AI音声生成技術は、日常生活やビジネスなどあらゆる場面で活用され、ますます存在感を増しています。動画のナレーションや電話自動応答システムから、観光案内、教育コンテンツの作成、さらには福祉や医療分野での活用まで幅広い応用が可能です。この記事では、技術の基本的な仕組みと、その多岐にわたる応用事例について解説します。
音声生成の種類と歴史について
音声生成の技術開発は、1950年代に早くも始まっています。コンピュータの誕生とともにその歴史を歩み始め、科学技術の進歩とともに進化を遂げてきました。
とくに、コンピュータのもつ、大量のデータの蓄積と計算機の処理能力は、音声合成の飛躍的な発展のベースとなるものです。目覚ましいコンピュータの性能向上と比例して、音声生成技術も着実に進歩してきました。
その過程では、理想的な音声生成方法を模索するため、さまざまな生成方式が生み出されています。その結果、現代社会で普及した音声生成技術は、より自然で効率的なものとなっています。ここでは、音声生成方式の種類について紹介します。
録音編集方式
これは、音声生成技術の初期段階で採用されていた手法です。録音した音声を、品詞単位まで細かく分割し、それをデータとして保存します。
その後、保存されたデータを組み合わせることで音声を生成します。この手法の最大の利点は、録音された音声を直接利用するため、生成される音声が非常に自然に聞こえる点です。
ただし、この方式にはデメリットがあります。特定の内容に限って使用するケースでは有効に機能した一方で、多岐にわたる内容を読み上げる際には新たな録音データを追加で収録する必要があるのです。そのため、運用面での制約が大きいのが課題でした。
テキスト音声合成方式
録音編集方式の制約を克服するために登場したのが、入力されたテキストをコンピュータが読み取り、合成する音声を出力するテキスト音声合成方式です。この方式では、音素や音節などの単語より小さな単位に着目し、発音する際の強調発音など、規則を踏まえたうえで音声を生成します。
この技術は、さまざまな需要に対応するために、ありとあらゆる単語を録音する必要がありません。そして、テキスト入力により合成音声を発生させるため、利便性が高いのがメリットです。テキスト音声合成方式は、規則合成方式とコーパスベース合成方式に分かれます。
規則合成方式
この合成方式は、1990年代以前において広く用いられていた方式で、設定した規則にしたがって波形を合成する方法です。この方式は、研究者によるシステマチックな構成により、音声の表現力が乏しく、人間らしい自然な音声の生成には限界がありました。
コーパスベース合成方式
1980年代ごろから応用が始まった合成方式で、1990年代以降、コンピュータと人工知能の技術進歩にともない普及しました。この方式では、非常に多くの音声とその対応するテキストを基にしたデータベース「音声コーパス」を構築し、統計的手法を活用することで音声を合成するのが特徴です。
これは、今日広く普及している音声合成技術の下地となる技術です。コーパスベース合成方式は、波形接続型合成方式と統計モデル型合成方式のふたつに分けられます。
波形接続型合成方式
コーパスベース合成方式のひとつに位置づけられる波形接続型合成方式は、録音した音声を細かく分割し、その断片を組み合わせて音声を生成する技術です。音が発音される仕組みのひとつである波形をつなぎ合わせているため、かなり自然な音声を再現できます。
その一方で、断片同士の接続部分に歪みが生じやすいという課題がありました。
統計モデル型合成方式
こちらは、テキストからなるデータベースである音声コーパスから取り出した音声の特徴を詳細に分析し、その結果からもっとも適合すると予想される音声を合成する技術です。少量のデータでも高品質な音声を安定して生成できるため、近年急速に発展を遂げている合成方式です。
ハイブリッド方式の登場
近年では、波形接続型と統計モデル型の長所を融合させたハイブリッド方式が、実用化を目指し開発されています。従来の方式が抱える課題を克服し、さらに自然で高度な音声生成の実現が期待されています。
音声生成の仕組みとは
音声生成は、コンピュータを用いて、人間の声を模倣した音声を人工的に作り出す技術です。この技術を活用すると、任意のテキストを音声に変換し、多様な内容を発話させられます。
近年のAI技術の発展により、音声生成の精度と自然さが飛躍的に向上しています。音声生成の過程について詳しく確認してみましょう。
テキスト解析
最初のステップは、入力されたテキストの言語情報を解析することです。この段階では、テキストがどのような言語情報を含むのかを詳細に調べます。
具体的には、言語辞書などと照らし合わせて各単語の読み方やアクセントの場所を推定し、品詞情報を特定します。この解析により、コンピュータが単語同士の関連性や文全体の構造を把握可能となる、自然な音声生成のベースとなる工程です。
韻律情報の生成
