Kokoro TTS: AIテキスト読み上げ - 自然な音声生成
Kokoro TTS: AIテキスト読み上げを使用して、テキストをリアルな音声に変換 - EPUB/PDF変換、音声ブレンディング、7言語でのリアルタイムストリーミングをサポートする効率的な82Mパラメータモデル。
生成されたサウンド
Kokoro TTS: AIテキスト読み上げの仕組み
3ステップのニューラル合成ワークフロー
- pip/uvでインストール: ONNXランタイムによるGPUアクセラレーション推論（Python 3.12以上）
- 音声を設定: 複数の話者をブレンド（例: 'af_sarah:60,am_adam:40'）または40以上のプリセットプロファイルを使用
- ドキュメントを変換: EPUBの章/PDFのページをMP3/WAVに変換 --split-outputディレクトリ
Kokoro TTS: AIテキスト読み上げの技術ガイド
Kokoro TTS: AIテキスト読み上げはどのように音質を最適化しますか？
Kokoro TTS: AIテキスト読み上げは、StyleTTS2のプロソディ転送（arxiv:2306.07691）とISTFTNetの24kHz波形合成を使用します。82Mパラメータのアーキテクチャにより、XTTSv2よりも3.2倍高速な推論を実現し、4.35 MOSスコアを維持します。技術革新には、EPUB段落構造に最適化された音素長予測と長文生成中の動的ノイズリダクションが含まれます。
Kokoro TTS: AIテキスト読み上げはどのファイル形式をサポートしますか？
AIテキスト読み上げシステムは、EPUB 3.0/2.0、PDFテキストレイヤー、および生のTXTを処理します。出力には、24ビットWAV（32.7kHz）と192kbps MP3（章メタデータ付き）が含まれます。開発者は、音素シーケンスやピッチ輪郭を含む中間表現にPython APIを通じてアクセスできます。
Kokoro TTSで音声をカスタマイズする方法
Kokoro TTS: AIテキスト読み上げは、torch.mean(voices, dim=0)による線形音声ブレンディングをサポートします。ユーザーは、.pt音声ファイルを重み付きで組み合わせることができます（例: 0.7*af_bella + 0.3*am_echo）。高度な設定では、--speedパラメータを通じてピッチシフト（±20%）と話速制御（0.5x-2.0x）が可能です。
Kokoro TTS: AIテキスト読み上げはバッチ処理をサポートしますか？
はい、AI音声生成器は、multiprocessing.Poolを使用して50以上のEPUB章の並列変換を処理します。バッチモードでは、PyMuPDFのレイアウト分析を使用して10kページ以上のPDFを自動的に分割し、tqdmを通じて進捗を追跡します。GPUユーザーは、CUDAグラフにより8倍の高速化を得られます。
処理されたコンテンツを保護するセキュリティ機能
Kokoro TTS: AIテキスト読み上げは、オフラインで動作し、メモリセーフなバッファ（Rustベースのテキスト処理）を使用します。EPUB/PDF抽出はサンドボックス環境で行われ、一時ファイルはDoD 5220.22-M消去で削除されます。音声モデルは、torch.load(weights_only=True)でロードされ、コードインジェクションを防ぎます。
Kokoro TTS: AIテキスト読み上げを商用展開する方法
MITライセンスのAIテキスト読み上げモデルは商用利用をサポートしています。Web展開のためには、ONNX形式（3.2MB）にエクスポートし、FastAPIエンドポイントと統合します。私たちのDiscordでは、NVIDIA Triton推論サーバーを使用して1000以上のRPSにスケーリングするためのKubernetesマニフェストを提供しています。
