tts-plugin-bridge

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🚀 Overview

TTSエンジンのプラグイン化・動的発見・Agent連携を可能にするコアフレームワークです。

✨ 特徴

• 🔌 Entry Points による自動発見: uv add tts-plugin-xxx するだけで自動的にブリッジへ登録
• 🔀 エンジン非依存: コアパッケージは特定のTTSに依存せず、軽量で安定
• 🤖 Agent 最適化: TTSSkill クラスで非同期呼び出し・パラメータ統一・Base64出力を標準提供
• 🛡️ 型安全: Pydantic ベースのリクエスト/レスポンスでバリデーション自動実行
• 🎤 vox4ai CLI: 統一インターフェースの vox4ai コマンドを同梱（say/save/list/test + 環境診断）

🧩 TTS Engine プラグイン

各 TTS Engine は独立したプラグインとして提供されます。 uv add tts-plugin-<name> で導入するだけです。

プラグイン	リポジトリ	バックエンド	特徴
tts-plugin-edgetts	vox4ai/tts-plugin-edgetts	edge-tts (Microsoft Edge TTS)	ローカルサーバー不要・APIキー不要・すぐ使える・多言語・ffplayストリーミング再生
tts-plugin-aivisspeech	vox4ai/tts-plugin-aivisspeech	AivisSpeech Engine	VOICEVOX互換API・日本語高品質・Docker運用・複数話者・WAV出力
tts-plugin-kokoro	vox4ai/tts-plugin-kokoro	kokoro (ローカル推論)	完全オフライン・espeak-ng必要・モデル別途DL・ローカル音声合成
tts-plugin-piperplus	vox4ai/tts-plugin-piperplus	Piper / Piper Plus HTTP Server	軽量・Raspberry Piでも動作・ローカルHTTPサーバー
tts-plugin-voisonatalk	vox4ai/tts-plugin-voisonatalk	VoiSona Talk Editor (REST API)	歌声・読み上げ対応・Windows/Mac・BasicAuth認証・直接スピーカー出力

全て uv add tts-plugin-<name> で bridge プロジェクトに追加できます。vox4ai list で導入済みプラグインを確認できます。

📦 インストール

uv add tts-plugin-bridge

🛠 Usage

🧩 Python API

from tts_plugin_bridge import TTSSkill

async with TTSSkill(default_engine="edgetts") as skill:
    # 音声ファイルに保存（save は synthesize の alias）
    res = await skill.save(
        text="こんにちは",
        speed=1.2,
        volume=1.0,
    )
    with open("output.mp3", "wb") as f:
        f.write(base64.b64decode(res["audio_base64"]))

    # 直接再生（say は play の alias）
    res = await skill.say(
        text="こんにちは",
        model="ja-JP-KeitaNeural",
    )

メソッド一覧

メソッド	alias	戻り値	用途
synthesize()	save()	dict (Base64)	音声合成してBase64として返す
play()	say()	dict	直接再生（ストリーミング優先→全取得後再生）
close()	-	None	全コネクタのリソース解放

• say() / play() は Engine が synthesize_stream() を実装していれば ffplay でストリーミング、なければ synthesize → paplay/aplay で再生
• Engine ごとに再生方式が異なるが、ユーザーは say() という同じインターフェースで使える

🎤 vox4ai CLI

vox4ai は tts-plugin-bridge に同梱される統合TTS操作コマンドです。 サブコマンドで直感的に操作できます。

vox4ai say "こんにちは"
vox4ai save "こんにちは" -o output.wav
vox4ai list
vox4ai test -e aivisspeech

グローバルオプション

vox4ai --commands              # 利用可能なサブコマンド一覧
vox4ai --doctor                # 環境診断（再生コマンド・プラグイン・パッケージ）
vox4ai --tts-plugin-list       # TTS Engine 一覧（listと同じ）

vox4ai --doctor で確認できる項目

• 再生コマンド: ffplay / paplay / aplay の有無
• 登録TTSプラグイン一覧
• Python パッケージ導入状況

サブコマンド

say — テキストを読み上げる（ストリーミング再生優先）

vox4ai say "こんにちは"                        # デフォルトエンジン
vox4ai say "Hello" -e edgetts                 # Edge TTS（ffplayストリーミング）
vox4ai say "こんにちは" -e aivisspeech          # AivisSpeech
  --server-url http://localhost:10101
  --style-id 888753760
vox4ai say "Hello" -e edgetts                 # 話速・声指定
  --speed 1.5
  --model en-US-AndrewNeural

save — テキストを音声ファイルに保存

vox4ai save "こんにちは" -o hello.wav           # WAV保存
vox4ai save "こんにちは" -e edgetts -o out.mp3  # Edge TTS（MP3）
vox4ai save "こんにちは" -e aivisspeech          # AivisSpeech
  --server-url http://localhost:10101
  --style-id 888753760
  --output hello.wav
vox4ai save "こんにちは" --play                 # 保存後に再生

list — 利用可能なTTSプラグイン一覧

vox4ai list

test — TTSエンジン接続テスト

vox4ai test -e edgetts
vox4ai test -e aivisspeech --server-url http://localhost:10101 --style-id 888753760

ヘルプ

vox4ai --help            # 全体ヘルプ
vox4ai say --help        # say サブコマンドのヘルプ
vox4ai save --help       # save サブコマンドのヘルプ

🔧 プラグイン開発者向け

独自のTTSエンジンをプラグイン化するには、pyproject.toml にエントリーポイントを定義するだけです。 詳細は各プラグインリポジトリのドキュメントを参照してください。

🔍 検証環境

• OS: Windows 11 + WSL2 (Ubuntu)
• 確認日: 2026-05-09
• 確認プラグイン: aivisspeech (Engine v1.2.0), edgetts (edge-tts v7.2.8), kokoro
• 確認内容:
  • vox4ai say / save / list / test / --doctor / --commands 全動作確認
  • 全ユニットテストパス: bridge 11件, aivisspeech 16件, edgetts 22件

📜 ライセンス

MIT License