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참고: 이제 pip install realtimetts로 기본 설치하는 것은 권장되지 않으며, 대신 pip install realtimetts[all]를 사용하세요.

RealtimeTTS 라이브러리는 사용 사례에 맞는 다양한 종속성 설치 옵션을 제공합니다. 여기 당신의 필요에 따라 RealtimeTTS를 설치할 수 있는 다양한 방법이 있습니다:

전체 설치

모든 TTS 엔진을 지원하는 RealtimeTTS를 설치하려면:

pip install -U realtimetts[all]

맞춤 설치

RealtimeTTS는 최소한의 라이브러리 설치로 맞춤 설치를 허용합니다. 다음은 이용 가능한 옵션입니다: - 모두: 모든 엔진이 지원되는 전체 설치. - 시스템: 시스템별 TTS 기능 포함 (e.g., pyttsx3). - azure: Azure Cognitive Services Speech 지원을 추가합니다. - elevenlabs: ElevenLabs API와의 통합을 포함합니다. - openai: OpenAI 음성 서비스용. - gtts: 구글 텍스트 음성 변환 지원. - coqui: Coqui TTS 엔진을 설치합니다. - 최소: 엔진 없이 기본 요구 사항만 설치 (only needed if you want to develop an own engine)

로컬 신경망 Coqui TTS 사용을 위해 RealtimeTTS만 설치하고 싶다고 가정해 보세요, 그러면 다음을 사용해야 합니다:

pip install realtimetts[coqui]

예를 들어, Azure Cognitive Services Speech, ElevenLabs, OpenAI 지원만으로 RealtimeTTS를 설치하고 싶다면:

pip install realtimetts[azure,elevenlabs,openai]

가상 환경 설치

가상 환경 내에서 전체 설치를 수행하려는 분들은 다음 단계를 따르세요:

python -m venv env_realtimetts
env_realtimetts\Scripts\activate.bat
python.exe -m pip install --upgrade pip
pip install -U realtimetts[all]

CUDA 설치에 대한 자세한 정보.

엔진 요구 사항

RealtimeTTS에서 지원하는 다양한 엔진은 고유한 요구 사항을 가지고 있습니다. 선택한 엔진에 따라 이러한 요구 사항을 충족하도록 하십시오.

시스템엔진

SystemEngine은 시스템에 내장된 TTS 기능과 함께 즉시 사용할 수 있습니다. 추가 설정이 필요하지 않습니다.

GTTSEngine

GTTSEngine은 Google Translate의 텍스트 음성 변환 API를 사용하여 즉시 작동합니다. 추가 설정이 필요 없습니다.

오픈AI엔진

OpenAIEngine을 사용하려면: - 환경 변수 OPENAI_API_KEY 설정 - ffmpeg 설치 (참고: CUDA 설치 3번 항목)

AzureEngine

AzureEngine을 사용하려면 다음이 필요합니다: - Microsoft Azure Text-to-Speech API 키 (AzureEngine 생성자 매개변수 "speech_key" 또는 환경 변수 AZURE_SPEECH_KEY를 통해 제공됨) - 마이크로소프트 애저 서비스 지역.

AzureEngine을 초기화할 때 이러한 자격 증명이 준비되어 있고 올바르게 구성되어 있는지 확인하세요.

ElevenlabsEngine

ElevenlabsEngine을 사용하려면 다음이 필요합니다: - Elevenlabs API 키 (ElevenlabsEngine 생성자 매개변수 "api_key"를 통해 제공되거나 환경 변수 ELEVENLABS_API_KEY에 설정됨) - 시스템에 mpv가 설치되어 있습니다. (essential for streaming mpeg audio, Elevenlabs only delivers mpeg).

🔹 mpv 설치하기: - macOS: plaintext brew install mpv

  • 리눅스와 윈도우: 설치 지침은 mpv.io를 방문하세요.

코키엔진

고품질의 로컬 신경 TTS를 음성 클로닝과 함께 제공합니다.

먼저 신경 TTS 모델을 다운로드합니다. 대부분의 경우 GPU 합성을 사용하면 실시간으로 충분히 빠를 것입니다. 약 4-5GB의 VRAM이 필요합니다.

