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Raspberry Pi音声チェンジャー：ポータブル音声プロジェクトを構築する

VoxBooster Team ·

Python、PyAudio、Soxを使用してRaspberry Pi音声チェンジャーを構築します。Pi 4/5セットアップ、USBマイク、コスプレヘルメットビルド、ロボット音声、レトロゲームプロップをカバーします。

Raspberry Pi音声チェンジャー：ポータブル音声プロジェクトを構築する

Raspberry Pi音声チェンジャーは、標準PCでは非実用的なプロジェクトの全カテゴリーを開きます。ヘルメットビルド、ロボットプロップ音声、キャラクターオーディオ付きレトロゲーミングマシン、USBパワーバンクだけで完全に動作するスタンドアロンコスプレリグです。このガイドでは、Pi 4および5での初期ハードウェアセットアップから、PyAudio、librosa、Sox、およびrubberbandバインディングを使用する動作中のPython音声チェンジャーを通じて、3つの一般的なビルドの完全なプロジェクトウォークスルーまで、すべてをカバーしています。終了時には、機能的なパイプラインと各ステップでのレイテンシーと品質のトレードオフについての明確な理解が得られます。

TL;DR

  • Raspberry Pi 4または5は、PyAudio、librosa、pyrubberbandを使用してリアルタイムピッチシフトとロボット音声エフェクトを実行できます。
  • USBマイク+USB/HDMI オーディオ出力—機能的なセットアップにはアナログ配線は不要です。
  • コスプレヘルメットビルド、レトロゲームオーディオプロップ、ロボット音声リグはすべてsystemdサービスを実行しているヘッドレスPiで動作します。
  • レイテンシー目標：44100 Hzで512～1024サンプルバッファサイズで20～40ミリ秒が実現可能です。
  • Windows ベースのDiscord/ストリーミングを使用する場合、VoxBoosterのような専用ツールはセットアップが高速で、レイテンシーが低くなります。
  • ここで説明されているPythonスタックはLinuxデスクトップにも適用されます—その角度については voice changer for Linuxを参照してください。

必要なハードウェア：Pi 4、Pi 5、およびアクセサリー

音声処理用Raspberry Pi 4対Pi 5

Piモデルの選択により、リアルタイムで実用的な音声エフェクトが決まります。

機能Raspberry Pi 4（4 GB）Raspberry Pi 5（4/8 GB）
CPUCortex-A72 @ 1.8 GHzCortex-A76 @ 2.4 GHz
リアルタイムピッチシフトはい、快適にはい、余裕を持って
Librosa STFT（リアルタイム）小さいバッファで限界はい
ニューラル音声変換いいえ（遅すぎる）低下した品質で可能
消費電力（アクティブ）3～5 W程度5～8 W程度
ヘルメットビルド内のアイドル良好良好、わずかに暖かく実行
価格（約）$55$80

ほとんどのコスプレおよびプロップビルドでは、2 GBまたは4 GB RAMのPi 4で十分です。Pi 5はより複雑なDSPチェーンのためのヘッドルームを提供するか、小さいONNX音声モデルをローカルで実行する能力を提供します。Pi Zero 2Wは非常にシンプルなピッチのみエフェクトで動作しますが、シングルコアパフォーマンスはマルチステージDSPチェーンに対して信頼できません。

USBマイク選択

標準USB Audio Class（UAC 1.0または2.0）インターフェイスを公開するマイクはすべて、Raspberry Pi OSでドライバーインストールなしで動作します。

推奨オプション：

  • Fifine K669B – コンパクト、バス電源、カーディオイド、30ドル未満。ヘルメットハウジング内に収まります。
  • Blue Snowball iCE – より広いピックアップ、優れたノイズ拒否、標準Linuxサポート。
  • Samson Go Mic – クリップオン形状、スペースが限られたコスチュームビルドに役立ちます。
  • 汎用USBラベリアマイク – 最も安いオプション。オーディオ品質は限定されていますが、ソース品質が重要でないロボット/歪みエフェクトで許容可能です。

「Windows専用USB」として宣伝されているマイクやコンパニオンソフトウェアが必要なマイクは避けてください—これらは通常、Linuxで正しく列挙されないプロプライエタリUSBディスクリプタを使用します。

