Fix: initialize worker and dict for use

app.py

@@ -6,16 +6,22 @@ import torch
 import yaml
 
 from style_bert_vits2.constants import GRADIO_THEME, VERSION
+from style_bert_vits2.nlp.japanese import pyopenjtalk_worker
+from style_bert_vits2.nlp.japanese.user_dict import update_dict
 from style_bert_vits2.tts_model import TTSModelHolder
-from webui import (
+from webui.dataset import create_dataset_app
-    create_dataset_app,
+from webui.inference import create_inference_app
-    create_inference_app,
+from webui.merge import create_merge_app
-    create_merge_app,
+from webui.style_vectors import create_style_vectors_app
-    create_style_vectors_app,
+from webui.train import create_train_app
-    create_train_app,
-)
 
 
+# このプロセスからはワーカーを起動して辞書を使いたいので、ここで初期化
+pyopenjtalk_worker.initialize_worker()
+
+# dict_data/ 以下の辞書データを pyopenjtalk に適用
+update_dict()
+
 # Get path settings
 with Path("configs/paths.yml").open("r", encoding="utf-8") as f:
     path_config: dict[str, str] = yaml.safe_load(f.read())

bert_gen.py

@@ -10,9 +10,18 @@ from style_bert_vits2.logging import logger
 from style_bert_vits2.models import commons
 from style_bert_vits2.models.hyper_parameters import HyperParameters
 from style_bert_vits2.nlp import cleaned_text_to_sequence, extract_bert_feature
+from style_bert_vits2.nlp.japanese import pyopenjtalk_worker
+from style_bert_vits2.nlp.japanese.user_dict import update_dict
 from style_bert_vits2.utils.stdout_wrapper import SAFE_STDOUT
 
 
+# このプロセスからはワーカーを起動して辞書を使いたいので、ここで初期化
+pyopenjtalk_worker.initialize_worker()
+
+# dict_data/ 以下の辞書データを pyopenjtalk に適用
+update_dict()
+
+
 def process_line(x):
     line, add_blank = x
     device = config.bert_gen_config.device

preprocess_all.py

@@ -1,9 +1,17 @@
 import argparse
 from multiprocessing import cpu_count
 
+from style_bert_vits2.nlp.japanese import pyopenjtalk_worker
+from style_bert_vits2.nlp.japanese.user_dict import update_dict
 from webui.train import preprocess_all
 
 
+# このプロセスからはワーカーを起動して辞書を使いたいので、ここで初期化
+pyopenjtalk_worker.initialize_worker()
+
+# dict_data/ 以下の辞書データを pyopenjtalk に適用
+update_dict()
+
 if __name__ == "__main__":
     parser = argparse.ArgumentParser()
     parser.add_argument(

preprocess_text.py

@@ -10,9 +10,17 @@ from tqdm import tqdm
 from config import config
 from style_bert_vits2.logging import logger
 from style_bert_vits2.nlp import clean_text
+from style_bert_vits2.nlp.japanese import pyopenjtalk_worker
+from style_bert_vits2.nlp.japanese.user_dict import update_dict
 from style_bert_vits2.utils.stdout_wrapper import SAFE_STDOUT
 
 
+# このプロセスからはワーカーを起動して辞書を使いたいので、ここで初期化
+pyopenjtalk_worker.initialize_worker()
+
+# dict_data/ 以下の辞書データを pyopenjtalk に適用
+update_dict()
+
 preprocess_text_config = config.preprocess_text_config
 
 

server_fastapi.py

@@ -35,7 +35,9 @@ from style_bert_vits2.constants import (
 )
 from style_bert_vits2.logging import logger
 from style_bert_vits2.nlp import bert_models
+from style_bert_vits2.nlp.japanese import pyopenjtalk_worker
 from style_bert_vits2.nlp.japanese import pyopenjtalk_worker as pyopenjtalk
+from style_bert_vits2.nlp.japanese.user_dict import update_dict
 from style_bert_vits2.tts_model import TTSModel, TTSModelHolder
 
 
@@ -46,6 +48,9 @@ ln = config.server_config.language
 ## pyopenjtalk_worker は TCP ソケットサーバーのため、ここで起動する
 pyopenjtalk.initialize_worker()
 
+# dict_data/ 以下の辞書データを pyopenjtalk に適用
+update_dict()
+
 # 事前に BERT モデル/トークナイザーをロードしておく
 ## ここでロードしなくても必要になった際に自動ロードされるが、時間がかかるため事前にロードしておいた方が体験が良い
 bert_models.load_model(Languages.JP)

webui/__init__.py

@@ -1,16 +0,0 @@
-from .dataset import create_dataset_app
-from .inference import create_inference_app
-from .merge import create_merge_app
-from .style_vectors import create_style_vectors_app
-from .train import create_train_app
-
-
-class TrainSettings:
-    def __init__(self, setting_json):
-        self.setting_json = setting_json
-
-    def __enter__(self):
-        return self
-
-    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
-        pass