環境を準備する
サポートされているPythonバージョンをインストールし、Gitが利用できることを確認して、Voxcpmの依存関係を分離できる専用の仮想環境を作成します。
ローカルセットアップガイド
ローカルマシンにvoxcpmをインストールする方法
voxcpmのインストールは、互換性のあるPython環境、プロジェクトファイル、そしてリポジトリに必要なモデルアセットの準備から始まります。以下の手順に従って、エラーの大半を防ぐチェックを省略せず、空のワークスペースから動作するローカル環境まで進めてください。
番号付き手順
再現性のあるVoxcpmインストールには、この4段階の流れを使用してください。コマンドがローカルファイルを参照する場合は、ターミナルを常にプロジェクトディレクトリに置いてください。
プロジェクトファイルを取得する
公式のVoxcpmリポジトリをクローンするか、ソースアーカイブをダウンロードしてから、インストールコマンドを実行する前にプロジェクトフォルダへ移動します。
依存関係をインストールする
環境を有効化し、リポジトリのREADMEで指定されている依存関係リストをインストールします。GPUを使用する予定がある場合は、先に互換性のあるフレームワークのビルドをインストールしてください。
検証テストを実行する
付属のサンプルまたは推論エントリーポイントを読み込み、モデルアセットが利用可能であることを確認し、生成された音声が想定される出力先に書き込まれることを確認します。
前提条件
Voxcpmをインストールする前に、以下の項目を確認してください。必須項目はセットアップの失敗を防ぎ、任意項目はパフォーマンスの向上やトラブルシューティングの容易化に役立ちます。
必須
動作するターミナルまたはシェルを備えた64ビットオペレーティングシステム
オペレーティングシステムに適したシェルを使用してください。
必須
現在のVoxcpmリポジトリでサポートされているバージョンのPythonがインストールされていること
python --version または python3 --version で確認してください。
必須
Gitがインストールされ、コマンドラインで使用できること
git --version で確認してください。
必須
ソースファイル、Pythonパッケージ、モデルの重み、生成された音声を保存するのに十分なディスク容量
モデルアセットには、リポジトリ自体よりも大幅に多くの容量が必要になる場合があります。
必須
Voxcpm専用の仮想環境
venvまたはその他の環境マネージャーを使用できます。
任意
互換性のあるNVIDIA GPUと設定済みのCUDAスタック
現在のVoxcpmの手順でサポートされている場合、アクセラレーションに役立ちます。
任意
検証用の短い音声またはテキストのテスト入力
リポジトリに含まれている場合は、付属のサンプルを使用することをおすすめします。
よくあるエラーと対処法
インストールの問題は、モデル自体よりも環境に起因することが一般的です。失敗している状態と想定されるセットアップを比較し、まずは最小限の修正を適用してください。
- セットアップ前
- 検証済みのセットアップ
バージョン固有のコマンドについては、リポジトリのREADMEを正確な情報源として使用してください。
高度なヒント
使用しているセットアップに合ったパネルを選択してください。これらの方法により、異なるマシン間でVoxcpmの再現、更新、診断が容易になります。
CPUインストールを安定させる
CPUのみの環境は、GPU固有の問題を調査する前に、リポジトリ、Pythonパッケージ、モデルの読み込み経路が正しいことを確認するのに役立ちます。推論にはより長い時間がかかるため、大きなバッチではなく小規模なテストから始めてください。
- 主要な実験ごとに新しい仮想環境を使用してください。
- まず、ドキュメントに記載された最小の例を実行してください。
- 読み込みエラーや依存関係エラーを診断する際は、ターミナルの出力を保存してください。
アクセラレーションスタックを確認する
GPU推論では、Pythonフレームワーク、CUDAランタイム、ドライバー、利用可能なメモリを、1つの互換性チェーンとして扱ってください。古いチュートリアルのコマンドをそのまま使うのではなく、現在のVoxcpmの手順で推奨されているフレームワークのビルドをインストールしてください。
- Voxcpmを起動する前に、オペレーティングシステムがGPUを認識できることを確認してください。
- ドライバーとフレームワークのバージョンを一致させてください。
- メモリ不足エラーでプロセスが停止する場合は、処理量を減らしてください。
インストールを再現可能にする
Voxcpmが動作したら、Pythonのバージョン、依存関係のインストールコマンド、リポジトリのリビジョン、モデルアセットの場所を記録してください。この簡単なセットアップ記録により、今後の更新が安全になり、別のマシンで同じ結果を再現しやすくなります。
- プロジェクトを専用のディレクトリに置きます。
- 関連のない音声プロジェクトのパッケージを同じ環境に混在させないでください。
- リポジトリと依存関係は、変更を一度に1つずつ、意図的に更新してください。
最初のVoxcpmテストを実行する
次に行う最も安全な手順は、プロジェクトディレクトリから小規模で記録を残したテストを実行することです。Voxcpmのワークスペースを開き、現在のリポジトリの指示に従い、高度な設定を変更する前に出力を確認してください。
- まず、リポジトリの最新のREADMEから始めてください。
- 最初のテストは小規模で、確認しやすいものにしてください。
- 実験を始める前に、動作する環境を保存してください。
チュートリアルに関するよくある質問
これらの回答では、このガイドの背景にある実践的なインストールに関する疑問を取り上げ、最も重要な確認事項に焦点を当ててセットアップ手順を進めます。
専用のPython環境を作成し、公式リポジトリからVoxcpmのプロジェクトファイルを取得して、現在のREADMEに記載されている依存関係をインストールします。次に、必要なモデルアセットを取得し、リポジトリに用意された最小の検証例を実行します。
GitはVoxcpmリポジトリをクローンする最も簡単な方法ですが、唯一の方法ではありません。Gitを利用できない場合は、ソースアーカイブでプロジェクトファイルを取得できます。ただし、リポジトリに記載された依存関係とモデルに関する指示には従う必要があります。
はい。仮想環境を使用すると、Voxcpmのパッケージを他のPythonアプリケーションから分離でき、セットアップを削除または再作成しやすくなります。また、エラーがVoxcpmに起因するのか、無関係なグローバルパッケージに起因するのかを特定するのにも役立ちます。
対応するアクセラレーションスタックを構成すればGPUによって推論性能が向上する可能性がありますが、正確なハードウェア要件は現在の実装と例によって異なります。CPU環境はインストールの検証に役立ちますが、処理速度が遅くなり、より軽量なテストが必要になる場合があります。
Pythonのバージョンを確認し、仮想環境が有効になっていることを確認して、インストール済みのパッケージを現在のリポジトリの指示と比較してください。その後、モデルアセットが存在することと、ハードウェアに十分な空きメモリがあることを確認してから、設定オプションを変更してください。