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17
README.md
17
README.md
@ -1,7 +1,20 @@
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Voice Changer AI Trainer and Player Container
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Voice Changer Trainer and Player Container
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AIを使ったリアルタイムボイスチェンジャー[MMVC](https://github.com/isletennos/MMVC_Trainer)のトレーニングと実行を簡単にするためのヘルパーDockerコンテナです。
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このコンテナを用いることで、以下のことを簡単に行うことができます。
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[MMVC](https://github.com/isletennos/MMVC_Trainer)のトレーニングと実行を簡単にするためのDockerコンテナです。
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- MMVCのモデルのトレーニング
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- MMVCモデルを用いたリアルタイム声質変換(ボイスチェンジャ)
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- リアルタイム話者切り替え
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- CPU/GPU切り替え
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- リアルタイム/ニアリアルタイム声質変換
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使用方法等はwikiをご参照ください。
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# 前提
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本ヘルパーコンテナはDockerで動かすことを想定しています。
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Dockerを動かせる環境の用意は各自で行ってください。
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# 使用方法
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## 前提
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start.sh
4
start.sh
@ -3,11 +3,11 @@
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EXP_NAME=$1
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shift
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docker run -it --gpus all --shm-size=2g \
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docker run -it --gpus all --shm-size=64M \
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-v `pwd`/exp/${EXP_NAME}/dataset:/MMVC_Trainer/dataset \
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-v `pwd`/exp/${EXP_NAME}/logs:/MMVC_Trainer/logs \
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-v `pwd`/exp/${EXP_NAME}/filelists:/MMVC_Trainer/filelists \
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-v `pwd`/vc_resources:/resources \
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-e LOCAL_UID=$(id -u $USER) \
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-e LOCAL_GID=$(id -g $USER) \
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-p 6006:6006 -p 8080:8080 dannadori/voice-changer:20220823_085004 "$@"
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-p 6006:6006 -p 8080:8080 dannadori/voice-changer:20220823_111518 "$@"
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@ -93,41 +93,41 @@ fi
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# if $training_flag; then
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if $training_flag; then
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# python3 create_dataset_jtalk.py -f train_config -s 24000 -m dataset/multi_speaker_correspondence.txt
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# # date_tag=`date +%Y%m%d%H%M%S`
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# sed -ie 's/80000/8000/' train_ms.py
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# sed -ie "s/\"batch_size\": 10/\"batch_size\": $batch_size/" configs/train_config.json
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python3 create_dataset_jtalk.py -f train_config -s 24000 -m dataset/multi_speaker_correspondence.txt
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# date_tag=`date +%Y%m%d%H%M%S`
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sed -ie 's/80000/8000/' train_ms.py
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sed -ie "s/\"batch_size\": 10/\"batch_size\": $batch_size/" configs/train_config.json
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sed -ie "s/torch.cuda.device_count()/1/" train_ms.py
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python3 -m tensorboard.main --logdir logs --port 6006 --host 0.0.0.0 &
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# python3 -m tensorboard.main --logdir logs --port 6006 --host 0.0.0.0 &
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if ${resume_flag}; then
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echo "トレーニング再開。バッチサイズ: ${batch_size}。"
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python3 train_ms.py -c configs/train_config.json -m vc
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else
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echo "トレーニング開始。バッチサイズ: ${batch_size}。"
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python3 train_ms.py -c configs/train_config.json -m vc -fg fine_model/G_180000.pth -fd fine_model/D_180000.pth
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fi
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fi
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# if ${resume_flag}; then
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# echo "トレーニング再開。バッチサイズ: ${batch_size}。"
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# python3 train_ms.py -c configs/train_config.json -m vc
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||||
# else
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||||
# echo "トレーニング開始。バッチサイズ: ${batch_size}。"
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||||
# python3 train_ms.py -c configs/train_config.json -m vc -fg fine_model/G_180000.pth -fd fine_model/D_180000.pth
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||||
# fi
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||||
# fi
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if $voice_change_flag; then
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if [[ -z "$config" ]]; then
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warn "コンフィグファイル(-c)を指定してください"
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fi
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||||
if [[ -z "$model" ]]; then
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||||
warn "モデルファイル(-m)を指定してください"
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||||
fi
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# if $voice_change_flag; then
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# if [[ -z "$config" ]]; then
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||||
# warn "コンフィグファイル(-c)を指定してください"
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||||
# fi
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||||
# if [[ -z "$model" ]]; then
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||||
# warn "モデルファイル(-m)を指定してください"
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# fi
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cd /voice-changer-internal/voice-change-service
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# cd /voice-changer-internal/voice-change-service
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# cp -r /resources/* .
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# if [[ -e ./setting.json ]]; then
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# cp ./setting.json ../frontend/dist/assets/setting.json
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# fi
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# echo "-----------!!"
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# echo $config $model
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# echo $model
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# python3 serverSIO.py 8080 $config $model
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# fi
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||||
cp -r /resources/* .
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||||
if [[ -e ./setting.json ]]; then
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||||
cp ./setting.json ../frontend/dist/assets/setting.json
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||||
fi
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echo "-----------!!"
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echo $config $model
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||||
echo $model
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||||
python3 serverSIO.py 8080 $config $model
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||||
fi
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