  • 음성을 복제하려면 소스 음성이 포함된 WAV 파일의 파일 이름을 "voice" 매개변수로 CoquiEngine 생성자에게 제출하십시오.
  • 음성 복제는 22050 Hz 모노 16비트 WAV 파일에 짧은 (~5-30초) 샘플이 포함된 경우에 가장 잘 작동합니다.

대부분의 시스템에서는 실시간으로 충분히 빠르게 실행하기 위해 GPU 지원이 필요하며, 그렇지 않으면 끊김 현상이 발생할 것입니다.

CUDA 설치

이 단계들은 더 나은 성능을 요구하고 호환 가능한 NVIDIA GPU를 가진 분들에게 권장됩니다.

참고: NVIDIA GPU가 CUDA를 지원하는지 확인하려면 공식 CUDA GPU 목록을 방문하세요.

CUDA를 통해 지원되는 토치를 사용하려면 다음 단계를 따르세요:

참고: 최신 pytorch 설치는 여기 (확인되지 않음)에서 Toolkit (및 아마도 cuDNN) 설치가 더 이상 필요하지 않을 수 있습니다.

  1. NVIDIA CUDA 툴킷 설치: 예를 들어, Toolkit 12.X를 설치하려면

    • NVIDIA CUDA 다운로드를 방문하세요.
    • 운영 체제, 시스템 아키텍처 및 OS 버전을 선택하세요.
    • 소프트웨어를 다운로드하고 설치하세요.

    또는 Toolkit 11.8을 설치하려면, - NVIDIA CUDA Toolkit 아카이브를 방문하세요. - 운영 체제, 시스템 아키텍처 및 OS 버전을 선택하세요. - 소프트웨어를 다운로드하고 설치하세요.

  2. NVIDIA cuDNN 설치:

    예를 들어, CUDA 11.x에 cuDNN 8.7.0을 설치하려면 - NVIDIA cuDNN 아카이브를 방문하세요. - "Download cuDNN v8.7.0 (November 28th, 2022), for CUDA 11.x"를 클릭하세요. - 소프트웨어를 다운로드하고 설치하세요.

  3. ffmpeg 설치:

    ffmpeg 웹사이트에서 운영 체제에 맞는 설치 프로그램을 다운로드할 수 있습니다.

    또는 패키지 관리자를 사용하세요:

    • 우분투나 데비안에서: sudo apt update && sudo apt install ffmpeg

    • Arch Linux에서: sudo pacman -S ffmpeg

    • Homebrew를 사용한 MacOS에서 (https://brew.sh/): ```bash brew install ffmpeg


    - **Chocolatey를 사용한 Windows에서** ([https://chocolatey.org/](https://chocolatey.org/)):
        ```
        choco install ffmpeg
        ```

    - **Scoop을 사용하여 Windows에서** ([https://scoop.sh/](https://scoop.sh/)):
        ```
        스쿱 설치 ffmpeg

  1. CUDA 지원으로 PyTorch 설치하기:

    CUDA를 사용하여 GPU 지원을 활성화하려면, 특정 CUDA 버전에 따라 다음 지침을 따르세요. CUDA 기능으로 RealtimeSTT의 성능을 향상시키고자 한다면 유용합니다.

    • CUDA 11.8의 경우:

      PyTorch와 Torchaudio를 CUDA 11.8을 지원하도록 업데이트하려면 다음 명령어를 사용하세요:

      ```bash pip install torch==2.3.1+cu118 torchaudio==2.3.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

        텍스트를 번역할 내용: ```

    - **CUDA 12.X의 경우:**


        PyTorch와 Torchaudio를 CUDA 12.X를 지원하도록 업데이트하려면 다음을 실행하세요:

        ```bash
pip install torch==2.3.1+cu121 torchaudio==2.3.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

    텍스트를 번역할 내용: ```

`2.3.1`을(를) 귀하의 시스템 및 요구 사항에 맞는 PyTorch 버전으로 교체하세요.
  1. 호환성 문제를 해결하기 위한 수정: 라이브러리 호환성 문제에 직면하면, 이 라이브러리들을 고정된 버전으로 설정해 보세요:

텍스트를 번역할 내용: ``` 

pip install networkx==2.8.8

pip install typing_extensions==4.8.0

pip install fsspec==2023.6.0

pip install imageio==2.31.6

pip install networkx==2.8.8

pip install numpy==1.24.3

pip install requests==2.31.0

```