オーディオ出力オプション

  • USBオーディオアダプター（DAC ドングル）–最もシンプルなオプション、USBマイクの隣に接続されます。3.5 mmヘッドフォン出力を備えたものを選択してください。
  • HDMIオーディオ –ディスプレイまたはAVレシーバーに接続されているヘルメットビルドにすぐに動作します。
  • Bluetooth スピーカー –Bluetoothスタックから50～150ミリ秒の追加レイテンシーを追加します。リップシンク同期が重要ではないプロップ音声で許容可能。リアルタイム会話には最適ではありません。
  • I2S DAC HAT（例：HiFiBerry DAC+ Zero）–最高のオーディオ品質、最小レイテンシー、ただしカーネルオーバーレイ構成が必要。

このガイドの例では、最も再現しやすく、デバイスツリーオーバーレイが不要なため、USBマイク+ USBオーディオアダプターを使用しています。

初期セットアップ：Raspberry Pi OSとALSA設定

Raspberry Pi OSのインストール

ヘッドレスビルドの場合はRaspberry Pi OS Lite（64ビット）を使用するか、開発用のグラフィカルインターフェイスが必要な場合はRaspberry Pi OS Desktopを使用してください。Raspberry Pi Imagerを使用してSDカードにフラッシュし、imagerの詳細設定でSSHを有効にします。

最初のブート後：

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y python3-pip python3-dev portaudio19-dev libsndfile1-dev sox rubberband-cli

オーディオデバイスの識別

aplay -l     # 再生デバイスをリスト表示
arecord -l   # キャプチャデバイスをリスト表示

USBマイク+ USB DAC を使用した典型的な出力は、組み込みのbcm2835オーディオの横にcard 1およびcard 2として表示されます。カード番号とデバイス番号をメモしてください—PyAudioのinput_device_indexおよびoutput_device_indexに必要です。

デフォルトALSAデバイスの設定

/etc/asound.confを作成または編集します：

pcm.!default {
    type asym
    playback.pcm "plughw:2,0"
    capture.pcm "plughw:1,0"
}
ctl.!default {
    type hw
    card 2
}

カード番号をaplay -l / arecord -l出力に一致するように置き換えます。arecord -d 5 test.wav && aplay test.wavでテストします。

Python音声チェンジャー：コアパイプライン

Python依存関係のインストール

pip3 install pyaudio numpy librosa sounddevice pyrubberband

pyaudioがビルドに失敗する場合は、portaudio19-devがインストールされていることを確認してください。Pi OS Bookwormでは、仮想環境内でインストールする必要がある場合があります：

python3 -m venv voicechanger
source voicechanger/bin/activate
pip install pyaudio numpy librosa sounddevice pyrubberband

最小限のリアルタイムピッチシフター

最もシンプルな動作パイプラインはオーディオフレームを読み取り、librosawでピッチシフトを適用し、出力を書き戻します。これはより複雑なエフェクトすべてが構築される基盤です。

import pyaudio
import numpy as np
import librosa

RATE = 44100
CHUNK = 1024
SEMITONES = 4.0   # 正=より高いピッチ、負=より低い

p = pyaudio.PyAudio()

stream_in = p.open(format=pyaudio.paFloat32,
                   channels=1,
                   rate=RATE,
                   input=True,
                   frames_per_buffer=CHUNK)

stream_out = p.open(format=pyaudio.paFloat32,
                    channels=1,
                    rate=RATE,
                    output=True,
                    frames_per_buffer=CHUNK)

print("音声チェンジャーが実行中です。停止するにはCtrl+Cを押してください。")
try:
    while True:
        data = np.frombuffer(stream_in.read(CHUNK, exception_on_overflow=False),
                             dtype=np.float32)
        shifted = librosa.effects.pitch_shift(data, sr=RATE, n_steps=SEMITONES)
        stream_out.write(shifted.astype(np.float32).tobytes())
except KeyboardInterrupt:
    pass

stream_in.stop_stream()
stream_out.stop_stream()
p.terminate()

