GitHub - ayutaz/piper-plus: Multilingual neural TTS (6 languages: JA/EN/ZH/ES/FR/PT) — C++, C# (.NET), Rust, Python SDKs. VITS + Prosody, streaming, CUDA/CoreML/DirectML, custom dictionaries. Install: pip install piper-tts-plus | dotnet tool install PiperPlus.Cli | cargo install piper-plus-cli

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高速・高品質なニューラルテキスト音声合成 (TTS) システム。VITS アーキテクチャを採用し、日本語・英語・中国語・スペイン語・フランス語・ポルトガル語の6言語マルチスピーカー音声合成に対応。Piper のフォークで、日本語対応・音質向上・学習機能を大幅に強化しています。

Hugging Face デモ | WebAssembly デモ (ブラウザで動作、サーバー不要)

主要機能

音声合成

6言語対応 — 日本語・英語・中国語・スペイン語・フランス語・ポルトガル語 (ja=0, en=1, zh=2, es=3, fr=4, pt=5)
日本語 TTS — OpenJTalk統合、韻律情報 (A1/A2/A3)、疑問詞マーカー (#204)、文脈依存「ん」バリアント (#207)
英語 TTS — GPL-free G2P (g2p-en, Apache-2.0)、espeak-ng 不要
マルチスピーカー — 571話者対応 (学習用ベースモデル)、SpeakerBalancedBatchSampler、言語グループ均等サンプリング
カスタム辞書 — 200+技術用語の発音辞書内蔵
音素入力 — [[ phonemes ]] 記法による直接指定 — ガイド

学習

WavLM Discriminator — MOS +0.15-0.25 向上 (デフォルト有効、学習時のみ使用)
FP16 Mixed Precision — 学習速度2-3倍、メモリ約50%削減 (デフォルト有効)
EMA — Exponential Moving Average による学習安定性向上 (デフォルト有効)
マルチGPU — DDP対応、自動学習率スケーリング
Prosody Features — Duration Predictorへの韻律情報注入 (--prosody-dim 16)
Wandb統合 — リアルタイムメトリクス監視

インターフェース

WebUI (Gradio) — 推論・学習対応、Docker対応
C++ CLI — ストリーミング、CUDA推論、音素タイミング出力、カスタム辞書
WebAssembly — ブラウザ内で完全動作、サーバー不要
Docker — 推論・学習・WebUI・C++の5イメージ提供
PyPI — pip install piper-tts-plus で簡単インストール
C# CLI — .NET 8/9 クロスプラットフォーム、6言語マルチリンガル、ONNX推論
Rust CLI — piper-plus/piper-plus-cli、ストリーミング、CUDA/CoreML/DirectML対応、辞書自動ダウンロード

プラットフォーム

プラットフォーム	アーキテクチャ	備考
Linux	x86_64 / ARM64	フルサポート
macOS	ARM64 (Apple Silicon) のみ	M1/M2/M3+
Windows	x64	フルサポート
Web	WebAssembly	Chrome/Edge/Firefox/Safari
C# (.NET)	x64 / ARM64	.NET 8/9、Linux/macOS/Windows
Rust	x64 / ARM64	Linux/macOS/Windows、CUDA/CoreML/DirectML

クイックスタート

プリビルドバイナリ (ビルド不要)

GitHub Releases からプリビルドバイナリをダウンロードして、すぐに音声合成を開始できます。

1. バイナリをダウンロード

お使いのOSに合わせてダウンロード・展開してください。

Windows (PowerShell):

Invoke-WebRequest -Uri "https://github.com/ayutaz/piper-plus/releases/latest/download/piper-windows-x64.zip" -OutFile piper.zip
Expand-Archive piper.zip -DestinationPath .
cd piper

macOS (Apple Silicon):

curl -L -o piper.tar.gz https://github.com/ayutaz/piper-plus/releases/latest/download/piper-macos-arm64.tar.gz
tar xzf piper.tar.gz
cd piper
xattr -cr .

