Merge branch 'master' into dev

.gitignore

@@ -16,3 +16,4 @@ venv/
 /pretrained/*.pth
 
 /scripts/test/
+*.zip

README.md

@@ -4,10 +4,14 @@ Bert-VITS2 with more controllable voice styles.
 
 https://github.com/litagin02/Style-Bert-VITS2/assets/139731664/b907c1b8-43aa-46e6-b03f-f6362f5a5a1e
 
+**注意**: 上記動画のライセンス表記は誤っていました、正しくはCC BY-SA 4.0で商用利用に制限はありません。近日訂正版動画に差し替えます。
+
 Online demo: https://huggingface.co/spaces/litagin/Style-Bert-VITS2-JVNV
 
 This repository is based on [Bert-VITS2](https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2) v2.1, so many thanks to the original author!
 
+- [更新履歴](docs/CHANGELOG.md)
+
 **概要**
 
 - [Bert-VITS2](https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2)のv2.1を元に、正確に感情や発話スタイルを強弱混みで指定して音声を生成することができるようにしたものです。
@@ -25,7 +29,7 @@ Windows環境で最近のNVIDIA製グラボがあることを前提にしてい
 
 1. [このzipファイル](https://github.com/litagin02/Style-Bert-VITS2/releases/download/1.0/Style-Bert-VITS2.zip)をダウンロードして展開し、中にある`Install-Style-Bert-VITS2.bat`をダブルクリックします。
 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。
 
 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。
 
@@ -40,15 +44,15 @@ python -m venv venv
 venv\Scripts\activate
 pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
 pip install -r requirements.txt
-python initialize.py
+python initialize.py  # 必要なモデルとデフォルトTTSモデルをダウンロード
 ```
 最後を忘れずに。
 
 ### 音声合成
 
-`App.bat`をダブルクリックするとWebUIが起動します。
+`App.bat`をダブルクリックか、`python app.py`するとWebUIが起動します。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。
 
-合成に必要なモデルファイルたちは以下のように配置します。
+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）。
 ```
 model_assets
 ├── your_model
@@ -64,17 +68,20 @@ model_assets
 
 ### 学習
 
-`Train.bat`をダブルクリックするとWebUIが起動します。
+`Train.bat`をダブルクリックか`python webui_train.py`するとWebUIが起動します。
 
 ### スタイルの生成
 
-- `Style.bat`をダブルクリックするとWebUIが起動します。
+- `Style.bat`をダブルクリックか`python webui_style_vectors.py`するとWebUIが起動します。
 - この手順は、音声ファイルたちからスタイルを作るのに必要な手順です。
 - 学習とは独立しているので、学習中でもできるし、学習が終わっても何度もやりなおせます。
+- スタイルについての詳細は[clustering.ipynb](clustering.ipynb)を参照してください。
 
 ### データセット作り
 
-- `Dataset.bat`をダブルクリックすると、音声ファイルからデータセットを作るためのWebUIが起動します。音声ファイルのみからでもこれを使って学習できます。
+- `Dataset.bat`をダブルクリックか`python webui_dataset.py`すると、音声ファイルからデータセットを作るためのWebUIが起動します。音声ファイルのみからでもこれを使って学習できます。
+
+注意: データセットの手動修正やノイズ除去や、より高品質なデータセットを作りたい場合は、[Aivis](https://github.com/tsukumijima/Aivis)や、そのデータセット部分のWindows対応版 [Aivis Dataset](https://github.com/litagin02/Aivis-Dataset) を使うのをおすすめします。
 
 ## Bert-VITS2 v2.1との関係
 
@@ -92,10 +99,12 @@ model_assets
 - その他軽微なbugfixやリファクタリング
 
 ## TODO
+- [ ] LinuxやWSL等、Windowsの通常環境以外でのサポート？
 - [ ] 複数話者学習での音声合成対応（学習は現在でも可能）
 - [ ] 本家のver 2.1, 2.2, 2.3モデルの推論対応？（ver 2.1以外は明らかにめんどいのでたぶんやらない）
 - [ ] `server_fastapi.py`の対応、とくにAPIで使えるようになると嬉しい人が増えるのかもしれない
 - [ ] モデルのマージで声音と感情表現を混ぜる機能の実装
+- [ ] 英語等多言語対応？
 
 
 ## 実験したいこと
@@ -109,7 +118,7 @@ In addition to the original reference (written below), I used the following repo
 - [Bert-VITS2](https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2)
 - [EasyBertVits2](https://github.com/Zuntan03/EasyBertVits2)
 
