歌声合成用 音素ラベリング

なぜ、これだけで市場になるのか

モデル制作者が欲しいのは学習済みの歌声モデルであり、数時間分の音声を一音素ずつ確認することではない。しかしラベル品質が悪いと学習結果へ直接影響するため、雑に自動生成して終えることもできない。歌唱は話声より音が伸び、子音が前後へずれ、音程変化やブレスも入るため、一般的な文字起こしより難しい。自動アラインメントによってゼロから作る必要は減ったが、「自動結果を聴いて直せる人」の価値は残り、音源制作者がこの工程だけ外へ出す余地が生まれている。

実際の仕事はこう進む

1. 01

   録音と歌詞を対応付ける

   wavと歌詞・転写テキストを同名単位で揃え、欠損ファイル、誤歌詞、無音やノイズを確認する。歌詞と実際の発音が違えば、この段階で転写を直さないと後の境界推定も崩れる。

2. 02

   自動アラインメントで叩き台を作る

   LabelMakrやSOFAなどを使い、歌詞を音素列へ変換して音声へ時間配置する。日本語、英語、中国語など言語ごとにモデルや辞書が異なるため、適切な設定を選ぶ。

3. 03

   音素境界と誤認識を人が修正する

   自動結果を波形と試聴で確認し、極端に短い音素、子音の食い込み、誤った発音記号、ブレスや無音の扱いを直す。ツール側も完全自動ではなく叩き台用途を前提としている。

4. 04

   学習形式へ揃えて検査する

   最終ラベルをHTK lab等の指定形式で保存し、wavとの長さ一致、未知音素、時間逆転、空ラベルなどを検査する。データセット全体で表記ルールを統一してから学習へ渡す。

外からこの村に入るなら

1. LabelMakr等が出力したlabを読み、極端に短い音素、未知記号、無音区間との衝突、時間逆転を自動検出してレビュー順を付ける品質検査ツール。
2. 歌唱データセットをブラウザで連続再生し、波形・音素境界・歌詞を同時表示してキーボードだけで修正できる専用レビューUI。ローカル処理を前提にする。
3. 録音からラベル、辞書、メタデータまでをまとめて検査し、DiffSinger等の学習キットへそのまま渡せるデータパックを作る前処理代行。