2025年最高の 5 個のAI音声増強器ツール

SafeEarは、音声コンテンツに依存せずに深度オーディオを検出できる革新的なオーディオ深度検出フレームワークです。このフレームワークは、ニューラルオーディオコーデックを設計することで、音声サンプルから意味情報と音響情報を分離し、音響情報（リズムや音色など）のみを使用して深度検出を行い、音声コンテンツのプライバシーを保護します。SafeEarは、現実世界のデータでコーデックを強化することで検出器の能力を高め、様々な深度オーディオを識別できるようにしています。4つのベンチマークデータセットにおける広範な実験により、SafeEarは様々な深度技術の検出において非常に効果的であり、等価誤り率（EER）が2.02％と低いことが示されました。同時に、5種類の言語の音声コンテンツが機械や人間の聴覚分析によって解読されないよう保護しており、ユーザー調査と単語誤り率（WER）93.93％超によって裏付けられています。さらに、SafeEarは深度偽造検出とコンテンツ復元防止のためのベンチマークを構築し、今後のオーディオプライバシー保護と深度検出分野の研究のための基盤を提供します。

GenAUは、Snap Researchが開発した音声生成モデルです。AutoCap自動字幕生成モデルとGenAu音声生成アーキテクチャにより、音声生成の品質を大幅に向上させています。特にデータが不足している場合や字幕の品質が低い場合において、環境音や効果音の生成において高い課題を克服しています。GenAUモデルは高品質の音声を生成でき、音声合成分野において大きな可能性を秘めています。

AudioSealは、AI生成音声オーディオ向けのローカライズウォーターマーク技術です。最先端の堅牢性と極めて高速な検出速度を特長としています。埋め込みウォーターマーク付きジェネレーターと検出器を共同学習することで、オーディオ編集後であっても、長時間のオーディオ内でウォーターマークセグメントを検出できます。AudioSealは高速なシングルパス検出器を設計しており、既存モデルよりも2桁高速な検出速度を実現し、大規模かつリアルタイムなアプリケーションに最適です。

resemble-enhanceは、音声ノイズ除去と音声強調をサポートするAIモデルです。背景ノイズを効果的に除去し、音声の細部を復元し、音声品質を向上させることができます。このモデルはノイズ除去モジュールと強調モジュールを含んでおり、深層学習アルゴリズムにより音声信号とノイズの分離、および音声品質の改善を実現しています。44.1kHzの高音質音声でトレーニングされており、高品質の音声を出力できます。pipでインストールして使用することも、提供されているコードに基づいて独自のモデルをトレーニングすることも可能です。このモデルは機能が強力で使いやすく、音声品質向上のための最適なソリューションです。

NVAS3dは、複数の未知の音源を含むシーン内の任意の位置の音を推定するためのプロジェクトです。複数のマイクによる録音とシーンの3Dジオメトリおよび材質情報を利用することで、新視点音響合成を実現しています。