コンテキスト：ai_tools.description（AIツールカタログページ）。 ルール： - 技術用語（例：RAG、LLM、RTX、VRAM、GitHub）はそのまま使用する。 - 製品名は原文のまま使用する（例：Ollama、LangChain、Qdrant）。 - コード、バージョン番号、URLは翻訳しない。 - 翻訳のみを出力する。前置きやコードフェンスは不要。 - 標準的な日本語のみを使用する。標準的な漢字（和製漢字）のみを使用し、中国語のみで使用される文字は絶対に使用しない。 原文： Tytoは、ai-coustics GmbHが2026年6月に公開したリアルタイムのオーディオ品質診断モデルであり、音声AIパイプラインの入力段階でオーディオの状態を事前に分析し、ダウンストリームモデル（STT、VAD、ターンテイキング、音声-音声変換）の誤動作の可能性を予測する。GPTがテキストを受け取る前にスペルチェッカーを通すように、Tytoは音声AIがオーディオを処理する前に、そのオーディオがどれだけ危険であるかを0から1の間のTyto Risk Scoreで定量化する「音声AIの聴診器」と言える。CPU単独で30ms以下の遅延（16kHz PCM基準）で動作し、GPUを必要としないため、別途のハードウェア投資なしに既存の音声パイプラインに組み込むことができる。 従来の音声AIシステムは、入力オーディオの品質に関する可視性がなかった。騒音が激しい、またはパケットロスのある通話が入ると、STTが誤認識し、VADが背景ノイズを音声として誤判定し、ターンテイキングが不適切なタイミングで割り込んで連鎖的な障害が発生するが、問題の原因がモデルではなく入力オーディオにあるという事実を後になってしか把握できなかった。Tytoはこの問題を入力段階で解決する。ノイズ（環境ノイズ）、スピーカーリバーブ（残響）、スピーカーラウドネス（話者音量）、干渉音声、背景メディア音声、パケットロスの6つの品質次元をそれぞれ0〜1のスケールでリアルタイムに測定し、これらを総合したRisk Scoreを算出する。Risk Scoreが0.35未満の場合は安全（Green）、0.35〜0.60の場合は警告（Warn）、0.60を超える場合は深刻なダウンストリーム障害の可能性（Bad）として分類される。 実際の音声AI運用環境において、Tytoは主に3つの方法で活用される。リアルタイムモードでは、5秒のウィンドウ単位でスコアを算出し、騒音が急増した場合にエージェントのターン検出を保守的に切り替えたり、LLMプロンプトに「現在の通話の音質が悪い」というコンテキストを注入して、対応品質を向上させることができる。事後分析（オフライン）モードでは、全体の通話の100％をバッチ分析し、p95 Risk Score基準で最悪の通話をトリアージし、次元ごとのargmaxで品質低下の主な原因を特定する。3つ目は、ai-cousticsのデモで示されたAware-Tuned-Reactiveの3段階適応型モードであり、Risk Scoreのレベルに応じてエージェントの動作を自動的に切り替えるパターンで、音声エージェントの騒音環境に対する耐性を体系的に向上させる。