複数の参加者が同時にしゃべる「声の重なり（クロストーク）」が文字起こしに与える影響として正しいものはどれか。

正解はAです。複数人が同時に話すと声が混ざり、AIが発言を話者ごとに分離しにくくなるため、精度が落ちやすくなります。クロストークは精度低下の代表的な要因です。精度が必ず上がることも、影響がないことも、録音が止まることもありません。重なりは聞き取りを難しくします。

クロストークの問題は「複数の声が一つの音に混ざる」ことにあります。人でも聞き分けにくい状況は、AIにとっても難しく、誰の発言かの仕分けや言葉の推定が乱れます。発言は重ねず一人ずつ話すと精度が保ちやすいと理解します。

会議では、できるだけ発言が重ならないよう一人ずつ話す進め方を意識してみましょう。司会が発言を交通整理するだけでも、文字起こしの精度は上がります。重なった箇所は後で音源を聞き直して人が補うのが効果的です。

クロストークが精度を下げる仕組み

音声認識は基本的に、はっきり分かれた発話を前提に文字へ変換します。複数の声が同時に入ると、音が重なって個々の言葉を取り出しにくくなり、話者分離も乱れます。その結果、誤変換や取りこぼし、話者ラベルの誤りが増えます。

他の選択肢がなぜ誤りか

Bの「必ず精度が上がる」は事実に反し、重なりはむしろ不利です。Cの「まったく影響しない」も誤りで、現実には大きく影響します。Dの「録音が自動停止する」という挙動はなく、録音は続きます。いずれもクロストークの実際の影響を正しく表していません。