-The pretrained model is essentially taken from [the original base model of Bert-VITS2 v2.1](https://huggingface.co/Garydesu/bert-vits2_base_model-2.1), so all the credits go to the original author ([Fish Audio](https://github.com/fishaudio)):
+[The pretrained model](https://huggingface.co/litagin/Style-Bert-VITS2-1.0-base) is essentially taken from [the original base model of Bert-VITS2 v2.1](https://huggingface.co/Garydesu/bert-vits2_base_model-2.1), so all the credits go to the original author ([Fish Audio](https://github.com/fishaudio)):
 
 
 Below is the original README.md.

app.py

@@ -14,9 +14,6 @@ from config import config
 from infer import get_net_g, infer
 from tools.log import logger
 
-is_hf_spaces = os.getenv("SYSTEM") == "spaces"
-limit = 100
-
 
 class Model:
     def __init__(self, model_path, config_path, style_vec_path, device):
@@ -222,9 +219,6 @@ def tts_fn(
     emotion,
     emotion_weight,
 ):
-    if is_hf_spaces and len(text) > limit:
-        raise Exception(f"文字数が{limit}文字を超えています")
-
     assert model_holder.current_model is not None
 
     start_time = datetime.datetime.now()
@@ -253,7 +247,7 @@ def tts_fn(
 
 initial_text = "こんにちは、初めまして。あなたの名前はなんていうの？"
 
-example_local = [
+examples = [
     [initial_text, "JP"],
     [
         """あなたがそんなこと言うなんて、私はとっても嬉しい。
@@ -307,18 +301,6 @@ example_local = [
     ["语音合成是人工制造人类语音。用于此目的的计算机系统称为语音合成器，可以通过软件或硬件产品实现。", "ZH"],
 ]
 
-example_hf_spaces = [
-    [initial_text, "JP"],
-    ["えっと、私、あなたのことが好きです！もしよければ付き合ってくれませんか？", "JP"],
-    ["吾輩は猫である。名前はまだ無い。", "JP"],
-    ["どこで生れたかとんと見当がつかぬ。なんでも薄暗いじめじめした所でニャーニャー泣いていた事だけは記憶している。", "JP"],
-    ["やったー！テストで満点取れたよ！私とっても嬉しいな！", "JP"],
-    ["どうして私の意見を無視するの？許せない！ムカつく！あんたなんか死ねばいいのに。", "JP"],
-    ["あはははっ！この漫画めっちゃ笑える、見てよこれ、ふふふ、あはは。", "JP"],
-    ["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。", "JP"],
-    ["深層学習の応用により、感情やアクセントを含む声質の微妙な変化も再現されている。", "JP"],
-]
-
 initial_md = """
 # Style-Bert-VITS2 音声合成
 
@@ -389,13 +371,12 @@ if __name__ == "__main__":
     model_holder = ModelHolder(model_dir, device)
 
     languages = ["JP", "EN", "ZH"]
-    examples = example_hf_spaces if is_hf_spaces else example_local
 
     model_names = model_holder.model_names
     if len(model_names) == 0:
         logger.error(f"モデルが見つかりませんでした。{model_dir}にモデルを置いてください。")
         sys.exit(1)
-    initial_id = 1 if is_hf_spaces else 0
+    initial_id = 0
     initial_pth_files = model_holder.model_files_dict[model_names[initial_id]]
 
     with gr.Blocks(theme="NoCrypt/miku") as app:
@@ -416,7 +397,7 @@ if __name__ == "__main__":
                             choices=initial_pth_files,
                             value=initial_pth_files[0],
                         )
-                    refresh_button = gr.Button("更新", scale=1, visible=not is_hf_spaces)
+                    refresh_button = gr.Button("更新", scale=1, visible=True)
                     load_button = gr.Button("ロード", scale=1, variant="primary")
                 text_input = gr.TextArea(label="テキスト", value=initial_text)
 

config.py

@@ -97,7 +97,7 @@ class Style_gen_config:
     def __init__(
         self,
         config_path: str,
-        num_processes: int = 2,
+        num_processes: int = 4,
         device: str = "cuda",
     ):
         self.config_path = config_path

docs/CHANGELOG.md

@@ -0,0 +1,8 @@
+# Changelog
+
+## v1.1
+- TrainとDatasetのWebUIの改良・調整（一括事前処理ボタン等）
+- 前処理のリサンプリング時に音量を正規化するオプションを追加（デフォルトでオン）
+
+## v1.0
+- 初版

requirements.txt

@@ -16,6 +16,7 @@ numba
 numpy
 psutil
 pyannote.audio>=3.1.0
+pyloudnorm
 pyopenjtalk-prebuilt
 pypinyin
 PyYAML

resample.py

@@ -4,10 +4,20 @@ import sys
 from multiprocessing import Pool, cpu_count
 
 import librosa
+import pyloudnorm as pyln
 import soundfile
 from tqdm import tqdm
 
 from config import config
+from tools.log import logger
+
+
+def normalize_audio(data, sr):
+    meter = pyln.Meter(sr)  # create BS.1770 meter
+    loudness = meter.integrated_loudness(data)
+    # logger.info(f"loudness: {loudness}")
+    data = pyln.normalize.loudness(data, loudness, -23.0)
+    return data
 
 
 def process(item):
@@ -15,6 +25,8 @@ def process(item):
     wav_path = os.path.join(args.in_dir, spkdir, wav_name)
     if os.path.exists(wav_path) and wav_path.lower().endswith(".wav"):
         wav, sr = librosa.load(wav_path, sr=args.sr)
+        if args.normalize:
+            wav = normalize_audio(wav, sr)
         soundfile.write(os.path.join(args.out_dir, spkdir, wav_name), wav, sr)
 
