RVCやACE Studio以外で自分の声から歌唱AIモデルを作る方法とおすすめ音声AI技術まとめ

自分で録音した声データから歌唱用AIモデルを作成し、好きな曲を歌わせたいという需要が増えています。RVCやACE Studioは代表的な選択肢ですが、それ以外にも音声変換や歌声合成に対応したAI技術やツールが存在します。

この記事では、自分で用意した声のデータを利用して歌唱モデルを作成できる代表的なAIツールや、それぞれの特徴、必要な音声データ、選ぶ際のポイントについて解説します。

歌唱AIモデル作成で使われる主な技術の違い

歌声AIには大きく分けて「音声変換型」と「歌声合成型」の2種類があります。どちらを選ぶかによって、必要なデータや作成方法が変わります。

音声変換型は、元となる歌声を別の声質へ変換する方式です。RVC（Retrieval-based Voice Conversion）のような技術が代表的で、歌唱データを入力すると別の声で歌わせることができます。

一方、歌声合成型は歌詞やメロディを入力すると、AIがゼロから歌声を生成する方式です。自分専用の歌声ライブラリを作成したい場合はこちらのタイプが向いています。

RVCやACE Studio以外にも、自分の音声データを利用できる歌声AI技術はいくつかあります。

DiffSingerは、AIによる歌声合成モデルを作成できるオープンソース系のプロジェクトです。学習用データを用意することで、特定の声質を再現した歌唱モデルを作成できます。

また、NNSVS（Neural Network-based Singing Voice Synthesis）も、自分の歌声データから歌唱モデルを構築する用途で利用されています。日本語歌唱向けの研究や制作でも使われている技術です。

DiffSingerは、歌詞・音程・発音などの情報をもとに歌声を生成するタイプのAIです。単純な声変換ではなく、入力した楽譜情報から歌唱そのものを作成できます。

例えば、自分が数時間分の歌唱データを録音して学習させることで、自分の声質を持った歌声モデルを作成できます。完成したモデルでは、実際には歌っていないメロディでも自分らしい声で生成できます。

ただし、高品質なモデルを作るには、ノイズの少ない録音環境や正確な歌唱データ、機械学習環境の準備が必要になります。

NNSVSのような歌声合成技術では、学習用データとして歌唱音声と楽譜情報などを用意します。データ量が多いほど自然な歌声になりやすくなります。

例えば、同じフレーズを複数の音程や表現で録音すると、AIが声の変化や歌い方の特徴を学習しやすくなります。

一方で、音声変換型と比べると導入難易度は高く、環境構築やモデル学習に関する知識が必要になる場合があります。

近年では、専門的な環境構築をしなくても、自分の声を登録してAI音声モデルを作成できるクラウドサービスも増えています。

これらのサービスでは、指定された文章や歌声を録音してアップロードするだけで、AIモデルを生成できる場合があります。

ただし、サービスによって利用規約や権利関係が異なります。特に自分の声を商用利用する場合や公開する場合は、学習データや生成物の扱いについて必ず確認することが重要です。

高品質な歌唱モデルを作成するには、まず録音データの品質が重要です。スマートフォン録音よりも、マイクを使用したノイズの少ない録音のほうが学習結果は安定します。

具体的には、一定の音量、明瞭な発音、幅広い音域の歌唱データを用意すると、AIが声の特徴を学習しやすくなります。

また、利用するAIによって必要なデータ形式や推奨録音時間が異なるため、導入前に対応条件を確認すると効率よくモデル作成を進められます。

自分の声を利用した歌唱AIモデル作成は、RVCやACE Studioだけでなく、DiffSingerやNNSVSなどの歌声合成技術でも実現できます。

手軽さを重視するならクラウド型サービス、自由度や研究用途を重視するならオープンソース系の歌声AI環境が向いています。

目的に合わせて音声変換型か歌声合成型かを選び、十分な品質の音声データを準備することで、自分だけの歌声AIモデルを作成することが可能になります。