はじめに

音声処理技術の発展により、ノイズ除去や音声分離などの高度な処理がより身近になってきました。今回は、オープンソースのAI音声処理ツールキット「ClearVoice」をGoogle Colabで実際に試してみたので、その手順と感想をまとめてみます。

また、これをSUNOで生成した音声を音声分離（Speech Separation）機能を使ってBGMとボーカルを分離する目的で使っていきます！

ClearVoiceとは

ClearVoiceは、ClearerVoice-Studioプロジェクトの一部として開発された音声処理ツールキットです。主な特徴は以下の通りです：

特に注目すべきは、FRCRNやMossFormerなど最先端の事前学習済みモデルが含まれており、すぐに実用的な結果が得られる点です。

まず、HuggingFace Spacesからリポジトリをクローンします：

!git clone https://huggingface.co/spaces/MakiAi/ClearVoice-cpu

クローンしたディレクトリに移動：

%cd /content/ClearVoice

必要なライブラリをインストール：

!pip install -r requirements.txt

最後にアプリケーションを起動：

!python app.py

ClearVoiceは多様な音声フォーマットに対応しています：

ノイズを含む音声から、クリアな音声を抽出する機能です。日常的な環境音やマイクノイズの除去に効果的です。

複数の話者が同時に話している音声から、個別の話者の音声を分離する機能です。

低解像度の音声（16kHz）を高解像度（48kHz）にアップスケールし、音質を向上させる機能です。

ClearVoiceは、複雑な音声処理を簡単に実行できる優れたツールキットです。事前学習済みモデルにより、専門知識がなくても高品質な音声処理が可能になります。

Google Colabでの実行も簡単で、4つのコマンドだけで環境構築から実行まで完了します。音声処理に興味がある方や、実際のプロジェクトで音声品質の改善が必要な方には、ぜひ試していただきたいツールです。