音声合成とは、文章から人が話すような音声を作る技術です。Text-to-Speech（TTS）とも呼ばれます。読み上げ、ナレーション、音声案内、AIアシスタントなどで利用されています。
近年はAI技術の発展によって、単に文字を機械的に読み上げるだけでなく、より自然な発音やイントネーションを表現できる音声合成も登場しています。
一方、「音声認識との違いは？」「生成AIと同じもの？」「どんな仕組みで声が作られるの？」と疑問を持つ人もいるでしょう。
この記事では、音声合成の意味や基本的な仕組み、具体的な使い方、メリット、利用するときの注意点まで初心者向けにわかりやすく解説します。
音声合成とは
まず、音声合成とは、コンピューターで人工的に音声を作る技術です。文章を音声へ変換する技術はText-to-Speech（TTS）と呼ばれます。
たとえば、次の文章を入力したとします。
「本日はサービスをご利用いただきありがとうございます。」
すると、システムは文章の読み方を処理し、再生できる音声データへ変換します。
現在は、ニューラルネットワークで人間らしい音声を作る方式もあります。また、声の種類や速度、音の高さ、発音、間の取り方などを調整できるサービスもあります。
音声合成と音声認識の違い
なお、音声合成と混同されやすい技術に「音声認識」があります。
両者は、情報を変換する方向が反対だと考えると分かりやすいでしょう。
| 技術 | 主な変換 | 具体例 |
|---|---|---|
| 音声合成 | 文章 → 音声 | 入力した文章を読み上げる |
| 音声認識 | 音声 → 文字・情報 | 会話を文字起こしする |
たとえば、会議で話した内容をテキストにする処理は音声認識です。一方、その議事録をAIの声で読み上げる処理は音声合成にあたります。
音声合成と生成AIの関係
この技術は以前から研究・利用されてきました。そのため、すべての音声合成を生成AIと呼ぶのは正確ではありません。
一方、現在は生成モデルを使い、自然で多様な声を作る技術も発展しています。そのため、生成AIサービスの機能として音声合成が提供される場合もあります。
AIは広い概念であり、生成AIは新しいコンテンツを生成することを得意とするAIの技術分野です。その中で、音声を生成する技術が活用されることがある、と整理すると理解しやすいでしょう。
音声合成の仕組み
仕組みはシステムによって異なります。大きく分けると、文章を解析し、発音や声の特徴を決め、最終的な音声を作る流れです。
1. 入力した文章を解析する
まず、入力された文章を音声として読み上げられる形に整えます。
文章には、漢字、数字、記号、略語などが含まれています。そのため、単純に文字を一つずつ音へ置き換えるだけでは自然な読み上げになりません。
たとえば「今日」「1,000円」「AI」など、それぞれに適した読み方を判断する必要があります。
2. 発音や声の特徴を決める
次に、どのような発音やリズムで話すかを決めます。
人間の話し声には、発音だけでなく、
- アクセント
- イントネーション
- 話す速さ
- 声の高さ
- 音量
- 言葉と言葉の間
といった要素があります。
その後、音声合成システムは声の特徴を処理し、自然に聞こえる音声を作ります。
また、サービスによってはSSMLを利用できます。発音、話す速度、ピッチ、音量、休止などを細かく指定する形式です。
3. 音声波形を生成する
最後に、処理した情報から実際に再生できる音声を生成します。
ニューラルネットワークを利用した音声合成では、文章から音声の特徴を表現したデータを予測し、そこから音声波形を生成する方式などがあります。
代表例のTacotron 2は、テキストからメルスペクトログラムという音声表現を予測します。さらに、その情報をもとに音声波形を生成します。
ただし、現在の音声合成モデルがすべてTacotron 2と同じ仕組みで動いているわけではありません。技術は継続的に進歩しており、サービスやモデルによって構成は異なります。
音声合成の主な使い方・具体例
また、音声合成は身近なサービスから業務用途まで幅広く使われています。
代表的な用途には、次のようなものがあります。
| 利用場面 | 音声合成の使い方 |
|---|---|
| 動画・音声コンテンツ | ナレーションを作成する |
| Web・アプリ | 文章やニュースを読み上げる |
| AIアシスタント | AIが回答を音声で伝える |
| カーナビ | 道順や交通情報を読み上げる |
| コールセンター | 自動音声で案内する |
| アクセシビリティ | 画面上の文章を音声で伝える |
| 教育 | 教材や外国語などを音声化する |
さらに、文章生成AIと連携すれば、回答内容をそのまま音声で伝えられます。AIサービスの音声機能として活用できます。
たとえば、AIが質問への回答文を作成し、その文章を音声合成で読み上げれば、音声でやり取りできるAIアシスタントの一部を構成できます。
音声合成を使うメリット
大きなメリットは、文章から必要な音声を効率よく作れることです。
音声収録の手間を減らしやすい
文章を修正して再度音声を生成できるサービスであれば、内容を変更するたびに人が最初から録音する必要がありません。
頻繁に内容が変わる案内や、大量の文章を音声化したい場合に活用しやすくなります。
多くの文章を音声化しやすい
