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複数のTTSモデルを統合したワンストップテキスト読み上げWebUIプラットフォーム

MITTypeScriptTTS-WebUIrsxdalv 2.6k Last Updated: September 20, 2025

TTS-WebUI プロジェクト詳細

プロジェクト概要

TTS-WebUI は、rsxdalv が開発・メンテナンスしている、強力なテキスト読み上げ (Text-to-Speech) Web インターフェースプラットフォームです。このプロジェクトは、様々な高度な TTS モデルを統合された Web インターフェースにまとめ、ユーザーに便利な音声合成ソリューションを提供します。

プロジェクトアドレス: https://github.com/rsxdalv/TTS-WebUI

主要な特徴

🎯 多様なモデル統合

プロジェクトは、20 種類以上の異なる TTS および音声生成モデルを統合しています。

テキスト読み上げモデル

ACE-Step - 高品質音声合成
Kimi Audio - 7B Instruct モデル
Piper TTS - 軽量音声合成
GPT-SoVITS - GPT ベースの音声合成
CosyVoice - 多言語音声合成
XTTSv2 - クロスリンガルテキスト読み上げ
DIA - 対話型 AI 音声
Kokoro - 感情音声合成
OpenVoice - オープンソース音声クローン
ParlerTTS - プロンプト駆動の動的音声生成
StyleTTS2 - スタイル化音声合成
Tortoise - 高品質音声合成
Bark - 多言語音声モデル

音声生成モデル

Stable Audio - 安定した音声生成
MMS - 多言語音声認識
MAGNet - 音声生成ネットワーク
AudioGen - 音声コンテンツ生成
MusicGen - 音楽生成モデル

音声処理ツール

RVC - 検索ベースの音声変換
Vocos - 改良されたエンコーダデコーダ
Demucs - 音声分離
SeamlessM4T - マルチモーダル翻訳

🖥️ デュアルインターフェース設計

Gradio インターフェース

従来の Web インターフェース、使いやすい
リアルタイムプレビューとデバッグをサポート
完全なモデル構成オプション

React インターフェース

最新のユーザーエクスペリエンス
レスポンシブデザイン
高度な機能とカスタマイズオプション

🔧 技術アーキテクチャ

フロントエンド技術

React - 最新の Web フロントエンドフレームワーク
Gradio - 機械学習モデルの高速プロトタイプインターフェース

バックエンド技術

Python - 主要なプログラミング言語
PyTorch - 深層学習フレームワーク
FastAPI - 高性能 API フレームワーク

サポートされるプラットフォーム

Windows - 完全サポート
Linux - 完全サポート
macOS - 基本サポート (一部機能制限あり)

インストールとデプロイ

迅速なインストール

自動インストール (推奨)

# 最新バージョンのダウンロード
wget https://github.com/rsxdalv/tts-webui/archive/refs/heads/main.zip

# 解凍して実行
unzip main.zip
cd tts-webui-main

# Windows ユーザー
start_tts_webui.bat

# Linux/macOS ユーザー
./start_tts_webui.sh

Docker デプロイ

# イメージのプル
docker pull ghcr.io/rsxdalv/tts-webui:main

# Docker Compose で起動
docker compose up -d

# ログの確認
docker logs tts-webui

ポート設定

Gradio バックエンド: http://localhost:7770
React フロントエンド: http://localhost:3000

システム要件

基本インストールサイズ: 約 10.7 GB
各モデル: 追加で 2-8 GB のスペースが必要
Python バージョン: 3.10 (推奨)
GPU: NVIDIA CUDA サポート (オプション、CPU でも実行可能だが速度が遅い)

主な機能

📢 音声合成

多様な言語と方言をサポート
音声速度、音程、音量を調整可能
長文テキストのバッチ処理をサポート
リアルタイム音声プレビュー

🎵 音楽生成

プロンプトに基づいた音楽制作
多様な音楽スタイルをサポート
音楽の長さと複雑さを調整可能

🔄 音声変換

音声クローン技術
音声スタイルの変換
複数話者の音声合成

🔌 API 統合

OpenAI 互換の API インターフェース
SillyTavern 統合をサポート
RESTful API 設計
バッチ処理インターフェース

拡張システム

拡張管理

プロジェクトはモジュール式の拡張システムを採用しており、ユーザーは以下を行うことができます。

Web インターフェースから拡張機能をインストール
拡張マネージャーを使用して一括管理
カスタム拡張機能を開発

使用シーン

🎙️ コンテンツ制作

ポッドキャスト制作
オーディオブック
ビデオ吹き替え
広告制作

🎮 ゲーム開発

キャラクターボイス
ゲームナレーション
多言語ローカライズ

🤖 AI アプリケーション

スマートアシスタント
チャットボット
音声インタラクションシステム

📚 教育研修

オンラインコース
語学学習
アクセシビリティリーディング

技術的な特徴

🔧 モデル最適化

モデル量子化をサポート
GPU/CPU 適応
メモリ最適化管理
バッチ処理の高速化

🔒 セキュリティ

ローカルデプロイオプション
データプライバシー保護
モデル権限制御

🌐 互換性

クロスプラットフォームサポート
多様なオーディオ形式
標準 API インターフェース
サードパーティ統合

ライセンス情報

コードライセンス

メインコードベース: MIT License
依存関係: それぞれのライセンスに従う

モデルライセンス

Bark: MIT License
Tortoise: Apache-2.0 License
MusicGen: CC BY-NC 4.0
AudioGen: CC BY-NC 4.0

注意事項

一部の依存関係は非商用ライセンスを採用している可能性があるため、使用前に必ず関連するライセンス条項をお読みください。

技術スタック詳細

主要な依存関係

# 主要な依存関係
torch>=2.6.0          # 深層学習フレームワーク
gradio==5.5.0          # Webインターフェースフレームワーク
transformers           # プリトレーニングモデル
accelerate>=0.33.0     # モデル加速
ffmpeg-python          # 音声処理

音声処理

FFmpeg: 音声エンコード/デコード
librosa: 音声分析
soundfile: 音声ファイル読み書き
torchaudio: PyTorch 音声処理

モデルフレームワーク

Hugging Face Transformers: プリトレーニングモデル
ONNX: モデルの最適化とデプロイ
TensorRT: NVIDIA GPU アクセラレーション

パフォーマンス最適化

🚀 高速化技術

GPU アクセラレーション: CUDA および ROCm サポート
モデル量子化: メモリ使用量の削減
バッチ処理: スループットの向上
キャッシュメカニズム: 重複計算の削減

📊 パフォーマンス指標

遅延: 通常 <2 秒 (GPU 環境)
スループット: 並行リクエストをサポート
メモリ使用量: 設定可能なメモリ制限
ディスク容量: モジュール式インストールで容量を節約

まとめ

TTS-WebUI は、包括的なテキスト読み上げソリューションであり、様々な高度な AI モデルを使いやすい Web インターフェースに統合することに成功しています。個人クリエイター、企業開発者、研究者のいずれであっても、このプロジェクトから自分のニーズに合った音声合成ツールを見つけることができます。