テキスト読み上げ

Text-to-Speech（TTS）（音声合成とも呼ばれます）は、書き言葉を音声出力に変換する支援技術の一種です。自然言語処理（NLP）のコアコンポーネントとして、TTSの主な目標は、理解しやすいだけでなく、人間の声のように自然に聞こえる合成音声を生成することです。初期のTTSシステムはロボット的で音色の変化に欠けることが多かったのですが、深層学習を搭載した最新のシステムは、非常にリアルで表現力豊かな音声を生成でき、無数のアプリケーションでアクセシビリティとユーザーインタラクションに不可欠なツールとなっています。

Text-to-Speechの仕組み

テキストを可聴音声に変換するプロセスは、通常、主に2つの段階で構成されます。まず、システムはテキストの前処理を実行します。ここでは、入力テキストを分析してあいまいさを解消します。これには、テキストの正規化が含まれます。ここでは、数字、略語、記号が書き言葉に変換されます（例：「Dr.」は「Doctor」になり、「10」は「ten」になります）。次に、システムは音声転写と呼ばれるプロセスを使用して、テキストの音声表現を生成します。多くの場合、単語を音素（音の基本単位）に分解します。

第2段階は波形生成で、音声情報を使用して実際のオーディオを作成します。歴史的には、これは録音された音声の短いスニペットをつなぎ合わせる連結合成や、統計モデルに基づいてオーディオを生成するパラメトリック合成などの方法を使用して行われていました。より高度な最新のシステムでは、言語的特徴から高品質で人間のようなオーディオ波形を生成できる深層ニューラルネットワークであるニューラルボコーダーを使用します。これらの進歩により、ピッチ、リズム、イントネーションなどのニュアンスを捉え、合成音声の自然さが大幅に向上しました。この進化の素晴らしい例は、Google AIのTacotron 2に関する研究に記録されています。

テキスト読み上げの応用

TTS技術は、アクセシビリティの向上やハンズフリー操作の実現を目的として、私たちが日常的に使用する多くのシステムに組み込まれています。以下に、代表的な例を2つご紹介します。

• アクセシビリティツール: TTSはスクリーンリーダーの要であり、視覚障碍者がコンピューターやモバイルデバイスからデジタルコンテンツを読み上げるのを支援します。このテクノロジーは、Webサイト、ドキュメント、アプリケーションへのアクセスを提供し、デジタルインクルージョンを促進します。American Foundation for the Blindのような組織は、これらのツールがユーザーをどのように支援するかに関するリソースを提供しています。
• バーチャルアシスタントとナビゲーション: バーチャルアシスタント（AmazonのAlexaやGoogleアシスタントなど）は、TTSを利用して応答を伝えたり、ニュースを読み上げたり、情報を提供したりします。同様に、GPSナビゲーションアプリはTTSを使用して、運転手にターンバイターンの指示を与え、運転手が道路に集中できるようにします。

Text-to-Speechと関連概念

TTSを、他の関連する音声および言語処理技術と区別することが重要です。

• 音声テキスト変換（STT）: STTはTTSの正反対です。TTSがテキストをオーディオに変換するのに対し、STTは音声認識とも呼ばれ、話し言葉を書き言葉に変換します。
• Text Generation: これは、プロンプトから新しい文章コンテンツを作成するプロセスであり、大規模言語モデル（LLM）によって実行されることが多いタスクです。TTSは新しいコンテンツを作成しません。既存のテキストを音声化します。
• 自然言語理解（NLU）: NLUは、テキストの背後にある意図と意味を判断する、機械読解に焦点を当てたNLPのサブフィールドです。TTSは、テキストから音声への変換のみに焦点を当てており、その意味には焦点を当てていません。

技術の進歩とツール

TTS（Text-to-Speech）の品質は、AIの進歩により劇的に向上しました。最新のシステムは、感情や話し方のようなニュアンスを捉え、人間の録音と区別するのが難しい音声を生成できます。ボイスクローニングにより、システムは比較的少量のサンプル音声でトレーニングした後、特定の人間の声を模倣できます。

TTSアプリケーションの開発とデプロイを容易にするツールとプラットフォームがいくつかあります。

• クラウドサービス： Google Cloud Text-to-SpeechとAmazon Pollyは、さまざまな音声と言語を備えた、堅牢でスケーラブルなTTS APIを提供します。
• オープンソースプロジェクト: Mozilla TTSのようなフレームワークや、Tacotron 2のような研究モデルは、開発者にとって利用しやすい選択肢となります。PyTorchやTensorFlowのようなライブラリは、これらのモデルを構築するためによく使用されます。

テキスト読み上げとUltralytics

Ultralyticsは主に物体検出や画像セグメンテーションなどのタスク向けのUltralytics YOLOのようなモデルによるコンピュータビジョン（CV）に焦点を当てていますが、TTSは補完的なテクノロジーとして役立ちます。たとえば、シーン内のオブジェクトを識別するCVシステムは、TTSを使用してその結果を口頭で説明できます。AIがマルチモーダル学習へと進化するにつれて、ビジョンと言語の組み合わせ（NLPとCVの橋渡しに関するブログ投稿を参照）、TTSとCVモデルの統合はますます価値が高まります。Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、AIモデルを管理するためのツールを提供し、将来の開発では、TTSを含む多様なAIモダリティが統合されたプロジェクトワークフロー内でより緊密に統合される可能性があります。