ElevenLabsで英語リスニング問題を自動生成するまでの試行錯誤 | TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
従来のespeak-ng等のTTSでは音質が極めて低く、学習教材としての実用性に欠ける。また、ElevenLabs API利用時には、権限設定の不備や無料プランにおける音声利用制限、話者間での音量レベルの乖離、生成音声末尾に挿入される不自然な無音といった、自動生成パイプラインにおける品質維持の課題が存在した。
// Approach
ElevenLabs APIを用いて高品質な音声を生成し、Pythonでラベル付きテキストファイルを解析して話者ごとに音声を分離・生成する。FFmpegのloudnormフィルターを用いてラウドネスを統一し、ロジックによる末尾の無音制御を行うことで、聴き心地の良い音声ファイルを構築するアプローチを採用した。
// Result
原稿（AI生成可能）を入力とするだけで、ナレーターと複数話者の会話、質問、選択肢を含む一連のリスニング教材を自動生成するワークフローを実現した。これにより、手動での録音や編集コストを大幅に削減し、コンテンツの量産が可能な体制を構築することに成功した。
Senior Engineer Insight
> 本件は単なるAPIの呼び出しに留まらず、音声信号処理（FFmpeg）による品質担保と、LLMを用いたコンテンツ生成までを見据えた、極めて実践的なパイプライン構築である。特に、話者間の音量差をloudnormで解決するアプローチは、マルチトラックの音声合成において不可欠な視点だ。実運用においては、ElevenLabsのAPIコスト管理と、生成される音声の整合性を担保するバリデーション層の追加が、スケーラビリティ確保の鍵となるだろう。