「text to speech」があらゆるコミュニケーションを進化
text to speech（音声合成）は音声コンピューティングアプリケーションのためだけではありません。
何年もの間、text to speech（音声合成）はアクセシビリティツールとして、教育教材やオーディオブックとして使用されてきました。
アメリカ人の半数以上がオーディオブックを聴いたことがあり、text to speech(音声合成)はオーディオブックの進化に寄与してきました。
音声合成技術は日々進化していますが、多くの人は音声合成技術の知見がありません。
この記事では、text to speechと音声合成ツールの使用方法について説明したいと思います。
text to speech（TTS）とは一体どのような技術なのか
text to speech（音声合成技術）は、入力したテキストを音声で出力するソフトウェアです。
言い換えれば、視覚で認識するテキストを聴覚で認識する音声へと進化させるデジタル革命の中でも最も身近なデジタル体験です。
テキストを音声に変換するソフトウェアにはさまざまな名前があります。
音声合成ソフトウェア、音声読み上げツール、テキスト音声変換器、TTSエンジン、TTSツール、これらはすべて同じ意味です。
呼び方に関係なく、完全なtext to speech（音声合成）システムには少なくとも2つのコンポーネントが必要です。任意のテキストを正確に発音させるソフトウェアと、音声サウンドウェーブを生成するプログラムであるボコーダーです。
テキストから音声への変換は、科学的知識を必要とする分野で、ゼロからtext to speechシステムを構築したい場合は以下の科目をマスターする必要があります。
言語学：言語の科学的研究
連続したスピーチを合成するにはtext to speechシステムが、書かれたテキストが人間の話者によってどのように発音されるかを認識する技術が必要です。これには音声を構成する音素（catの/c/音など）のレベルまでの言語学の知識が必要です。text to speechを実現するには、システムが強調、休止、抑揚などの音声の要素を適切に予測する必要があります。
音声信号処理：音声のデジタル表現の作成と操作
音声信号は音波の電子的な表現です。音声信号は数値の連続としてデジタル的に表現されます。text to speechのコンテキストでは、音声科学者はAIモデルをトレーニングして新しい音声を生成するための異なる特徴表現を使用します。
人工知能：ディープニューラルネットワーク（DNN）と呼ばれる機械学習
ニューラルネットワークは人間の脳に触発された計算モデルです。それは複雑なプロセッサのウェブで構成されており、それぞれのプロセッサは出力を他のプロセッサに送信する前に処理タスクを実行します。トレーニングされたDNNは、正確な結果を得るための最良の処理経路を学習します。
ReadSpeakerの音声科学者は、これらすべての分野で研究と実践を行い、text to speechテクノロジーを常に前進させています。text to speech開発チームは、ブランド、組織、アプリケーション開発者向けにリアルなtext to speech音声を生み出し、スマートフォンに組み込まれたり、スマートスピーカーや音声対応のモバイルアプリで使用されたりすることで、オリジナリティの高い企業ブランディングやカスタマーエクスペリエンスを実現します。
text to speechの最新技術に興味のある方は、お気軽にReadSpeakerにご連絡ください。
