2025年最高の 53 個のAI音声合成ツール

FineVoiceは、最先端の人工知能技術を用いた多機能AI音声合成プラットフォームです。リアルでパーソナライズされた音声サービスを提供し、テキストの音声化、音声テキスト化、音声変換といった機能により、コンテンツ制作の可能性を大幅に広げます。高効率、低コスト、多言語対応、使いやすさが主な特長で、大量の音声コンテンツを迅速に生成する必要がある個人や企業ユーザーに最適です。

Llama 3.2 3b Voiceは、Hugging Faceプラットフォームをベースとした音声合成モデルで、テキストを自然で滑らかな音声に変換できます。高度な深層学習技術を採用し、人間の会話のイントネーション、リズム、感情を模倣するため、音声アシスタント、オーディオブック、自動アナウンスなど、様々なシーンに適しています。

ebook2audiobookXTTSは、CalibreとCoqui TTS技術を利用して電子書籍をオーディオブックに変換するモデルです。章とメタデータは保持され、カスタム音声モデルを使用して音声クローンを作成することもできます。多言語に対応しています。この技術の主な利点は、テキストコンテンツを高品質のオーディオブックに変換できることで、視覚障碍者、読書好きなユーザー、または外国語学習者など、大量のテキスト情報を音声形式に変換する必要があるユーザーに適しています。

seed-vcはSEED-TTSアーキテクチャに基づく音声変換モデルであり、特定の人物の音声サンプルがなくても音声変換を行うことができる零サンプル音声変換を実現します。この技術は、オーディオ品質と音色の類似性において優れた性能を示し、高い研究価値と応用価値を有しています。

OptiSpeechは、デバイス上でのテキスト読み上げ変換向けに設計された、効率的で軽量かつ高速なテキスト読み上げモデルです。高度な深層学習技術を活用し、自然に聞こえる音声にテキストを変換できます。モバイルデバイスや組み込みシステムでの音声合成が必要なアプリケーションに最適です。OptiSpeechの開発は、Pneuma Solutions提供のGPUリソースによって大幅に加速されました。

ChatTTS-OpenVoiceは、ChatTTSとOpenVoice技術を組み合わせた音声クローンモデルです。10秒の音声サンプルをアップロードするだけで、パーソナライズされた音声をクローンし、より自然な音声を生成できます。この技術は、バーチャルアシスタントやオーディオブックなど、様々な用途に利用できるリアルな音声を生成する新しい方法を提供するため、音声合成分野において重要な意義を持ちます。

speech-to-speechは、オープンソースのモジュール型GPT4-oプロジェクトです。音声活動検出、音声テキスト変換、言語モデル、テキスト音声変換といった連続したプロセスにより、音声対音声変換を実現します。TransformersライブラリとHugging Face Hubで利用可能なモデルを活用し、高いモジュール性と柔軟性を提供します。

Bailing-TTSは、Giant NetworkのAI Labが開発した、高品質な中国語方言音声の生成に特化した大規模テキスト音声変換(TTS)モデルシリーズです。持続的な半教師あり学習と特化型Transformerアーキテクチャを採用し、多段階の訓練プロセスを経て、テキストと音声トークンの効果的なアライメントを実現し、高品質な中国語方言音声合成を可能にしています。実験において、人間の発話に近い自然な音声合成効果を示しており、方言音声合成分野において重要な意義を持っています。

Barkは、Sunoが開発したTransformerベースのテキスト音声変換モデルです。リアルな多言語音声、音楽、背景ノイズ、シンプルな効果音など、様々な種類のオーディオを生成できます。笑い声、ため息、泣き声などの非言語コミュニケーションの生成にも対応しています。Barkは研究コミュニティをサポートしており、推論に使用でき、商用利用も可能な、事前学習済みモデルのチェックポイントを提供しています。

Pandratorはオープンソースソフトウェアをベースとしたツールで、テキスト、PDF、EPUB、SRTファイルを、音声クローン、LLMベースのテキスト前処理、生成された字幕音声のビデオファイルへの直接保存と元の音声トラックとの混合を含む、複数の言語の音声オーディオに変換できます。ワンクリックインストーラーとグラフィカルユーザーインターフェースを備え、使いやすく、インストールも容易です。

LlamaVoiceは、ラマモデルをベースとした大規模音声生成モデルです。連続特徴を直接予測することで、離散的な音声符号の予測に依存する従来のベクトル量子化モデルと比較して、よりスムーズで効率的な処理を実現します。このモデルは、連続特徴予測、変分オートエンコーダー（VAE）潜在特徴予測、共同学習、高度なサンプリング戦略、フローベースの拡張など、重要な特徴を備えています。

ElevenLabs AI音声APIは、高品質の音声合成サービスを提供します。多言語に対応しており、チャットボット、エージェント、ウェブサイト、アプリケーションなど、幅広い用途に適しています。低遅延と高応答速度を実現しており、エンタープライズレベルのニーズにも対応し、SOC2およびGDPRへの準拠によりデータセキュリティを確保しています。

