出席者の中から発言者に手動で設定した発言内容が話者学習データとして保存されていきます。
手動で設定していくと、自動的に発言者が表示されるようになりますが、その発言内容は話者学習されません。

発言者は出席者の表記に基づいて学習します。
その為、過去に話者学習させた出席者の表記と一部でも異なる場合は、別のデータとして学習されます。

1人あたり3分程度の発言内容を学習させることで、話者識別の精度が高まります。

雑音が多い状況や風邪などの影響で声が変わっているなどの場合は、同一人物であっても
学習させた音声と異なる為、学習させた人物とは別人だとAI話者識別が判断することがあります。

出席者が多すぎると誤認識しやすくなります。
(録音環境にもよりますが、8名を超えると誤認識の確率が高くなります。)

雑音が多いと雑音を含めた音声で話者学習がされるため、誤認識されやすくなります。
マイクを利用した音声を学習させることをおすすめします。

発言内容に複数人の発言がまとまっている場合に発言者を手動で設定すると、
別の人の発言まで発言者に設定した人の音声として話者学習されます。
そのまま学習させるのではなく、発言内容の分割をしてから発言者を設定することをおすすめします。

出席者が8名を超える場合でも、メインの発言者が8名以下の場合、
事前にはメインに発言する人のみを出席者として設定しておく方法も良いかもしれません。

自動的に発言者として表示される母数である出席者を減らすことができるため、誤認識の確率が下がります。

録音終了後に設定していなかった出席者を設定します。
出席者として設定していなかった人の発言は、基本的に空欄で表示されます。
空欄部分に発言者を設定していくと効率的にご利用いただけるかもしれません。

※この方法がすべてのご利用者にとって有効とは限りません。ご了承ください。

現状、話者学習データを確認したり管理することはできません。
誤認識が多くどうしようもない場合は[話者学習内容のリセット]を実行することも一つの手です。

ただし、[話者学習内容のリセット]をするとすべての学習データが削除されます。
最初から話者学習をやり直すことになりますのでご注意ください。