CASE STUDY

デバイスや環境を選ばないmimi® XFE NRのAIノイズ抑制 - NNR

現場の音声をクリアに変える

導入前の課題

  • 過酷な騒音環境: 工場、建設現場、屋外イベントなど、突発的な騒音(金属音、風切り音)が避けられない場所での音声通信。
  • ハードウェアの制約: 既存の通信機器やスマートフォンの内蔵マイクで、ノイズを十分に抑制できず、音声認識の失敗や聞き取りミスが発生。
  • 後処理の負担: 録音データに騒音が混じり、音声認識や編集、議事録作成、証跡確認に膨大な時間を要している。

フェアリーデバイセズが
解決できること

  • 過酷な騒音下でのクリアな音声通信:XFE NR [NNR (Neural Noise Reduction)]が「人の声」と「騒音」をリアルタイムに判別。工事現場の金属音や激しい風切り音など、従来技術では困難だった突発的なノイズを抑制し、クリアな通信環境を実現します。
  • ハードウェアの制約をソフトウェアで克服:高度なソフトウェア処理により、デバイスのマイク性能に依存せず高精度なノイズ除去が可能です。既存の機器をそのまま活用しながら、音声認識精度の向上と聞き取りミスの防止を両立します。
  • 後処理コストの削減と業務効率化:録音済みデータからノイズを抑制できるため、文字起こしや議事録作成などの作業がスムーズになります。これまで編集に費やしていた工数を削減し、業務全体の生産性を向上させます。

NNRサンプル音声

機械音ノイズ

音楽ノイズ

柔軟なシステム構成を可能にする「XFE NR NNR」の活用シーン

XFE NR [NNR]は、ソフトウェアとして提供されるため、導入における柔軟性が非常に高いのが特徴です。例えば、ラズベリーパイのような小型デバイスに組み込んでアナログ入力からノイズを抑制する構成や、スマートフォン・PCの既存アプリケーションへ統合してリアルタイム処理を行う構成など、ニーズに合わせた実装が可能です。

これにより、高価な防音用ハードウェアを新たに導入することなく、既存のハードウェア資産を最大限に活用しながら、騒音問題の解決や録音データの有効活用を実現します。以下のデモ動画では、具体的なシステム構成別の活用イメージをご紹介します。

アナログ入力への対応

ラズベリーパイ等の小型デバイスに組み込み、アナログ入力からの音声を瞬時にクリーン化。防音用のハードウェアを導入せず、ソフトウェアだけでノイズを抑制します。
[デモ動画1:アナログ入力を通じたノイズ抑制] マイクからアナログ入力でNNR搭載の小型デバイスに接続し、スピーカーにクリアな音声を出力します。

デジタル音源・録音ファイルの処理

PC上で録音済みファイルのノイズを後から除去、またはビデオ会議等のデジタル信号をリアルタイム処理。あきらめていた記録を価値ある資産に変えられます。
[デモ動画2:録音データの処理] PC上の録音済みファイルから、NNR搭載の小型デバイスに接続し、ノイズが低減されるデモです。

ソフトウェアとしての組み込み

専用ハードを介さず、既存のPC/スマホアプリにライブラリとして統合。騒音下でもクリアな音声通信、音声録画を実現します。
[デモ動画3:アプリへの組み込み動作] ソフトウェア単体で動作し、声の明瞭度を上げる様子をご覧ください。

導入後に変わること

XFE NR [NNR]の導入により、これまで業務の障壁となっていた「周囲の音」の問題が解消され、現場のコミュニケーションとDXのあり方を大きく進化します。具体的には、以下のような変化を実現します。

音声通信ストレスの解消と安全性向上

ハウリングやノイズが起きやすかった音声通信機器でも、クリアな会話が可能になることで、聞き直しによるタイムロスや、指示ミスに起因する事故リスクを軽減します。

既存商品やサービスの付加価値向上とコスト抑制

専用の防騒音ハードウェアを導入することなく、既存のスマホやPCにソフトウェアを組み込むだけで高品質な通信環境を実現。導入コストを抑えながら商品やサービスの品質を底上げできます。

音声認識率の向上

以前は騒音で失敗していた音声入力が正確に機能するようになり、録音データの有効活用を実現します。現場での在庫管理や点検記録などのハンズフリー業務の改善にもつながります。