Linux (x86_64):

curl -L -o piper.tar.gz https://github.com/ayutaz/piper-plus/releases/latest/download/piper-linux-x64.tar.gz
tar xzf piper.tar.gz
cd piper

2. モデルをダウンロード & 音声を生成

# つくよみちゃんモデルをダウンロード
./bin/piper --download-model tsukuyomi

# 音声を生成 (モデル名だけで OK — ダウンロード済みモデルを自動解決)
./bin/piper --model tsukuyomi --text "こんにちは、今日は良い天気ですね。" --output_file output.wav

Windows cmd のコードページについて: --text オプションは内部で GetCommandLineW() (UTF-16) を使用するため、コードページに依存せずそのまま動作します。パイプ入力（echo ... | piper）を使う場合のみ、事前に chcp 65001 で UTF-8 に切り替えてください。

output.wav の出力先: カレントディレクトリ（cd piper した場所）に生成されます。

Python推論

# インストール
uv pip install ".[inference]"

# 日本語推論
uv run python -m piper_train.infer_onnx \
  --model /path/to/model.onnx \
  --config /path/to/config.json \
  --output-dir ./output \
  --text "こんにちは、今日は良い天気ですね。"

# 英語推論
uv run python -m piper_train.infer_onnx \
  --model /path/to/en_model.onnx \
  --config /path/to/en_model.onnx.json \
  --output-dir ./output \
  --text "Hello, how are you today?" \
  --language en

主なオプション: --speaker-id(話者ID)、--device auto|cpu|gpu、--noise-scale(音声バリエーション)、--length-scale(話速)

WavLMモデルの推奨設定: WavLM Discriminatorで学習されたモデル (つくよみちゃん等) は --noise-scale 0.5 で最適な音質になります (デフォルトは 0.667)。

Python CLI モデル管理

# モデル一覧表示
python -m piper --list-models
python -m piper --list-models ja

# モデルダウンロード
python -m piper --download-model tsukuyomi
python -m piper --download-model ja_JP-tsukuyomi-chan-medium

# ダウンロード後に使用
python -m piper --model ja_JP-tsukuyomi-chan-medium --text "こんにちは" -f output.wav

WebUI

uv pip install -r src/python_run/requirements_webui.txt
cd src/python_run
python -m piper.webui --data-dir /path/to/models
# → http://localhost:7860

Docker

# WebUI
docker build -t piper-webui -f docker/webui/Dockerfile .
docker run -p 7860:7860 -v ./models:/models:ro piper-webui

# Python推論 (CPU)
docker build -t piper-inference -f docker/python-inference/Dockerfile .
docker run --rm \
  -v ./models:/app/models:ro -v ./output:/app/output \
  piper-inference \
  python -m piper_train.infer_onnx \
    --model /app/models/model.onnx --config /app/models/config.json \
    --output-dir /app/output --text "こんにちは" --device cpu

# GPU推論 (--gpus all を追加)
docker run --rm --gpus all \
  -v ./models:/app/models:ro -v ./output:/app/output \
  piper-inference \
  python -m piper_train.infer_onnx \
    --model /app/models/model.onnx --config /app/models/config.json \
    --output-dir /app/output --text "こんにちは" --device gpu

CI/CD ビルド済みイメージ:

docker pull ghcr.io/ayutaz/piper-plus/python-inference:main
docker pull ghcr.io/ayutaz/piper-plus/python-train:main
docker pull ghcr.io/ayutaz/piper-plus/webui:main
docker pull ghcr.io/ayutaz/piper-plus/cpp-inference:main
docker pull ghcr.io/ayutaz/piper-plus/cpp-dev:main

詳細は docker/README.md を参照。

インストール

Python

Python 3.11+ が必要。依存管理は uv を推奨。

# CPU推論
uv pip install ".[inference]"

# GPU推論 (CUDA環境が必要)
uv pip install ".[inference-gpu]"

# 学習
uv pip install ".[train]"

# 開発 (テスト・リンター含む)
uv pip install ".[dev]"

PyPI パッケージからもインストール可能:

pip install piper-tts-plus

パッケージからインストール

Python (PyPI):

pip install piper-tts-plus

C# CLI (.NET Global Tool):

dotnet tool install -g PiperPlus.Cli

Rust CLI (crates.io):

cargo install piper-plus-cli

C# ライブラリ (NuGet):

dotnet add package PiperPlus.Core

Rust ライブラリ (crates.io):

[dependencies]
piper-plus = "0.1.0"

ソースからビルド (C++)

git clone https://github.com/ayutaz/piper-plus.git
cd piper-plus
mkdir build && cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release