 
@@ -44,13 +56,18 @@ if __name__ == "__main__":
         default=4,
         help="cpu_processes",
     )
+    parser.add_argument(
+        "--normalize",
+        action="store_true",
+        default=True,
+        help="loudness normalize audio",
+    )
     args, _ = parser.parse_known_args()
     # autodl 无卡模式会识别出46个cpu
     if args.num_processes == 0:
         processes = cpu_count() - 2 if cpu_count() > 4 else 1
     else:
         processes = args.num_processes
-    pool = Pool(processes=processes)
 
     tasks = []
 
@@ -65,6 +82,11 @@ if __name__ == "__main__":
                 twople = (spk_dir, filename, args)
                 tasks.append(twople)
 
+    if len(tasks) == 0:
+        logger.error(f"No wav files found in {args.in_dir}")
+        raise ValueError(f"No wav files found in {args.in_dir}")
+
+    pool = Pool(processes=processes)
     for _ in tqdm(
         pool.imap_unordered(process, tasks), file=sys.stdout, total=len(tasks)
     ):

slice.py

@@ -3,8 +3,8 @@ import os
 import shutil
 import sys
 
+import soundfile as sf
 import torch
-from pydub import AudioSegment
 from tqdm import tqdm
 
 vad_model, utils = torch.hub.load(
@@ -52,16 +52,9 @@ def split_wav(
         audio_file, min_silence_dur_ms=min_silence_dur_ms, min_sec=min_sec
     )
 
-    # WAVファイルを読み込む
+    data, sr = sf.read(audio_file)
-    audio = AudioSegment.from_wav(audio_file)
 
-    # リサンプリング（44100Hz）
+    total_ms = len(data) / sr * 1000
-    audio = audio.set_frame_rate(44100)
-
-    # ステレオをモノラルに変換
-    audio = audio.set_channels(1)
-
-    total_ms = len(audio)
 
     file_name = os.path.basename(audio_file).split(".")[0]
     os.makedirs(target_dir, exist_ok=True)
@@ -74,8 +67,15 @@ def split_wav(
         end_ms = min(ts["end"] / 16 + margin, total_ms)
         if end_ms - start_ms > upper_bound_ms:
             continue
-        segment = audio[start_ms:end_ms]
+
-        segment.export(os.path.join(target_dir, f"{file_name}-{i}.wav"), format="wav")
+        start_sample = int(start_ms / 1000 * sr)
+        end_sample = int(end_ms / 1000 * sr)
+        segment = data[start_sample:end_sample]
+
+        if normalize:
+            segment = normalize_audio(segment, sr)
+
+        sf.write(os.path.join(target_dir, f"{file_name}-{i}.wav"), segment, sr)
         total_time_ms += end_ms - start_ms
 
     return total_time_ms / 1000

tools/subprocess_utils.py

@@ -0,0 +1,33 @@
+import subprocess
+import sys
+
+from .log import logger
+
+python = sys.executable
+
+
+def run_script_with_log(cmd: list[str]) -> tuple[bool, str]:
+    logger.info(f"Running: {' '.join(cmd)}")
+    result = subprocess.run(
+        [python] + cmd,
+        stdout=sys.stdout,
+        stderr=subprocess.PIPE,
+        text=True,
+    )
+    if result.returncode != 0:
+        logger.error(f"Error: {' '.join(cmd)}")
+        print(result.stderr)
+        return False, result.stderr
+    elif result.stderr:
+        logger.warning(f"Warning: {' '.join(cmd)}")
+        print(result.stderr)
+        return True, result.stderr
+    logger.success(f"Success: {' '.join(cmd)}")
+    return True, ""
+
+
+def second_elem_of(original_function):
+    def inner_function(*args, **kwargs):
+        return original_function(*args, **kwargs)[1]
+
+    return inner_function

train_ms.py

@@ -658,8 +658,9 @@ def train_and_evaluate(
                 )
 
         global_step += 1
-    gc.collect()
+    # 本家ではこれをスピードアップのために消すと書かれていたので、一応消してみる
-    torch.cuda.empty_cache()
+    # gc.collect()
+    # torch.cuda.empty_cache()
     if rank == 0:
         logger.info(f"====> Epoch: {epoch}, step: {global_step}")
 

webui_dataset.py

@@ -1,43 +1,35 @@
 import os
-import subprocess
-import sys
 
 import gradio as gr
 
-python = sys.executable
+from tools.log import logger
+from tools.subprocess_utils import run_script_with_log, second_elem_of
 
