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litagin02
2024-02-26 15:10:00 +09:00
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@@ -7,14 +7,15 @@ https://github.com/litagin02/Style-Bert-VITS2/assets/139731664/e853f9a2-db4a-420
- **解説チュートリアル動画** [YouTube](https://youtu.be/aTUSzgDl1iY) [ニコニコ動画](https://www.nicovideo.jp/watch/sm43391524)
- [English README](docs/README_en.md)
- [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](http://colab.research.google.com/github/litagin02/Style-Bert-VITS2/blob/master/colab.ipynb)
- [🤗 オンラインデモはこちらから](https://huggingface.co/spaces/litagin/Style-Bert-VITS2-JVNV)
- [🤗 オンラインデモはこちらから](https://huggingface.co/spaces/litagin/Style-Bert-VITS2-Editor-Demo)
- [Zennの解説記事](https://zenn.dev/litagin/articles/034819a5256ff4)
- [**リリースページ**](https://github.com/litagin02/Style-Bert-VITS2/releases/)、[更新履歴](docs/CHANGELOG.md)
- [**リリースページ**](https://github.com/litagin02/Style-Bert-VITS2/releases/)、[更新履歴](/docs/CHANGELOG.md)
- 2024-02-26: ver 2.3 (辞書機能とエディター機能)
- 2024-02-09: ver 2.2
- 2024-02-07: ver 2.1
- 2024-02-03: ver 2.0
- 2024-02-03: ver 2.0 (JP-Extra)
- 2024-01-09: ver 1.3
- 2023-12-31: ver 1.2
- 2023-12-29: ver 1.1
@@ -33,7 +34,7 @@ This repository is based on [Bert-VITS2](https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2
## 使い方
<!-- 詳しくは[こちら](docs/tutorial.md)を参照してください。 -->
CLIでの使い方は[こちら](/docs/CLI.md)を参照してください。
### 動作環境
@@ -45,13 +46,14 @@ This repository is based on [Bert-VITS2](https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2
Windowsを前提としています。
1. [このzipファイル](https://github.com/litagin02/Style-Bert-VITS2/releases/download/2.2/Style-Bert-VITS2.zip)を**パスに日本語や空白が含まれない場所に**ダウンロードして展開します。
1. [このzipファイル](https://github.com/litagin02/Style-Bert-VITS2/releases/download/2.3/Style-Bert-VITS2.zip)を**パスに日本語や空白が含まれない場所に**ダウンロードして展開します。
- グラボがある方は、`Install-Style-Bert-VITS2.bat`をダブルクリックします。
- グラボがない方は、`Install-Style-Bert-VITS2-CPU.bat`をダブルクリックします。CPU版では学習はできませんが、音声合成とマージは可能です。
2. 待つと自動で必要な環境がインストールされます。
3. その後、自動的に音声合成するためのWebUIが起動したらインストール成功です。デフォルトのモデルがダウンロードされるているので、そのまま遊ぶことができます。
3. その後、自動的に音声合成するためのエディターが起動したらインストール成功です。デフォルトのモデルがダウンロードされるているので、そのまま遊ぶことができます。
またアップデートをしたい場合は、`Update-Style-Bert-VITS2.bat`をダブルクリックしてください。ただし**1.x**から**2.x**へアップデートする場合は、[このbatファイル](https://github.com/litagin02/Style-Bert-VITS2/releases/download/2.2/Update-to-JP-Extra.bat)`Style-Bert-VITS2`フォルダがあるフォルダ(`Update-Style-Bert-VITS2.bat`等があるフォルダ)へ保存してからダブルクリックしてください。
またアップデートをしたい場合は、`Update-Style-Bert-VITS2.bat`をダブルクリックしてください。ただし以下の場合は、専用のアップデートbatファイル`Style-Bert-VITS2`フォルダがあるフォルダ(`Update-Style-Bert-VITS2.bat`等があるフォルダ)へ保存してからダブルクリックしてください。
- **2.3以前**から**2.3以上**(辞書・エディター付き)へアップデート: [Update-to-Dict-Editor.bat](https://github.com/litagin02/Style-Bert-VITS2/releases/download/2.3/Update-to-Dict-Editor.bat)
#### GitやPython使える人
@@ -69,7 +71,12 @@ python initialize.py # 必要なモデルとデフォルトTTSモデルをダ
### 音声合成
`App.bat`をダブルクリックか、`python app.py`するとWebUIが起動します`python app.py --cpu`でCPUモードで起動、学習中チェックに便利です。インストール時にデフォルトのモデルがダウンロードされているので、学習していなくてもそれを使うことができます。
音声合成エディターは`Editor.bat`をダブルクリックか、`python server_editor.py --inbrowser`すると起動します(`--device cpu`でCPUモードで起動。画面内で各セリフごとに設定を変えて原稿を作ったり、保存や読み込みや辞書の編集等ができます。
インストール時にデフォルトのモデルがダウンロードされているので、学習していなくてもそれを使うことができます。
エディター部分は[別リポジトリ](https://github.com/litagin02/Style-Bert-VITS2-Editor)に分かれています。
バージョン2.2以前での音声合成WebUIは、`App.bat`をダブルクリックか、`python app.py`するとWebUIが起動します。
音声合成に必要なモデルファイルたちの構造は以下の通りです(手動で配置する必要はありません)。
```
@@ -91,7 +98,7 @@ model_assets
### 学習
- CLIでの学習の詳細は[こちら](docs/CLI.md)を参照してください。
- paperspace上での学習の詳細は[こちら](docs/paperspace.md)を参照してください。
- paperspace上での学習の詳細は[こちら](docs/paperspace.md)、colabでの学習は[こちら](http://colab.research.google.com/github/litagin02/Style-Bert-VITS2/blob/master/colab.ipynb)を参照してください。
学習には2-14秒程度の音声ファイルが複数と、それらの書き起こしデータが必要です。
@@ -126,6 +133,10 @@ API仕様は起動後に`/docs`にて確認ください。
- 入力文字数はデフォルトで100文字が上限となっています。これは`config.yml``server.limit`で変更できます。
- デフォルトではCORS設定を全てのドメインで許可しています。できる限り、`config.yml``server.origins`の値を変更し、信頼できるドメインに制限ください(キーを消せばCORS設定を無効にできます)。
また音声合成エディターのAPIサーバーは`python server_editor.py`で起動します。があまりまだ整備をしていません。[エディターのリポジトリ](https://github.com/litagin02/Style-Bert-VITS2-Editor)から必要な最低限のAPIしか現在は実装していません。
音声合成エディターのウェブデプロイについては[このDockerfile](Dockerfile.deploy)を参考にしてください。
### マージ
2つのモデルを、「声質」「声の高さ」「感情表現」「テンポ」の4点で混ぜ合わせて、新しいモデルを作ることが出来ます。