前提条件: C++17対応コンパイラ、CMake 3.13+

Linux: ビルド前に piper-phonemize を lib/Linux-$(uname -m)/piper_phonemize に配置
Windows: Windows セットアップガイドを参照
macOS: 依存関係は自動ダウンロード

ソースからビルド (C#)

# C# CLI ビルド
dotnet build src/csharp/PiperPlus.sln -c Release
# テスト
dotnet test src/csharp/PiperPlus.Core.Tests/

前提条件: .NET 8 SDK 以上

C# CLI 使用例

# モデル名で推論 (自動ダウンロード対応、--output-file 省略で output.wav に出力)
piper-plus --model tsukuyomi --text "こんにちは" --language ja

# 英語
piper-plus --model model.onnx --text "Hello world" --language en

# マルチリンガル (自動言語検出)
piper-plus --model model.onnx --text "こんにちはHello你好" --language ja-en-zh

# インライン音素記法 (テキスト中に直接音素を指定)
piper-plus --model model.onnx --text "Hello [[ h ə l oʊ ]] world" --language en

# ストリーミング (文ごとに逐次PCM出力)
piper-plus --model model.onnx --text "最初の文。次の文。" --language ja --streaming | aplay -r 22050 -f S16_LE

# カスタム辞書 (JSON v1/v2 または TSV)
piper-plus --model model.onnx --text "AI技術" --language ja --custom-dict my_dict.json

# モデルダウンロード
piper-plus --download-model tsukuyomi
piper-plus --list-models ja

# テストモード (ONNX推論なしで phoneme IDs を確認)
piper-plus --model model.onnx --test-mode --text "こんにちは" --language ja

Rust CLI 使用例

# モデル名で推論 (自動ダウンロード対応)
piper-plus-cli --model tsukuyomi --text "こんにちは" --language ja

# 英語
piper-plus-cli --model model.onnx --text "Hello world" --language en

# モデルダウンロード・管理
piper-plus-cli --download-model tsukuyomi
piper-plus-cli --list-models ja

# ストリーミング (文ごとに逐次合成)
piper-plus-cli --model model.onnx --text "First sentence. Second sentence." --stream --output-dir chunks/

# カスタム辞書
piper-plus-cli --model model.onnx --text "AI技術" --custom-dict my_dict.json

# GPU推論
piper-plus-cli --model model.onnx --text "Hello" --device cuda

# テストモード・静音モード
piper-plus-cli --model model.onnx --test-mode --text "hello" --language en
piper-plus-cli --model model.onnx --text "hello" --language en --quiet

# raw PCM出力 (WAVヘッダなし)
piper-plus-cli --model model.onnx --text "hello" --language en --output-raw | aplay -r 22050 -f S16_LE

Note: C# CLI は dotnet tool install -g PiperPlus.Cli で、Rust CLI は cargo install piper-plus-cli でインストールできます。両方とも6言語対応・カスタム辞書・ストリーミングをサポートしています。

ソースからビルド (Rust)

# Rust CLI ビルド
cargo build --release -p piper-plus-cli
# テスト
cargo test -p piper-plus

前提条件: Rust 1.70+、cargo

使い方

C++ CLI

テキスト直接入力 (推奨)

--text オプションでパイプなしにテキストを直接入力できます:

# テキストから音声生成
./bin/piper --model model.onnx --text "Hello, how are you?" -f output.wav

# 日本語テキスト (Windowsでのエンコーディング問題を回避)
bin\piper.exe --model models\tsukuyomi.onnx --text "こんにちは、今日は良い天気ですね。" -f output.wav

# 話者指定
./bin/piper --model model.onnx --text "Hello" --speaker 3 -f output.wav

パイプ入力

# 基本
echo "こんにちは" | ./bin/piper --model ja_model.onnx --output_file output.wav

# ストリーミング (低レイテンシ)
echo "長いテキスト..." | ./bin/piper --model ja_model.onnx --output_file output.wav --streaming

# GPU推論
echo "Hello" | ./bin/piper --model en_model.onnx --use-cuda --output_file output.wav

# 音素タイミング出力 (リップシンク・字幕同期用)
echo "Hello world" | ./bin/piper --model en_model.onnx -f speech.wav --output-timing timing.json