これはCHUNK=1024でPi 4で機能し、フレームあたり約23ミリ秒の処理レイテンシー、プラスALSAバッファレイテンシーです。USBオーディオデバイスバッファリングに応じて40～80ミリ秒のトータルラウンドトリップレイテンシーを予想します。

pyrubberband を使用した高品質シフト

Librosのpitch_shiftは内部的にフェーズボコーダーを使用しており、機能しますが、子音でフェーズシネスを生成できます。rubberbandライブラリはより高度なアルゴリズムを使用し、遷移をより適切に処理します—プロフェッショナルDAW ピッチ補正で使用されるのと同じエンジン。

import pyrubberband as pyrb

# librosライン を以下で置き換えます：
shifted = pyrb.pitch_shift(data, RATE, SEMITONES)

pyrubberbandにはrubberband-cliシステムパッケージが必要です（上のaptステップでインストール）。これはsubprocessを介してrubberband バイナリを呼び出し、小さいながら一定のオーバーヘッドを追加します。ほとんどのキャラクター音声アプリケーションでは、品質の改善の価値があります。

ロボット音声エフェクト

ロボット音声は複数のDSPステップを組み合わせます：中程度のピッチシフト、リング変調（キャリア正弦波による振幅変調）、および短い金属的なリバーブ。

import numpy as np

def robot_voice(audio, rate=44100, mod_freq=60.0, shift_semitones=-2):
    # その機械的品質のためにピッチを下げます
    import librosa
    pitched = librosa.effects.pitch_shift(audio, sr=rate, n_steps=shift_semitones)
    
    # リング変調：キャリア正弦波を乗算
    t = np.arange(len(pitched)) / rate
    carrier = np.sin(2 * np.pi * mod_freq * t)
    modulated = pitched * carrier
    
    # ドライ とウェット混合（50/50）
    result = 0.5 * pitched + 0.5 * modulated
    
    # 正規化
    peak = np.max(np.abs(result))
    if peak > 0:
        result /= peak
    return result.astype(np.float32)

mod_freqを調整して金属的なキャラクターを微調整します：40～60 Hzは低い機械的ハム音を与えます。80～120 HzはクラシックなSF ロボットのように聞こえます；200+ Hzはボコーダーエフェクトのように聞こえ始めます。

Raspberry Pi でSoxを使用して音声エフェクト

Sox（Sound eXchange）は、ほとんどのLinuxディストリビューションで出荷されるコマンドラインオーディオ処理ユーティリティです。シンプルなフラグで幅広い音声エフェクトを処理でき、subprocessを介してまたはpysox ラッパーライブラリを通じてPythonから呼び出すことができます。

pysoxのインストール

pip3 install sox

PythonからのSox エフェクトの適用

Soxはリアルタイムストリームではなくオーディオファイルを処理します。つまり、短いバッファを記録し、処理してからから再生するパイプラインで最適に機能します—実質的に小さなブロック遅延を伴う低レイテンシーストリーミングアプローチ。

import sox
import tempfile, os

def apply_sox_effect(input_wav, effect_name, effect_args):
    tfm = sox.Transformer()
    if effect_name == "pitch":
        tfm.pitch(effect_args)   # semitones * 100 = cents
    elif effect_name == "rate":
        tfm.rate(effect_args)
    elif effect_name == "reverb":
        tfm.reverb(reverberance=effect_args)
    
    with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".wav", delete=False) as f:
        out_path = f.name
    tfm.build(input_wav, out_path)
    return out_path

SoxはプッシュツートークパターンでRaspberry Pi音声チェンジャーを構築するのに有用です—サンプルを記録し、エフェクトを適用し、再生します—真のリアルタイムストリーミングより。継続的なリアルタイム音声変更については、PyAudio + NumPy + librosアプローチが優れています。

音声プロジェクトに有用なSoxエフェクト

エフェクトSoxフラグ結果
ピッチシフトpitch +500+5半音（セント単位）
エコー/遅延echo 0.8 0.9 500 0.5単一500msエコー
リバーブreverb 80ホールサイズのリバーブ
歪みoverdrive 10軽い飽和
テンポ変更tempo 0.85ピッチ変更なしで遅く
ローパスフィルターlowpass 3000電話品質の音声
バンドパスband 1000 500CBラジオ/トランシーバー

プロジェクトビルド：コスプレヘルメット音声チェンジャー

これはRaspberry Pi音声チェンジャーの最も一般的なアプリケーションの1つです—着用者の音声をキャラクターに一致するように変換するウェアラブルヘルメットまたはマスク。Iron Man、マンダロリアン、ストームトルーパー、またはロボット/アンドロイドキャラクターを考えてください。