次に、音韻の長さや声の高さ、リズムといった韻律情報を生成する工程にうつります。
この工程は、音声の自然さを左右する重要な要素であり、その言語ごとに特有の抑揚や区切り、声の高さや強さを変化させるものです。こうしたイントネーションのパターンを再現することで、機械的ではない、人間が話す際の自然な抑揚を作り出します。
音声波形の生成
最後のステップは、韻律情報にしたがって、実際の音声波形を生成する工程です。ここで活用されるのが、音声素片辞書と呼ばれるデータベースです。
音声素片辞書には、声色や音響特性を含む基本的な音声データが格納されており、生成された韻律情報をもとに適切な音声素片を組み合わせて音声波形が作られます。これらのステップを経ることで、単なる文字列であったテキストが、人間が話すような自然な音声に変換されます。
音声生成技術は、文字の解析から韻律の制御、音声波形の作成までを一貫して実現する、高度なシステムです。ひとつひとつの工程について長年にわたり検証が重ねられていましたが、AI技術の発展によって飛躍的に精度が向上することになりました。
音声生成の応用事例とは
AI音声生成技術は、動画のナレーションや、電話の自動応答といった用途で活用されています。ここでは、音声生成技術の具体的な活用事例を紹介します。
監視システム
音声生成技術を搭載した監視カメラが、キュリティ分野で活躍しています。たとえば、侵入者に対する警告音声などを、自然な声で発声可能です。
音声合成技術により生成した音声であるため、収録にかかるコストを削減できます。また、標準合成音声から必要に応じた声を選べるため、用途ごとの柔軟性も向上するでしょう。
医療・介護現場
医療現場などで、AIを活用した情報提供が可能なオートメーションシステムが使用されています。バーチャルアバターが人間らしい自然な声で情報を伝えることで、利用者の親近感を高め、より効果的な情報伝達が可能です。
また、患者への説明や教育用スライドにAI音声生成を活用することで、医療従事者の負担を軽減できます。患者の中には、説明しても理解しにくい方が存在するため、処置に時間を要するケースもあります。
そのような場合には、説明スライドなどに自然な音声で情報を加えることで患者の理解が向上し、医療現場の効率化に貢献してくれるでしょう。
自動車情報システム
自動車内の情報システムにおいて、AI音声生成技術は重要な役割を果たしています。
たとえば、運転中のドライバーに対して安全情報やナビゲーションの案内を提供する際、自然な音声での伝達が実現します。これにより、デバイス情報を視覚で確認することが困難な、運転中のドライバーへの情報伝達がスムーズになるでしょう。
各種案内
館内放送や観光案内においても、AIで生成した音声を活用することにより、人為的なミスや伝達品質のばらつきを抑えながら安定した案内を提供できます。各種案内へのAI音声生成技術の活用は、ニュース配信や広告にも活用されており、高品質の音声による情報伝達を実現しています。
エンターテインメント
ゲームなどエンターテインメント分野では、キャラクターのセリフをAI音声で生成することでセリフの変更や追加が容易になり、制作の効率化と柔軟性を実現できます。開発期間の短縮やコスト削減につながり、開発体制の持続性に貢献してくれるでしょう。
また、自然な音声表現が加わることで、ゲームの没入感を一層高めてくれます。
教育
AI音声生成は、教育や研修用のコンテンツ制作でも役立っています。従来は、担当者が自身の声でナレーションを収録していたため、練習や録音の手間が課題となっていました。
しかし、AI音声生成技術を活用することによって制作工数を大幅に削減し、効率的な教材制作を実現できます。
その他の分野
AI音声生成技術は、その他の分野においても、幅広い応用事例をもつ技術として進化し続けています。防災や緊急警報システム、バーチャルキャラクター、ロボット、さらには広告配信など、あらゆる分野で利用されています。
言語対応の柔軟性や音声のカスタマイズ性が非常に高いことから、多様なニーズに応じた活用が可能です。AI音声生成技術の進展にともない、これからも新たな活用方法が登場するでしょう。
そして、日常生活やビジネスにさらなる利便性をもたらすことが予想されます。
まとめ
1950年代に産声をあげた音声生成の技術は、コンピュータの誕生とともに進化を続けてきました。その仕組みは、言語解析、韻律情報の生成、音声波形の構築といった複雑なプロセスで成り立っており、多様な場面で応用されています。入力されたテキストを自然な音声に変換する機能により、言葉による応答システムや動画ナレーションといった日常的な利用はもちろん、教育や医療、防災、エンターテインメントなど多くの分野でその価値を発揮しています。AI音声生成技術は、コンピュータ黎明期から開発を続け、わたしたちの日常生活を便利に、豊かにしてきました。これからもさらなる改良がくわえられ、幅広い分野でより便利かつ効率的に活用されることでしょう。
