スマートフォンで会話したり、運転中にお気に入りの記事を読み上げたり、完璧な発音で新しい言語を学んだりすることを想像してみてください。これらはすべて人間の介入なしで実現できます。これが、テキスト読み上げ (TTS) テクノロジーの魔法です。
企業もTTSに多額の投資を行っており、特にAIブーム以降はTTS市場が拡大している。 3.2年には2023億ドルと評価された 7年までに2030億ドルに達し、年平均成長率12%で成長すると予想されています。
シンプルな機能として始まったものが、今ではまったく異なるもの、つまり会話型 AI に進化しました。テキスト読み上げは、現在、仮想アシスタントやカスタマー サービス ボットなどに使用されているのと同じテクノロジーです。このガイドでは、テキスト読み上げについて知っておく必要のあるすべてのことを説明します。
しかし、テキスト読み上げとは何でしょうか? また、どのように機能するのでしょうか?
本質的に、テキスト読み上げ (TTS) テクノロジーは、テキストに音声を与えることです。簡単に言えば、文章、段落、ドキュメント全体など、あらゆる形式のテキストを入力として受け取り、それを音声に変換します。ほとんどの場合、生成された音声は人間の声に近いものですが、製品によって異なる場合があります。
良い例の一つは、Google アシスタントの音声はロボットのように聞こえるが、一方で、hume.ai のような最新の AI ツールは人間の音声に非常に近いということです。
他のテクノロジーと同様に、TTS テクノロジーも、その機能を強化するために複数の AI および ML アルゴリズムが追加されるにつれて、時間の経過とともに複雑になってきました。しかし、ユーザーの便宜を図るため、テキスト読み上げの仕組みを 3 つの部分に分割しました。
ステップ1: テキスト処理
これは、TTS システムが音声用のテキストを準備する最初のステップです。次のようなことが起こります。
- テキストの分析: システムはまずテキストをスキャンして、句読点、略語、数字に至るまであらゆるものを含む構造を理解します。そうすることで、システムは文脈をよりよく理解できます。良い例として、「Dr.」は「Drive」ではなく「Doctor」として認識されます。
- 単語を分解する: その後、単語は音素要素に分割され、 音素。 これは正しい発音を確実にするための重要なステップの 1 つです。これらは会話における音の最小単位です。単語を音素に分解する良い例として、「cat」という単語には /k/、/æ/、および /t/ という 3 つの音素があります。
- コンテキストの処理: このステップでは、システムはテキストのコンテキストを学習して、単語の発音方法を決定します。たとえば、「lead」という単語は、「lead a team」と「lead pipe」では発音が異なる場合があります。
ステップ2: 音声合成
テキストが処理されたら、次のステップはそれを実際の音声に変換することです。これは、主に次の 2 つの方法のいずれかを使用して行われます。
- 連結合成これは、非常に長い間使用されてきた伝統的な方法です。プロセスは非常にシンプルで、事前に録音された人間の音声の断片をつなぎ合わせて文章を形成します。
たとえば、「Hello, world」と言う場合、システムは「Hello」と「world」の録音済みの音声を取り出し、それらをつなぎ合わせて文章を形成します。これは効果的ですが、大きな欠点は、特に複雑な文章の場合、生成された音声が途切れ途切れになったり、ロボットのように聞こえたりする可能性があることです。 - ニューラルTTS（最新アプローチ）： システムが事前に録音されたクリップをつなぎ合わせる従来の方法とは異なり、Neural TTS は最新の方法であり、人工知能とディープラーニングを使用して音声をゼロから生成します。
たとえば、「Hello, world」と言う場合、ニューラル ネットワーク技術は、感情的で抑揚のある自然なトーンに近い文章全体を生成します。これが、音声品質の点で古い TTS ソフトウェアと新しい TTS ソフトウェアの間に昼と夜の違いがある理由です。
このアプローチにより、非常にリアルで表現力豊かで人間のような音声が作成されるため、今日の多くの高度な TTS システムで好まれる選択肢となっています。
ステップ3: 最後の仕上げを加える
最後のステップでは、TTS システムが最終的な仕上げを加えて出力を強化します。
- 音色とピッチ: 感情や強調を表現するために行われます。たとえば、興奮は高いトーンで表現され、真剣さは低いトーンで反映されます。
- ペーシング: テキストの文脈に基づいて、自然な話し方に合わせて音声の速度を調整します。
- 呼吸と休止: これは私の意見では最も重要なことです。これらの高度なシステムは、AIとMLを使用して自然な呼吸音と休止をシミュレートし、出力をよりリアルにします。最も良い例は、NotebookLMが会話形式のテキストから呼吸と休止を含む音声を生成する方法です。 人間の話し方を正確に模倣します。
TTSにおけるAIの役割とは