 
-def subprocess_wrapper(cmd):
+def do_slice(model_name, normalize):
-    return subprocess.run(
+    logger.info("Start slicing...")
-        cmd,
-        stdout=sys.stdout,
-        stderr=subprocess.PIPE,
-        text=True,
-    )
-
-
-def do_slice(model_name):
     input_dir = "inputs"
     output_dir = os.path.join("Data", model_name, "raw")
-    result = subprocess_wrapper(
+    cmd = [
-        [
+        "slice.py",
-            python,
+        "--input_dir",
-            "slice.py",
+        input_dir,
-            "--input_dir",
+        "--output_dir",
-            input_dir,
+        output_dir,
-            "--output_dir",
+    ]
-            output_dir,
+    if normalize:
-        ]
+        cmd.append("--normalize")
-    )
+    success, message = run_script_with_log(cmd)
-    return "ターミナルを見て結果を確認してください。"
+    if not success:
+        return f"Error: {message}"
+    return "音声のスライスが完了しました。"
 
 
 def do_transcribe(model_name):
     input_dir = os.path.join("Data", model_name, "raw")
     output_file = os.path.join("Data", model_name, "esd.list")
-    result = subprocess_wrapper(
+    result = run_script_with_log(
         [
-            python,
             "transcribe.py",
             "--input_dir",
             input_dir,
@@ -47,13 +39,13 @@ def do_transcribe(model_name):
             model_name,
         ]
     )
-    if result.stderr:
-        return f"{result.stderr}"
     return "音声の文字起こしが完了しました。"
 
 
 initial_md = """
-# 学習用データセット作成ツール
+# 簡易学習用データセット作成ツール
+
+**注意**：より精密で高品質なデータセットを作成したい・書き起こしをいろいろ修正したい場合は、[Aivis Dataset](https://github.com/litagin02/Aivis-Dataset)をおすすめします。書き起こし部分もかなり工夫されています。このツールはあくまでスライスして書き起こすという簡易的なことしかしていません。
 
 Style-Bert-VITS2の学習用データセットを作成するためのツールです。与えられた音声からちょうどいい長さの発話区間を切り取りスライスし、それぞれの音声に対して文字起こしを行います。
 
@@ -69,23 +61,24 @@ Style-Bert-VITS2の学習用データセットを作成するためのツール
 細かいパラメータ調整とかがしたい人は、`slice.py`と`transcribe.py`を眺めて直接実行してください。
 
 また、出来上がった音声ファイルたちは`Data/{モデル名}/raw`に、書き起こしファイルは`Data/{モデル名}/esd.list`に保存されます。
-書き起こしの結果は、**そこまで正確に誤字や誤りを修正しなくても、それなりの質になる**ので、あまり修正は必要ないかもしれません（私は手動修正したことないです）。
+書き起こしの結果をどれだけ修正すればいいかはデータセットに依存しそうです。
-
-**ffmpeg のインストールが別途必要のよう**です、「Couldn't find ffmpeg」とか怒られたら、「Windows ffmpeg インストール」等でググって別途インストールしてください。
 """
 
 with gr.Blocks(theme="NoCrypt/miku") as app:
     gr.Markdown(initial_md)
     model_name = gr.Textbox(label="モデル名を入力してください（話者名としても使われます）。")
-    with gr.Row():
+    with gr.Accordion("音声のスライス"):
-        slice_button = gr.Button("音声のスライス")
+        with gr.Row():
-        result1 = gr.Textbox(label="結果")
+            with gr.Column():
+                normalize = gr.Checkbox(label="スライスされた音声の音量を正規化する", value=True)
+                slice_button = gr.Button("スライスを実行")
+            result1 = gr.Textbox(label="結果")
     with gr.Row():
         transcribe_button = gr.Button("音声の文字起こし")
         result2 = gr.Textbox(label="結果")
     slice_button.click(
         do_slice,
-        inputs=[model_name],
+        inputs=[model_name, normalize],
         outputs=[result1],
     )
     transcribe_button.click(

webui_train.py

@@ -1,22 +1,14 @@
 import json
 import os
 import shutil
-import subprocess
 import sys
+from multiprocessing import cpu_count
 
 import gradio as gr
 import yaml
 
-python = sys.executable
+from tools.log import logger
-
+from tools.subprocess_utils import run_script_with_log, second_elem_of
-
-def subprocess_wrapper(cmd):
-    return subprocess.run(
-        cmd,
-        stdout=sys.stdout,
-        stderr=subprocess.PIPE,
-        text=True,
-    )
 
 
 def get_path(model_name):
@@ -29,7 +21,8 @@ def get_path(model_name):
     return dataset_path, lbl_path, train_path, val_path, config_path
 