StreamVCはGoogleが開発したリアルタイム低遅延音声変換ソリューションです。元の音声の内容とリズムを維持しながら、ターゲット音声の音色に合わせることができます。この技術は、電話やビデオ会議などのリアルタイム通信シーンに特に適しており、音声匿名化などのユースケースにも利用できます。StreamVCは、SoundStreamニューラルオーディオコーデックのアーキテクチャとトレーニング戦略を利用して、軽量で高品質の音声合成を実現しています。また、ソフト音声ユニットの因果関係の学習、およびソースの音色情報を漏らすことなくピッチの安定性を向上させるためのホワイトニングされた基本周波数情報の提供の有効性も示しています。

CosyVoiceは、多言語に対応した大規模音声生成モデルです。様々な言語の音声生成に対応するだけでなく、推論から学習、デプロイまで、開発プロセス全体をサポートする機能を提供します。自然で滑らか、人間の声に近い音声生成能力を持つことから、多様な言語環境において重要な役割を果たします。CosyVoiceはFunAudioLLMチームによって開発され、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。

FunAudioLLMは、人間と大規模言語モデル（LLM）間の自然音声インタラクションを強化することを目的としたフレームワークです。高精度多言語音声認識、感情認識、音声イベント検出を行うSenseVoiceと、自然な音声生成を多言語、音色、感情制御で実現するCosyVoiceという2つの革新的なモデルが含まれています。SenseVoiceは50以上の言語に対応し、極めて低いレイテンシを実現しています。CosyVoiceは、多言語音声生成、ゼロショットコンテキスト生成、クロスリンガル音声クローン、指示追従能力に優れています。関連モデルはModelscopeとHuggingfaceでオープンソース化されており、GitHubでトレーニング、推論、ファインチューニングのコードが公開されています。

Fish Speech V1.2は、30万時間分の英語、中国語、日本語の音声データを用いてトレーニングされたテキスト音声変換（TTS）モデルです。このモデルは音声合成技術の最新の発展を体現しており、高品質の音声出力を提供し、多様な言語環境に適応します。

ChatTTS-Forgeは、TTS生成モデルChatTTSを基盤としたプロジェクトです。APIサーバーとGradioベースのWebUIを実装しており、包括的なAPIサービスを提供します。1000文字以上の長文生成に対応し、一貫性を維持しながら、32種類の異なるスタイルを内蔵し、スタイル管理が可能です。

Seed-TTSは、バイトダンスが発表した大規模自己回帰型テキスト音声変換(TTS)モデルシリーズです。人間の声と区別が難しいほど自然な音声生成が可能です。音声コンテキスト学習、話者類似度、自然度の点で優れた性能を発揮し、ファインチューニングによって主観評価をさらに向上させることができます。Seed-TTSは、感情などの音声属性に対する優れた制御能力も備えており、表現力豊かで多様な音声を生成できます。さらに、音声分解のための自己蒸留法と、モデルの堅牢性、話者類似度、制御性を向上させる強化学習法を提案しています。また、事前推定された音素持続時間に依存せず、拡散モデルに基づく完全なエンドツーエンドの音声生成を行う非自己回帰(NAR)バリアントであるSeed-TTSDiTも紹介しています。

ChatTTS-uiは、ChatTTSプロジェクト向けのWebインターフェースとAPIインターフェースを提供します。ユーザーはWebページから音声合成操作を行い、APIインターフェースを通じてリモート呼び出しを行うことができます。様々な音色の選択に対応し、笑い声や停頓などの音声合成パラメーターをユーザーがカスタマイズできます。本プロジェクトは、音声合成技術に使いやすいインターフェースを提供することで、技術的ハードルを下げ、音声合成をより便利にします。

ChatTTSは、テキストを音声に変換するオープンソースのテキスト読み上げ（TTS）モデルです。ユーザーはテキストを入力すると音声に変換できます。本モデルは主に学術研究と教育目的を対象としており、商用または法的用途には適していません。深層学習技術を用いて、自然で滑らかな音声出力を生成し、音声合成技術の研究開発に従事する方々に適しています。

ElevenLabs Audio Nativeは、記事、ブログ、ニュースレターなどに、人間の声のようなナレーションを自動生成する、自動化された埋め込み型音声プレーヤーです。カスタマイズ可能で、設定も容易で、読者のエンゲージメントを高め、世界中の読者や聴衆にとってコンテンツへのアクセスを容易にします。

OpenVoice V2は、2024年4月にリリースされたテキスト読み上げ（Text-to-Speech、TTS）モデルです。V1のすべての機能を継承し、改良が加えられています。異なるトレーニング戦略を採用することで、より高音質な音声を実現し、英語、スペイン語、フランス語、中国語、日本語、韓国語など、複数の言語に対応しています。さらに、商用利用も無料で許可されています。OpenVoice V2は、参照音声のニュアンスを正確にクローンし、様々な言語やアクセントで音声生成が可能です。また、ゼロショットクロスリンガル音声クローンにも対応しており、生成音声と参照音声の言語が、大規模多言語トレーニングデータセットに含まれていない場合でも音声生成が可能です。

