マイクロソフトがテキスト読み上げアバター AI ツールを発表: Azure プラットフォームをベースに仮想 3D デジタル人物を作成可能

マイクロソフトがテキスト読み上げアバター AI ツールを発表: Azure プラットフォームをベースに仮想 3D デジタル人物を作成可能

IT Homeは11月16日、MicrosoftがIgniteカンファレンスでAzure AI Speech用の「Azure AI Speech テキスト読み上げ(TTS)アバター」というAIツールを発表したと報じた。人間のリアルな仮想アバター(デジタルヒューマン)を生成できるとしている。このツールは現在、プレビュー版として一般公開されている。

マイクロソフトは、ユーザーはAzure AI Speechのテキスト読み上げ(TTS)アバターを使用して、「テキストを入力して内容を話す」ことに基づいて仮想アバターを作成し、それを実際の写真トレーニングと組み合わせて、実際の人々に基づいた「インタラクティブなチャットボット」を作成できると述べた。これは、企業のマーケティング、ビジネス、または顧客サービスのシナリオで使用できる。

この Azure AI Speech テキスト読み上げ (TTS) アバターは、主にテキスト アナライザー、TTS サウンド シンセサイザー、TTS 仮想アバター シンセサイザーの 3 つのモジュールで構成されていると報告されています。

テキスト アナライザーは、まずユーザーが入力したテキストを分析し、音素シーケンスを生成します。 TTS サウンド シンセサイザーの TTS 音声モデルは、ユーザーが入力したテキストの音響特性を予測し、サウンドを合成します。最後に、ニューラルネットワーク音声合成モデルアバターが、上記の音響特徴に基づいてキャラクターの唇の形状画像を予測し、最終的に仮想アバター画像を形成します。

マイクロソフトは、従来のバーチャルアバターの制作には時間と労力がかかり、専用の撮影環境の整備が必要で、撮影後の編集作業にもかなりのコストがかかると説明した。現在、マイクロソフトの最新の Azure AI Speech テキスト読み上げ (TTS) アバター サービスを使用することで、初期モデルが確立された後は、ユーザーはテキストを入力するだけで、さまざまな製品紹介やインタラクティブ ビデオなどを作成できます。 Microsoft Azure OpenAI サービスとニューラル ネットワーク TTS 機能を組み合わせることで、より自然なインタラクティブ エクスペリエンスを提供することもできます。

IT Home は、Microsoft が、ユーザーは Azure AI Speech TTS アバターを使用して、企業文化ビデオ、製品紹介、カンファレンスでの CEO のデジタル アバターなど、さまざまなビデオ コンテンツを一括作成できると主張していることを発見しました。また、仮想ライブデジタルヒューマン、チャットロボット、ビジネスロボット、オンライン教育用の AI 教師などを作成することもできます。

Microsoft は、Azure AI Speech のテキスト読み上げ (TTS) アバターが Azure サブスクライバー向けに提供され、さまざまな言語をサポートしていると述べました。ユーザーは、プリセットのアバター オプションから希望のキャラクターを選択したり、独自のアバターをカスタマイズしたりできます。

ユーザーが独自の仮想アバターをカスタマイズしたい場合は、キャラクターのビデオ クリップを一括アップロードする必要があります。Azure プラットフォームはこれらのビデオをオンラインで処理して仮想アバターを生成します。キャラクター本体と音源は分離されており、ユーザーは公式が提供するデフォルトの音源を選択したり、独自のトレーニング音源をアップロードしたりすることができます。

<<:  NVIDIA が TensorRT-LLM の新バージョンをプレビュー: 推論能力が 5 倍に向上、8GB 以上のグラフィック カードがローカルで実行可能、OpenAI の Chat API をサポート

>>:  ロビン・リー:AIネイティブ時代の「冷たい」思考と「熱い」ドライブ

ブログ    
ブログ    

推薦する

人工知能が金融を変える5つの方法

人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、ディープニューラルネットワーク (DNN) は、金融業界のビ...

機械学習のための特徴選択の5つの方法!

使用される特徴の数が増えるにつれて、モデルのパフォーマンスが向上することが分かっています。ただし、ピ...

事例 | 人工知能はヘルスケアの未来をどう変えるのか?

人工知能はこれらすべてを変え、私たちにとって物事をより簡単にしてくれます。 それは、私たちが交流し、...

エネルギーの未来: 仮想発電所はエネルギー転換を加速できるか?

コペルニクス気候変動サービスによると、2023年は記録上最も暖かい年となっただけでなく、世界の平均表...

門戸を開くと、エンタープライズ機械学習が急成長

[[394391]]自動運転から機械翻訳、不正取引の特定から音声認識、衛星画像認識からビデオストリー...

AIビッグモデルオープンソースヒーロー!ザッカーバーグ氏はLLaMAリークについて議会から質問を受けた。「慣れている」

ザッカーバーグ氏は最近また大きなトラブルに巻き込まれた。リチャード・ブルーメンソール議員(プライバシ...

分散機械学習フレームワークRay

[[422916]] Python 中国語コミュニティ (ID: python-china) 1....

Nvidia に挑戦する Groq の起源は何ですか?新しいAIチップLPUの簡単な紹介

今日の人工知能分野では、「GPUがあれば十分」というのが徐々にコンセンサスになってきています。十分な...

人工知能の簡単な歴史 | (1) ディープラーニング、人工知能の新たな盛り上がり

人工知能はまだ少し遠く、Google の巨大なデータセンターの部屋や神秘的な MIT ロボット工学研...

サプライチェーン管理における自動化の重要性

今日のペースが速く競争の激しいビジネス環境において、サプライ チェーン管理は成功に不可欠な要素です。...

TensorFlow 機械学習の初心者向けガイド: 線形回帰を実装するには?

TensorFlow 入門記事: 初心者でも理解できる TensorFlow 入門小学校で受けた理...

...

テキストの説明に基づいてビデオから画像を切り取る、Transformer:このクロスモーダルタスクは私が最も得意とすることです

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

エラー率が44%減少しました!ニューヨーク大学の最新の「顔生成」は、年齢を自由に変えることが可能で、10代から高齢者まであらゆる人をカバーできる。

現在の「顔認識システム」は老化防止能力が非常に弱く、人の顔が老化すると認識性能が大幅に低下し、一定期...

ディープラーニングはフロントエンド開発ツールになりました:UI設計図に基づいてコードを自動生成します

UI デザイナーとフロントエンド エンジニアの間にニューラル ネットワークが必要になる場合があります...