Miltä tuntuisi kuulla oma ääni kertomassa tarinaa ilman että olet itse äänessä? Tämän kysymyksen äärelle pysähdyin, kun pohdin, voisiko digitaalinen kaksonen astua hetkeksi ääneeni ja jatkaa siitä, mihin itse jäin. Ajatus kiehtoi: entä jos voisin antaa teknologialle palan omaa ilmaisua, ja samalla tutkia, mikä tekee äänen eläväksi?

Kokeilun aluksi mallinsin ääneni tekoälyn avulla. Käytin aiempien podcast-jaksojeni puheraitoja koulutusmateriaalina ja kirjoitin käsikirjoituksen, joka seurasi tuttua, rauhallista rytmiä. Kun digitaalinen sijainen oli valmis, annoin sen lukea tarinan puolestani, aivan kuten kouluaikojen sijaisopettaja, joka toi mukanaan uudenlaisen sävyn ja rytmin tuttuun luokkaan.

Kuunnellessani ensimmäisiä ottoja huomasin nopeasti, että jotain oleellista muuttui tai puuttui. Olin yllättynyt lopputuloksen laadusta. Ääni oli tunnistettava, mutta toisaalta tauot ja pienet epäröinnit, jotka tekevät puheesta inhimillistä, eivät tuntuneet suoraan toimivilta. Samalla huomasin, kuinka podcastin puhetyylilleni ominaiset sanavalinnat vaikuttivat: kirjoitettu ”minä” kuulosti paremmalta ”mä” -muodossa, jotta rytmi pysyi elävänä. Tämän säädön teen yleensä äänitysvaiheessa huomaamatta, mistä synteettisen äänen käyttäminen suoraan muistutti.

Lopulta ymmärsin, että digitaalinen kaksonen ei ole täydellinen kopio, eikä sen tarvitsekaan olla. Se voi kantaa ajatuksia eteenpäin, mutta oma ääni, epätäydellisyydessään ja elävyydessään, on jotain, mitä mikään kone ei voi täysin korvata. Tämä kokemus ei ainoastaan tuonut uutta teknologista ymmärrystä. Kokeilu vahvisti myös sen, miksi oma tarinamme ansaitsee tulla kerrotuksi juuri sellaisena kuin se on.

Case study

Lähtötilanne

Halusin kokeilla, voisiko digitaalinen kaksonen – tekoälyn mallintama versio omasta äänestäni – kertoa podcast-jakson puolestani. Tavoitteena oli testata sekä luovaa inhimillisyyttä että tuotannollista joustavuutta.

Tavoite

Oppia, kuinka autenttinen ja koskettava lopputulos on mahdollista luoda synteettisen puheen tekoälyllä, ja missä kohtaa teknologian ja ihmisyyden rajat tulevat vastaan.

Prosessi

• Käytin ElevenLabsin Professional Voice Cloning (PVC) -ominaisuutta, mallina V2.
• Koulutin mallin 1h 26min puheraidalla aiemmista jaksoistani.
• Käsikirjoituksen säätämisessä yllätyksenä tuli puhekielen luontainen tarve (”minä” → ”mä”).
• Hyödynsin regenerointia löytääkseni luontevampia äänenpainoja ja yhdistin ottoja parhaan lopputuloksen saavuttamiseksi.

Haasteet ja ratkaisut

• Tekstin ja rytmin hienosäätöä tarvittiin jonkin verran, jotta puhesynteesi kuulosti luontevalta.
• Jälkikäsittelyssä äänen autenttisuutta tuettiin kirjoittamalla pitkiä, virtaavia lauseita ja tekemällä tarkkoja valintoja ottojen välillä.

Havainnot ja opit

• Tekoäly pystyy mallintamaan äänen tunnistettavasti, mutta ei tavoita täysin inhimillistä tunnekerrosta.
• Hyvin kirjoitettu käsikirjoitus tukee koneäänen luonnollisuutta merkittävästi.

Reflektio

Kokemus herätti kunnioitusta molempia suuntia kohtaan: sekä teknologian mahdollisuuksia että oman äänen ainutlaatuisuutta kohtaan. Vaikka kone voi puhua puolestani, inhimillinen läsnäolo, kuten pienet epäröinnit, hengitykset ja etenkin sanojen hienovaraiset painotukset, ovat edelleen korvaamattomia.

Hyödyt ja rajoitukset

• Tuotanto nopeutui, mutta inhimillinen editointi jäi silti olennaiseksi osaksi prosessia.
• Teknologia avaa uusia muotoja tarinankerrontaan, mutta ei korvaa ihmisen kokemusta.

Kohdeyleisö

Tämä case study palvelee erityisesti sisältötekijöitä, tekoälyn hyödyntäjiä, luovan teknologian kokeilijoita ja kaikkia, joita kiinnostaa äänen ja ihmisyyden rajapinta.

---

Lopuksi

Tämä kokeilu oli minulle pieni mutta merkittävä askel tutkimusmatkalla siihen, miten teknologia ja ihmisyys voivat kohdata lempeästi ja uteliaasti. Se muistutti minua siitä, että vaikka voimme luoda digitaalisia jatkeita itsestämme, kaikista tärkeintä on edelleen oma hengittävä, haparoiva ja aito tarinamme.