jceronch1/Clonar-voz

音声サンプルからテキスト読み上げ音声を生成するローカルアプリです

完成アプリ要確認 · NOASSERTIONAI メディア生成Python難易度
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中辛 の解説

このアプリは、10~15秒の参照音声と生成したいテキストを入力して、その音声でテキストを読み上げた音声ファイルを作成します。llama.cpp エンジン上で Qwen3-TTS モデルを実行し、すべての処理がローカルで完結するため、プライバシーが保護されます。スペイン語、英語、中国語、ドイツ語など 10 言語をサポートし、ユーザーは各生成時に CPU またはGPUを選択できます。GPU を使用する場合、ボコーダー(mmproj)も GPU にオフロードしないと、CPU がボトルネックになるため、アプリは常に -mmdev パラメータを使用します。テキストは自動的にフレーズに分割され、生成後に結合されます。FastAPI ベースの Web インターフェースで、生成履歴、音声ライブラリ、リアルタイム進捗表示が含まれています。初回起動時にモデル重み(約 1.5 GB)がダウンロードされます。

こんなリポジトリです

こんなときに便利です

  • 個人の声で多言語の音声ナレーションを作成して、ポッドキャストや教育コンテンツに使用する
  • 自社の顔となるキャラクター音声を定義して、ゲーム、AI アシスタント、カスタマーサポート音声にクローニングを応用する
  • 機密音声データをサーバーにアップロードせずローカル処理で合成音声を生成し、医療・法律文書の機密性を保つ

主な機能

参照音声(10~15秒)からの音声クローニングスペイン語・英語・中国語など 10 言語対応CPU と GPU(Vulkan/CUDA)の自動検出とオフロード長いテキストの自動分割・合成と履歴管理インターネット接続なしで完全ローカル動作

ほかとの違い

ボコーダーも GPU にオフロード(`-mmdev`)することで、単純な GPU オフロードより最大 15 倍高速化し、GPU メモリ効率とCPU スケーラビリティを両立させています。

このリポジトリの作り方

はじめてですか? むずかしくありません — 上から順にたどれば、自分の環境で動かして味見できます。

準備するもの

  • Python 3.10 以上
  • llama.cpp ビルド b10500 以上
  • ffmpeg

すぐに始める

  1. Python 3.10 以上をインストールします。
python --version
  1. llama.cpp をインストールします(ビルド b10500 以上が必須)。
winget install ggml.llamacpp

別の OS:macOS は brew install llama.cpp、Linux は公式リリースのバイナリをダウンロードするか自分でコンパイルします。

  1. ffmpeg をインストールします。
winget install Gyan.FFmpeg

別の OS:macOS は brew install ffmpeg、Linux は sudo apt install ffmpeg。

  1. リポジトリをクローンします。
git clone https://github.com/jceronch1/Clonar-voz.git
cd Clonar-voz
  1. アプリケーションを起動します。

Windows:iniciar.bat をダブルクリック

Linux/macOS:

chmod +x iniciar.sh && ./iniciar.sh
  1. ブラウザで http://127.0.0.1:8080 を開き、必要に応じてモデルをダウンロードします(最初の起動時に促されます)。または以下で手動ダウンロード:
python descargar_modelo.py

ギット飯トライで味見

入れるのが面倒で少し不安だったなら — 安全スキャンからインストールまで、ターミナル一行で終わります。

ターミナルに貼り付ければ、ギット飯の安全スキャン → 隔離フォルダへ clone → インストール → 実行方法の案内まで自動です。はじめてでも大丈夫 — この一行だけです。

npx gitbap-try jceronch1/Clonar-voz

Node.js さえあれば、インストールなしで動きます · ギット飯トライとは? →

スター推移 · 7日

547日間の増加数を計算するための比較データが不足しています

確認日時

使いやすさ · まねしやすいか

サンプル評点 14/100
  • ゆるいライセンス
  • テストあり
  • サンプル集
  • 最近の更新
  • AGENTS.md
  • llms.txt
  • テンプレート

最近の更新あり · 2026 年に作成

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[![깃밥](https://www.gitbap.com/badge/jceronch1/Clonar-voz.svg)](https://www.gitbap.com/r/jceronch1/Clonar-voz)
Claude からそのまま使う — ギット飯のつなぎ方

ギット飯を Claude につなぐと、こうしたリポジトリを Claude・Cursor・Codex から直接さがして試せます。

方法 ① コネクタ URL

Claude の設定 → コネクタにこのアドレスを貼り付け。

https://www.gitbap.com/api/mcp
方法 ② プラグイン(試用まで)

プラグインを入れると /gitbap-trending·/gitbap-try のスラッシュコマンドで、その場でリポジトリを試せます。Claude Code で下の 2 行を順に実行してください。

/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork
/plugin install gitbap-cowork@gitbap
つなぎ方をくわしく →

AI が README をもとに要約しました · 原文を見る