AI音声技術について調べ始めると、まず目に入るのは生成された声の自然さです。発音や抑揚がどこまで人の声に近づいたか、という話は分かりやすいからでしょう。
ただ、実際に音声システムを運用するなら、生成品質だけを見ているわけにはいきません。音声モデルが増え、用途や対応言語も広がると、「どの声がどこにあり、何に使えるのか」を把握する作業が必要になります。
声を増やすほど、管理の設計が効いてきます。
音声データ管理が必要になる理由
AI音声の基本的な流れは、今もそれほど複雑ではありません。
音声サンプル
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音声モデル
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生成音声
入力用の音声を用意し、モデルを作り、必要な文章を読み上げさせる。キャラクターの声や長く続ける動画チャンネル、特定ブランドのナレーションなど、一貫した声が必要な企画では専用モデルを持つ意味があります。
一方、短い動画や試作品まで、すべて専用モデルから作る必要があるとは限りません。すでにある声を聞き比べ、その中から用途に合うものを選ぶ方が手早いケースもあります。
この時点で、音声は「生成するもの」であると同時に「探して選ぶもの」になります。
音声はファイル名だけでは管理しにくい
一般的なファイル管理なら、ファイル名と保存先が分かれば用が足りることもあります。声の場合、それだけでは判断材料が足りません。
同じ音声ファイルでも、言語、話す速さ、声の雰囲気、想定する用途によって向き不向きが変わります。落ち着いた教材向けのナレーションと、短い広告動画に合う声では、探す時に見る項目も違います。
そこで必要になるのが、音声に付随するメタデータです。
音声メタデータには何を持たせるか
たとえば、次のような項目が考えられます。
音声ID
言語
話し方
話す速さ
利用場面
音声IDで声を識別し、言語や話し方で候補を絞る。話す速さや利用場面まで分かれば、実際の制作に使えるかも判断しやすくなります。
画像素材を「人物」「背景」「アイコン」といったカテゴリーから探すのと考え方は似ています。ただし、声には話者の個性やアイデンティティが関わるため、提供元や利用条件も一緒に管理した方がよさそうです。
検索しやすさだけでなく、選んだ声がどのようなものか理解できる設計が要ります。
音声制作の流れも変わる
専用の声を作る場合、流れは次のようになります。
作成 → 利用
既存の音声リソースを活用する場合は、入口が変わります。
検索 → 比較 → 選択 → 制作
制作前に複数の声を試聴し、目的に近いものを選ぶ流れです。
例えば、公開されている音声ライブラリには、制作前に複数の音声を比較できるものがあります。その一例がFreeVoiceCloneのボイスライブラリで、利用者は制作に入る前に候補の音声を確認できます。
候補が多くても、特徴や用途が分からなければ探すのに時間がかかります。逆に、分類と説明が整理されていれば、専用モデルを作るべきか、既存の声を使うべきかも判断しやすくなります。
多言語環境では管理項目が増える
同じ声を複数の言語で使う場合、管理はもう少し複雑になります。
1つの声
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英語
↓
日本語
↓
スペイン語
同じ内容を言語別に展開する時、声と各言語のバージョンが対応づけられていれば、制作工程を追いやすくなります。
とはいえ、言語名だけを記録すれば済む話ではありません。発音、固有名詞、話すテンポ、文化によって変わる表現は、生成後に人が聞いて確かめる必要があります。言語ごとの確認状況や修正版まで管理対象になるかもしれません。
AIが音声を生成しても、公開できる品質かどうかを決めるのは人です。
開発者が設計しておきたいこと
扱う声が少ないうちは、フォルダ分けだけでも運用できます。数が増えると、後から次のような情報が欲しくなります。
- どの音声モデルなのか
- どの用途で使えるのか
- 対応する言語は何か
- 誰が確認し、どの版を公開したのか
こうした項目を後付けするのは面倒です。音声IDや用途、利用条件、言語別の状態をどこまで持たせるかは、早めに決めておいた方が運用しやすいと思います。
まとめ
AI音声システムでは、モデル精度だけでなく、音声データを検索・管理できる仕組みまで含めて設計する必要があります。
生成 → 管理 → 検索
生成、管理、検索。この3つを一つの流れとして考えることが、これからの音声アプリケーション開発では重要になると思います。