Edellisessä blogipostauksessa pureuduimme tekoälyn hyötyihin ideoinnin, kirjoittamisen ja tekstin käsittelyn tukena. Tällä kertaa tarkastellaan, miten tekoälyä voi hyödyntää äänen käsittelyssä – ja jopa sen tuottamisessa.
Tekoälypohjaisia äänenkäsittelytyökaluja on olemassa jo suhteellisen paljon. Jotkut niistä ovat uusia, mutta myös alalla pitkään toimineet ohjelmistojen tekijät ovat lisänneet ohjelmiinsa tekoälytyökaluja.
Myös podcastin tekoon tarkoitettuja selainpohjaisia ratkaisuja on olemassa lukuisia (esimerkiksi Riverside, Podbean sekä Adobe Podcast). Niissä on omat työkalunsa äänenkäsittelyyn, ja monet niistäkin hyödyntävät tekoälyä.
Äänialan ammattilaiset mielellään tekevät kohinanpoistot, miksaukset, editoinnin ja muut työvaiheet edelleen omin korvin ja käsin alan standardiohjelmilla, mutta ammattilaisellekin tekoäly voi toimia oivana apurina ja ehdottaa erilaisia ratkaisuja. Kokemattomalle tai yksin toimivalle podcastin tekijälle tekoälyratkaisut voivat olla erittäin hyödyllisiä, kun kaikkea ei tarvitse opetella ja tehdä alusta alkaen itse. Tekoälyn käsittelemä audio kannattaa kuitenkin aina tarkistaa kuunnellen tarkalla korvalla!
Kohinan ja melun poisto
Työkaluja kohinan ja taustamelun poistoon on ollut olemassa pitkään, mutta viime aikoina niissäkin on alettu hyödyntää tekoälyä. Esimerkiksi alan standardiohjelma iZotope RX on lisännyt ohjelmistoonsa Repair Assistantin, joka analysoi äänitallenteen ja tekee ehdotuksia taustamelun, häiriöäänien, kohinan ja kaiun poistamiseksi. Käyttäjä voi tekoälyn tekemän ehdotuksen jälkeen säätää parametrejä haluamilleen tasoille.
Äänenkorjaustyökalut ovat erityisen hyödyllisiä tilanteissa, joissa nauhoituksia ei voida tehdä täysin optimaalisessa ympäristössä.
Muita esimerkkejä tekoälyä hyödyntävistä äänenkorjaustyökaluista ovat ilmainen tape.it sekä äänityökaluja pitkään tehneen Wavesin Clarity.
Miksaus
Automaattiset miksaustyökalut ovat toinen tekoälyn hyödyntämiskohde. Ne tasapainottavat automaattisesti äänenvoimakkuudet, optimoivat taajuudet ja ehdottavat parhaita ratkaisuja selkeyden ja laadun parantamiseksi.
Tekoälyä on nykyään esimerkiksi taajuuskorjaimissa (sonible smart:EQ 4) sekä kompressoreissa (Focusrite FAST Compressor). iZotopen Neutron 5 yhdistää eri miksaustyökalut samaan ohjelmaan, ja siinäkin on nykyään tekoälyllä toimiva Assistant, joka tekee miksausehdotuksia.
Yllämainitut selaimessa toimivat podcast-alustat tarjoavat myös tekoälyyn perustuvia äänenparannustyökaluja, joissa kaikki kohinanpoistosta miksaukseen on yhden napin painalluksen takana. Ne ovat erinomainen apu erityisesti aloitteleville podcast-tekijöille.
Editointi
Tekoälytyökaluja on myös saatavilla äänen editointiin. Jotkut työkalut, kuten Descript, tekevät litteroinnin ja sen jälkeen ääntä voi editoida kuin tekstitiedostoa. Voit tehdä haluamasi muokkaukset tekstiin ja ohjelma toistaa muokkaukset äänitiedostoon. Tästä on hyötyä, jos ääniohjelmistot eivät ole hallussa, mutta haluaa kuitenkin itse hoitaa podcastin editoinnin.
Descript ymmärtää ja litteroi suomea tässä vaiheessa suht hyvin, vaikkakin erilaiset takeltelut ja äännähdykset eivät siinä käänny tekstiksi. Ohjelmassa on kuitenkin myös perinteinen aikajanalla toimiva äänieditori, jolla voi tehdä omia leikkauksia.
Jos empimisten ja täytesanojen (kuten öö ja niinku) sekä liian pitkien hiljaisuuksien poistamisenkin haluaa antaa tekoälyn tehtäväksi, siihenkin on olemassa työkaluja, kuten Resound. Resoundissa tekoälyn tekemän editoinnin voi kuunnella läpi ja tehdä tarvittavat muokkaukset, sekä lisätä omia leikkauksia.