コンポーネントリスト

  • Raspberry Pi 4（2 GB）または小さいビルド用Pi Zero 2W
  • USBパワーバンク（複数時間動作用10,000 mAh）
  • コンパクトなUSBマイク（Fifine K669Bまたは汎用ラベリアUSBマイク）
  • 小型USBオーディオアダプター（ヘッドフォン出力用）
  • 2×3ワットスピーカー+小型Class Dアンプボード
  • 電源のOn/Off切り替えスイッチ
  • 3D印刷またはコマーシャルヘルメット/マスクハウジング

配線

  1. パワーバンク → Pi USB-C電源入力
  2. USBマイク → Pi USBポート
  3. USBオーディオアダプター → Pi USBポート
  4. ヘッドフォン出力 → アンプボード → ヘルメット内に取り付けられたスピーカー

USB ケーブルは短く保ちます（30 cm未満）安価なUSBオーディオハードウェアで雑音として表示される可能性のある電磁干渉を低減します。

ヘルメットブート用Pythonスクリプト

ロボット音声関数を使用して/home/pi/voicechanger/helmet.pyを作成し、起動時に開始するsystemdサービスを作成します：

# /etc/systemd/system/helmet-voice.service
[Unit]
Description=ヘルメット音声チェンジャー
After=sound.target

[Service]
User=pi
WorkingDirectory=/home/pi/voicechanger
ExecStart=/home/pi/voicechanger/venv/bin/python helmet.py
Restart=on-failure
RestartSec=3

[Install]
WantedBy=multi-user.target

sudo systemctl enable helmet-voice.serviceで有効にします。Pi は電源投入後約15秒以内に起動して音声チェンジャーを開始します。

キャラクター音声設定

キャラクタータイプピッチシフトMod Freq追加エフェクト
ロボット/アンドロイド-3半音80 Hz軽いリバーブ
Iron Man（JARVIS）-1半音なしEQ：1～3 kHzをブースト、軽い圧縮
ストームトルーパー0半音100 Hzバンドパス500～3000 Hz（トランシーバー）
ダースベイダースタイル-4半音40 Hz重いリバーブ、深い低音ブースト
エイリアン/クリーチャー+2半音60 HzRingmod +短いエコー

プロジェクトビルド：レトロゲーム音声プロップ

レトロゲームイベントプロップ—8ビットゲームキャラクター音声ボックス、アーケードキャビネット音声エフェクト、またはハンドヘルドサウンドガジェットを想像してください—小型Raspberry Pi音声チェンジャーの別の優れたユースケースです。

カートリッジ形のハウジング内のPi Zero 2W、小型LiPo電池で電源供給され、短い音声クリップをトリガーするか、リアルタイム音声エフェクトを適用できます。プッシュツートークボタンと小型スピーカーと組み合わせると、電話やノートパソコンが不要なスタンドアロンプロップになります。

ハードウェアセットアップは上のヘルメットビルドと似ていますが、よりシンプルです：シンプルなエフェクト用の小型圧電ブザーまたは音声出力用の1ワットスピーカーを使用できます。Pythonスクリプトはさまざまな音声プリセットをトリガーするGPIOボタン押下をリッスンします。8ビットおよびレトログラフィックオーディオエフェクトのインスピレーションについては、8-bit voice changerを参照してください。

プロジェクトビルド：スタンドアロンロボット音声ボックス

テーブルトップロボットプロップまたはアニマトロニクスキャラクターは、永続的な音声チェンジャーを実行しているボックス内のPi 4の恩恵を受けます。セットアップは簡単です：

  1. 無指向性ピックアップ位置のUSBマイク（または人々が立つ場所を指す）
  2. 常時実行中のPythonスクリプト（systemdサービス）
  3. ポータブルBluetoothスピーカーまたはアンプ付き有線スピーカーへのUSBオーディオ出力
  4. GPIO経由のオプションLEDまたはサーボ制御により、オーディオレベルが閾値を超えたときにロボットをアニメーション化します

オーディオレベルでトリガーされるLED/サーボアニメーションは人気のある追加です。PyAudioは各バッファのRMSからオーディオレベルを直接提供します：

rms = np.sqrt(np.mean(data**2))
is_speaking = rms > THRESHOLD   # THRESHOLDを実験で設定します

