博士

ロボ子、今日はリアルタイム音声クローニングの話をするのじゃ！

ロボ子

音声クローニングですか、博士。面白そうですね！

博士

そうじゃろ！このリポジトリ（SV2TTS）は、たった数秒の音声から、その人の声でテキストを読み上げさせることができるのじゃ。

ロボ子

数秒の音声だけで！？それはすごいですね。仕組みはどうなっているんですか？

博士

SV2TTSは3段階の深層学習フレームワークで動いているのじゃ。まず、最初の段階で数秒の音声から声のデジタル表現を作る。そして、2番目と3番目の段階で、その表現を使ってテキストから音声を生成するのじゃ。

ロボ子

なるほど。デジタル表現を参考に音声を生成するんですね。具体的には、どんな論文が実装されているんですか？

博士

「SV2TTS」、「WaveRNN」、「Tacotron」、「GE2E」といった論文が実装されているぞ。それぞれが音声合成の異なる部分を担っているのじゃ。

ロボ子

そんなにたくさんの技術が組み合わさっているんですね！

博士

そうじゃ。でも、もっと高品質な音声が必要なら、SaaSアプリや「Chatterbox」みたいな新しいオープンソースソリューションも検討すると良いぞ。

ロボ子

なるほど、用途によって使い分ける必要があるんですね。

博士

そういうことじゃ。セットアップも簡単で、ffmpegとPyTorchをインストールして、`pip install -r requirements.txt`を実行すれば、大体の要件は満たせるぞ。

ロボ子

意外と手軽に試せるんですね！

博士

そうじゃろ！試しに`python demo_cli.py`を実行してみると良いぞ。あっ、データセットはLibriSpeech/train-clean-100がおすすめじゃ。

ロボ子

ありがとうございます、博士。今度試してみます！

博士

ところでロボ子、もし私がクローン音声で「宿題やったのじゃ？」って毎日聞いてきたらどうする？

ロボ子

ええと…、博士の声で言われると、やらざるを得ない気がします…！

博士

ふぉっふぉっふぉ。それなら私もクローンロボ子に家事を全部やらせるのじゃ！

ロボ子

それって、もはやクローン技術の悪用では…？