ちょっとした目的で実験的に調査＆開発していたウェブアプリの話がポシャりそうなので、アプリだけ公開することにしました。
やりたかったのはウェブアプリで
１ 日本語音声を認識して日本語テキスト化して、
２ そのテキストを形態素解析して単語分解した上で、
３ 単語の出現頻度をタグクラウドで視覚化し、
４ （ある程度以上の語彙が集まったら）テキスト内容から感情分析を行ってグラフ化する
５ １～４をリアルタイムに行う（音声認識が途切れるタイミングで全情報を更新する）
というものでした。
技術的には色々な実現手段があるのですが、今回は実験的に作っていた経緯もあるので、
１ Web Speech API
２ TinySegmenter
３ jQCloud
４ 色々使って独自実装
で作っています。
本当は４で IBM Personality Insight API とか使えると簡単でよかったのですが、今回は使っていないことを白状しておきます。また１の実装の都合上、PC 版 FireFox では動きません。後述のサンプルを利用する際には PC の Chrome か Edge で試していただきたいです（互換性という意味では Android 版 Chrome でも動くことになっていますが、自分のテストでは認識精度がかなり悪かったので PC での利用をお勧めします）。また４の実装の中で利用回数に制約のある無料 API を使っているため、使いすぎて（使われすぎて）限度回数を超えてしまうとその月の間は動かなくなる、という点をご了承ください。
で、作って公開してみたのがこちらです。繰り返しますが PC 版 Chrome でアクセスしてください：
https://dotnsf.github.io/webspeechpi/
アクセスするとこのような画面が表示されます。右上の青いマイクボタンをクリックすると音声認識モードに切り替わります（初回のみマイクアクセスの許可を求められるので「許可」してください）：
音声認識モードに切り替わると青だったボタンは赤く変わります。またウェブページのタブに音声収集中であることを示す赤いマークが表示されます（ちなみにもう一度赤マイクボタンをクリックすると青マイクボタンに戻り、音声認識モードからも抜けます）：
この音声認識モードの状態でマイクに日本語で話しかけると、その文章が認識されて表示されます。ある程度の長さの無音状態が続くまでは１つの文章とみなして、たまに内容を変更・調整しながら認識を続けます：
ある程度の長さの無音状態を認識すると、それまでに認識した文章を形態素解析し、名詞や動詞、形容詞といった、文章内容の肝となりうる単語がタグクラウドで表示されます：
この認識文章の量が少ないとタグクラウドだけが表示されますが、ある程度以上の文章が認識されるとタグクラウドに加えて、そのテキスト内容から話している人の感情を５つの要素で分析して、その結果がレーダーチャートで表示されます。このタグクラウドとレーダーチャートは文章が入力されるごとに更新されます：
と、まあこんな感じのものです。もともとはある業務目的のために作っていたものですが、不要になりそうだったので、せっかくなのでアプリ部分だけ公開することにしました。感情分析の精度は恥ずかしくなるようなものなので、ネタ程度に使ってみてください（笑）。本当は形態素解析ももう少し高度にできるのですが、無料公開できるものを作ろうとするとこんな感じになりました。
ウェブアプリそのものの（フロントエンド部分の）ソースコードはこちらで公開しています：
https://github.com/dotnsf/webspeechpi
感情分析 API はフロントエンドには含まれていません（公開していない理由はあまりに雑な実装で恥ずかしいため）。こちらの実装の中身に興味ある方がいたら教えてください。
やりたかったのはウェブアプリで
１ 日本語音声を認識して日本語テキスト化して、
２ そのテキストを形態素解析して単語分解した上で、
３ 単語の出現頻度をタグクラウドで視覚化し、
４ （ある程度以上の語彙が集まったら）テキスト内容から感情分析を行ってグラフ化する
５ １～４をリアルタイムに行う（音声認識が途切れるタイミングで全情報を更新する）
というものでした。
技術的には色々な実現手段があるのですが、今回は実験的に作っていた経緯もあるので、
１ Web Speech API
２ TinySegmenter
３ jQCloud
４ 色々使って独自実装
で作っています。
本当は４で IBM Personality Insight API とか使えると簡単でよかったのですが、今回は使っていないことを白状しておきます。また１の実装の都合上、PC 版 FireFox では動きません。後述のサンプルを利用する際には PC の Chrome か Edge で試していただきたいです（互換性という意味では Android 版 Chrome でも動くことになっていますが、自分のテストでは認識精度がかなり悪かったので PC での利用をお勧めします）。また４の実装の中で利用回数に制約のある無料 API を使っているため、使いすぎて（使われすぎて）限度回数を超えてしまうとその月の間は動かなくなる、という点をご了承ください。
で、作って公開してみたのがこちらです。繰り返しますが PC 版 Chrome でアクセスしてください：
https://dotnsf.github.io/webspeechpi/
アクセスするとこのような画面が表示されます。右上の青いマイクボタンをクリックすると音声認識モードに切り替わります（初回のみマイクアクセスの許可を求められるので「許可」してください）：
音声認識モードに切り替わると青だったボタンは赤く変わります。またウェブページのタブに音声収集中であることを示す赤いマークが表示されます（ちなみにもう一度赤マイクボタンをクリックすると青マイクボタンに戻り、音声認識モードからも抜けます）：
この音声認識モードの状態でマイクに日本語で話しかけると、その文章が認識されて表示されます。ある程度の長さの無音状態が続くまでは１つの文章とみなして、たまに内容を変更・調整しながら認識を続けます：
ある程度の長さの無音状態を認識すると、それまでに認識した文章を形態素解析し、名詞や動詞、形容詞といった、文章内容の肝となりうる単語がタグクラウドで表示されます：
この認識文章の量が少ないとタグクラウドだけが表示されますが、ある程度以上の文章が認識されるとタグクラウドに加えて、そのテキスト内容から話している人の感情を５つの要素で分析して、その結果がレーダーチャートで表示されます。このタグクラウドとレーダーチャートは文章が入力されるごとに更新されます：
と、まあこんな感じのものです。もともとはある業務目的のために作っていたものですが、不要になりそうだったので、せっかくなのでアプリ部分だけ公開することにしました。感情分析の精度は恥ずかしくなるようなものなので、ネタ程度に使ってみてください（笑）。本当は形態素解析ももう少し高度にできるのですが、無料公開できるものを作ろうとするとこんな感じになりました。
ウェブアプリそのものの（フロントエンド部分の）ソースコードはこちらで公開しています：
https://github.com/dotnsf/webspeechpi
感情分析 API はフロントエンドには含まれていません（公開していない理由はあまりに雑な実装で恥ずかしいため）。こちらの実装の中身に興味ある方がいたら教えてください。