このシリーズis_speaking ブール値をGPIO出力に接続すると、誰かが話すときに「口を開く」ロボットが得られます。

リアルタイム音声変更のレイテンシー最適化

レイテンシーは、Piであろうとなかろうと、すべてのリアルタイム音声チェンジャーの主な工学的課題です。リップシンク不一致の人間の知覚は約50ミリ秒で顕著になり、80ミリ秒を超えるとイライラします。音声のみのアプリケーション（ビデオなし）の場合、150ミリ秒までのレイテンシーは許容可能です；会話では、50ミリ秒未満が自然に感じられます。

Raspberry Pi上のレイテンシー源

ソース典型値削減可能？
ALSA入力バッファ10～30ミリ秒はい、バッファサイズを削減
Python処理（librosa、1024サンプル）23ミリ秒はい、チャンクサイズを削減
ALSA出力バッファ10～30ミリ秒はい
USBオーディオラウンドトリップオーバーヘッド5～15ミリ秒部分的
Bluetoothオーディオ（使用されている場合）50～150ミリ秒いいえ—リアルタイムを避ける

チューニングのヒント

  • CHUNKの削減：2048から512サンプルに削減すると、処理レイテンシーが44100 Hzで46ミリ秒から12ミリ秒に削減されます。トレードオフはより多くのPythonコールバック/秒で、CPU負荷が増加します。
  • PyAudioの代わりにsounddeviceを使用：sounddeviceライブラリはLinuxで洗練されたALSA統合を備えており、バッファアンダーランが少ないためより低いレイテンシーを達成します。
  • コールバック内のlibrosa.load()を避ける：すべてのセットアップ（サンプルレート、モデルパラメーター）はオーディオコールバック開始前に行う必要があります。
  • CPU ガバナーをパフォーマンスに設定：sudo cpufreq-set -g performanceはストリーム中のCPUスロットルをPiが防止します。
  • 有線USBオーディオアダプターを使用：Bluetoothは50～150ミリ秒を追加します。有線USBオーディオは5～15ミリ秒のみを追加します。

Raspberry Pi音声チェンジャー対専用ソフトウェア

最終的な目標がDiscord、ゲームチャット、Twitch、またはWindowsアプリケーションの音声変更である場合、Piプロジェクトが専用Windowsソフトウェアと比較してどこに適合するかを明確にする価値があります。

シナリオRaspberry Pi（Python）Windows専用ソフトウェア
コスプレヘルメット/ウェアラブルプロップ理想的該当しません
テーブルトップロボットプロップ理想的該当しません
レトロゲームプロップ/スタンドアロン理想的該当しません
Windows PCでのDiscord/ゲームチャット回避策（USB オーディオループバック）より簡単
Twitch / YouTubeストリーム音声JACKルーティング付きで可能VoxBoosterまたは同様により簡単
AI音声変換品質制限（Pi計算力）より良い（PC上のGPU/CPU）
PCでのレイテンシーPi上で40～80ミリ秒最新PCで10ミリ秒未満
セットアップ時間時間分
コスト$55～$80（Pi のみ）サブスクリプションまたはワンタイム

プロップやウェアラブルを構築している人には、Piは本当に正しいツールであり、このガイドはあなたに完全なスタートポイントを提供します。Discordまたはストリーミング音声チェンジャーを探していたのに誤ってPiチュートリアルにたどり着いた人—代わりにWindows ネイティブオプションを見てください。VoxBoosterはWindows オーディオグラフに直接仮想マイクを作成し、10ミリ秒未満のレイテンシーで処理し、セットアップに約5分かかります。WindowsではなくLinuxを実行しているストリーミングマシンの場合も voice changer for Linuxを見ることができます。

Raspberry Piをまったく含まない実践的なプロジェクトについては、Audacity voice changer tutorialはオフラインピッチ操作をカバーし、voice changer toys and propsはコスプレの構築済みハードウェアオプションをカバーしています。

さらに小さいフォームファクターのマイクロコントローラーベースのプロジェクトについては、Arduino voice changerを参照してください—アプローチは異なります（Arduino はより簡単なアナログエフェクトを処理します）がユースケースはプロップビルドで重複します。

