【Python】CPUで動く超軽量AI音声合成「PocketTTS」の使い方ガイド

NEW AI MODEL

GPU不要！CPUでサクサク動く
音声合成AI「PocketTTS」

1億パラメータという驚異の軽量サイズで、あなたのローカル環境に高品質なTTS（テキスト読み上げ）を導入しませんか？Pythonと最新ツール「uv」を使って、今すぐ試せる実装手順を解説します。

Python 3.10+PocketTTSuv / pip

🎥 今回の参考動画はこちら ▼

Table of Contents

1. PocketTTSとは？ - CPU時代の救世主

AIアーキテクトのOKIHIROです。最近のAIモデルは巨大化・GPU必須化が進んでいますが、今回紹介するPocketTTSは真逆のアプローチを取っています。

PocketTTSは、フランスのAIラボ「Kyutai」によって開発された、パラメータ数わずか1億（100M）の超軽量テキスト読み上げ（Text-to-Speech）モデルです。最大の特徴は、一般的なノートPCのCPUだけでリアルタイムに近い速度で動作する点です。

動画でも紹介されている通り、MacBook Airのようなマシンでも、遅延をほとんど感じることなくテキストを音声に変換できます。また、単純な読み上げだけでなく、音声のスタイル指定やクローニング（※設定が必要）もサポートしている点が魅力です🚀

2. 必要な準備

今回は、動画と同様にPythonのモダンなパッケージマネージャーであるuvを使用した方法と、従来のpipを使用した方法の両方を紹介します。環境に合わせて選択してください。

前提環境

Python 3.10 以上
FFmpeg（音声処理用バックエンドとして推奨）

インストール手順

まずはライブラリをインストールします。以下のコマンドを実行してください。

方法A: uv を使う場合（推奨・高速）

# uvが未導入の場合は先にインストール
pip install uv

# PocketTTSをインストール
uv pip install pocket-tts

方法B: 通常の pip を使う場合

pip install pocket-tts

動画では uvx コマンドを使ってインストールレスで実行していましたが、今回は開発での利用を想定して、ライブラリとしてインストールする手順を推奨します。

3. 実装・使い方の解説

インストールが完了したら、実際に動かしてみましょう。PocketTTSには、手軽に使えるCLI（コマンドライン）モードと、視覚的に操作できるWeb UIモード、そしてPythonスクリプトから呼び出す方法があります。

3-1. CLIでサクッと生成する

ターミナル（コマンドプロンプト）で以下のコマンドを実行するだけで、テキストから音声ファイルを生成できます。

# テキストを指定して生成（デフォルトの音声）
pocket-tts generate --text "Hello, this is a test of PocketTTS running on CPU."

# 音声話者を指定する場合（例: genie）
pocket-tts generate --text "I am speaking from my local machine." --voice genie

実行すると、カレントディレクトリに音声ファイル（.wav）が出力されます。初回実行時はHugging Faceからモデルの重みファイルが自動的にダウンロードされるため、少し時間がかかりますが、2回目以降は爆速です⚡️

3-2. ブラウザで試す（Web UI）

動画でデモされていたWebインターフェースを立ち上げるには、serve コマンドを使用します。

pocket-tts serve

起動後、ブラウザで http://localhost:8000 にアクセスすると、テキスト入力フォームと音声選択画面が表示されます。直感的に様々な音声を試すことができるので、検証用に最適です。

3-3. Pythonスクリプトで実装する

アプリケーションに組み込む場合は、以下のようなPythonコードを書きます。

from pocket_tts import PocketTTS

# モデルの初期化
tts = PocketTTS()

# 音声生成
# text: 読み上げたいテキスト
# output_filename: 保存ファイル名
tts.tts(
    text="こんにちは、これはPythonから生成された音声です。",
    output_filename="output.wav"
)

print("音声生成が完了しました！")

非常にシンプルなAPI設計になっていることがわかりますね。これなら既存のアプリへの統合も容易です。

4. 応用・注意点

日本語の対応について

PocketTTSは主に英語データセットで学習されています。日本語を入力してもローマ字読み風になったり、正しく発音されない可能性が高いです。現状では英語の読み上げや、英語圏向けのアプリケーション開発に利用するのがベストです。

音声クローニング時のエラー（動画の補足）

動画の後半で、投稿者が自分の声をクローンしようとして 500 Server Error に遭遇していました。これは、音声クローニング機能に必要なモデルの重みがダウンロードできていないことが原因です。

Voice Cloning機能を使用するには、Hugging Face上の特定モデル（Gate付きモデルの場合があります）へのアクセス権を確認し、Hugging Face CLIでログイン（huggingface-cli login）して認証を通す必要があります。エラーログに「weights for the model with voice cloning」が見つからないと出た場合は、認証周りを確認してみてください✅

5. まとめ

本記事では、CPUで動作する軽量TTSモデル「PocketTTS」について解説しました。

軽量: 1億パラメータで動作が軽い。
手軽: Python環境があればすぐに導入可能。
柔軟: CLI、Web UI、Pythonライブラリとして利用可能。

GPUリソースが限られている環境や、エッジデバイスでの音声合成において、非常に強力な選択肢になります。ぜひあなたの開発環境でも試してみてください。

【免責事項】本記事は、AI技術を用いて作成された部分を含みます。公開時点の情報に基づいていますが、AIの仕様変更やサービスの更新により、内容が現状と異なる場合があります。最新の情報は公式サイト等でご確認ください。