AIを利用した音声合成の仕組みとは？必要な知識やスキルについて解説

AIと音声合成とは

AIを利用した音声合成について解説するためには、AIと音声合成について基本的なことを理解しておく必要があります。そこでここでは、AIと音声合成についての基本的な情報について解説していきます。

まずは、AIについて解説していきます。

AIとは

AIとは、「artificial intelligence」のことであり、日本語では、人工知能と訳されます。AIの研究がはじめられた1950年代は、技術が発展していなかったため、大きな影響を与えるものではありませんでした。しかし、近年技術が発展したことにより、世界中で注目を集めており、多くの研究が行われている領域になります。このAIは、機械学習により、膨大かつさまざまなデータから知識を得ることが可能であり、現在多くの機器やシステムに組み込まれています。

 

機械学習とは

機械学習とは、データ分析を行う際に活用される手法であり、近年では、AIの開発に利用されることが多いです。機械学習を組み込んだコンピューターは、人間の力を借りず、自らの力のみで学習することが可能です。そのため、機械学習によって開発されたAIは、自己学習が可能なコンピューターであり、さまざまなシーンで活用されています。また、機械学習の手法は、さまざまな種類があります。

特に注目されている手法の1つがディープラーニングであり、現在存在するAIの多くがディープラーニングによる機械学習によって開発されています。

ディープラーニングとは

ディープラーニングとは、ニューラルネットワークという人間の脳の神経回路の仕組みを模した層を利用し、コンピューターが機械学習を行う方法です。ニューラルネットワークの層を多く積み重ねることからディープラーニングは、深層学習とも呼ばれています。

ディープラーニングによる機械学習によって開発されたAIは、精度の高い予測や判断を行えるようになりつつあります。そのため、ディープラーニングは、世界中の多くの企業や研究者から注目されており、今後さらに成長することが予想されています。

また、ディープラーニングによる機械学習によって開発されたAIが成長すると、現在よりも精度の高い予測や判断を行えるようになります。そこで、従来までには実現できなかった新たなサービスなどが発展する可能性が高くなります。

このようなことから、ディープラーニングによる機械学習よって開発されたAIの性能を高めることが重要であり、皆様の生活をより良いものに発展させる可能性もあるため、AIの領域は世界中で注目されています。

音声合成とは

音声合成とは、話し手の音声をデータとしてコンピューターに処理させ、機械的に作り出すことです。従来までの音声合成では、自然な音が出にくく、どうしても機械的な音になりがちでした。しかし、ディープラーニングによって開発されたAIの登場により、人間のような自然な音声合成を行えるようになってきています。

そのため、現在多くの分野でAIを利用した音声合成が注目されており、今後さらに精度が高まることで多くのシーンで利用されることが予想できます。

AIを利用した音声合成の仕組みとは

AIと音声合成について基本的な情報を解説しました。AIを利用することで音声合成の精度が高まるため、AIの性能を高めることがとても重要です。ではどのようにしてAIを利用した音声合成は行われているのでしょうか。ここでは、AIを利用した音声合成の仕組みについて解説していきます。

音声合成には、いくつかの方法があり、その中でも機械学習を用いた「統計モデル型音声合成」というものがあります。統計モデル型音声合成の方法としては、まずさまざまな音声データを用意します。その後、コンピューターに機械学習させることでモデルを作りだします。そこで、ディープラーニングを活用することで多くのデータをAIが自主的に学習し、人間の声と同じような音を作成します。

従来まではどうしても機械的な音声でしたが、ディープラーニングによるAIで行うことで、人間と区別がつかないような発音やイントネーションを実現しています。今後、AIの性能が高まることで音声合成の質もさらに高まることが予想でき、多くのシーンで活用されるようになります。

AIを利用した音声合成に必要な知識やスキル

AIを利用した音声合/成を行う際には、専門的な知識やスキルが必要不可欠です。しかし、具体的にどのような知識やスキルが必要なのか分からない方もいると思います。そこでここでは、AIを利用した音声合成に必要な知識やスキルについて解説していきます。AIを利用した音声合成に必要な知識やスキルは以下の通りです。

機械学習についての知識

1つ目は、機械学習についての知識です。機械学習の基本的な知識やスキルがなければ、AIを扱うことが困難になってしまいます。そのため、ディープラーニングなどの機械学習の手法やニューラルネットワークについて理解しておきましょう。

プログラミングスキル

2つ目は、プログラミングスキルです。AIを構築する機械学習は、プログラミング言語を利用しています。そのため、プログラミングスキルを身に付ける必要があります。特に、Pythonというプログラミング言語が機械学習において必要になります。また、AIを利用した音声合成ではさまざまなデータを扱うため、その他のプログラミング言語も学習しておきましょう。

データベースの知識

3つ目は、データベースの知識です。AIを利用した音声合成では、大量のデータを扱う可能性が高いです。そこで、データベースを利用することで大量のデータをわかりやすく安全に管理できるようになります。そのため、AIを利用した音声合成では、データベースの知識が必要になります。

環境構築の知識

4つ目は、環境構築の知識です。AIを利用した音声合成では、作業を行うための環境を構築する必要があります。その際に、ITの知識や先ほど解説したプログラミングスキルが必要になります。そのため、作業を行うための環境の構築やインフラの構築を自分で行えるようにしておくことが重要です。

データの整理・処理・分析

5つ目は、データの整理・処理・分析です。AIを利用した音声合成では、多くのデータを利用するため、データを正しく整理・処理を行わなければ、効率よく業務を行えません。また、処理したデータを分析することで音声合成を行えるようになります。そのため、AIを利用した音声合成では、データの整理・処理・分析が必要になります。

フレームワーク・ライブラリの知識

6つ目は、フレームワーク・ライブラリの知識です。フレームワークやライブラリは、作業を進める際の骨組みのようなものです。フレームワーク・ライブラリを利用することで、作業の効率を高めることができます。

統計学・数学の知識

7つ目は、統計学・数学です。AIを利用した音声合成では、膨大なさまざまなデータを扱います。その際にデータをカテゴリー別に分類するため、統計学や数学の知識が必要になります。また、統計学や数学の知識を身に付けておくと、データの整理・処理・分析などを効率よくできます。

まとめ

本記事では、AIを利用した音声合成の仕組みや必要な知識やスキルについて解説しました。AIや音声合成に興味がある方は参考にしてください。