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はてなキーワード: 音声合成とは
AIによる音声合成技術が発達してフェイクビデオを作ったりネカマになったりは随分楽になった。
だけどコンピューター歌手の歌唱力はまだまだリアルと全く違う。
機械的であることを売りにした「ドモアリガトミスターロボット」のような楽曲を完成させることさえもまだまだ遠いように見える。
人間にもなれずロボットにもなりきれないモラトリアムの隙間に潜り込むことで永遠の何かを手にしようとしている節さえある。
最近ではボカロソングよりもボイロを楽器化した楽曲の方が可能性を感じるような節さえある。
結局初音ミクは圧倒的で絶対的な人間以上の歌手には至らなかった。
サブカルチャーの世界に強烈な地位を築き上げることは出来たが人間を超えることはなかった。
あの頃夢見た未来はまだまだ遠い。
海外：https://www.youtube.com/watch?v=GPWxcTOJfR0&ab_channel=Thoughty2
日本：https://www.youtube.com/watch?v=5iTmMvGAOU0
クオリティの差は言うまでもない
海外は動画やアニメーションをふんだんに使用して理解しやすく没入しやすい配慮がなされている。ナレーションも上手いし堂々としていて聞きやすい
一方日本は静止画中心で、何のために動画メディアを使っているのかわからないような編集
霊夢と魔理沙のいい加減うんざりするようなクッソくだらない茶番劇をいつまでも擦り続け、化石レベルの音声合成技術を使用しているゆっくりボイスは壊滅的に聞き取りにくい
こんな低レベルな動画フォーマットが氾濫してしまったせいで日本のYoutubeは未だに石器時代レベルの動画を量産し続けている
論旨
無断で数千人の声優を学習したというのは、恐らくMoeGoeのことを指していると思われますが、アクセントも不安定で「演技泥棒」には程遠いです。
最新のモデルをもってしてもアニメの演技のような抑揚の大きい音声を学習させることは難しいことであって、実用レベルに押し上げるようなブレイクスルーもまだ起きていないのが現状です。
音声合成の学習には、データセットとして音声とそれに対応する文章を合わせた音声コーパスと呼ばれるものを用います。
演技というものは台本でいうところのト書きであって、文章に直接的に含まれている情報ではないことからも、文章から生成する音声に演技を付与させることの難しさが理解できると思います。
文章と音声があれば、即座にデータセットとして使えるかと言えばそうではありません。
文章で想定している（文章を構文解析することによって得られる）読み方と、音声における実際の発音が異なる場合があります。
音声合成は結局のところ文章の音素と音声を対応付けているだけなので、音声コーパスの文章と実際の音声に乖離がある場合には学習の精度が下がる恐れがあります。
加えて、現在の音声合成ではアクセントなどの情報を用いることが多いですが、アクセント辞書から得られた情報と実際のアクセントが異なる場合も演技音声では散見されるでしょう。
上に述べた抑揚の問題や、音声にBGMなどのノイズが混ざっている場合など、音声自体がデータに適さない場合もあるため、それらの選別も必要です。
音声合成用に収録された音声コーパスであれば、読み方やアクセント、ノイズ等に細心の注意を払って録音されていますが、一般の音声は必ずしもそうではないのです。
このような読み方やアクセント等の修正は、残念ながら人力に頼らざるを得ません。そもそも台本がない場合は一から書き起こす必要があります。
AIイラストの成功には、イラストへの人力でのタグ付けが寄与していることはよく知られていますが、果たしてAI音声という分野において人力による音声コーパスの整備が進むでしょうか？
AI音声合成ソフトの代表例とも言えるVOICEVOXはいまや多くの人気を集めており、多くのキャラクターが参加しています。
また、COEIROINKのように音声コーパスを用意することで自らの声を学習させた機械学習モデルを共有できるような音声合成ソフトも登場しています。
