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AIを使ったリアルタイムボイスチェンジャー(Trainer)

Geek Repo:Geek Repo

Github PK Tool:Github PK Tool

MMVC_Trainer

AIを使ったリアルタイムボイスチェンジャーのモデル学習用ツール

Description

AIを使ったリアルタイムボイスチェンジャー「MMVC(RealTime-Many to Many Voice Conversion)」
で使用するモデルを学習するためのリポジトリです。
google colaboratoryを用いることで、個人の環境に依存せず、かつ簡単に機械学習の学習フェーズを実行可能です。

MMVC_Client

MMVCを実際に動かすClient software
https://github.com/isletennos/MMVC_Client

concept

「簡単」「だれでも」「好きな声に」「リアルタイムで」

Demo

https://www.nicovideo.jp/watch/sm40292061

利用規約(2022/04/20)

本ソフトウェアの利用規約は基本的にMITライセンスに準拠します。
VRCでの利用などライセンス記載が不可の場合、記載は不要です。
ライセンスの記載が可能なプラットフォームでの利用の場合、下記クレジットどちらかををご利用ください。
(可能であればパターン2を使ってくれると製作者はうれしいです)

ライセンスパターン 1

Copyright (c) 2021 Isle.Tennos 
Released under the MIT license 
https://opensource.org/licenses/mit-license.php

ライセンスパターン 2

MMVCv1.x.x(使用バージョン) 
Copyright (c) 2021 Isle.Tennos 
Released under the MIT license 
https://opensource.org/licenses/mit-license.php
git:https://github.com/isletennos/MMVC_Trainer
community(discord):https://discord.gg/PgspuDSTEc

Requirement

・Google アカウント

Install

このリポジトリをダウンロードして、展開、展開したディレクトリをgoogle drive上にアップロードしてください。

Usage

チュートリアル : ずんだもんになる

Ph1. 自分の音声の録音と音声データの配置

  1. 自分の声の音声データを録音します。
    JVSコーパスやITAコーパス等を台本にし、100文程度読み上げます。
    音声の録音ツールは
    Audacity
    https://forest.watch.impress.co.jp/library/software/audacity/
    OREMO
    http://nwp8861.web.fc2.com/soft/oremo/
    等があります。
    また、録音した音声は24000Hz 16bit 1chである必要があります。
    ※MMVC用にテキストを分割したITAコーパスです。ご利用ください。
    https://drive.google.com/file/d/14oXoQqLxRkP8NJK8qMYGee1_q2uEED1z/view?usp=sharing

  2. dataset/textful/000_myvoice に音声データとテキストデータを配置します。 最終的に下記のようなディレクトリ構成になります。

dataset
├── textful
│   ├── 000_myvoice
│   │   ├── text
│   │   │   ├── s_voice_001.txt
│   │   │   ├── s_voice_002.txt
│   │   │   ├── ...
│   │   └── wav
│   │        ├── s_voice_001.wav
│   │        ├── s_voice_002.wav
│   │        ├── ...
│   │── 001_target
│   │   ├── text
│   │   └── wav
│   │
│   └── 1205_zundamon
│       ├── text
│       │   ├── t_voice_001.txt
│       │   ├── t_voice_002.txt
│       │   ├── ...
│       └── wav
│            ├── t_voice_001.wav
│            ├── t_voice_002.wav
│            ├── ... 
│        
└── textless

Ph2. モデルの学習方法

  1. 下記リンクより、「G_180000.pth」「D_180000.pth」をダウンロード。 https://drive.google.com/drive/folders/1XGpW0loNr1KjMtXVVG3WRd47R_ne6_X2?usp=sharing

  2. 「G_180000.pth」「D_180000.pth」をfine_modelに配置します。(良く忘れるポイントなので要注意!)