# カスタム辞書
echo "DockerとGitHubを使います" | ./bin/piper --model ja_model.onnx --custom-dict my_dict.json -f output.wav

# インライン音素入力
echo 'Hello [[ h ə l oʊ ]] world' | ./bin/piper --model en_model.onnx -f output.wav

# 生の音素入力
echo 'h ə l oʊ _ w ɜː l d' | ./bin/piper --model en_model.onnx --raw-phonemes -f output.wav

# ストリーミング (raw audio 出力)
echo 'Long text...' | ./bin/piper --model en_model.onnx --output-raw | \
  aplay -r 22050 -f S16_LE -t raw -

主なオプション:

オプション	説明	デフォルト
`--model PATH\|NAME`	モデルファイルのパス、またはモデル名 (ダウンロード済みモデルを自動解決)	-
`--text TEXT`	テキスト直接入力 (パイプ不要)	-
`--streaming`	チャンクベースのストリーミングモード	off
`--use-cuda`	CUDA GPU推論を有効化	off
`--gpu-device-id NUM`	GPU デバイスID	0
`--length-scale VAL`	話速調整 (小さい=速い)	1.0
`--noise-scale VAL`	音声バリエーション制御	0.667
`--noise-w VAL`	音素長バリエーション制御	0.8
`--sentence-silence SEC`	文間の無音 (秒)	0.2
`--speaker NUM`	マルチスピーカーモデルの話者番号	0
`--phoneme-silence PHONEME SEC`	特定音素の無音時間設定	-
`--raw-phonemes`	入力を音素として解釈	off
`--output-timing FILE`	音素タイミング情報をファイル出力 (JSON/TSV)	-
`--custom-dict FILE`	カスタム辞書 (カンマ区切りで複数指定可)	-
`--json-input`	JSON入力モード	off
`--list-models [LANG]`	利用可能なモデル一覧を表示	-
`--download-model NAME`	モデルをダウンロード	-
`--model-dir DIR`	モデルのダウンロード先ディレクトリ	-
`--version`	バージョン表示	-

piper --help で全オプションを確認できます。

WavLMモデルの推奨設定: WavLM Discriminatorで学習されたモデルは --noise-scale 0.5 を推奨します (デフォルトは 0.667)。
echo "こんにちは" | ./bin/piper --model tsukuyomi.onnx --config config.json --noise-scale 0.5 -f output.wav

JSON入力

--json-input フラグでJSON入力を受け付けます:

{ "text": "First speaker.", "speaker_id": 0, "output_file": "/tmp/speaker_0.wav" }
{ "text": "Second speaker.", "speaker_id": 1, "output_file": "/tmp/speaker_1.wav" }

モデル管理

モデル一覧の表示

# 利用可能なモデル一覧を表示
./bin/piper --list-models

# 言語でフィルタリング
./bin/piper --list-models ja
./bin/piper --list-models en

モデルのダウンロード

# モデル名を指定してダウンロード (エイリアスも使用可能)
./bin/piper --download-model tsukuyomi
./bin/piper --download-model en_US-lessac-medium

# ダウンロード先ディレクトリを指定
./bin/piper --download-model tsukuyomi --model-dir /path/to/models

# ダウンロード後、モデル名で推論 (フルパス不要)
./bin/piper --model tsukuyomi --text "こんにちは"

環境変数 (C++ CLI)

変数名	説明	例
`PIPER_DEFAULT_MODEL`	`--model` 未指定時のデフォルトモデルパス	`/path/to/model.onnx`
`PIPER_DEFAULT_CONFIG`	`--config` 未指定時のデフォルト設定ファイルパス	`/path/to/config.json`
`PIPER_MODEL_DIR`	ダウンロードモデルの保存先ディレクトリ	`~/.local/share/piper/models`
`PIPER_GPU_DEVICE_ID`	CUDA GPUデバイスID	`0`

ヘルパースクリプト (Windows)

Windows ユーザー向けに scripts/ ディレクトリにヘルパースクリプトを提供しています。

PowerShell:

.\scripts\speak.ps1 "こんにちは、今日は良い天気ですね。"
.\scripts\speak.ps1 -Model "models\tsukuyomi.onnx" -Text "テスト"

コマンドプロンプト:

scripts\speak.bat "こんにちは、今日は良い天気ですね。"
scripts\speak.bat --model models\tsukuyomi.onnx "テスト"

