Improve: Variation of text-to-speech during testing

tests/test_main.py

@@ -4,6 +4,7 @@ import pytest
 from scipy.io import wavfile
 
 from style_bert_vits2.constants import BASE_DIR, Languages
+from style_bert_vits2.logging import logger
 from style_bert_vits2.tts_model import TTSModelHolder
 
 
@@ -53,10 +54,22 @@ def synthesize(
 
                 # すべてのスタイルに対して音声合成を実行
                 for style in model_info.styles:
+                    logger.info(f"Testing style: {style}")
+
+                    # テストに使用するサンプルテキスト
+                    sample_texts = [
+                        "こんにちは、初めまして。あなたの名前はなんていうの？",
+                        "桜の樹の下には屍体が埋まっている！これは信じていいことなんだよ。",
+                        "あなたがいなくなって、私は一人になっちゃって、泣いちゃいそうなほど悲しい。",
+                        "音声合成は、機械学習を活用して、テキストから人の声を再現する技術です。この技術は、言語の構造を解析し、それに基づいて音声を生成します。",
+                    ]
+
+                    # 各サンプルテキストに対して音声合成を実行
+                    for i, text in enumerate(sample_texts):
 
                         # 音声合成を実行
                         sample_rate, audio_data = model.infer(
-                        "あらゆる現実を、すべて自分のほうへねじ曲げたのだ。",
+                            text,
                             # 言語 (JP, EN, ZH / JP-Extra モデルの場合は JP のみ)
                             language=Languages.JP,
                             # 話者 ID (音声合成モデルに複数の話者が含まれる場合のみ必須、単一話者のみの場合は 0)
@@ -70,12 +83,8 @@ def synthesize(
                         )
 
                         # 音声データを保存
-                    (BASE_DIR / f"tests/wavs/{model_info.name}").mkdir(
-                        exist_ok=True, parents=True
-                    )
-                    wav_file_path = (
-                        BASE_DIR / f"tests/wavs/{model_info.name}/{style}.wav"
-                    )
+                        (BASE_DIR / f"tests/wavs/{model_info.name}").mkdir(exist_ok=True, parents=True)  # fmt: skip
+                        wav_file_path = BASE_DIR / f"tests/wavs/{model_info.name}/{style}_{i+1:02d}.wav"  # fmt: skip
                         with open(wav_file_path, "wb") as f:
                             wavfile.write(f, sample_rate, audio_data)