たとえば、人が長時間にわたって大量の文章を録音するには時間がかかります。
音声合成を利用すれば、ニュース、教材、商品説明など、大量の文章を継続的に読み上げる仕組みを作りやすくなります。
音声による情報提供を追加できる
さらに、画面を見ることが難しい状況でも、情報を音声で伝えられます。
そのため、アクセシビリティの向上や、手がふさがっている場面での情報提供などにも活用できます。
声や話し方を調整できる場合がある
また、声の種類、言語、速度、ピッチ、発音などを設定できるサービスもあります。対応範囲はサービスによって異なります。
用途に応じて調整すれば、ナレーション、案内、会話など、それぞれに適した聞こえ方へ近づけられます。
音声合成を使うときの注意点
便利な音声合成ですが、生成された音声をそのまま無条件に利用してよいとは限りません。
特に次の点を確認しましょう。
読み間違いや不自然な発音を確認する
たとえば、固有名詞、専門用語、人名、地名、略語などは、意図しない読み方になることがあります。
公開前には必ず実際の音声を聞き、発音やアクセントに問題がないか確認することが重要です。
必要に応じて、文章の表記を変えたり、発音を指定したりして調整します。
利用規約や商用利用の条件を確認する
さらに、生成音声を動画や広告などへ利用する場合は、サービスの規約やライセンスを確認しましょう。
商用利用の可否や条件はサービス・音声・プランなどによって異なる可能性があります。
実在する人物の声を無断で再現しない
音声生成技術の発展により、特定の人物に似た声を作れる技術も存在します。
しかし、無断で他人の声を再現すると問題につながるおそれがあります。本人が話しているように誤解させる目的での利用も避けるべきです。
特定人物の声を扱う場合は、必要な同意やサービス側の利用条件を確認したうえで慎重に扱いましょう。
AIで生成した音声でも人が最終確認する
音声が自然に聞こえても、内容まで正しいとは限りません。
元となる文章に誤りがあれば、音声合成はその内容を読み上げてしまいます。業務や公開コンテンツで利用する際は、文章と生成音声の両方を人が確認することが大切です。
音声合成についてよくある質問
音声合成とは簡単にいうと何ですか？
文章などをもとに、コンピューターで人の話し声のような音声を人工的に作る技術です。文章を音声へ変換する技術はText-to-Speech（TTS）とも呼ばれます。
音声合成と音声認識は何が違いますか？
変換する方向が異なります。
音声合成は主に「文章から音声」を作る技術です。一方、音声認識は「音声から文字や情報」を取り出す技術です。
音声合成は生成AIですか？
必ずしもすべての音声合成が生成AIというわけではありません。
音声合成自体は以前から存在する技術です。ただし、現在はニューラルネットワークや生成モデルを利用して自然な音声を生成する技術も発展しており、生成AIサービスの音声機能として使われる場合があります。
音声合成では話す速さを変えられますか？
対応しているサービスであれば変更できます。
たとえばGoogle Cloud Text-to-SpeechやMicrosoftの音声サービスでは、SSMLなどを使って発話速度やピッチ、発音などを調整できる機能が提供されています。
音声合成は無料で使えますか？
無料で利用できるサービスもありますが、料金体系や利用条件はサービスごとに異なります。
無料枠の有無だけでなく、生成可能な量、利用できる音声、商用利用条件なども確認して選びましょう。
まとめ
音声合成とは、文章などの情報から人が話しているような音声を人工的に作る技術です。文章を音声へ変換するText-to-Speech（TTS）は、その代表的な利用形態です。
現在では、ニューラルネットワークなどを利用して自然な音声を作る技術も発展し、ナレーション、読み上げ、AIアシスタント、自動音声案内など幅広い用途で使われています。
一方、音声認識とは処理の方向が異なり、音声認識が「音声から文字・情報」を取り出すのに対し、音声合成は主に「文章から音声」を作ります。
利用するときは、発音や内容を人が確認するとともに、サービスの利用規約、音声の利用条件、実在人物の声を扱う際の許可なども確認することが重要です。
関連用語
出典・参考情報
- 製品情報：Google Cloud「Text-to-Speech AI」
- 概要資料：Google Cloud Documentation「Cloud Text-to-Speech documentation」
- 基本ガイド：Google Cloud Documentation「Cloud Text-to-Speech の基本」
- SSML資料：Google Cloud Documentation「音声合成マークアップ言語（SSML）」
- 研究資料：Google Research「Natural TTS Synthesis By Conditioning WaveNet On Mel Spectrogram Predictions」
- 音声合成資料：Microsoft Learn「Text-to-speech documentation」
- 音声認識資料：Microsoft Learn「Speech-to-Text documentation」
- Microsoft SSML資料：Microsoft Learn「音声合成マークアップ言語（SSML）の概要」
