CPUで爆速動作！軽量TTSモデル「Pocket TTS」のインストールと使い方

1. Pocket TTSとは？ - GPU不要의革命的TTS

AIアーキテクトのOKIHIROです。今回は、フランスのAI研究所Kyutaiが新たに公開した、極めて軽量かつ高速なテキスト読み上げ（TTS）モデル、Pocket TTSをご紹介します💡

Kyutaiといえば、以前リアルタイム音声対話AI「Moshi」で話題になりましたが、今回のPocket TTSはその技術的な系譜を受け継ぎつつ、「CPUでの効率的な動作」に特化しています。主な特徴は以下の通りです。

• 超軽量: パラメータ数はわずか1億（100M）。
• 爆速動作: 一般的なMacBookやPCのCPU上で、リアルタイムの約6倍の速度で音声生成が可能。
• 低レイテンシ: 最初の音声が出力されるまでの遅延はわずか200ミリ秒。
• ボイスクローニング: 単一の短い音声サンプルから、話者の声を再現可能。

通常、高品質なニューラルTTSモデルを動かすにはGPUが必須とされがちですが、Pocket TTSはCPU（しかも2コア程度）で快適に動作するよう設計されています。これはエッジデバイスや、GPUリソースが限られたサーバー環境での活用において、非常に大きなアドバンテージとなります🚀

2. 必要な準備（インストール）

では、早速環境を構築していきましょう。Python 3.10以上の環境が推奨されます。他のライブラリとの競合を防ぐため、venvやcondaで仮想環境を作成することをおすすめします✅

インストールは非常にシンプルで、PyPIから直接パッケージを導入できます。以下のコマンドを実行してください。

pip install pocket-tts

動画内でも触れられていますが、依存関係としてtorchや音声処理関連のライブラリが自動的にインストールされます。エラーが出る場合は、先にrustコンパイラが必要な場合がありますが、基本的にはpipのみで完結します。

3. 実装・使い方の解説

インストールが完了したら、実際に音声を生成してみましょう。Pocket TTSはコマンドラインインターフェース（CLI）とWeb UIの両方を提供しています⚙️

CLIでの音声生成

まずは最も手軽なCLIから試してみます。以下のコマンドで、テキストからwavファイルを生成できます。

pocket-tts generate --text "Hello, this is a test of Pocket TTS running on CPU." --voice alba

コマンドのポイント:

• --text: 読み上げさせたいテキスト（現在は英語のみ対応）。
• --voice: 声のプリセットを指定します（例: alba, fantineなど）。

初回実行時には、モデルの重み（約230MB程度）が自動的にダウンロードされます。動画のデモでは、仮想マシン上のCPU環境でもスムーズに生成されていることが確認できました。生成されたファイルはtts_output.wavとして保存されます。

Web UI（ブラウザ）での利用

Pocket TTSには、直感的に操作できるWebインターフェースも内蔵されています。以下のコマンドでローカルサーバーを立ち上げます。

pocket-tts serve

コマンド実行後、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。ここでは以下の機能が利用可能です。

• テキスト入力によるリアルタイム音声生成
• プリセット音声の切り替え
• WAVファイルのアップロードによるボイスクローニング

4. 応用・ボイスクローニングと技術背景

ボイスクローニングの実践

Web UIでは「Upload a WAV file for voice cloning」というセクションがあり、ここに自分の声やサンプル音声をアップロードするだけで、その声質を使ってテキストを読み上げさせることができます。

動画のデモでは、投稿者の声をアップロードし、即座にその声でテキストを読み上げる様子が紹介されていました。学習（Fine-tuning）の待ち時間はなく、アップロードした瞬間に適用される「ゼロショット」に近い挙動を示しています。これはストリーミング用途などで非常に強力です🔥

技術的な仕組み（CAMアーキテクチャ）

なぜこれほど軽量で高性能なのでしょうか？Pocket TTSはCAM (Continuous Audio Language Model) アーキテクチャに基づいています。

• Helium-1 バックボーン: 言語理解には、22億パラメータのHelium-1モデルを蒸留・縮小したものが使われていると考えられます。
• VAE (Variational Autoencoder): 音声波形を圧縮された潜在表現（Latent）に変換し、効率的に処理します。
• Consistency Model: 拡散モデルの一種ですが、より少ないステップ数で高品質な生成を行う技術を採用しており、これが高速化の鍵となっています。

この構成により、テキストの意味理解と音声生成を効率的に統合し、CPUでも回る軽さを実現しているのです💡

5. まとめ

本記事では、Kyutaiの「Pocket TTS」について解説しました。

• 100Mパラメータという驚異的な軽さで、CPU環境でも実用的な速度が出る。
• pip install 一発で導入でき、CLIやWeb UIですぐに試せる。
• ボイスクローニングも手軽に行える。

「GPUはないけど、ローカルで高品質なTTSを動かしたい」という開発者にとって、これ以上ない選択肢と言えるでしょう。ぜひあなたのPythonプロジェクトにも組み込んでみてください🚀