One Click MB iSTFT VITS2

• One-Click-MB-Istft-vits2

このツールを使用すると、MB-Istft-vits2のプロセス全体（データプリプロセッシング +ささやき +テキストプレプロセッシング +修正config.json +トレーニング、推論、推論、推論）のプロセス全体を完了できます！

目次

• 構造
• 前提条件
• インストール
• prepare_datasets
• 使用法
• 推論
• 変更
• 参照

構造

前提条件

• 最低16GB RAMを備えたWindows/Linuxシステム。
• 少なくとも12GBのVRAMを持つGPU。
• python == 3.8
• アナコンダがインストールされました。
• Pytorchがインストールされました。
• CUDA 11.xがインストールされました。
• ZLIB DLLがインストールされました。

Pytorchインストールコマンド：

pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

CUDA 11.7インストール： https://developer.nvidia.com/cuda-11-7-0-download-archive

ZLIB DLLインストール： https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#install-zlib-windows

Pyopenjtalkを手動でインストールする： pip install -U pyopenjtalk --no-build-isolation

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インストール

1. アナコンダ環境を作成します：

conda create -n vits2 python=3.8

2. 環境を有効にします：

conda activate vits2

3. このリポジトリをローカルマシンにクローンします。

git clone https://github.com/ORI-Muchim/One-Click-MB-iSTFT-VITS2.git

4. クローン化されたディレクトリに移動します。

 cd One-Click-MB-iSTFT-VITS2

5. 必要な依存関係をインストールします。

pip install -r requirements.txt

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prepare_datasets

次のようにオーディオファイルを配置します。

.mp3または.wavファイルは大丈夫です。

 One-Click-MB-iSTFT-VITS2
├────datasets
│       ├───speaker0
│       │   ├────1.mp3
│       │   └────1.wav
│       └───speaker1
│       │    ├───1.mp3
│       │    └───1.wav
│       ├integral.py
│       └integral_low.py
│
├────vits2
├────inference.py
├────main_low.py
├────main_resume.py
├────main.py
├────Readme.md
└────requirements.txt

これは単なる例であり、スピーカーを追加しても大丈夫です。

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使用法

このツールを開始するには、次のコマンドを使用して、{言語}、{model_name}、および{sample_rate}をそれぞれの値に置き換えます（{言語：ko、ja、en、zh} / {sample_rate：22050 /44100}）：

python main.py {language} {model_name} {sample_rate}

仕様が低い人（VRAM <= 16GB）については、このコードを使用してください。

python main_low.py {language} {model_name} {sample_rate}

データ構成が完了し、トレーニングを再開する場合は、このコードを入力してください。

python main_resume.py {model_name}

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推論

モデルがトレーニングされた後、次のコマンドを使用して予測を生成し、{model_name}と{model_step}をそれぞれの値に置き換えることができます。

python inference.py {model_name} {model_step} --poly(Optional)

CJKE_CLEANERS2（EN、ZH）を選択した場合は、後ろに--polyオプションを配置します。

参照で使用されているテキストのサンプルを変更する場合は、 ./vits/inference.py inputパーツを変更します。

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変更

Cjangcjengh/vitsのリポジトリでは、韓国のテキストクリーニング方法にいくつかの変更を加えました。他のクリーニングプロセスは、Cjangcjenghリポジトリに投稿することで同じですが、クリーナーファイルは韓国語のTenebo/G2PK2ライブラリを使用して変更されました。

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参照

詳細については、次のリポジトリを参照してください。

• jaywalnut310/vits
• cjangcjengh/vits
• fenrlr/mb-stft-vits2
• テネボ/g2pk2
• henrymass/audioslicer