AI 音声クローン作成: その仕組みと重要な詳細

このブログでは、AI 音声クローン作成の画期的な世界を探索してください。読み続けて、人間の音声を再現するさまざまなテクノロジーの驚異を発見してください。さらに、クリエイティブなアプリケーションやビジネス アプリケーションの可能性もあります。

AI 音声クローン作成はもはや SF ではなく、急速に進化する現実です。人間の声を簡単かつ高精度に複製できる可能性は今後も続きます。

あなたのお気に入りの作家の作品を彼自身の声で読み上げてもらうことを想像してみてください。あるいは、就寝前のお気に入りの物語を、両親や祖父母が亡くなってからずっと経った後でも、その声で読み聞かせてくれます。 AI 音声クローン作成は、私たちの個人生活やビジネス生活に多くの恩恵をもたらします。

したがって、あなたがテクノロジー愛好家であっても、クリエイティブな専門家であっても、アイデアを探しているビジネスオーナーであっても、この投稿は AI 音声クローンが個人やビジネスのニーズにもたらすさまざまな用途と可能性を検討することを目的としています。

音声合成の歴史

音声合成や音声合成は新しいものではありません。研究者たちは、非常に長い間、リアルな人間の声を発する機械を作ろうと試みてきました。しかし、過去 20 世紀におけるデジタル信号処理の発展により、音声合成の開発が加速されました。

主なイベントの一部を以下に示します。

  • 1930:   ボコーダ によって開発されている ベル研究所 音声をその基本的なトーンに分析します。ベル研究所で働いていたホーマー・ダドリーは、ボコーダーを逆転させることに成功しました。 ヴォーダー、機能が制限された音声合成装置。しかし、これは電子音声合成の可能性を示しました。
  • 1970s: コンピューターがますます強力になるにつれて、デジタル音声合成の時代が到来しました。フォルマント合成と録音された波形データは、人間のような声を再現するための画期的な技術です。
  • 1980s-1990s: 連結合成が登場します。この方法では、話者の音声のさまざまな部分を利用して、元の話者のフォルマント (自然な声) で新しい単語や文を再作成します。
  • 2000: 統計的パラメトリック音声合成 (SPSS) が登場しました。統計モデルを使用して話者の声道を表し、それらのパラメータに基づいて音声を生成できます。 SPSS は、音声合成において優れた制御と柔軟性を提供しました。
  • 2010s: ニューラルネットワークがシーンを引き継ぎました。膨大な音声データをもとに学習できるため、感情表現やニュアンスのある非常にリアルな音声を再現できます。

なぜ音声をクローンするのか?

AI を使用して音声を複製する理由はたくさんあります。これはあなたの仕事や、何を達成しようとしているかによって異なります。以下にその一部を示します。

  • ブランディング: 自社のブランドに関連付けられる独自の声を作成する必要がある企業向け。
  • マーケティングおよびコンテンツクリエイター: マーケティング担当者やコンテンツ作成者は、大規模なローカリゼーションやターゲット層に合わせたスタイルのパーソナライゼーションなど、合成音声の創造的な用途を数多く見つけることができます。
  • 愛する人の思い出: AI 音声クローンを使用すると、亡くなった愛する人の声を保存できます。
  • 顧客サービス:企業は AI 音声クローンを利用して、常に完璧なカスタマー エージェントを顧客にサービスすることができます。
  • パーソナライズされたコンテンツ: ユーザーは、AI 音声クローンを使用してコンテンツをパーソナライズし、たとえば自分の声または選択した別の声でニュース記事やオーディオブックを読むことができます。
  • 医療用途: 患者の精神的サポートからアクセシビリティや言語療法の利用まで、医療の可能性は同様に有望です。
  • 新しい形のエンターテイメント: AI 音声クローンは、合成歌手や俳優など、新しい形式の芸術やエンターテイメントを作成するためにも使用できます。

AI 音声クローン作成の仕組み

AI を使用した音声クローンは、人間の固有の音声特性を再現できる高度な技術によって実現されます。このプロセスには通常、テキスト読み上げ (TTS) 合成システムと、生成ニューラル ネットワークであることが多い深層学習ベースのモデルという 2 つの主要なコンポーネントが含まれます。最初に、モデルはターゲットの音声のサンプルを含むデータセットでトレーニングされるため、ピッチ、トーン、リズム、その他の特徴的な特徴のニュアンスを学習できます。