よくある質問

Raspberry Piはリアルタイム音声チェンジャーを実行できますか？

はい。Raspberry Pi 4または5は、20～40ミリ秒のレイテンシーでPyAudioとSoxを使用した軽いピッチシフトを実行するのに十分なCPU能力があります。AI音声変換はより重く、Pi 5または外部推論ステップが必要です。しかし、基本的なピッチ、フォルマント、ロボット音声エフェクトはPi 4でリアルタイムで快適に動作します。

Raspberry Piで音声変更に最適なUSBマイクはどれですか？

標準USB Audio Class（UAC）インターフェイスを備えたUSBマイクはすべて、Raspberry Pi OSでの追加ドライバーなしで動作します。人気のあるオプションには、Blue Snowball iCE、Fifine K669B、Samson Go Micが含まれます。Windows専用またはプロプライエタリドライバーが必要なマイク—Linuxでは動作しません。

Raspberry Pi音声チェンジャーに必要なPythonライブラリは何ですか？

コアスタックはPyAudio（オーディオI/O）、NumPy（配列数学）、librosa（スペクトル分析とピッチシフト）またはpysox（Sox バインディング）です。Rubberband品質のピッチシフトにはpyrubberband と システムパッケージrubberband-cliをインストールしてください。SoundDeviceはLinuxのALSAに対してPyAudioより洗練された代替手段です。

Raspberry Pi上のPython音声チェンジャーのレイテンシーを低減するにはどうすればよいですか？

小さいオーディオバッファサイズを使用してください（44100 Hzで512または1024サンプルは12～23ミリ秒です）。Hannウィンドウを使用して短い重複フレームで処理してください。オーディオコールバック内でlibrosaのload()を避けてください—パラメータを事前に計算してください。Subprocess経由のSoxはパイプオーバーヘッドを追加します。最小レイテンシーにはインプロセスライブラリを使用してください。

Raspberry Pi音声チェンジャーをコスプレまたはプロップビルドに使用できますか？

絶対にできます。Pi Zero 2WまたはPi 4はヘルメットまたはプロップケーシング内に収まり、USBパワーバンクで電源が供給されます。ヘルメット内にUSBマイクを配線し、小型スピーカーまたはBluetoothオーディオを出力し、systemdサービス経由でブート時にPython音声チェンジャースクリプトを実行します。ユニット全体はキーボードやディスプレイなしでヘッドレスで実行できます。

Raspberry Piではピッチシフトと音声変換の違いは何ですか？

ピッチシフトはオーディオ信号の基本周波数を変更します。音声変換は機械学習モデルを使用して、ある音声の音響特性を別の音声に置き換えます。ピッチシフトはいずれかのPi 4でリアルタイムで実行されます。音声変換はより重い推論が必要であり、Pi 5またはGoogle Coralのようなアクセラレータで最適に機能します。

VoxBoosterはRaspberry Piで動作しますか？

いいえ。VoxBoosterはWindows 10/11デスクトップアプリケーションであり、x86-64ハードウェアで動作します。LinuxまたはRaspberry Piプロジェクトの場合、PyAudio、librosa、rubberbandを使用したPythonベースのパイプラインが正しいアプローチです。Windows マシンでのDiscordまたはストリーミングセットアップが最終目標の場合、VoxBoosterはよりシンプルで低レイテンシーなオプションです。

まとめ

Raspberry Pi音声チェンジャーは、構築できる最も満足のいく組み込みオーディオプロジェクトの1つです—ハードウェアは安価で、オーディオDSP用のPythonエコシステムは成熟しており、終了結果は機能的なプロップビルドから本当に印象的なインタラクティブインストレーションまでです。コアパイプライン（PyAudio→NumPy処理→PyAudio出力）は1時間以内で動作することになります。Pyrubberbandを追加すると品質が著しく向上し、すべてをsystemdサービスにパッケージすると、消費者向けデバイスのようにユニット全体が自動的に起動します。

Pi 4は重いニューラル音声変換で限界に達しますが、ピッチシフト、リング変調、ロボット音声、キャラクターエフェクトには十分以上の電力があります。Piを超えて成長する場合、同じPythonコードはすべてのLinuxマシンで実行されます—そして、概念はWindows上でサブ10msレイテンシーを達成するVoxBoosterのような専用ツールが完全なAI音声変換で何をするかを理解するために直接転送されます。

ヘルメットを構築します。ロボットを実行します。次のコンベンションでプロップを破棄します。

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