d935d30e4c
Currently ONNXRuntime's CoreML support is not very good, and on my environment, I get errors like “coreml_execution_provider.cc:192 operator() Input (/sdp/flows.3/GatherND_2_output_0) has a dynamic shape ({-1,-1}) but the runtime shape ({0,10}) has zero elements. This is not supported by the CoreML EP.” and inference fails.
I hope this will be fixed in a future version of ONNXRuntime, and leave the test code as it is.
137 lines
5.1 KiB
Python
137 lines
5.1 KiB
Python
from typing import Any, Literal, Sequence
|
|
|
|
import pytest
|
|
from scipy.io import wavfile
|
|
|
|
from style_bert_vits2.constants import BASE_DIR, Languages
|
|
from style_bert_vits2.tts_model import TTSModelHolder
|
|
|
|
|
|
def synthesize(
|
|
inference_type: Literal["torch", "onnx"] = "torch",
|
|
device: str = "cpu",
|
|
onnx_providers: Sequence[tuple[str, dict[str, Any]]] = [
|
|
("CPUExecutionProvider", {}),
|
|
],
|
|
):
|
|
|
|
# 音声合成モデルが配置されていれば、音声合成を実行
|
|
model_holder = TTSModelHolder(BASE_DIR / "model_assets", device, onnx_providers)
|
|
if len(model_holder.models_info) > 0:
|
|
|
|
# "koharune-ami" または "amitaro" モデルを探す
|
|
for model_info in model_holder.models_info:
|
|
if model_info.name == "koharune-ami" or model_info.name == "amitaro":
|
|
|
|
# Safetensors 形式または ONNX 形式のモデルファイルに絞り込む
|
|
if inference_type == "torch":
|
|
model_files = [
|
|
f
|
|
for f in model_info.files
|
|
if f.endswith(".safetensors") and not f.startswith(".")
|
|
]
|
|
else:
|
|
model_files = [
|
|
f
|
|
for f in model_info.files
|
|
if f.endswith(".onnx") and not f.startswith(".")
|
|
]
|
|
if len(model_files) == 0:
|
|
pytest.skip(
|
|
f'音声合成モデル "{model_info.name}" のモデルファイルが見つかりませんでした。'
|
|
)
|
|
|
|
# モデルをロード
|
|
model = model_holder.get_model(model_info.name, model_files[0])
|
|
model.load()
|
|
|
|
# ロードされた InferenceSession の ExecutionProvider が一致するか確認
|
|
# 一致しない場合、指定された ExecutionProvider で推論できない状態
|
|
if inference_type == "onnx":
|
|
assert model.onnx_session is not None
|
|
assert model.onnx_session.get_providers()[0] == onnx_providers[0][0]
|
|
|
|
# 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:
|
|
|
|
# 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。",
|
|
# 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)
|
|
speaker_id=0,
|
|
# テンポの緩急 (0.0 〜 1.0)
|
|
sdp_ratio=0.4,
|
|
# スタイル (Neutral, Happy など)
|
|
style=style,
|
|
# スタイルの強さ (0.0 〜 100.0)
|
|
style_weight=2.0,
|
|
)
|
|
|
|
# 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"
|
|
)
|
|
with open(wav_file_path, "wb") as f:
|
|
wavfile.write(f, sample_rate, audio_data)
|
|
|
|
# 音声データが保存されたことを確認
|
|
assert wav_file_path.exists()
|
|
|
|
# モデルをアンロード
|
|
model.unload()
|
|
else:
|
|
pytest.skip("音声合成モデルが見つかりませんでした。")
|
|
|
|
|
|
def test_synthesize_cpu():
|
|
synthesize(inference_type="torch", device="cpu")
|
|
|
|
|
|
def test_synthesize_cuda():
|
|
synthesize(inference_type="torch", device="cuda")
|
|
|
|
|
|
def test_synthesize_onnx_cpu():
|
|
synthesize(
|
|
inference_type="onnx",
|
|
onnx_providers=[
|
|
("CPUExecutionProvider", {}),
|
|
],
|
|
)
|
|
|
|
|
|
def test_synthesize_onnx_cuda():
|
|
synthesize(
|
|
inference_type="onnx",
|
|
onnx_providers=[
|
|
("CUDAExecutionProvider", {"cudnn_conv_algo_search": "DEFAULT"}),
|
|
],
|
|
)
|
|
|
|
|
|
def test_synthesize_onnx_directml():
|
|
synthesize(
|
|
inference_type="onnx",
|
|
onnx_providers=[
|
|
# device_id: 0 は、システムにインストールされているプライマリディスプレイ用 GPU に対応する
|
|
# プライマリディスプレイ用 GPU (GPU 0) よりも性能の高い GPU が接続されている環境では、
|
|
# 適宜 device_id を変更する必要がある
|
|
# ref: https://github.com/w-okada/voice-changer/issues/410#issuecomment-1627994911
|
|
("DmlExecutionProvider", {"device_id": 0}),
|
|
],
|
|
)
|
|
|
|
|
|
def test_synthesize_onnx_coreml():
|
|
synthesize(
|
|
inference_type="onnx",
|
|
onnx_providers=[
|
|
("CoreMLExecutionProvider", {}),
|
|
],
|
|
)
|