SpeakerSplit

SpeakerSplitの紹介

SpeakerSplitは、音声および動画のポストプロダクションにおいて時間のかかる作業を自動化するAI駆動型のウェブアプリケーションです。録音内の重なる話者を分離し、音声をテキストに変換し、同期された字幕を生成し、無音やフィラー語（例：「えーと」「あの」）を除去し、楽曲からボーカルを抽出する機能を提供します。本ツールは、定期的に音声コンテンツを処理するコントェントクリエイター、ポッドキャスター、教育関係者、研究者、および専門家を対象として設計されていますが、プロフェッショナル向けのデジタルオーディオワークステーション（DAW）の操作経験や高度な技術的知識は不要です。

従来の編集ソフトウェアとは異なり、SpeakerSplitはタイムライン上の手動スクロールやマルチトラック管理を必要とせず、シンプルな「アップロード→処理→ダウンロード」のワークフローで動作します。動画ファイルを直接処理可能であり、埋め込まれた音声を自動抽出するため、事前の変換工程は不要です。プラットフォームはインストール不要、特別なハードウェア不要、かつ非技術ユーザーにも使いやすいことを重視しています。

主なポイント

• 音声または動画録音内の複数話者を、個別の時間同期済み音声トラックに分離します
• 話者識別（ディアライゼーション）付きの音声テキスト変換を実行し、ブラウザ内エディタでトランスクリプトを編集できます
• 字幕ファイル（SRT）を生成し、TXT、DOCX、PDFなど複数形式でトランスクリプトをエクスポートします
• 無音区間およびフィラー語（例：「えーと」「あの」）を除去し、簡潔な音声出力を生成します
• 楽曲などの混合音源からボーカルを分離するソース分離モデルを活用します
• 自動言語検出機能を備え、20以上の言語をサポートします
• MP4、WebM、MOV、AVIなどの一般的な動画形式およびWAV、MP3などの音声形式に対応します
• 各話者ごとの分離音声トラックをWAVまたはMP3形式で、元の録音と正確に時間同期した状態でエクスポートします

SpeakerSplitの仕組み

基本的なワークフローは4つの順次的なステップで構成されます。まず、ユーザーはドラッグ＆ドロップまたはファイル選択により音声または動画ファイルをアップロードします。動画ファイルが指定された場合、システムは自動的に音声ストリームを抽出します。次に、処理開始を指示すると、SpeakerSplitは同時並行で音声のテキスト変換と話者識別（ディアライゼーション）を実行し、「話者A」「話者B」などのラベルをトランスクリプトの各セグメントに割り当てます。第三に、ユーザーはブラウザ内エディタでトランスクリプトを確認・編集でき、誤認識された単語の修正や話者ラベルの調整が可能です。最後に、ユーザーは出力形式を選択して結果をダウンロードします：時間同期済みの話者別音声ファイル（WAV／MP3）、トランスクリプト（TXT／DOCX／PDF）、または字幕ファイル（SRT）です。

すべての処理は安全なクラウドインフラ上で実行され、ファイルはユーザーのアクティブなセッションおよびダウンロード履歴を超えて永続的に保存されることはありません。処理時間はメディアの長さに比例しますが、標準的な録音（例：1時間未満）では通常数分で完了します。プラットフォームはユーザーの処理履歴およびダウンロードログを継続的に保持します。

主な利点と用途

SpeakerSplitは、対話の明瞭性、話者属性の明示、アクセシビリティ要件の遵守が求められる様々なシーンで人的作業を大幅に削減します。ポッドキャスト編集者は、ゲストとホストのトラックを分離し、それぞれ独立してレベル調整やノイズ低減を行います。教育関係者は講義動画を文字起こしし、包括的な学習資料用にSRT字幕を生成します。インタビュー分析を行う研究者は、話者分離音声と編集可能なトランスクリプトを活用して、質的コーディングのスピードを向上させます。コンテンツチームは、長時間のインタビューをソーシャルメディア向けの短いクリップに再編集する際、重要な発言を特定・抽出するために本ツールを利用します。さらに、多言語コンテンツを制作するユーザーは、自動言語検出機能と一貫した出力フォーマットの恩恵を受けられます。本ツールは高価なDAWライセンスや外部委託型文字起こしサービスへの依存を解消しつつ、下流の編集および公開ワークフローとの互換性を維持します。