WhisperSpeechは、オープンソースのテキスト音声変換システムです。OpenAIのWhisper音声認識モデルを逆エンジニアリングすることで、テキストを入力として受け取り、修正されたWhisperモデルを使用して自然に聞こえる音声出力を生成します。WhisperSpeechの音声出力は、発音の正確性と自然さの両方において非常に優れています。
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Googleドキュメントに、待望の新機能である音声の概要（Audio Overviews）が追加されました。この機能は、ドキュメントを読み上げることで文章の質を高め、忙しいユーザーのマルチタスクも支援することを目的としています。音声の概要はユーザーのドキュメントを朗読し、スペルミスや不自然な表現を発見するのに役立ちます。多くの場合、執筆者は自分の書いた内容に盲点があり、小さな誤りを見落としがちです。
音声AI分野で注目を集めた後も、OpenAIは研究開発を継続しています。ChatGPTの開発元である同社は、新たに3つの音声モデルを発表しました。gpt-4o-transcribe、gpt-4o-mini-transcribe、gpt-4o-mini-ttsです。中でも注目されているのがgpt-4o-transcribeです。これらの新しいモデルは現在、
3月6日、出門问问（Mobvoi）は香港科技大学、上海交通大学、南洋理工大学、西北工業大学などのトップレベルの学術機関と共同で、次世代音声生成モデルSpark-TTSをオープンソース化し、その商業化された高品質TTSエンジンであるTicVoice 7.0を正式に発表しました。出門问问の第7世代TTSエンジンであるTicVoice 7.0は、音声生成分野で大きなブレークスルーを達成し、新しい音声生成パラダイムを開拓しました。
ElevenLabsが、画期的な音声テキスト変換モデル「Scribe」を発表しました。英語における正確度は96.7％に達し、従来のモデルを凌駕する高い精度を実現しています。
音声認識分野において、中国語認識技術の発展は常に注目を集めています。最近、小紅書(Xiaohongshu)のFireRedチームは、全く新しいオープンソースの音声認識モデル——FireRedASRを発表しました。この大規模モデルに基づいた音声認識システムは、複数の標準的なテストセットで優れた成績を収め、中国語音声認識技術の大きな飛躍を意味しています。FireRedASRの主要指標は文字誤り率（CER）であり、この指標が低いほど、モデルの認識精度が高いことを示します。最近の公開テストで、Fi
近年、マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）は目覚ましい進歩を遂げ、特に視覚とテキストモーダルの統合において顕著な成果を上げています。しかし、ヒューマンコンピュータインタラクションの普及に伴い、音声モーダルの重要性もますます高まっており、特にマルチモーダル対話システムにおいては不可欠となっています。音声は情報伝達の重要な媒体であるだけでなく、インタラクションの自然性と利便性を大幅に向上させる役割も担っています。しかし、視覚データと音声データは本質的に異なるため、これらをMLLMに統合することは容易ではありません。例えば、視覚データは空間情報を伝達する一方、音声データは時間軸上の情報を伝達します。