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コース概要

音声合成および音声クローニング技術入門

  • テキスト・ツー・スピーチ技術とニューラル音声合成の概要
  • 音声クローニングと音声生成の違い:利用シーンや適用範囲
  • 代表的なモデルとしてTacotron、WaveNet、FastSpeech、VITSを紹介する

商用プラットフォームの活用方法

  • ElevenLabsおよびResemble AIの利用法
  • 声の作成・クローニング・編集手順
  • APIアクセス方法とTTSワークフローの構築

オープンソースツールを活用した開発手法

  • Coqui TTSのインストールおよび設定手順
  • カスタム音声モデルの学習とデータセット管理法
  • ピッチ・速度・感情表現などのパラメータを柔軟に制御して合成音声生成する方法

データ準備および音声データセットの管理手法

  • 適切な音声サンプルの収集と前処理手法
  • 音声ファイルの分割・ラベル付け・文字起こしデータとの照合手順
  • 倫理的観点からの音源取得方法および被録音者の同意獲得法

実際のアプリケーションへの組み込み手順

  • ウェブサイトやアプリケーション内にTTS機能を実装する方法
  • IVRシステムや対話型ボットの作成手法
  • 動画やゲーム用の合成音声台詞生成法

品質評価およびリアルさを確認するための手法

  • MOS(主観的品質評価値)や言語理解度検査の実施方法
  • 音声表現力およびプロソディーの調整手法
  • 合成速度・忠実度・リアルさの比較評価法

倫理的配慮・法的規制・ガバナンスについて

  • 『ディープフェイク』問題への対応と責任ある技術利用法
  • 被録音者の許諾取得・出典表記・著作権に関する配慮点
  • 関連法規制や企業内ポリシーへの対応法

まとめおよび今後の学習指針について

要求

  • 機械学習の基礎知識を有していること
  • 音声ファイル形式および編集ツールに馴染みがあること
  • Pythonプログラミングの基本スキルを有していること

対象者

  • 音声合成技術に興味を持つAI開発者やエンジニア
  • 音声生成を活用したいコンテンツクリエイターやメディア技術者
  • 個別最適化された音声システムの開発を目指す研究・開発チーム
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー