#音声合成

RTX 3050 Ti 4GBノートで動かしている音声チャットサーバーにQwen3.8-Omni-Flashを導入した。ModelScope APIでの音声直接入力でSTTとLLMをまとめ、CPU常駐のQwen3-ASRを外してサーバープロセスのメモリを1.3GBから118MBへ削減。アイドル復帰待ちの解消と応答速度を実測した。

資格試験教科書のPDF抽出テキストをQwen3.8 Max previewで整形し、RunPodの4090上のIrodori-TTS 5プロセスで素読み15時間と掛け合い23時間の音声教材を生成した。reasoning_effortの18倍高速化、CUDA故障ホストの切り分け、実効13倍速の並列構成まで全部書く。

音声を受け取って返答音声で返すサーバーをRTX 3050 Ti 4GBの一台構成で組んだ。kotoba-whisperとQwen3-ASR-0.6BのSTT比較、文単位ストリーミングTTS、フィラー音声で待ち時間を埋めた設計、実測タイムラインまでまとめた。

Flow MatchingベースのローカルTTS「Irodori-TTS」をWindows + RTX 3050 Ti Laptop（VRAM 4GB）で実行。通常のTTS生成とボイスクローンの音声サンプル、所要時間、MP3のお手本でFFmpegのDLLエラーが出る問題の回避策をまとめた。

ZyphraのZONOS2を、VRAM 8GBのRTX 4060 Laptop（WSL2）でローカル実行した記録。システムメモリフォールバック＋KVキャッシュ手動指定＋CUDAツールキットで日本語音声の生成まで到達したが、速度は実時間の約1/20。人名「かな」が「仮名」アクセントになる問題と表記での回避も、聞き比べ音声つきで検証した。

VoxCPM2のtokenizer-free方式を起点に、F5-TTSやCosyVoice2など7モデルの方向の違い、Irodori-TTSやStyle-Bert-VITS2など日本語特化TTSの位置づけ、台本+OpenJTalkで音素を作る学習データの仕組み、ボイスクローン悪用リスクまでを整理した。

NII/LLMCが公開したCC AudioとArchive.org Audio Datasetを、URLリスト、メタデータ、TTS学習、Embedding解析の違いから読む。

SB Intuitionsが公開したsarashina2.2-ttsを調べた。日本語中心のLLMベースTTSで、短い参照音声から話者・話し方を再現し、日英生成やコードスイッチにも対応する。

ZipVoiceアーキテクチャを4ステップに蒸留し、1GB VRAM・150倍リアルタイムの速度でボイスクローンを実現するオープンソースTTS。過去に取り上げたTTSモデルとの比較も含めて整理した。

Qwen3-TTS、Chatterbox、Kokoro、IndexTTS-2を一つのGUIに統合したローカルファーストのボイスクローン＆TTS＆オーディオブック作成アプリ。FastAPIバックエンド＋Flutter UI＋MCPサーバーの構成。

Aratakoが公開したMioTTS。独自コーデックMioCodecからフルスクラッチ開発された0.1B〜2.6Bの日英対応TTSモデル群。llama.cppやOllamaでそのまま動く設計が特徴的。

Alibaba Qwenチームが公開したQwen3-TTSの技術解説。pip install一発でセットアップ完了、3秒のボイスクローン、自然言語での声デザイン、日本語含む10言語対応。Apache 2.0ライセンス。