トレーニング プロセスでは、さまざまな文と音声のバリエーションを使用してモデルを音声のさまざまなバリエーションにさらし、ターゲットの音声の複雑さを把握できるようにします。適切にトレーニングされると、モデルはテキスト入力をトレーニング時の音声によく似た自然な音声に変換することで音声を生成できます。この合成は、目的の音声のスペクトログラムまたは波形を予測することによって実現されます。

音声クローン モデルなど タコトロン および WaveNet、合成音声の品質と信頼性が大幅に向上しました。これらのモデルは、ディープ ニューラル ネットワークを利用して人間の音声の微妙な部分を捉えて再現し、非常に現実的で状況に応じて適切な人工音声の作成を可能にします。テクノロジーが進歩するにつれて、音声クローン作成も進化し続け、新しい技術や機能が統合される可能性があります。

AI クローン音声の合法性と倫理的考慮事項

AI クローン音声の出現は、プライバシー、同意、知的財産をめぐる問題が重要であるため、法的および倫理的な重要な考慮事項を引き起こし、慎重な検討が求められます。合成音声の生成には通常、明示的な同意のない個人の録音が含まれる可能性のある広範な音声データセットが含まれるため、さまざまな規制を確実に遵守するには、イノベーションと個人の権利のバランスを取ることが不可欠になります。

倫理的には、AI によってクローン化された音声が悪意を持って使用される可能性があるため、次のような懸念が生じます。 ディープフェイク オーディオとその多くの可能性。高精度で音声を模倣するこの技術の機能は、詐欺のための個人情報の盗難、有名人や政治家のなりすまし、誤解を招くコンテンツの作成などの点で多くのリスクをもたらします。これらの理由により、AI 音声クローン技術の責任ある開発と導入のための倫理ガイドラインを確立する必要があります。

さらに、信頼を維持するには、AI によってクローン化された音声の使用における透明性も同様に重要です。ユーザーは合成音声を操作していることを認識する必要があり、ユーザーのデータが音声クローン作成に使用される前に同意を求める必要があります。

AI音声のメリット

AI を使用して音声のクローンを作成することには多くの利点があります。主な利点は次のとおりです。

  • パーソナライゼーション: AI でクローン化された音声は高度なパーソナライズ機能を備えているため、企業は仮想アシスタントや顧客サービスのやり取りを自社のブランド アイデンティティに合わせて調整することができます。
  • アクセシビリティ: 言語障害のある人は、AI によってクローン化されたカスタム音声を使用して、より適切な表現を見つけることができます。
  • 効率的なコンテンツ作成: AI によって複製された音声は、映画の吹き替え、アニメ キャラクターの音声の生成、その他の制作領域の効率化など、多くのコンテンツ作成プロセスを合理化できます。
  • コスト削減: AI によって複製された音声は、プロの人間の声優を使用するよりもはるかに安価であるため、ナレーションやナレーションにとってコスト効率の高いソリューションです。
  • 言語のローカリゼーション: AI 音声クローン作成により、さまざまな言語やアクセントの音声を迅速に生成して、多様な視聴者に対応できるため、コンテンツの大規模なローカライズも簡単になります。

AI音声のデメリット

人工知能による音声のクローン作成には、いくつかの欠点もあります。大きく分けて次の 2 つがあります。

  • 倫理的配慮: AI によってクローン化された音声を使用することの倫理的影響は、プライバシー、ユーザーの同意、透明性、悪意のある使用を防ぐためのテクノロジーの責任ある導入の問題にまで及びます。
  • 潜在的な離職: 人工知能のクローン作成を使用して特定の音声関連タスクを自動化すると、さまざまな業界の人間の声優やナレーターにある程度の職の置き換えが生じる可能性があります。

AI で音声を複製する方法

ほとんどの AI 音声クローン アプリでは、音声のクローンをできるだけ簡単に作成できます。また、他の人の音声を使用していないことも確認しようとするため、状況によっては遅延が発生する可能性があります。ただし、ここでは AI を使用して音声を複製するための基本的な 3 つのステップを説明します。