AIイラスト界隈における絵師との軋轢が援用されていますが、音声合成の分野においては多くの場合、データの提供者たる声優と相互理解のある関係を保ちつつ発展してきたことを強調しておきます。
もともとナレーションの分野においては、既に十分な品質の音声合成ソフトが存在します。
AIイラストと異なり、倫理的問題のある音声合成に手を出す動機付けが乏しいことが現時点において関心が集まらない要因となっています。
そもそもASMRには、バイノーラルという特色があるわけで、AIが生成したモノラル音声がAIイラストほどの脚光を浴びるとは考えづらいです。
自炊した書籍のPDFデータとかをOCRに噛ませる→更に音声合成システムに噛ませてオーディオブック化するっていうのを試してる
テキスト化までは成功してて、試しにvoiceboxに読ませてみたんだが流石に誤読が多すぎる
adidasもエーディーアイディーエーエスって読むからなんのこっちゃってなった、まあそういう用途は想定されてないわな
Amazon PollyかGCPのText to Speechのデモ試したら良い感じだったからこっち試そうかな
毎月400～500万文字くらい無料らしい、そこそこぶ厚めの技術書でも文字数は10万とかだったりするからまあ事足りるかな
明日はそっち試してみよっと
「誇大広告と現実の違いを理解する必要がある」これはAIにしろ量子コンピュータにしろ言えることだ。
ロケットに関しても、火星に移住するようなレベルに達するのかというと、それよりも地球上で様々な問題が顕在化するのが先だろう。
AGIについては、誰もその方法を知らないと言える。ここ10年で起こったことを踏まえたら、それはヒントにはなるだろうが、その多くは非常に単純な技術である。
2030年にAGIが誕生する可能性はどのぐらいあるのか。50%でも希望的観測だと考えている。
ディープフェイク、チャットボット、音声合成、画像生成など色々あるように思うが、本質は「transformerにポン」だ。進歩しているのは莫大な計算資源を扱う人間のスキルであり、数学的な進歩はそれほどあったとは思わない。
「シンギュラリティ！」と発狂しながら言っている他界系は沢山いるが、「特定の能力を持ったAIを仕事に配備して何でも自動化する」ということが可能になる範囲には確かに興味がある。
例えば「新しい漫画を作りたい、そのために必要なリソースを設定してアウトプットを出してくれ。ストーリーは大体こんな感じだ」とAIに命令する。「リソースの見積もりができました。それを実行するためには500ドル必要です。支払いますか」「はい。支払います。ポチ」「しばらくお待ちください...出力がダウンロードできます」みたいなものだ。
現在のアレクサやらSiriやらは全然ダメで、特殊化されすぎているし、仕様もなんとなく投げやりである。この方向ではAGIにはなりそうもない。「人の声」なんてインターフェイス部分は本質ではない。
GPTなどの巨大言語モデルは、学習後のパラメータが巨大ではあるものの、ソースコードはとても単純で短い。
つまり今後進歩が望めるとすれば、一つはハードウェア的な進歩であり、1)ハードウェアの能力, 2)ハードウェアの価格, 3)ハードウェアが誰でも使いやすくなる、といった方向だろう。
AIの最先端企業で働く連中は「集団思考」に陥っており、それを避けるために独立して研究開発する人々もいる。投資先としての魅力があるかはわからないが、一つは潤沢にハードウェアを使えるかどうかが鍵だろう。
しかしダメな投資先とは、「OpenAIのAPIを使ってちょっぴりファインチューニングして画像生成とテキスト生成をしました」というタイプの連中だ。これは一時的な炎上で資金は貰えるかもしれないが、優位性がすぐに失われる。
・さっき英単語人力学習中の増田が知らない英単語いれてＡＩにかかせて「あ～こういうことね」ってなるっていってた
・さっきいらすとやを学習させてみた人が「やっぱ画家名でクローンするのたちわりぃな」っていってた
・さっき描画ＡＩではなく音声合成ＡＩで日本語声優さん２８００名ぶちこまれてる人が「これもヤバい、いらすとや本人なら仕事につかえそうだ」っていってた
結局、調教したり、「これが心地いい」って判定するのは人間なんだよな
でも秘伝のタレみたいに「うちの家系はこの呪文をＡＩにいれれば代々安泰だ」みたいになるとおもしろいね