学習

詳細は学習ガイドを参照。

基本

uv pip install ".[train]"

uv run python -m piper_train \
  --dataset-dir /path/to/dataset \
  --accelerator gpu --devices 1 --precision 16-mixed \
  --max_epochs 200 --batch-size 16 \
  --quality medium \
  --prosody-dim 16 \
  --ema-decay 0.9995

マルチスピーカー・マルチGPU

NCCL_DEBUG=WARN NCCL_P2P_DISABLE=1 NCCL_IB_DISABLE=1 \
uv run python -m piper_train \
  --dataset-dir /path/to/dataset \
  --prosody-dim 16 \
  --accelerator gpu --devices 4 --precision 16-mixed \
  --max_epochs 200 --batch-size 12 --samples-per-speaker 2 \
  --checkpoint-epochs 1 --quality medium \
  --base_lr 2e-4 --disable_auto_lr_scaling \
  --ema-decay 0.9995

マルチGPUでは DDP (Distributed Data Parallel) が自動設定されます。NCCL環境変数の設定が必要です。詳細はマルチGPU学習ガイドを参照。

ONNX変換

デフォルトでFP16変換が適用され、モデルサイズが約50%削減されます。--no-fp16 で無効化可能。数値安定性のため LayerNormalization, Sigmoid, Softmax は FP32 のまま保持されます。

# 標準モデル (FP16出力)
CUDA_VISIBLE_DEVICES="" uv run python -m piper_train.export_onnx \
  /path/to/checkpoint.ckpt /path/to/output.onnx

# FP32出力
CUDA_VISIBLE_DEVICES="" uv run python -m piper_train.export_onnx \
  --no-fp16 /path/to/checkpoint.ckpt /path/to/output.onnx

# WavLMモデル (--stochastic 必須)
CUDA_VISIBLE_DEVICES="" uv run python -m piper_train.export_onnx \
  --stochastic /path/to/checkpoint.ckpt /path/to/output.onnx

チェックポイント管理

--resume_from_checkpoint — チェックポイントからの学習再開
--resume_from_single_speaker_checkpoint — シングルスピーカーモデルからマルチスピーカーへの変換

音声評価

scripts/evaluation/ に MCD, PESQ, UTMOS の評価ツールがあります。

事前学習済みモデル

推論用の音声合成モデルを Hugging Face で公開しています。

推論用モデル (すぐに使えます):

モデル	言語	話者数	説明	ダウンロード
つくよみちゃん 6lang	JA/EN/ZH/ES/FR/PT	1	つくよみちゃん音声、6言語対応、FP16	HuggingFace
CSS10 日本語 6lang	JA/EN/ZH/ES/FR/PT	1	CSS10日本語音声、6言語対応、FP16	HuggingFace

学習用ベースモデル (ファインチューニング用):

モデル	言語	話者数	説明	ダウンロード
6言語ベースモデル	JA/EN/ZH/ES/FR/PT	571	マルチリンガル事前学習済み (508,187発話, VITS + Prosody)	HuggingFace

モデルのダウンロード

つくよみちゃんモデル:

Windows (PowerShell):

mkdir models
Invoke-WebRequest -Uri "https://huggingface.co/ayousanz/piper-plus-tsukuyomi-chan/resolve/main/tsukuyomi-chan-6lang-fp16.onnx" -OutFile models/tsukuyomi.onnx
Invoke-WebRequest -Uri "https://huggingface.co/ayousanz/piper-plus-tsukuyomi-chan/resolve/main/config.json" -OutFile models/config.json

macOS / Linux:

mkdir -p models
curl -L -o models/tsukuyomi.onnx https://huggingface.co/ayousanz/piper-plus-tsukuyomi-chan/resolve/main/tsukuyomi-chan-6lang-fp16.onnx
curl -L -o models/config.json https://huggingface.co/ayousanz/piper-plus-tsukuyomi-chan/resolve/main/config.json

6言語ベースモデルの特徴 (学習用)

アーキテクチャ: VITS + Prosody Features
学習データ: 508,187発話 (571話者, 6言語)
サンプリングレート: 22,050 Hz
シンボル数: 173
Prosody Features: A1/A2/A3 韻律情報 (日本語)
言語グループ均等サンプリング: 自動有効化