AI は TTS 技術に革命をもたらし、リアルで自然な音声を生成する機能など、私たちが日常的に使用する重要な機能を実現したと私たちは考えています。これらの機能とともに、精度も大幅に向上しました。
TTS テクノロジーに対する AI の最も重要な貢献は次のとおりです。
- 人間のような音声のためのニューラルTTS: これまでのところ、これが TTS に対する AI の最も重要な貢献です。AI によって、人間のような音声を模倣するだけでなく、AI なしでは実現できない感情、間、深みも備えたニューラル TTS が実現しています。従来の方法とは異なり、事前に録音されたセグメントに頼ることなく、滑らかでリアルな音声を作成します。
- 感情的なタッチ: AI を使用すると、テキスト読み上げシステムは感情のある音声を生成できます。これは、チャットボットと会話するときに特に役立ち、企業とユーザーの両方に有益な強調された音声を備えています。これが、ストーリーテリング、セラピー、仮想アシスタントでますます多くの TTS システムが導入されている理由です。
- カスタマイズ可能なAI音声: AI と TTS の統合により、必要に応じてトーンを簡単に変更できるため、個人用および業務用にパーソナライズされた音声を作成できます。たとえば、企業はこのユースケースに一致するトーンの共感モデルを構築できますが、一方で、個人が楽しみのために何かを構築したい場合は、映画にインスパイアされたツールである JARVIS のような音声のモデルを構築できます。
- 多言語およびアクセントのサポート: AI を使用すると、TTS システムは複数の言語を簡単に理解して応答できます。これにより、企業は世界中の視聴者に対して包括性とアクセシビリティを確保できます。しかし、最も優れている点は、地域のニュアンスにも適応し、最終的に関連性が向上することです。
- 会話型AIとの統合: AI と統合された TTS は、Alexa や Siri などの最新の AI アシスタントの不可欠な要素となっています。これにより、これらのアシスタントは会話的で魅力的、かつ状況に適した応答を提供できるようになります。
TTS開発における企業の課題
最新のテクノロジーにもかかわらず、TTS の真の可能性を開発し、活用するために企業が直面する課題は数多くあります。主な問題のいくつかを以下に示します。
- データの可用性と品質: TTS システムの結果はデータセットの品質に大きく依存しており、企業は大量の高品質データを必要としますが、それを見つけるのは難しく、購入にもコストがかかります。
- 自然さと表現力の実現: これは企業が直面する最も重要な問題の 1 つであり、自然さと表現力の実現です。最新の AI および ML アルゴリズムはこの問題をかなり解決しましたが、これらのシステムは皮肉や興奮といった状況に応じた表現を再現するのに不十分な場合が多くあります。
- 高い計算コスト: AIを活用した高度なTTSモデルを開発したい場合は、 タコトロン or WaveNet、計算能力に莫大な金額を費やす覚悟をしてください。これらの高度な TTS システムでは、推論とトレーニングに最新の GPU が必要であり、小規模な組織にとっては大きな問題になる可能性があります。
- 多言語および地域適応: 複数の言語とアクセントを単独で理解する TTS システムを構築するのは大きな問題です。このため、企業は複数の言語用に複数の TTS を開発し、それらを統合してこの問題を解決しようとすることがよくあります。このようなソリューションでも、この問題を 100% 解決できない可能性があります。
Shaip はどのようにしてテキスト読み上げを再定義できるのでしょうか?
仮想アシスタント、対話型音声応答システム、または AI 駆動型音声アプリケーションを開発している場合でも、Shaip がお手伝いします。当社は音声データの収集と処理に関する専門知識を備えているため、TTS システムは正確であるだけでなく、自然で関連性のある音声になります。
Shaip が TTS プロジェクトを向上させる方法は次のとおりです。
- カスタム TTS データ ソリューション: Shaipはあなたに提供することができます カスタマイズされたTTSデータセット プロジェクトの特定のニーズを満たすデータを提供します。スタジオ品質の録音から現実世界のシナリオまで、データは細心の注意を払ってキュレーションされ、生成された音声の明瞭さと流暢さが向上します。
- 高品質音声データカタログ: Shaipでは、 非常に大規模な音声データカタログ 膨大なリポジトリから事前にラベル付けされた音声データセットを入手できます。メタデータを含む倫理的に調達されたデータセットにより、AI モデルに最高品質のトレーニング データを確実に取得できます。
- 専門家による評価とサポート: 当社はデータの提供にとどまらず、TTS が自然な音声と正確さの高水準を満たしていることを確認する評価サービスも提供しています。
Shaip と連携することで、世界クラスの音声データ ソリューションにアクセスできるようになります。これにより、次の TTS システムの結果が大幅に向上します。カスタム データセットをお探しの場合も、既製のソリューションをお探しの場合も、ご要望をいただければ、私たちが対応いたします。
