１．環境構築／動作確認

１．環境構築／動作確認

まずは環境構築から進めます。

🛠 Step 1: Docker環境の構築

1-1. Dockerのインストール確認

Dockerが正しくインストールされているか確認しましょう。

docker --version
docker-compose --version

✅ 正しくインストールされている場合

以下のようなバージョン情報が表示されればOKです。

Docker version 24.0.7, build afdd53b
Docker Compose version v2.23.3-desktop.2

🚨 インストールされていない場合

Docker公式サイトから Docker Desktop をインストール
Dockerを起動し、WSL 2 または Hyper-V を有効にする
PowerShellを開き、もう一度 docker --version を確認
「Switch to Linux containers…」がある場合 → クリックしてLinuxコンテナに切り替える。
>>なぜLinux環境で環境構築するのか？

📂 Step 2: 作業ディレクトリの作成

PowerShellを開き、作業ディレクトリを作成します。

※作業フォルダ　D:\Programs\github\speech_processing　としました。

# 作業フォルダを D:\Programs\github\speech_processing に作成
New-Item -ItemType Directory -Path "D:\Programs\github\speech_processing"
Set-Location -Path "D:\Programs\github\speech_processing"

作成したフォルダの中に Dockerfile と docker-compose.yml を作成します。

# Dockerfile の作成
New-Item -ItemType File -Name "Dockerfile"

# docker-compose.yml の作成
New-Item -ItemType File -Name "docker-compose.yml"

🐍 Step 3: Dockerfile の作成

エディタ（VSCodeやNotepad）で Dockerfile を開き、以下の内容をコピーして保存してください。

# Python 3.9 イメージを使用
FROM python:3.9

# 作業ディレクトリの設定
WORKDIR /app

# 必要なパッケージをインストール
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    libsndfile1 \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Pythonライブラリのインストール
RUN pip install --upgrade pip && pip install \
    numpy \
    scipy \
    matplotlib \
    librosa \
    torch torchvision torchaudio \
    tensorflow \
    jupyter \
    seaborn \
    pandas \
    scikit-learn \
    SpeechRecognition

# Jupyter Notebook を起動
CMD ["jupyter", "notebook", "--ip=0.0.0.0", "--port=8888", "--no-browser", "--allow-root"]

📜 Step 4: docker-compose.yml の作成

エディタ（VSCodeやNotepad）で docker-compose.yml を開き、以下の内容をコピーして保存してください。

version: "3.8"
services:
  speech_analysis:
    build: .
    container_name: speech_processing
    ports:
      - "8888:8888"
    volumes:
      - .:/app