音声合成と音声認識の違い

このページでは、音声合成と音声認識の違いについて、それぞれの活用例を挙げながら、解説しています。

音声合成とは

音声合成とは、テキストに対応する音声を自動で生成する技術のことです。録音編集方式と規則合成方式の2種類が普及しています。

録音編集方式とは、単語や短いフレーズを録音してつなぎ合わせて音声を生成する方法です。シンプルな技術のため、早くから実用化され、現在でも駅の構内放送などで活用されています。しかし、作成できる音声のパターンが限定的という弱点があります。

規則合成方式は、text to speechとも呼ばれ、テキストから音声を作成する方法のことです。録音編集方式と比べると、新しい単語にも対応可能です。ただ、機械的な音声で人間の音声とは大きく異なることが弱点といえます。しかし、近年のAI技術の発展を受け、音声の不自然さが改善されつつあり、日常生活でも利用が進んでいます。

音声合成の活用例

音声合成の活用例を紹介します。

コールセンター

コールセンターでは、AIオペレータの音声、ヘルプデスクなどで音声合成が活用されています。また、休日、夜間など対応音声データも作成することができます。そのほか、社内研修などの練習用の音声データなどにも活用ができます。

館内放送

館内放送の活用方法として、館内放送を日本語や英語、中国語、韓国語などの多国語で館内案内や注意事項などの放送が可能になります。そのほかに放送担当者が休みなどで、館内にいない場合でも、誰でも簡単に館内放送の内容を変更が可能になります。

案内

観光案内や車内案内、館内案内など、日本語だけでなく、英語や中国語、韓国語など、多国語で案内放送が可能になります。このことで、ナレータの手配、録音の手間を削減が可能になります。また、情報掲示版に合わせてイベントなど案内にも利用が可能になります。

音声認識とは

音声認識とは、音声からテキストデータに変換する技術のことです。音響モデルや言語モデルを用いて、コンピューターが音声を解析し、テキスト化していきます。

非定型のデータを定型のデータに変換するため、さまざまな分野でデータを活用することができるようになります。

このような音声認識が発展した背景には、サンプルとなる音声データを大量に入手できるようになったこと、AI技術の進歩で音声を言葉として正確に認識できるようになったことなどが挙げられます。

音声認識の活用例

音声アシスタント

音声認識とAI（人口知能）を組み合わせることで、家電コントロールや、Yahoo音声アシスト、Amazonのアレクサ、Google アシスト、AppleのSiriなど、アプリに話しかけるだけで、Web検索やメール、LINEなどを送信することができます。

スマートスピーカー

AmazoEchoやGoogleHomeなどスマートスピーカーにも、音声認識は活用されています。キーボートなどを使ってテキストを入力しなくても、音声インターフェースを使って、家電コントロールや、Web検索などが音声で操作ができるようになります。

文字起こし

文字起こしでも、音声認識は便利なツールとして活用ができます。インタビューの音声データをテキストに変換することも可能です。また、録音をしながらテキストに変換することも可能です。

上記活用例と音声合成と音声認識の違いについてはよくご理解いただけたでしょうか。
本サイトでは「音声合成ソフト」のおすすめを、ニーズ別に紹介しています。違いを踏まえたうえで目的に合うソフトがあるか、ぜひ下記3選をご確認ください。