Add: Preparation for ONNX inference support ①

pyproject.toml

@@ -31,6 +31,7 @@ dependencies = [
     "num2words",
     "numba",
     "numpy",
+    "onnxruntime",
     "pydantic>=2.0",
     "pyopenjtalk-dict",
     "pypinyin",

requirements-infer.txt

@@ -4,12 +4,14 @@ cn2an
 # faster-whisper==0.10.1
 g2p_en
 GPUtil
-gradio
+gradio>=4.32
 jieba
 # librosa==0.9.2
 loguru
 num2words
 numpy<2
+onnxruntime
+# onnxsim
 # protobuf==4.25
 psutil
 # punctuators
@@ -21,5 +23,6 @@ pyworld-prebuilt
 # stable_ts
 # tensorboard
 torch<2.4
+torchaudio<2.4
 transformers
 umap-learn

requirements.txt

@@ -10,6 +10,8 @@ librosa==0.9.2
 loguru
 num2words
 numpy<2
+onnxruntime
+onnxsim
 protobuf==4.25
 psutil
 punctuators

style_bert_vits2/tts_model.py

@@ -1,8 +1,8 @@
 from pathlib import Path
-from typing import Any, Optional, Union
+from typing import Any, Optional, Sequence, Union
 
 import numpy as np
-import torch
+import onnxruntime
 from numpy.typing import NDArray
 from pydantic import BaseModel
 
@@ -28,16 +28,9 @@ from style_bert_vits2.models.models_jp_extra import (
 from style_bert_vits2.voice import adjust_voice
 
 
-# Gradio の import は重いため、ここでは型チェック時のみ import する
-# ライブラリとしての利用を考慮し、TTSModelHolder の _for_gradio() 系メソッド以外では Gradio に依存しないようにする
-# _for_gradio() 系メソッドの戻り値の型アノテーションを文字列としているのは、Gradio なしで実行できるようにするため
-# if TYPE_CHECKING:
-#     import gradio as gr
-
-
 class TTSModel:
     """
-    Style-Bert-Vits2 の音声合成モデルを操作するクラス。
+    Style-Bert-VITS2 の音声合成モデルを操作するクラス。
     モデル/ハイパーパラメータ/スタイルベクトルのパスとデバイスを指定して初期化し、model.infer() メソッドを呼び出すと音声合成を行える。
     """
 
@@ -46,21 +39,33 @@ class TTSModel:
         model_path: Path,
         config_path: Union[Path, HyperParameters],
         style_vec_path: Union[Path, NDArray[Any]],
-        device: str,
+        device: str = "cpu",
+        onnx_providers: list[str] = ["CPUExecutionProvider"],
+        onnx_provider_options: Optional[Sequence[dict[str, Any]]] = None,
     ) -> None:
         """
-        Style-Bert-Vits2 の音声合成モデルを初期化する。
+        Style-Bert-VITS2 の音声合成モデルを初期化する。
         この時点ではモデルはロードされていない (明示的にロードしたい場合は model.load() を呼び出す)。
 
         Args:
-            model_path (Path): モデル (.safetensors) のパス
+            model_path (Path): モデル (.safetensors / .onnx) のパス
             config_path (Union[Path, HyperParameters]): ハイパーパラメータ (config.json) のパス (直接 HyperParameters を指定することも可能)
             style_vec_path (Union[Path, NDArray[Any]]): スタイルベクトル (style_vectors.npy) のパス (直接 NDArray を指定することも可能)
-            device (str): 音声合成時に利用するデバイス (cpu, cuda, mps など)
+            device (str): PyTorch 推論での音声合成時に利用するデバイス (cpu, cuda, mps など)
+            onnx_providers (list[str]): ONNX 推論で利用する ExecutionProvider (CPUExecutionProvider, CUDAExecutionProvider など)
+            onnx_provider_options (Optional[dict[str, Any]]): ONNX 推論で利用する ExecutionProvider のオプション
         """
 
         self.model_path: Path = model_path
         self.device: str = device
+        self.onnx_providers: list[str] = onnx_providers
+        self.onnx_provider_options: Optional[Sequence[dict[str, Any]]] = onnx_provider_options  # fmt: skip
+
+        # ONNX 形式のモデルかどうか
+        if self.model_path.suffix == ".onnx":
+            self.is_onnx_model = True
+        else:
+            self.is_onnx_model = False
 
         # ハイパーパラメータの Pydantic モデルが直接指定された
         if isinstance(config_path, HyperParameters):
@@ -101,12 +106,21 @@ class TTSModel:
             )
         self.__style_vector_inference: Optional[Any] = None
 
+        # __net_g は PyTorch 推論時のみ遅延初期化される
         self.__net_g: Union[SynthesizerTrn, SynthesizerTrnJPExtra, None] = None
 
+        # __inference_session* は ONNX 推論時のみ遅延初期化される
+        self.__onnx_session: Optional[onnxruntime.InferenceSession] = None
+        self.__onnx_input_names: Optional[list[str]] = None
+        self.__onnx_output_names: Optional[list[str]] = None
+
     def load(self) -> None:
         """
         音声合成モデルをデバイスにロードする。
         """
+
+        # PyTorch 推論時
+        if not self.is_onnx_model:
             self.__net_g = get_net_g(
                 model_path=str(self.model_path),
                 version=self.hyper_parameters.version,
@@ -114,6 +128,20 @@ class TTSModel:
                 hps=self.hyper_parameters,
             )
 