  1. アップロード: まず、クローンを作成する音声の一部の音声を含むデータ ファイルをアップロードする必要があります。この音声ファイルの最小長は、使用しているプラ​​ットフォームによって異なります。ほんの数分の音声が必要な場合もあれば、1 時間以上の音声データが必要な場合もあります。
  2. 待つ: データをアップロードしたら、プラットフォームがモデルに音声ファイル内のユーザーのように話すように教えるため、待つ必要があります。繰り返しますが、ここでの待機期間の長さは、使用しているアプリケーションによって異なります。
  3. 編集: トレーニングが終了するとシステムが警告を発します。あとはテキストを入力するだけで、複製した音声でそれを読み上げます。一部のアプリケーションは、他のアプリケーションよりも多くの機能とコントロールを備えた優れたエディターを提供します。

ベスト AI 音声クローン作成アプリのリスト

AI 音声クローン アプリの状況は急速に進化しており、新しい機能を備えた新しいプレーヤーが常に登場しています。現在利用可能な最良のオプションのいくつかの概要は次のとおりです。

  1. イレブンラボ: このプラットフォームは、ほとんど区別できない自然な音声のレプリカを提供する最先端のテクノロジーを誇ります。呼吸音や感情などの微妙なニュアンスも再現します。 イレブンラボ プロのナレーション作業や大切な音声の保存に最適です。
  2. Respeecher: ターゲットの音声を忠実に再現することで知られる、もう 1 つの印象的なプラットフォームです。ピッチ、音色、話す速度などの音声特性を微調整できます。
  3. マーフィーアイ: マーフを使用すると、スタジオ品質のナレーションを数分で作成できます。魅力的な説明ビデオ、ナレーション、さらには歌声の作成にも最適です。
  4. 説明: Descript は、音声クローンを作成するだけでなく、ビデオやポッドキャスト用のリアルな音声を生成できる包括的なビデオおよびオーディオ編集スイートです。
  5. AIに似ている: 音声合成、テキスト読み上げ、ニューラル オーディオ編集、言語吹き替えを作成するためのエンタープライズ グレードのナレーション プラットフォーム。
  6. ラスクAI: 130 以上の言語に対応したワンストップ ローカリゼーション ツール。
  7. クローンAI: ユーザーが友人や家族の本物のようなクローンを作成できる、革新的な音声と顔のクローン アプリです。
  8. リストnr: クローン機能を備えた使いやすい AI ナレーション ツール。142 の言語で動作し、1,000 以上のリアルですぐに使える音声が付属しています。

リソース

  1. 音声合成: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Speech_synthesis
  2. Coursera のディープ ラーニング: https://www.coursera.org/specializations/deep-learning
  3. タコトロン2: https://pytorch.org/hub/nvidia_deeplearningexamples_tacotron2/
  4. Google Cloud Text-to-Speech ドキュメント: https://cloud.google.com/text-to-speech/docs
  5. 音声および言語処理: https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/
  6. Udacity NLP コース: https://www.udacity.com/course/natural-language-processing-nanodegree–nd892
  7. AI の音声は合法ですか?:https://www.voices.com/blog/ai-voices-legal/ 

まとめ

AI 音声クローン作成とその多数のアプリケーションと可能性に関するこの投稿をまとめると、AI 音声クローン作成はすでに私たちの生活のさまざまな領域に影響を及ぼしており、今後も成長し続けるはずであるため、これが単なるテクノロジーをはるかに超えたものであることに同意していただけるでしょう。

しかし、私たちがこれからどこへ向かうのかは誰にも分からないかもしれません。しかし、この AI 分野の開発のペースが速いことを考えると、さらなるブレークスルーが起こるはずです。

Nnamdi Okeke

ンナムディ・オケケ

Nnamdi Okekeは、さまざまな本を読むのが大好きなコンピューター愛好家です。 彼はWindows/MacよりもLinuxを好み、使用しています。
当初からのUbuntu。 ツイッターで彼を捕まえることができます ボンゴトラックス

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