AlphaMoatによると、2026-09時点でPocket Ttsのダウンロード数は3,571、スター数は3で、AIスキル全体5,078件中3,061位、デザイン・メディアでは512件中281位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 95 | 2922 | 3 | - |
| SkillHub ↗ | 323 | 3571 | 3 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
CLI と Python で既定の声や WAV 試料、速度、保存先を選び、任意のローカルサーバーも使えます。Python、PyTorch、制限付きモデルの利用条件への同意が必要で、初回にモデルや声を取得します。隔離環境で依存を確認・固定し、複製許可のある声だけを使います。ローカル推論でも準備の取得はあります。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 3571 | — | 3 |
| 2026-08 | 3118 | +4.7% | 3 |
| 2026-07 | 2978 | +17.3% | 3 |
| 2026-06 | 2539 | -2.3% | 3 |
| 2026-05 | 2598 | — | 3 |
| 2026-03 | 2293 | — | 3 |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
# Pocket TTS Skill Fully local, offline text-to-speech using Kyutai's Pocket TTS model. Generate high-quality audio from text without any API calls or internet connection. Features 8 built-in voices, voice cloning support, and runs entirely on CPU. ## Features - 🎯 **Fully local** - No API calls, runs completely offline - 🚀 **CPU-only** - No GPU required, works on any computer - ⚡ **Fast generation** - ~2-6x real-time on CPU - 🎤 **8 built-in voices** - alba, marius, javert, jean, fantine, cosette, eponine, azelma
- 🎭 **Voice cloning** - Clone any voice from a WAV sample
- 🔊 **Low latency** - ~200ms first audio chunk
- 📚 **Simple Python API** - Easy integration into any project
## Installation
```bash
# 1. Accept the model license on Hugging Face
# https://huggingface.co/kyutai/pocket-tts
# 2. Install the package
pip install pocket-tts
# Or use uv for automatic dependency management
uvx pocket-tts generate "Hello world"
```
## Usage
### CLI
```bash
# Basic usage
pocket-tts "Hello, I am your AI assistant"
# With specific voice
pocket-tts "Hello" --voice alba --output hello.wav
# With custom voice file (voice cloning)
pocket-tts "Hello" --voice-file myvoice.wav --output output.wav
# Adjust speed
pocket-tts "Hello" --speed 1.2
# Start local server
pocket-tts --serve
# List available voices
pocket-tts --list-voices
```
### Python API
```python
from pocket_tts import TTSModel
import scipy.io.wavfile
# Load model
tts_model = TTSModel.load_model()
# Get voice state
voice_state = tts_model.get_state_for_audio_prompt(
"hf://kyutai/tts-voices/alba-mackenna/casual.wav"
)
# Generate audio
audio = tts_model.generate_audio(voice_state, "Hello world!")
# Save to WAV
scipy.io.wavfile.write("output.wav", tts_model.sample_rate, audio.numpy())
# Check sample rate
print(f"Sample rate: {tts_model.sample_rate} Hz")
```
## Available Voices
| Voice | Description |
|-------|-------------|
| alba | Casual female voice |
| marius | Male voice |
| javert | Clear male voice |
| jean | Natural male voice |
| fantine | Female voice |
| cosette | Female voice |
| eponine | Female voice |
| azelma | Female voice |
Or use `--voice-file /path/to/wav.wav` for custom voice cloning.
## Options
| Option | Description | Default |
|--------|-------------|---------|
| `text` | Text to convert | Required |
| `-o, --output` | Output WAV file | `output.wav` |
| `-v, --voice` | Voice preset | `alba` |
| `-s, --speed` | Speech speed (0.5-2.0) | `1.0` |
| `--voice-file` | Custom WAV for cloning | None |
| `--serve` | Start HTTP server | False |
| `--list-voices` | List all voices | False |
## Requirements
- Python 3.10-3.14
- PyTorch 2.5+ (CPU version works)
- Works on 2 CPU cores
## Notes
- ⚠️ Model is gated - accept license on Hugging Face first
- 🌍 English language only (v1)
- 💾 First run downloads model (~100M parameters)
- 🔊 Audio is returned as 1D torch tensor (PCM data)
## Links
- [Demo](https://kyutai.org/tts)
- [GitHub](https://github.com/kyutai-labs/pocket-tts)
- [Hugging Face](https://huggingface.co/kyutai/pocket-tts)
- [Paper](https://arxiv.org/abs/2509.06926)
ContextWeaveアーキテクチャ図ワンショット生成
Nano Banana Pro で画像を生成・編集するスクリプト型のスキルです。
whisper コマンドで音声をローカルで文字起こしするスキルです。
MCP サーバー経由で図を生成、編集するスキルです。
洗練された画面のための設計知見と実装指南をまとめたスキルで、レイアウトからフロー、トークン、フロントエンドの変更まで扱います。
複数の動画モデル API をまたぐ AI 動画生成と編成のスキルです。
ffmpeg を使って動画からフレームを取り出し、手早い確認用のサムネイルを作るスキルです。
ローカルの Whisper で音声ファイルを文字に起こすスキルで、モデルのダウンロード後は完全にオフラインで動きます。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。