✨ AIによる分析
このレポートのデータを活用し、Gemini APIによるAI分析を体験できます。プロジェクト全体のサマリーを生成したり、各開発課題の詳細な分析を行ったりすることが可能です。
プロジェクト総括レポート生成
プロジェクト全体の計画、スケジュール、発生した課題を基に、AIがポストモーテム（事後検証）レポートを生成します。
プロジェクト概要
このプロジェクトの目的は、特定のキャラクター「エイダ」の声質を忠実に再現した高品質な日本語テキスト読み上げ(TTS)モデルを構築することです。動画ナレーション等の創作活動への活用と、AI音声合成技術の実践的学習を背景に、VITSモデルと関連ドキュメント群を主要な成果物として開発を進めました。
機能要件
- 音声データの形式変換 (22050Hz, モノラル)
- メタデータ自動生成 (`ファイル名|文章|文章`形式)
- テキストのひらがな化
- Coqui-TTSによるVITSモデル学習
- 任意テキストからの音声合成 (WAV出力)
非機能要件
- OS: Ubuntu Linux 22.04
- ハードウェア: NVIDIA製GPU必須
- ソフトウェア: Python 3.10, Coqui-TTS
- 品質: ノイズが少なく明瞭な音声
プロジェクト計画
プロジェクトは、WBS(作業分解構成図)に基づき計画されました。各タスクのスケジュールは以下のタイムラインで示され、プロジェクト全体の流れと期間を可視化しています。具体的な作業手順も含まれており、プロジェクトの再現性を高めます。
WBS (作業分解構成図)
クリックで詳細を展開/折りたたみ
具体的な作業手順
作業計画タイムライン
開発の軌跡（課題管理）
プロジェクトは一直線には進みませんでした。環境構築からデータ準備、モデル学習に至るまで、様々な課題が発生しました。以下のタイムラインは、それらの課題と解決策の全記録であり、このプロジェクトのリアルな開発の道のりを示しています。
最終成果物
数々の課題を乗り越え、プロジェクトは当初の目的を達成しました。最終的な成果物は、高品質なカスタム音声モデルとその開発プロセスを体系化した一連のドキュメント群です。
完成した成果物
- 学習済みVITSモデルファイル (`.pth`)
- モデル設定ファイル (`config.json`)
- 全工程を記録したプロジェクトドキュメント群