 
-def initialize(model_name, batch_size, epochs, bf16_run):
+def initialize(model_name, batch_size, epochs, save_every_steps, bf16_run):
+    logger.info("Step 1: start initialization...")
     dataset_path, _, train_path, val_path, config_path = get_path(model_name)
     if os.path.isfile(config_path):
         config = json.load(open(config_path, "r", encoding="utf-8"))
@@ -42,14 +35,17 @@ def initialize(model_name, batch_size, epochs, bf16_run):
     config["train"]["batch_size"] = batch_size
     config["train"]["epochs"] = epochs
     config["train"]["bf16_run"] = bf16_run
+    config["train"]["eval_interval"] = save_every_steps
 
     model_path = os.path.join(dataset_path, "models")
     try:
         shutil.copytree(src="pretrained", dst=model_path)
     except FileExistsError:
-        return f"Error: モデルフォルダ {model_path} が既に存在します。問題なければ削除してください。"
+        logger.error(f"Step 1: {model_path} already exists.")
+        return False, f"Step1, Error: モデルフォルダ {model_path} が既に存在します。問題なければ削除してください。"
     except FileNotFoundError:
-        return "Error: pretrainedフォルダが見つかりません。"
+        logger.error("Step 1: `pretrained` folder not found.")
+        return False, "Step 1, Error: pretrainedフォルダが見つかりません。"
 
     with open(config_path, "w", encoding="utf-8") as f:
         json.dump(config, f, indent=2)
@@ -62,33 +58,47 @@ def initialize(model_name, batch_size, epochs, bf16_run):
     yml_data["dataset_path"] = dataset_path
     with open("config.yml", "w", encoding="utf-8") as f:
         yaml.dump(yml_data, f, allow_unicode=True)
-    return "Step 1: 初期設定が完了しました"
+    logger.success("Step 1: initialization finished.")
+    return True, "Step 1, Success: 初期設定が完了しました"
 
 
-def resample(model_name):
+def resample(model_name, normalize, num_processes):
+    logger.info("Step 2: start resampling...")
     dataset_path, _, _, _, _ = get_path(model_name)
     in_dir = os.path.join(dataset_path, "raw")
     out_dir = os.path.join(dataset_path, "wavs")
-    result = subprocess_wrapper(
+    cmd = [
-        [
+        "resample.py",
-            python,
+        "--in_dir",
-            "resample.py",
+        in_dir,
-            "--in_dir",
+        "--out_dir",
-            in_dir,
+        out_dir,
-            "--out_dir",
+        "--num_processes",
-            out_dir,
+        str(num_processes),
-            "--sr",
+        "--sr",
-            "44100",
+        "44100",
-        ]
+    ]
-    )
+    if normalize:
-    if result.stderr:
+        cmd.append("--normalize")
-        return f"{result.stderr}"
+    success, message = run_script_with_log(cmd)
-    return "Step 2: 音声ファイルの前処理が完了しました"
+    if not success:
+        logger.error(f"Step 2: resampling failed.")
+        return False, f"Step 2, Error: 音声ファイルの前処理に失敗しました:\n{message}"
+    elif message:
+        logger.warning(f"Step 2: resampling finished with stderr.")
+        return True, f"Step 2, Success: 音声ファイルの前処理が完了しました:\n{message}"
+    logger.success("Step 2: resampling finished.")
+    return True, "Step 2, Success: 音声ファイルの前処理が完了しました"
 
 
 def preprocess_text(model_name):
+    logger.info("Step 3: start preprocessing text...")
     dataset_path, lbl_path, train_path, val_path, config_path = get_path(model_name)
-    lines = open(lbl_path, "r", encoding="utf-8").readlines()
+    try:
+        lines = open(lbl_path, "r", encoding="utf-8").readlines()
+    except FileNotFoundError:
+        logger.error(f"Step 3: {lbl_path} not found.")
+        return False, f"Step 3, Error: 書き起こしファイル {lbl_path} が見つかりません。"
     with open(lbl_path, "w", encoding="utf-8") as f:
         for line in lines:
             path, spk, language, text = line.strip().split("|")
@@ -96,9 +106,8 @@ def preprocess_text(model_name):
                 "\\", "/"
             )
             f.writelines(f"{path}|{spk}|{language}|{text}\n")
-    result = subprocess_wrapper(
+    success, message = run_script_with_log(
         [
-            python,
             "preprocess_text.py",
             "--config-path",
             config_path,
@@ -110,38 +119,99 @@ def preprocess_text(model_name):
             val_path,
         ]
     )
-
+    if not success:
-    if result.stderr:
+        logger.error(f"Step 3: preprocessing text failed.")
-        return f"{result.stderr}"
+        return False, f"Step 3, Error: 書き起こしファイルの前処理に失敗しました:\n{message}"
-    return "Step 3: 書き起こしファイルの前処理が完了しました"
+    elif message:
+        logger.warning(f"Step 3: preprocessing text finished with stderr.")
+        return True, f"Step 3, Success: 書き起こしファイルの前処理が完了しました:\n{message}"
+    logger.success("Step 3: preprocessing text finished.")
+    return True, "Step 3, Success: 書き起こしファイルの前処理が完了しました"
 