Vaikka tekoälytyökalut osaavat tunnistaa täytesanat ja hiljaisuudet, niillä ei vielä ole kykyä hahmottaa puhujan luonnollista ja yksilöllistä puhetyyliä tai -rytmiä. Tämä hienovaraisten nyanssien ymmärtäminen vaatii edelleen ihmiskorvaa, joka osaa arvioida, mikä säilyttää puheen aitouden ja luonnollisuuden. Tekoäly voi kuitenkin olla erinomainen tukityökalu editoinnissa, nopeuttaen prosessia ja automatisoiden rutiinimaisia tehtäviä, mutta lopullinen hiominen jää ihmisen vastuulle.
Äänisynteesi
Äänisynteesiä on ollut olemassa jo vuosikymmeniä, mutta tekoälyn myötä sen kehitys on ottanut jättiharppauksia. Tekoälyä hyödyntämällä on nykyään mahdollista tuottaa spiikkejä, jotka jäljittelevät ihmisen ääntä hämmästyttävän tarkasti. Tämä voi olla erityisen hyödyllistä, kun tarvitaan nopeita kokeiluja, varasisältöä tai väliaikaisia ratkaisuja podcast-tuotannossa. Tällaista palvelua tarjoaa esimerkiksi ElevenLabs.
Tekoälypohjainen äänisynteesi avaa myös uusia mahdollisuuksia saavutettavuuden parantamiseen. Esimerkiksi monikieliset podcast-tuottajat voivat hyödyntää tekoälyn kykyä kääntää ja tuottaa sisältöä useilla kielillä samalla äänensävyllä ja laadulla. Näin kuulijat voivat nauttia sisällöstä omalla äidinkielellään ilman, että alkuperäisen äänen tunnelma katoaa.
Äänisynteesin mahdollisuudet saavat myös mielikuvituksen lentämään. Kuvittele keskustelu, jossa toinen osallistuja on tekoälyn generoima hahmo – esimerkiksi fiktiivinen hahmo tai historiallinen henkilö. Tällaisia kokeiluja onkin jo olemassa – esimerkiksi Helsingin Sanomat uutisoi maaliskuussa 2025 humoristisesta Kekkonen Talk Showsta, jossa äänen lisäksi myös hahmot on luotu videolle tekoälyn avulla.
Vaikka tekoälyääni voi olla kustannustehokas ja teknisesti vaikuttava, siinä on kuitenkin rajoitteita. Ihmisääni välittää tunnetta, lämpöä ja inhimillistä vivahteikkuutta tavalla, johon koneet eivät täysin pysty. Podcastin henkilökohtainen ja intiimi luonne asettaa korkeat odotukset äänelle, joten spiikkien tuottamisessa ihmisen ääni säilyy toistaiseksi laadukkaampana vaihtoehtona. Tekoäly voi kuitenkin toimia kätevänä työkaluna täydentämään tuotantoa tai tarjoamaan vaihtoehtoja, joissa inhimillinen kosketus ei ole niin kriittinen.
Lopuksi
Tekoälyllä tuotetut podcastit ovat jo todellisuutta, ja itse asiassa blogin kirjoittaja on kuunnellut ainakin yhtä pizza-aiheista podcastia, jossa kaikki – ideoinnista käsikirjoitukseen ja puheääniin – oli luotu tekoälyn avulla. Vaikka kyseessä oli mielenkiintoinen kokeilu, rehellisesti sanottuna kuuntelukokemus jäi lyhyeksi. Jotain olennaista tuntui puuttuvan, ehkä se inhimillinen kosketus, joka tekee podcasteista niin vetovoimaisia.
Silti tekoälytyökaluista voi olla valtavasti hyötyä monessa podcast-tuotannon osa-alueessa. Kuten niin monilla muilla aloilla, tekoäly toimii erinomaisena assistenttina, sparrauskumppanina ja mekaanisten työvaiheiden helpottajana. Kun ihminen ja kone yhdistävät vahvuutensa, lopputuloksena voi syntyä jotain todella vaikuttavaa. On kiinnostavaa nähdä, mihin suuntaan tekoälyn ja luovuuden yhteistyö kehittyy tulevaisuudessa – se tuo mukanaan uudenlaisia mahdollisuuksia myös podcasteille. Voisiko podcastissa olla mukana vaikkapa tekoälyhahmo, kielimalli taustallaan toimiva tietopankki, jolle on luotu oma persoonallisuus ja joka osallistuu keskusteluun juontajien ja vieraiden kanssa?
Yksi asia on kuitenkin varma: ihmisen rooli aitouden, empatian ja tarinankerronnan mestarina säilyy korvaamattomana.
Jos aihe herätti mielenkiintosi, me Suomen Podcastmediassa autamme mielellämme! Oli kyse sitten podcastisi prosessien tehostamisesta tai vaikka AI-aiheisen podcastin ideoinnista juuri teidän yrityksenne tarpeisiin, ota yhteyttä.
