声分析 AIは本当にAIを使っていますか？

このページは学習済み機械学習モデルではなく、ブラウザ内でF0や周波数分布などを計算する説明可能な音響分析です。AIという検索語に対し、実装方式を誤解なく明示しています。

自分の声を分析すると何が分かりますか？

今回のサンプルにおける高さ、明るさ、クリアさ、パワー、表現力の傾向と、その根拠になる一部の測定値を確認できます。性格や職業適性を断定するものではありません。

静かな部屋で同じ端末を使い、マイクから同じ距離を保ち、同じ文章を普段の声で2〜3回読んでください。単発値より繰り返し現れる傾向を見ます。

音声は端末のブラウザ内だけで処理し、サーバーへ送信・保存しません。GA4にも音声、ファイル名、診断値を送信しません。

GSC展示29の最優先テーマ

自分の声を録音またはアップロードすると、ブラウザが音響特徴量を計算し、高さ・明るさ・クリアさ・パワー・表現力を可視化します。学習済みAIが人物を識別するサービスではなく、測定ルールを公開した無料の声分析ツールです。

結果では5項目レーダーとF0・スペクトル重心などの詳細値を確認できます。AIという検索語に合わせつつ、実際の処理は説明可能なブラウザ内の音響分析であることを明示しています。

登録不要・完全無料・音声は端末内で処理

無料

ブラウザ内で処理

以下の文章を読み上げてください

朝の光が窓辺に差し込んで、新しい一日が静かに始まる。深呼吸を一つして、ゆっくりと歩き出そう。

3秒以上を目安に話してください。音声は端末内で処理され、サーバーには送信されません。

高さ、明るさ、クリアさ、パワー、表現力を0〜100の同じ尺度に変換し、レーダーで比較できます。

基本周波数F0、スペクトル重心、平坦度、RMS変動など、判定の根拠になった数値を結果内に表示します。

音声をサーバーへ送らず、ブラウザ上の計算規則で分析します。機械学習モデルの精度や人物識別をうたいません。

このページでは『AI』を万能な判定器として扱いません。短い音声をフレームに分け、声が出ている区間から物理的な特徴量を集計し、外れ値の影響を抑えて5つの見やすい指標へ変換します。

判定項目	使用する値・区分	結果の意味
高さ	基本周波数 F0	周期的な発声区間の中央値から、話し声の低め・標準・高めを示します。
明るさ	スペクトル重心	周波数エネルギーの重心から、明るい響きか落ち着いた響きかを推定します。
クリアさ	平坦度・高域比	息やノイズに近い成分の混ざり方から、声の輪郭の目安を作ります。
パワー	RMS	録音内の音声エネルギーから、今回の声の張りを相対表示します。
表現力	RMS変動	読み上げ中の強弱の変化を使い、抑揚が穏やかか豊かかを示します。