 
 def bert_gen(model_name):
+    logger.info("Step 4: start bert_gen...")
     _, _, _, _, config_path = get_path(model_name)
-    result = subprocess_wrapper([python, "bert_gen.py", "--config", config_path])
+    success, message = run_script_with_log(
-    if result.stderr:
+        [
-        return f"{result.stderr}"
+            "bert_gen.py",
-    return "Step 4: BERT特徴ファイルの生成が完了しました"
+            "--config",
-
+            config_path,
-
+            # "--num_processes",  # bert_genは重いのでプロセス数いじらない
-def style_gen(model_name):
+            #  str(num_processes),
-    dataset_path, _, _, _, config_path = get_path(model_name)
+        ]
-    result = subprocess_wrapper(
-        [python, "style_gen.py", "--config", config_path, "--model", dataset_path]
     )
-    if result.stderr:
+    if not success:
-        return f"{result.stderr}"
+        logger.error(f"Step 4: bert_gen failed.")
-    return "Step 5: スタイル特徴ファイルの生成が完了しました"
+        return False, f"Step 4, Error: BERT特徴ファイルの生成に失敗しました:\n{message}"
+    elif message:
+        logger.warning(f"Step 4: bert_gen finished with stderr.")
+        return True, f"Step 4, Success: BERT特徴ファイルの生成が完了しました:\n{message}"
+    logger.success("Step 4: bert_gen finished.")
+    return True, "Step 4, Success: BERT特徴ファイルの生成が完了しました"
+
+
+def style_gen(model_name, num_processes):
+    logger.info("Step 5: start style_gen...")
+    _, _, _, _, config_path = get_path(model_name)
+    success, message = run_script_with_log(
+        [
+            "style_gen.py",
+            "--config",
+            config_path,
+            "--num_processes",
+            str(num_processes),
+        ]
+    )
+    if not success:
+        logger.error(f"Step 5: style_gen failed.")
+        return False, f"Step 5, Error: スタイル特徴ファイルの生成に失敗しました:\n{message}"
+    elif message:
+        logger.warning(f"Step 5: style_gen finished with stderr.")
+        return True, f"Step 5, Success: スタイル特徴ファイルの生成が完了しました:\n{message}"
+    logger.success("Step 5: style_gen finished.")
+    return True, "Step 5, Success: スタイル特徴ファイルの生成が完了しました"
+
+
+def preprocess_all(
+    model_name, batch_size, epochs, save_every_steps, bf16_run, num_processes, normalize
+):
+    if model_name == "":
+        return False, "Error: モデル名を入力してください"
+    success, message = initialize(
+        model_name, batch_size, epochs, save_every_steps, bf16_run
+    )
+    if not success:
+        return False, message
+    success, message = resample(model_name, normalize, num_processes)
+    if not success:
+        return False, message
+    success, message = preprocess_text(model_name)
+    if not success:
+        return False, message
+    success, message = bert_gen(model_name)  # bert_genは重いのでプロセス数いじらない
+    if not success:
+        return False, message
+    success, message = style_gen(model_name, num_processes)
+    if not success:
+        return False, message
+    logger.success("Success: All preprocess finished!")
+    return True, "Success: 全ての前処理が完了しました。ターミナルを確認しておかしいところがないか確認するのをおすすめします。"
 
 
 def train(model_name):
     dataset_path, _, _, _, config_path = get_path(model_name)
-    result = subprocess_wrapper(
+    success, message = run_script_with_log(
-        [python, "train_ms.py", "--config", config_path, "--model", dataset_path]
+        ["train_ms.py", "--config", config_path, "--model", dataset_path]
     )
-    if result.stderr:
+    if not success:
-        return f"{result.stderr}"
+        logger.error(f"Final Step: train failed.")
-    return "Final Step: 学習が完了しました!"
+        return False, f"Final Step, Error: 学習に失敗しました:\n{message}"
+    elif message:
+        logger.warning(f"Final Step: train finished with stderr.")
+        return True, f"Final Step, Success: 学習が完了しました:\n{message}"
+    logger.success("Final Step: train finished.")
+    return True, "Final Step, Success: 学習が完了しました"
 
 
 initial_md = """
@@ -149,16 +219,20 @@ initial_md = """
 
