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コース概要
音声合成と音声クローンの概要
- テキストから音声(TTS)とニューラル音声合成の概要
- 音声クローンとスピーチ生成:ユースケースと境界線
- 主なモデル:Tacotron, WaveNet, FastSpeech, VITS
商用プラットフォームの使用方法
- ElevenLabsとResemble AIの使用
- 音声作成、クローン化、および編集
- APIアクセスとテキストから音声のワークフロー
オープンソースツールでの構築方法
- Coqui TTSのインストールと設定
- カスタム音声のトレーニングとデータセット管理
- 高度なコントロール(ピッチ、速度、感情)でスピーチを生成する
データ準備と音声データセット管理
- 音声サンプルの収集とクリーニング
- トランスクリプトのセグメンテーション、ラベリング、およびアライメント
- エチカルなソーシングと音声同意
アプリケーション統合
- テキストから音声をウェブサイトやアプリケーションに埋め込む
- IVRシステムと対話型ボットの作成
- 動画やゲーム向けの合成ダイアログの生成
品質とリアリズムの評価
- MOS(平均意見スコア)と理解度テスト
- 表現力と音韻を制御する
- レイテンシ、忠実度、リアリズムの比較
エチカル、法的、ガバナンスに関する考慮事項
- ディープフェイクのリスクと責任ある使用方法
- 同意、帰属、著作権の影響
- 規制と組織ポリシー
まとめと次なるステップ
要求
- 機械学習の基礎知識
- 音声ファイルフォーマットと編集ツールに精通していること
- 基本的なPythonプログラミングスキル
対象者
- 音声合成に興味があるAI開発者とエンジニア
- 音声生成を探索しているコンテンツクリエイターとメディア技術者
- パーソナライズまたは動的なオーディオシステムを開発するR&Dチーム
14 時間