対応言語:

言語	コード	language_id	話者数	発話数	ソース
日本語	ja	0	20	60,148	MOE-Speech
英語	en	1	310	74,912	LibriTTS-R
中国語	zh	2	142	63,223	AISHELL-3
スペイン語	es	3	63	168,374	CML-TTS
フランス語	fr	4	28	107,464	CML-TTS
ポルトガル語	pt	5	8	34,066	CML-TTS

Note: piper-plus は独自のアーキテクチャ拡張 (多言語埋め込み、Prosody A1/A2/A3、173シンボル) を行っているため、upstream Piper のチェックポイント/ONNXモデルとの互換性はありません。piper-plus 専用のモデルをご利用ください。

日本語 TTS

OpenJTalk 統合による高品質な日本語音声合成。辞書・ボイスファイルは初回実行時に自動ダウンロードされます。

環境変数 (オプション):

変数名	説明
`OPENJTALK_DICTIONARY_PATH`	OpenJTalk辞書パス (未設定時は自動ダウンロード)
`PIPER_AUTO_DOWNLOAD_DICT`	`0` で自動ダウンロード無効化
`PIPER_OFFLINE_MODE`	`1` でオフラインモード

詳細は日本語音声合成ガイドおよび音素マッピングリファレンスを参照。

プラットフォーム

macOS

Apple Silicon (M1/M2/M3+) のみサポート。 Intel Mac は Docker またはソースビルドをご利用ください。

初回実行時のセキュリティ警告:

xattr -cr piper/

Windows

espeak-ng-data ディレクトリが必要です。詳細は Windows セットアップガイドを参照。

set ESPEAK_DATA_PATH=C:\path\to\espeak-ng-data
piper.exe --model en_US-lessac-medium.onnx -f output.wav

WebAssembly

ブラウザで直接動作する日本語 TTS。サーバー不要、オフライン対応。

オンラインデモ
技術詳細・統合ガイド

カテゴリ	リンク
日本語TTS	日本語音声合成ガイド
学習	学習ガイド · マルチGPU
API	音素マッピング · 環境変数
機能	WebUI · CLI強化 · ストリーミング
セットアップ	クイックスタート (日本語) · Windows · トラブルシューティング
Docker	Docker環境
WebAssembly	技術詳細

Contributing

CONTRIBUTING.md を参照。

Changelog

CHANGELOG.md を参照。

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 880 Commits
.github		.github
Testing/Temporary		Testing/Temporary
cmake		cmake
data/dictionaries		data/dictionaries
docker		docker
docs		docs
etc		etc
examples		examples
huggingface-space		huggingface-space
scripts		scripts
src		src
test		test
.dockerignore		.dockerignore
.gitattributes		.gitattributes
.gitignore		.gitignore
.ruffignore		.ruffignore
CHANGELOG.md		CHANGELOG.md
CLAUDE.md		CLAUDE.md
CMakeLists.txt		CMakeLists.txt
CONTRIBUTING.md		CONTRIBUTING.md
Dockerfile		Dockerfile
LICENSE.md		LICENSE.md
README.md		README.md
README_EN.md		README_EN.md
README_FR.md		README_FR.md
README_ZH.md		README_ZH.md
VERSION		VERSION
pyproject.toml		pyproject.toml
pytest.ini		pytest.ini
uv.lock		uv.lock

Uh oh!

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Latest commit

History

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目次

主要機能

音声合成

学習

インターフェース

プラットフォーム

クイックスタート

プリビルドバイナリ (ビルド不要)

Python推論

Python CLI モデル管理

WebUI

Docker

インストール

Python

パッケージからインストール

ソースからビルド (C++)

ソースからビルド (C#)

C# CLI 使用例

Rust CLI 使用例

ソースからビルド (Rust)

使い方

C++ CLI

テキスト直接入力 (推奨)

パイプ入力

JSON入力

モデル管理

モデル一覧の表示

モデルのダウンロード

環境変数 (C++ CLI)

ヘルパースクリプト (Windows)

学習

基本

マルチスピーカー・マルチGPU

ONNX変換

チェックポイント管理

音声評価

事前学習済みモデル

モデルのダウンロード

6言語ベースモデルの特徴 (学習用)

日本語 TTS

プラットフォーム

macOS

Windows

WebAssembly

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