  3. notebookディレクトリにある「Create_Configfile_zundamon.ipynb」をgoogle colab 上で実行、学習に必要なconfigファイルを作成します

  4. configsに作成されたtrain_config_zundamon.jsonの

    • "eval_interval"
      modelを保存する間隔です。
    • "batch_size"
      colabで割り当てたGPUに合わせて調整してください。

    上記2項目を環境に応じて最適化してください。わからない方はそのままで大丈夫です。

  5. notebookディレクトリにある「Train_MMVC.ipynb」をgoogle colab 上で実行してください。
    logs/にモデルが生成されます。

Ph3. 学習したモデルの性能検証

  1. notebookディレクトリにある「MMVC_Interface.ipynb」をgoogle colab 上で実行してください。

好きなキャラクターの声になる

Ph1. 自分の音声の録音と音声データの配置 及びターゲット音声データの配置

  1. 自分の声の音声データとその音声データに対応するテキスト、変換したい声の音声データとその音声データに対応するテキストを用意します。
    この時、用意する音声(自分の声の音声データ/変換したい声の音声データ共に)は24000Hz 16bit 1chを強く推奨しております。

    九州そらと四国めたんのMMVC用のデータは下記リンクからダウンロードください。
    ダウンロード後、2節のように音声データとテキストデータを配置してください。
    https://drive.google.com/drive/folders/1ClIUx_2Wv-uNnuW2LlfG7aTHrUaZ2Asx?usp=sharing

  2. 下記のようなディレクトリ構成になるように音声データとテキストデータを配置します。
    textfulの直下には2ディレクトリになります。
    (1205_zundamonディレクトリは無くても問題ありません)

dataset
├── textful
│   ├── 000_myvoice
│   │   ├── text
│   │   │   ├── s_voice_001.txt
│   │   │   ├── s_voice_002.txt
│   │   │   ├── ...
│   │   └── wav
│   │        ├── s_voice_001.wav
│   │        ├── s_voice_002.wav
│   │        ├── ...
│   │── 001_target
│   │   ├── text
│   │   │   ├── t_voice_001.txt
│   │   │   ├── t_voice_002.txt
│   │   │   ├── ...
│   │   └── wav
│   │        ├── t_voice_001.wav
│   │        ├── t_voice_002.wav
│   │        ├── ... 
│   └── 1205_zundamon
│       ├── text
│       │   ├── t_voice_001.txt
│       │   ├── t_voice_002.txt
│       │   ├── ...
│       └── wav
│            ├── t_voice_001.wav
│            ├── t_voice_002.wav
│            ├── ... 
│        
└── textless

Ph2. モデルの学習方法

以降、「チュートリアル : ずんだもんになる Ph2.」と同様のため割愛

Ph3. 学習したモデルの性能検証

以降、「チュートリアル : ずんだもんになる Ph3.」と同様のため割愛

Q&A

下記サイトをご参考ください。
https://mmvc.readthedocs.io/ja/latest/index.html

Note

なにか不明点があればお気軽にご連絡ください。

MMVCコミュニティサーバ(discord)

開発の最新情報や、不明点のお問合せ、MMVCの活用法などMMVCに関するコミュニティサーバです。
https://discord.gg/PgspuDSTEc

ITAコーパス マルチモーダルデータベースについて

本ソフトウェアで再配布されている
・ずんだもん(伊藤ゆいな)
・四国めたん(田中小雪)
・九州そら(西田望見)
の音声データの著作物の権利はSSS合同会社様にあります。
本ソフトウェアではSSS合同会社様に許可を頂き、音声データを本ソフトウェア用に改変、再配布を行っております。
上記キャラクターの音声を利用する際にはSSS合同会社様の利用規約に同意する必要があります。
https://zunko.jp/multimodal_dev/login.php

Special thanks

Reference

https://arxiv.org/abs/2106.06103
https://github.com/jaywalnut310/vits

Author

Isle Tennos
Twitter : https://twitter.com/IsleTennos

About

AIを使ったリアルタイムボイスチェンジャー(Trainer)


Languages

Language:Python 82.3%Language:Jupyter Notebook 17.0%Language:Cython 0.7%