音声AIの全体像を整理する（STT / LLM / TTS）
Zenn / 2026/3/26
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要点
- 音声AIをSTT（Speech-to-Text）、LLM（音声理解・応答の中核）、TTS（Text-to-Speech）の3層に分けて全体像を整理している
- 各コンポーネントが担う役割と、音声→テキスト→推論→音声という典型的な処理フローを理解しやすくする構成になっている
- ユースケース設計の観点で、どの段階で何を最適化すべきか（精度・遅延・自然さ等）を考えるための土台を提供している
- 音声AIを実装・導入する際に、STT/LLM/TTSを個別に選ぶだけでなく全体としてつながるシステムとして捉える重要性を示している
はじめに
最近、音声系のAIをキャッチアップし始めた。
ローカルLLMとしてOllamaを触りつつ
音声認識でWhisperを知った
ただ、個別の技術を触る前に
「音声AIって全体としてどういう構造なのか？」
があまり整理できていなかった。
この記事では、自分の理解を深めるために
音声AIの全体像を整理してみる。
音声AIの基本構造
音声AIはシンプルに分解すると、以下の流れになる。
つまり、
音声をテキストに変換する（STT）
テキストとして意味を理解・生成する（LLM）
テキストを音声に変換する（TTS）
という3つのレイヤーで構成されている。
ただし、実際のユー...
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