 ## 使い方
 
-- データを準備して、各ステップを順に実行してください。進捗状況等はターミナルに表示されます。
+- データを準備して、モデル名を入力して、必要なら設定を調整してから、「自動前処理を実行」ボタンを押してください。進捗状況等はターミナルに表示されます。
 
-- 途中から学習を再開する場合は、モデル名を入力してFinal Stepだけ実行すればよいです。
+- 各ステップごとに実行する場合は「手動前処理」を使ってください（基本的には自動でいいはず）。
+
+- 前処理が終わったら、「学習を開始する」ボタンを押すと学習が開始されます。
+
+- 途中から学習を再開する場合は、モデル名を入力してから「学習を開始する」を押せばよいです。
 
 注意: 音声合成で使うには、スタイルベクトルファイル`style_vectors.npy`を作る必要があります。これは、`Style.bat`を実行してそこで作成してください。
 動作は軽いはずなので、学習中でも実行でき、何度でも繰り返して試せます。
 """
 
 prepare_md = """
-まず音声データ（wavファイルで1ファイルが2-15秒程度の、長すぎず短すぎない発話のものをいくつか）と、書き起こしテキストを用意してください。
+まず音声データ（wavファイルで1ファイルが2-12秒程度の、長すぎず短すぎない発話のものをいくつか）と、書き起こしテキストを用意してください。
 
