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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
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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
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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
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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
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ElevenLabsおよびResemble AIの利用法
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声の作成・クローニング・編集手順
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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
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Coqui TTSのインストールおよび設定手順
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カスタム音声モデルの学習とデータセット管理法
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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
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適切な音声サンプルの収集と前処理手法
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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
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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
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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
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IVRシステムや対話型ボットの作成手法
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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
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MOS(主観的品質評価値)や言語理解度検査の実施方法
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音声表現力およびプロソディーの調整手法
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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
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『ディープフェイク』問題への対応と責任ある技術利用法
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被録音者の許諾取得・出典表記・著作権に関する配慮点
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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
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機械学習の基礎知識を有していること
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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
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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
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音声合成技術に興味を持つAI開発者やエンジニア
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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
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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