PythonとローカルLLMで自作AIポッドキャストスタジオを構築する方法

AIを活用したポッドキャスト制作を自宅で行えるようにする「マイクロノートブックLM」の構築方法について、PythonとローカルのLLM（大規模言語モデル）を用いて解説している記事が公開されている。この技術は、GoogleのAIポッドキャスト機能を自前のノートブックで再現することを目指しており、AIによる音声生成や背景音楽の合成を含む、完全な音声コンテンツ制作の流れを提供する。 記事では、ローカルに構築するメリットとして、自分のAIの「脳」を自作できること、つまり、特定のテーマに基づいて自然な会話形式のスクリプトを生成できる点が強調されている。このためには、Python 3.8以上とOllamaというLLMのローカル実行ツール、さらにTortoise TTSによる音声生成を可能にするライブラリが必要。特に、Gemmaモデルをローカルで動かすには、NVIDIAのGPUと十分なVRAM（6～8GB以上）が推奨されている。 コードの構成としては、LLMにテーマを入力し、会話形式のスクリプトを生成する「generate_podcast_script」関数が中心。その後、スクリプトを音声生成に適した形式に分割する「chunk_text」や、「parse_script_and_chunk」、そして音声を生成し、音楽を合成して完成品を出力する「create_podcast_from_topic」などの関数が組み合わされている。 このシステムは、開発者に独自のAIポッドキャストスタジオを構築する機会を提供し、より自由なクリエイティブな制作が可能になる。また、この技術はポッドキャストにとどまらず、さまざまなAIコンテンツ制作に応用できるとしている。 記事の執筆者は、AIの未来は「ローカルで、個人的で、無限の可能性を持つ」ものだと述べ、読者に自らのGPUで実験を始めるよう呼びかけている。