 それを次のように配置します。
 ```
@@ -195,10 +269,9 @@ if __name__ == "__main__":
         model_name = gr.Textbox(
             label="モデル名",
         )
-        info = gr.Textbox(label="状況")
+        gr.Markdown("### 自動前処理")
-        with gr.Row():
+        with gr.Row(variant="panel"):
             with gr.Column():
-                gr.Markdown(value="### Step 1: 設定ファイルの生成")
                 batch_size = gr.Slider(
                     label="バッチサイズ",
                     info="VRAM 12GBで4くらい",
@@ -215,38 +288,167 @@ if __name__ == "__main__":
                     maximum=1000,
                     step=1,
                 )
+                save_every_steps = gr.Slider(
+                    label="何ステップごとに結果を保存するか",
+                    info="エポック数とは違うことに注意",
+                    value=1000,
+                    minimum=100,
+                    maximum=10000,
+                    step=100,
+                )
                 bf16_run = gr.Checkbox(
                     label="bfloat16を使う",
-                    info="新しめのグラボだと学習が早くなるかも、古いグラボだと動かないかも",
+                    info="bfloat16を使うかどうか。新しめのグラボだと学習が早くなるかも、古いグラボだと動かないかも。",
+                    value=True,
+                )
+                num_processes = gr.Slider(
+                    label="プロセス数",
+                    info="前処理時の並列処理プロセス数、大きすぎるとフリーズするかも",
+                    value=cpu_count() // 2,
+                    minimum=1,
+                    maximum=cpu_count(),
+                    step=1,
+                )
+                normalize = gr.Checkbox(
+                    label="音声の音量を正規化する",
                     value=True,
                 )
-                generate_config_btn = gr.Button(value="実行", variant="primary")
             with gr.Column():
-                gr.Markdown(value="### Step 2: 音声ファイルの前処理")
+                preprocess_button = gr.Button(value="自動前処理を実行", variant="primary")
-                resample_btn = gr.Button(value="実行", variant="primary")
+                info_all = gr.Textbox(label="状況")
-            with gr.Column():
+        with gr.Accordion(open=False, label="手動前処理"):
-                gr.Markdown(value="### Step 3: 書き起こしファイルの前処理")
+            with gr.Row(variant="panel"):
-                preprocess_text_btn = gr.Button(value="実行", variant="primary")
+                with gr.Column():
-            with gr.Column():
+                    gr.Markdown(value="#### Step 1: 設定ファイルの生成")
-                gr.Markdown(value="### Step 4: BERT特徴ファイルの生成")
+                    batch_size_manual = gr.Slider(
-                bert_gen_btn = gr.Button(value="実行", variant="primary")
+                        label="バッチサイズ",
-            with gr.Column():
+                        value=4,
-                gr.Markdown(value="### Step 5: スタイル特徴ファイルの生成")
+                        minimum=1,
-                style_gen_btn = gr.Button(value="実行", variant="primary")
+                        maximum=64,
-        with gr.Row():
+                        step=1,
-            with gr.Column():
+                    )
-                gr.Markdown(value="### Final Step: 学習")
+                    epochs_manual = gr.Slider(
-                train_btn = gr.Button(value="学習", variant="primary")
+                        label="エポック数",
+                        value=100,
+                        minimum=1,
+                        maximum=1000,
+                        step=1,
+                    )
+                    save_every_steps_manual = gr.Slider(
+                        label="何ステップごとに結果を保存するか",
+                        value=1000,
+                        minimum=100,
+                        maximum=10000,
+                        step=100,
+                    )
+                    bf16_run_manual = gr.Checkbox(
+                        label="bfloat16を使う",
+                        value=True,
+                    )
+                with gr.Column():
+                    generate_config_btn = gr.Button(value="実行", variant="primary")
+                    info_init = gr.Textbox(label="状況")
+            with gr.Row(variant="panel"):
+                with gr.Column():
+                    gr.Markdown(value="#### Step 2: 音声ファイルの前処理")
+                    num_processes_resample = gr.Slider(
+                        label="プロセス数",
+                        value=cpu_count() // 2,
+                        minimum=1,
+                        maximum=cpu_count(),
+                        step=1,
+                    )
+                    normalize_resample = gr.Checkbox(
+                        label="音声の音量を正規化する",
+                        value=True,
+                    )
+                with gr.Column():
+                    resample_btn = gr.Button(value="実行", variant="primary")
+                    info_resample = gr.Textbox(label="状況")
+            with gr.Row(variant="panel"):
+                with gr.Column():
+                    gr.Markdown(value="#### Step 3: 書き起こしファイルの前処理")
+                with gr.Column():
+                    preprocess_text_btn = gr.Button(value="実行", variant="primary")
+                    info_preprocess_text = gr.Textbox(label="状況")
+            with gr.Row(variant="panel"):
+                with gr.Column():
+                    gr.Markdown(value="#### Step 4: BERT特徴ファイルの生成")
+                    # num_processes_bert = gr.Slider(
+                    #     label="プロセス数",
+                    #     value=cpu_count() // 2,
+                    #     minimum=1,
+                    #     maximum=cpu_count(),
+                    #     step=1,
+                    # )
+                    # bert_genは重いようで、初期の4がよいみたい
+                with gr.Column():
+                    bert_gen_btn = gr.Button(value="実行", variant="primary")
+                    info_bert = gr.Textbox(label="状況")
+            with gr.Row(variant="panel"):
+                with gr.Column():
+                    gr.Markdown(value="#### Step 5: スタイル特徴ファイルの生成")
+                    num_processes_style = gr.Slider(
+                        label="プロセス数",
+                        value=cpu_count() // 2,
+                        minimum=1,
+                        maximum=cpu_count(),
+                        step=1,
+                    )
+                with gr.Column():
+                    style_gen_btn = gr.Button(value="実行", variant="primary")
+                    info_style = gr.Textbox(label="状況")
+        gr.Markdown("## 学習")
+        with gr.Row(variant="panel"):
+            train_btn = gr.Button(value="学習を開始する", variant="primary")
+            info_train = gr.Textbox(label="状況")
 
-        generate_config_btn.click(
+        preprocess_button.click(
-            initialize,
+            second_elem_of(preprocess_all),
-            inputs=[model_name, batch_size, epochs, bf16_run],
+            inputs=[
-            outputs=[info],
+                model_name,
+                batch_size,
+                epochs,
+                save_every_steps,
+                bf16_run,
+                num_processes,
+                normalize,
+            ],
+            outputs=[info_all],
+        )
+        generate_config_btn.click(
+            second_elem_of(initialize),
+            inputs=[
+                model_name,
+                batch_size_manual,
+                epochs_manual,
+                save_every_steps_manual,
+                bf16_run_manual,
+            ],
+            outputs=[info_init],
+        )
+        resample_btn.click(
+            second_elem_of(resample),
+            inputs=[model_name, normalize_resample, num_processes_resample],
+            outputs=[info_resample],
+        )
+        preprocess_text_btn.click(
+            second_elem_of(preprocess_text),
+            inputs=[model_name],
+            outputs=[info_preprocess_text],
+        )
+        bert_gen_btn.click(
+            second_elem_of(bert_gen),
+            inputs=[model_name],
+            outputs=[info_bert],
+        )
+        style_gen_btn.click(
+            second_elem_of(style_gen),
+            inputs=[model_name, num_processes_style],
+            outputs=[info_style],
+        )
+        train_btn.click(
+            second_elem_of(train), inputs=[model_name], outputs=[info_train]
         )
-        resample_btn.click(resample, inputs=[model_name], outputs=[info])
-        preprocess_text_btn.click(preprocess_text, inputs=[model_name], outputs=[info])
-        bert_gen_btn.click(bert_gen, inputs=[model_name], outputs=[info])
-        style_gen_btn.click(style_gen, inputs=[model_name], outputs=[info])
-        train_btn.click(train, inputs=[model_name], outputs=[info])
 
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