+        # ONNX 推論時
+        else:
+            self.__onnx_session = onnxruntime.InferenceSession(
+                path_or_bytes=str(self.model_path),
+                providers=self.onnx_providers,
+                provider_options=self.onnx_provider_options,
+            )
+            self.__onnx_input_names = [
+                input.name for input in self.__onnx_session.get_inputs()
+            ]
+            self.__onnx_output_names = [
+                output.name for output in self.__onnx_session.get_outputs()
+            ]
+
     def __get_style_vector(self, style_id: int, weight: float = 1.0) -> NDArray[Any]:
         """
         スタイルベクトルを取得する。
@@ -155,6 +183,8 @@ class TTSModel:
                 )
 
             # スタイルベクトルを取得するための推論モデルを初期化
+            import torch
+
             self.__style_vector_inference = pyannote.audio.Inference(
                 model=pyannote.audio.Model.from_pretrained(
                     "pyannote/wespeaker-voxceleb-resnet34-LM"
@@ -266,9 +296,7 @@ class TTSModel:
         if assist_text == "" or not use_assist_text:
             assist_text = None
 
-        if self.__net_g is None:
+        # スタイルベクトルを取得
-            self.load()
-        assert self.__net_g is not None
         if reference_audio_path is None:
             style_id = self.style2id[style]
             style_vector = self.__get_style_vector(style_id, style_weight)
@@ -276,6 +304,17 @@ class TTSModel:
             style_vector = self.__get_style_vector_from_audio(
                 reference_audio_path, style_weight
             )
+
+        # PyTorch 推論時
+        if not self.is_onnx_model:
+            import torch
+
+            # モデルがロードされていない場合はロードする
+            if self.__net_g is None:
+                self.load()
+            assert self.__net_g is not None
+
+            # 通常のテキストから音声を生成
             if not line_split:
                 with torch.no_grad():
                     audio = infer(
@@ -295,6 +334,8 @@ class TTSModel:
                         given_phone=given_phone,
                         given_tone=given_tone,
                     )
+
+            # 改行ごとに分割して音声を生成
             else:
                 texts = text.split("\n")
                 texts = [t for t in texts if t != ""]
@@ -321,7 +362,64 @@ class TTSModel:
                         if i != len(texts) - 1:
                             audios.append(np.zeros(int(44100 * split_interval)))
                     audio = np.concatenate(audios)
+
+        # ONNX 推論時
+        else:
+
+            # モデルがロードされていない場合はロードする
+            if self.__onnx_session is None:
+                self.load()
+            assert self.__onnx_session is not None
+            assert self.__onnx_input_names is not None
+            assert self.__onnx_output_names is not None
+
+            # 通常のテキストから音声を生成
+            if not line_split:
+                audio = infer_onnx(
+                    text=text,
+                    sdp_ratio=sdp_ratio,
+                    noise_scale=noise,
+                    noise_scale_w=noise_w,
+                    length_scale=length,
+                    sid=speaker_id,
+                    language=language,
+                    hps=self.hyper_parameters,
+                    device=self.device,
+                    assist_text=assist_text,
+                    assist_text_weight=assist_text_weight,
+                    style_vec=style_vector,
+                    given_phone=given_phone,
+                    given_tone=given_tone,
+                )
+
+            # 改行ごとに分割して音声を生成
+            else:
+                texts = text.split("\n")
+                texts = [t for t in texts if t != ""]
+                audios = []
+                for i, t in enumerate(texts):
+                    audios.append(
+                        infer_onnx(
+                            text=t,
+                            sdp_ratio=sdp_ratio,
+                            noise_scale=noise,
+                            noise_scale_w=noise_w,
+                            length_scale=length,
+                            sid=speaker_id,
+                            language=language,
+                            hps=self.hyper_parameters,
+                            device=self.device,
+                            assist_text=assist_text,
+                            assist_text_weight=assist_text_weight,
+                            style_vec=style_vector,
+                        )
+                    )
+                    if i != len(texts) - 1:
+                        audios.append(np.zeros(int(44100 * split_interval)))
+                audio = np.concatenate(audios)
+
         logger.info("Audio data generated successfully")
+
         if not (pitch_scale == 1.0 and intonation_scale == 1.0):
             _, audio = adjust_voice(
                 fs=self.hyper_parameters.data.sampling_rate,
@@ -349,7 +447,7 @@ class TTSModelHolder:
     def __init__(self, model_root_dir: Path, device: str) -> None:
         """
         Style-Bert-Vits2 の音声合成モデルを管理するクラスを初期化する。
-        音声合成モデルは下記のように配置されていることを前提とする (.safetensors のファイル名は自由) 。
+        音声合成モデルは下記のように配置されていることを前提とする (.safetensors / .onnx のファイル名は自由) 。
         ```
         model_root_dir
         ├── model-name-1
@@ -391,7 +489,7 @@ class TTSModelHolder:
             model_files = [
                 f
                 for f in model_dir.iterdir()
-                if f.suffix in [".pth", ".pt", ".safetensors"]
+                if f.suffix in [".pth", ".pt", ".safetensors", ".onnx"]
             ]
             if len(model_files) == 0:
                 logger.warning(f"No model files found in {model_dir}, so skip it")