音の抽出
・大人数から対象の声を抽出します。
（例：会議の録音を録っておけば、特定の人物が話していた内容をあとから抽出できます。）
・音源分離を行います。
（例：バンドの演奏から、ボーカルの音と楽器の音に分離できます。）
（例：大人数の会話で、特定の人物の話し声とそれ以外の人物の話し声に分離できます。）
・入力音声のテキスト化を行います。
（例：会議の場でひとりひとりの話し声を抽出し、自然言語処理技術を用いて内容のテキスト化を行います。）
音の合成
学習したデータ（テキストと、その読み上げ音声が対応しているデータ）をもとに、入力されたテキストに対応する音声の合成をして発話を行います。自然な言葉の流れや発話時のアクセントも再現します。
声質の変換にも対応しています。（例：低め、高め）
音の生成
AIが自ら音を生成します。ノイズの補正を行ったり、逆にノイズの生成を行ったり出来ます。
（例：劣化したマイクから入力された音声のノイズの補正をしてクリアな音の生成ができます。）
（例：わざと異なった波形を付加し、学習に利用する異常音の生成ができます。）
異音判定
音の抽出技術を駆使し、検査の際、工場で様々な機械音のする中から特定の音を抽出し、生産品の不良品検知を行います。
熟練の技術者の耳でないと判定が難しかった音を客観性に基づいて判別できるようになります。現在、精度は99%を記録しています。
