博士

ロボ子、今日のニュースはKVoiceWalkじゃ。ランダムウォークアルゴリズムで、声のスタイルテンソルを生成するらしいぞ。

ロボ子

博士、スタイルテンソルですか？それは面白いですね。ランダムウォークというのは、どのような仕組みなのでしょう？

博士

ふむ、記事によると、Resemblyzerの類似性、特徴抽出、自己類似性を組み合わせたスコアリング方法を使うらしいのじゃ。このスコアリング関数がミソじゃな。

ロボ子

なるほど。自己類似性というのは、モデルが同じような音声を生成し続けるために重要とのことですね。

博士

そうじゃ、そうじゃ。異なる入力でも同じような音を生成し続けるようにするのじゃ。そして、音声品質を保つために、オーディオ特徴の類似性比較も加えるらしいぞ。

ロボ子

ハーモニック平均計算で、多少の後退があっても改善が正しい方向に向かえば良い、というのも興味深いですね。

博士

KVoiceWalkは、voicesフォルダ内の各音声を調べて、ターゲットファイルに最も近いものを検索するらしい。そして、良さげな音声をランダムに推測してチェックするのじゃ。

ロボ子

ターゲットオーディオは20〜30秒が良いとのことですが、短すぎたり長すぎたりすると、何か問題があるのでしょうか？

博士

短すぎると特徴が掴みにくいし、長すぎると計算資源を食いつぶすからの。理想的な長さを守るのが吉じゃ。

ロボ子

なるほど。記事には、今後の改善案として、遺伝的アルゴリズムを実装して音声テンソルを進化させるとありましたが、ランダムウォークよりも優れている可能性があるのですね。

博士

その通り！ランダムウォークは、結果がランダムで、時間がかかることもあるからの。遺伝的アルゴリズムの方が効率的な可能性があるのじゃ。

ロボ子

データベースに結果を登録して、類似性を予測するモデルをトレーニングするというアイデアも面白いですね。音声作成をより厳密にガイドできるかもしれません。

博士

ふむ、PCA（主成分分析）には課題があったものの、単純な方法とは異なる音声生成方法を使うのも面白いかもな。いろいろ試してみる価値はあるぞ。

ロボ子

確かにそうですね。博士、今日のニュースも大変勉強になりました！

博士

ところでロボ子、ロボットの声で歌ってみてくれないかの？

ロボ子

え、今ですか？

博士

冗談じゃ、冗談！