voice-changer導入前に必見：Windows/Mac/Linux環境での最適セットアップ方法
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vo/voice-changer はじめに：なぜこのガイドが必要か
「ダウンロードしたはいいが起動できない」「音声が途切れる」「GPUが認識されない」——リアルタイムボイスチェンジャー（Realtime Voice Changer）の導入で直面するトラブルの80%は環境セットアップミスに起因します。本記事ではWindows/Mac/Linux各プラットフォームにおける公式推奨設定とトラブル回避テクニックを徹底解説し、初心者でも安定動作する環境を構築できるようサポートします。
読者が得られる3つの価値
- 環境互換性チェック：PCスペックがサポートモデルに適合するか診断
- 最短導入ルート：各OS別に最適なインストール方法を図解
- パフォーマンス最適化：音途切れ/遅延を解消するパラメータ調整法
環境要件チェック：あなたのPCは対応しているか
サポートモデルと推奨スペック
voice-changerはエディションによりサポートするAIモデルが異なります。下表はv2.2.2-beta以降の対応状況です。
| エディション | プラットフォーム | サポートモデル | 最小要件 | 推奨スペック |
|---|---|---|---|---|
| std | Windows 10/11 | Beatrice | CPU: Core i5-8400, メモリ: 8GB | CPU: Core i7-10700, メモリ: 16GB |
| std | macOS (M1/M2) | Beatrice | メモリ: 8GB | メモリ: 16GB |
| std | Linux (x86-64/aarch64) | Beatrice | CPU: Ryzen 5 3600, メモリ: 8GB | CPU: Ryzen 7 5800X, メモリ: 16GB |
| cuda | Windows 10/11 | Beatrice, RVC | GPU: GTX 1650 (4GB), メモリ: 16GB | GPU: RTX 3060 (6GB), メモリ: 32GB |
| onnx | Windows/macOS | Beatrice, RVC | CPU: Core i5-10400, メモリ: 16GB | CPU: Core i7-12700, メモリ: 32GB |
注意：AMD GPUユーザーはLinux環境でのROCm利用が推奨されます。WindowsではDirectML経由でのONNXモデルのみ動作し、パフォーマンスが制限されます。
必須依存ソフトウェア
| プラットフォーム | 必須ソフトウェア | 推奨バージョン |
|---|---|---|
| Windows | Microsoft Visual C++ 再頒布可能パッケージ | 2019以上 |
| macOS | Xcode Command Line Tools | 14.0以上 |
| Linux | Git, Python3, FFmpeg | Git 2.34+, Python 3.10+, FFmpeg 4.4+ |
各環境別インストールガイド
Windows：最も簡単な標準導入法
手順1：バイナリのダウンロードと解凍
-
公式Hugging Faceリポジトリから対応エディションをダウンロード
- NVIDIA GPU保有者：
cuda_win版 - 非GPU/AMDユーザー：
onnx_win版 - 低スペックPC：
std_win版（Beatriceのみ対応）
- NVIDIA GPU保有者：
-
ダウンロードしたZIPファイルを英数字のみのパスに解凍
✅ 推奨：C:\voice-changer\
❌ 非推奨：C:\ダウンロード\音声チェンジャー\（日本語パスはエラーの原因）
手順2：初回起動と初期設定
- 解凍フォルダ内の
start_http.batをダブルクリック - 初回起動時は依存ファイル（約500MB）を自動ダウンロードするので待機
- ブラウザが自動で起動し、下図のGUIが表示されれば成功
トラブルシュート：ウィルス対策ソフトによりダウンロードがブロックされる場合は、解凍フォルダを除外設定してください。コンソールに
ERR_CONNECTION_REFUSEDが表示される場合は5分程度待機するか、管理者権限で実行してみてください。
macOS：セキュリティ設定の注意点
手順1：アプリケーションのインストール
- Hugging Faceリポジトリから
std_macまたはonnx_mac版をダウンロード - ダウンロードしたファイルをアプリケーションフォルダに移動
- Controlキーを押しながらアイコンをクリックし、「開く」を選択
セキュリティ警告対処：macOSでは未確認開発者のアプリがデフォルトでブロックされます。「システム環境設定」→「セキュリティとプライバシー」→「一般」タブから「このまま開く」を選択してください。
手順2：初期設定と起動
- 初回起動時にターミナルが開き、依存関係のインストールが行われます
- インストール完了後、自動的にブラウザが起動します
- マイクアクセス許可を求めるダイアログが表示されるので「許可」を選択
Linux：AMD GPUユーザーの最適解
Linuxは特にAMD GPUユーザーに推奨されます。ROCmドライバを使用することで、Windowsよりも高性能に動作します。
手順1：ROCmドライバのインストール（AMD GPUのみ）
# Ubuntu 22.04の場合
sudo apt update && sudo apt install -y wget gnupg2
wget -q -O - https://repo.radeon.com/rocm/rocm.gpg.key | sudo apt-key add -
echo 'deb [arch=amd64] https://repo.radeon.com/rocm/apt/5.7 focal main' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/rocm.list
sudo apt update && sudo apt install -y rocm-dev
手順2：Anaconda環境構築
# Anacondaインストール
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh
chmod +x Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh
./Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh -b -p $HOME/anaconda3
# 環境作成と有効化
source $HOME/anaconda3/bin/activate
conda create -n voicechanger python=3.10.9 -y
conda activate voicechanger
手順3：リポジトリのクローンと依存関係インストール
# リポジトリクローン
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/vo/voice-changer.git
cd voice-changer/server
# PyTorch(ROCm対応版)と依存関係インストール
pip install torch==2.0.1+rocm5.7 torchvision==0.15.2+rocm5.7 --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.7
pip install -r requirements.txt
手順4：サーバ起動
python MMVCServerSIO.py
# ブラウザで http://localhost:18888 にアクセス
ベンチマーク結果：AMD Radeon RX 7900 XTXでのテストでは、DirectML(Windows)よりもROCm(Linux)で約3倍の処理速度が確認されています。
Docker：クロスプラットフォーム共通の導入法
Dockerを使用すると環境構築を簡略化でき、特にLinuxユーザーに推奨されます。
手順1：Dockerインストール
各OSのDocker公式ガイドに従ってインストールしてください。
手順2：イメージビルドと実行
# リポジトリクローン
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/vo/voice-changer.git
cd voice-changer
# イメージビルド
npm run build:docker:vcclient
# コンテナ起動
bash start_docker.sh
# オプション：GPUを使用しない場合
USE_GPU=off bash start_docker.sh
# オプション：ポート変更
EX_PORT=8080 bash start_docker.sh
初期設定：モデル選択とデバイス設定
モデルの種類と特徴
voice-changerは複数のAIモデルに対応しています。用途に合わせて選択してください。
| モデル名 | 特徴 | 適用シーン | パフォーマンス要件 |
|---|---|---|---|
| Beatrice | 高品質なリアルタイム変換、低負荷 | ゲーム、配信のリアルタイム使用 | 低～中 |
| RVC | 多様な声質変換、カスタムモデル対応 | ボイスオーバー作成、動画編集 | 中～高 |
GUI初期設定手順
- モデル選択：左側のモデル一覧から使用するモデルをクリック
- デバイス設定：「AUDIO」ドロップダウンから以下を設定
- clientモード：ノイズ抑制機能付き（推奨：初心者、内蔵マイク使用時）
- serverモード：低遅延（推奨：高性能PC、外部マイク使用時）
- 入出力デバイス選択：「input」でマイク、「output」でスピーカーを選択
- スタートボタンをクリックして音声変換開始
パフォーマンス最適化：音途切れと遅延を解消する
主要パラメータの調整法
音声の途切れや遅延が発生する場合は、以下のパラメータを調整してください。
| パラメータ | 説明 | 設定値範囲 | 低スペックPC向け | 高性能PC向け |
|---|---|---|---|---|
| CHUNK | 一度に処理する音声データの長さ(サンプル) | 64-2048 | 1024 | 256-512 |
| EXTRA | 過去の音声データの使用量(サンプル) | 0-16384 | 2048 | 8192-16384 |
| F0 Det | ピッチ抽出アルゴリズム | dio/harvest/crepe | dio (軽量) | crepe (高精度) |
| S. Thresh | ノイズゲートの閾値 | -60～-10 dB | -40 dB | -30 dB |
調整ガイド：音が途切れる場合はCHUNKを大きく、遅延が気になる場合はCHUNKを小さく設定します。理想的には「buf」(処理遅延)が「res」(応答時間)よりも大きくなるよう調整してください。
デバイスモードの違い
| モード | 特徴 | 推奨環境 |
|---|---|---|
| clientモード | ブラウザ側で音声処理、ノイズ抑制機能付き | 低スペックPC、内蔵マイク使用時 |
| serverモード | サーバ側で音声処理、低遅延 | 高性能PC、外部マイク使用時 |
トラブルシューティング：よくある問題と解決策
音声が全く出力されない
- マイクが正しく選択されているか確認
- マイクのボリュームが0になっていないか確認
- 「S. Thresh」を下げてノイズゲートの閾値を緩和
音声が途切れる
- CHUNKサイズを増やす（例：512 → 1024）
- F0 Detを「dio」に変更
- 不要なアプリケーションを終了してリソースを確保
GPUが使用されていない
- 正しいエディションを使用しているか確認（NVIDIA: cuda版、AMD: onnx版/Linux+ROCm）
- デバイスマネージャでGPUドライバが正常にインストールされているか確認
- コンソールログに「GPU available: True」が表示されているか確認
まとめと次のステップ
本ガイドではvoice-changerのWindows/Mac/Linux/Dockerによる導入方法と初期設定、パフォーマンス最適化について解説しました。正しい環境構築とパラメータ調整により、リアルタイム音声変換を安定して利用することができます。
次のステップ
- モデルの学習：独自の声質モデルを作成する場合は本家RVCを参照
- 詳細設定：高度な設定については公式GitHubのチュートリアルを参照
- トラブルシュート：通信に関する問題は通信トラブルシュートガイドを参照
免責事項：本ソフトウェアの使用により生じたいかなる損害についても、開発元は責任を負いません。各モデルの利用規約に従って使用してください。
関連リンク
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
