AIに『耳』を授ける！音のプロフェッショナル、SLAM-LLMが登場！

いや、全然違うよ。これは音声や音楽をAIで上手に扱うための、新しい開発フレームワークの名前だね。亜美さん、最近のAIって画像を見たりするのは得意だけど、音に関してはまだ課題が多いんだ。

確かにできるけど、開発者がそれを作るのはすごく大変なんだよ。既存のツールは画像用ばかりで、音のAIを作ろうとすると、わざわざ画像用の仕組みを無理やり改造したり、複雑な設定を全部自分で書かなきゃいけなかったんだ。

その通り。この論文の面白いところは、AIを『レゴブロック』みたいに組み替えられるようにした点なんだ。専門用語で言うと『モジュール化』だね。

大きく分けて3つの部品があるんだ。まず音を聴き取る『エンコーダ』、次に音の情報をLLMが理解できる形に変換する『プロジェクタ』、そして最後に言葉を生成する『LLM』だね。

あはは、名前は同じだけど役割は違うよ。ここでのプロジェクタは、異なる種類のデータをつなぐ『橋渡し役』のことだね。これがあるおかげで、音の情報をLLMがスムーズに処理できるようになるんだ。

そうなんだ。YAMLっていう設定ファイルを1つ書き換えるだけで、部品を自由に入れ替えられる。論文では、音声認識（ASR）や、音の内容を文章で説明するオーディオキャプション（AAC）で、世界トップレベルの性能が出たって報告されているよ。

例えば、Whisperっていう有名な音声エンコーダとLLMを組み合わせた実験では、従来の専用システムに負けないくらい正確に文字起こしができたんだ。しかも、チャット形式のLLMを使うと、より自然な言葉で結果を出せることも分かったんだよ。

例えば、街の雑音を聴かせて『今、何が起きてる？』って聞いたら、『後ろで車が急ブレーキをかけて、犬が吠えています』って詳しく教えてくれるAIができるかもしれない。音楽の分析や、感情を読み取る対話システムへの応用も期待されているね。

課題としては、すごく長い音声を処理しようとすると計算が大変になることかな。あとは、もっと複雑な会話、例えば複数人が同時に喋っているのを完璧に聞き分けるには、まだ研究が必要だね。

そうだね。オープンソースだから、世界中の人が協力して改良していけるのがこのフレームワークの強みだよ。

それはAIじゃなくて、ただの自分の願望だろ。もっと有意義なことに使いなよ。