが提供する音声認識エンジンを使ってWebアプリを作っています。ここでは、この中で中核を担う音声認識部分のコード断片を紹介します。
まずは音声認識クライアントを生成してAPIキーを設定、そして送信する音声のフォーマット指定をおこないます。
var speechClient = SpeechRecognitionServiceFactory.CreateDataClient(SpeechRecognitionMode.LongDictation, "en-us", API_KEY);
speechClient.SendAudioFormat(SpeechAudioFormat.create16BitPCMFormat(8000));
SpeechRecognitionModeには短時間版と長時間(最大2分)版の二種類を設定できます。ここでは長時間版(
LongDictation)を設定しました。
Project Oxfordが提供する音声認識エンジンで認識できる言語はいくつかあります。具体的には
このページへ記載されているとおり「英語(US)、英語(英国)、ドイツ語、スペイン語、フランス語、イタリア語、中国語」です。ここでは英語(US)を指定しました。
APIキーは2015年11月まではMicrosoft Azureの管理画面から発行したものを利用していました。この手順はごく最近(2015年12月上旬?)に変わり、
https://www.projectoxford.ai/Subscription/Indexへとアクセスして必要なAPIキーを発行するようになりました(図1)。
図1 保持しているProject Oxfordライセンスの一覧
このサイト上から残り利用可能なAPI呼び出し回数なども確認できるようになりました。
さて、コードに戻ります。
音声認識クライアントの初期化を完了したら、続いていくつかコールバックを仕込みます。
音声認識においては
- 部分結果(認識途中の候補データ)
- 最終結果(認識完了時の結果データ)
が大切です。最終結果だけを使うケースもありますが、今回は「音声認識実行中であり、何かしらの中間結果が得られている」ことを呼び出し側で判断したかったので次のように両方を利用しています。
speechClient.OnPartialResponseReceived += async (sender, e) =>
{
await SendCommandToClient(new JsonCmd { Command = "partial-result", Parameters = e.PartialResult });
};
speechClient.OnResponseReceived += async (sender, e) =>
{
var result = e.PhraseResponse.Results.FirstOrDefault();
if (result == null)
{
return;
}
var resultObj = new { text = result.MaskedInverseTextNormalizationResult };
// ...
};
OnPartialResponseReceivedで得られるのが途中結果、
OnResponseReceivedで得られるのが最終結果です。
ここでは最終結果で渡される結果オブジェクト内の
MaskedInverseTextNormalizationResultを読み出しています。これは、不適切なワード(いわゆる4-letter wordsなど)を****とマスクした状態で格納したものです。
InverseTextNormalizationResultには認識結果がそのまま格納されます。
基本的に音声認識に関わるコードはこれだけです。これに加えて実際にはWebSocket経由でオーディオストリームを受け取って右から左へ流す仕組みや、不要の際に流れてきたデータを一時的に音声認識サーバへ流さず捨てる「ミュート」機能などを持ちますが、根っこの部分はこれだけです。
クロスプラットフォームでの音声認識API利用
音声認識APIは前述のようにWeb版(REST版)のみならずWindows版Android版、iOS版も提供しています。個人的にはWeb版(Rest版)ですべてのプラットフォームをカバーできるならばそれでよかったのですが、この場合に大きな壁となるのがiOSです。
iOSでは残念ながらiOS(Mobile Safari)のWebRTCサポートは弱く、音声キャプチャの機能がいまだに(iOS 9.2時点)存在しません
*4。
iOS側のサポート状況が改善するのを待つよりは普通にネイティブアプリで組んだほうが良い結果となりそうなので、目下Xamarinを通じてWindows Phone(Windows 10 Mobile)、iOS、Androidで共通利用できるラッパーライブラリを書いているところです。
こういうところでXamarinの楽しさが活きますね!
ASP.NETに関わる部分
今回は音声認識結果をもとに遊ぶ簡単なゲームを作り、そのなかではVS 2015上でASP.NET 5のテンプレを使ってコードを書いてみました。
データの保存にはEF7(Entity Framework 7)を試しに使っているのですけれど、インデックスを張るためのAttributeを探したところなくなったようで難儀しました。結局、EF7では基本的にデータベースの細かな部分をすべてプログラム側コード(EF7の場合はC#)で完結するのではなく、適宜DDLを自前で書くのが良いという思想だと解釈して自分でインデックスをぽちぽちと張るようにしました。
ASP.NET 5系のロードマップ上でEF7自体に大きな手が入る場面はこの先なさそう&これはこれで良いと感じているのですが、EF7としてのプラクティス集(DOs and DON'Ts)が欲しいなと感じたりもしましたとさ。
あっ、Microsoft Azure Web Apps+ASP.NET系の環境でWebSocketを利用する場合には、AzureのPortal上からWebSocket利用オプションを有効にするのを忘れないようにしましょう。私はこれで割とハマりました。
まとめ
Project Oxfordすごいぞい楽しいぞいという話でした。
メインで紹介した音声認識系以外にも楽しい技術がいっぱいなので順次さわっていきたいところです。
明日のMS技術Advent Calendar担当はredwarriorさんです。