Parler-TTSは、Hugging Faceが開発した軽量のテキスト音声変換（TTS）モデルです。指定された話者のスタイル（性別、トーン、話し方など）で、高品質で自然な音声の生成が可能です。Stability AIとエディンバラ大学のDan Lyth氏とSimon King氏による論文『Natural language guidance of high-fidelity text-to-speech with synthetic annotations』に基づいて再現されており、データセット、前処理、トレーニングコード、ウェイトを含め、完全にオープンソースで公開されています。他のTTSモデルとは異なり、Parler-TTSはデータセット、前処理、トレーニングコード、そしてウェイトを含め全てがオープンソースで公開されています。機能としては、高品質で自然な音声出力の生成、柔軟な使用と展開、豊富な注釈付き音声データセットの提供などが挙げられます。価格：無料

ボイスエンジンは、わずか15秒の音声サンプルから、元の話者と非常に似た自然な音声を作成できる最先端の音声合成モデルです。このモデルは、教育、エンターテインメント、医療など幅広い分野で活用されており、読み上げ支援の提供（非読字?非書字者向け）、動画やポッドキャストコンテンツの音声翻訳、非言語コミュニケーション能力者の音声付与など、多様な用途が期待されています。少量の音声サンプルで高品質の音声を生成できること、多言語に対応していることが大きな利点です。現在、ボイスエンジンは小規模プレビュー段階にあり、OpenAIは関係者と連携して潜在的な用途と倫理的な課題について検討しています。

VoiceCraftは、トークン埋め込みに基づくニューラルコーデック言語モデルであり、最先端の音声編集とゼロショットテキスト音声変換（TTS）性能を実現します。未知の音声についても、数秒間の音声サンプルがあれば、その音声をクローンしたり、録音を編集することができます。このモデルは、オーディオブック、オンラインビデオ、ポッドキャストなどの実世界データに適しています。

NaturalSpeech 3は、音声の様々な属性（内容、韻律、音色、音響的詳細など）を分解し、それぞれを個別に生成することで、音声合成の品質、類似性、韻律を向上させることを目指しています。このシステムは、分解ベクトル量子化（FVQ）を用いて音声波形を解きほぐすニューラルコーデックと、対応するプロンプトに基づいて各部分空間の属性を生成する分解型拡散モデルを設計しています。

MeloTTSはMyShell.aiが開発した多言語対応のテキスト音声変換ライブラリです。英語、スペイン語、フランス語、中国語、日本語、韓国語に対応しています。リアルタイムCPU推論が可能で、様々なシーンに適用でき、オープンソースコミュニティに公開されています。皆様の貢献をお待ちしております。

SpeechGPTは、固有のクロスモーダル対話能力を備えたマルチモーダル言語モデルです。マルチモーダルなコンテンツの認識と生成が可能で、マルチモーダルな人間の指示に従います。SpeechGPT-Genは、情報チェーンを拡張した音声生成モデルです。SpeechAgentsは、マルチモーダルなマルチエージェントシステムによる人間コミュニケーションのシミュレーションです。SpeechTokenizerは、音声言語モデルに適した統一的な音声トークナイザーです。これらのモデルとデータセットのリリース日や関連情報は、公式ウェブサイトでご確認ください。

StreamVoiceは、言語モデルに基づいたゼロリップ音声変換モデルです。完全なソース音声なしでリアルタイム変換を実現します。全因果的コンテキスト認識言語モデルと時間独立の聴覚予測器を組み合わせることで、各時間ステップで意味的特徴と聴覚的特徴を交互に処理し、完全なソース音声への依存を解消します。ストリーミング処理におけるコンテキストの不完全性による性能低下を軽減するため、StreamVoiceは2つの戦略によって言語モデルのコンテキスト認識能力を高めています。1）教師付きコンテキスト予測：教師モデルを用いて現在と将来の意味的コンテキストを要約し、欠損コンテキストの予測を学習します。2）意味的マスキング：損傷した過去の意味的および聴覚的入力からの聴覚予測を促進し、コンテキスト学習能力を強化します。特筆すべきは、StreamVoiceが未来予測を一切必要としない、初の言語モデルベースのストリーミング型ゼロリップ音声変換モデルであることです。実験結果によると、StreamVoiceはストリーミング変換能力を備えつつ、非ストリーミング音声変換システムと同等のゼロリップ性能を維持しています。

Whisper Speechは、CollaboraとLionがJuwelsスーパーコンピュータを用いてトレーニングした、完全にオープンソースのテキスト音声変換モデルです。Node.js、Python、Elixir、HTTP、Cog、Dockerなど、複数の言語と様々な形式の入力をサポートしています。このモデルの利点は、効率的な音声合成と柔軟な展開方法です。価格に関しては、Whisper Speechは完全に無料です。開発者と研究者向けに、強力でカスタマイズ可能なテキスト音声変換ソリューションを提供することを目的としています。