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wataru 2022-08-23 11:17:51 +09:00
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@ -1,7 +1,20 @@
Voice Changer AI Trainer and Player Container
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。
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。
[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。
- MMVCのモデルのトレーニング
- 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
- リアルタイム話者切り替え
- CPU/GPU切り替え
- リアルタイム/ニアリアルタイム声質変換
使用方法等はwikiをご参照ください。
# 前提
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。
Dockerを動かせる環境の用意は各自で行ってください。
# 使用方法
## 前提

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@ -3,11 +3,11 @@
EXP_NAME=$1
shift
docker run -it --gpus all --shm-size=2g \
docker run -it --gpus all --shm-size=64M \
-v `pwd`/exp/${EXP_NAME}/dataset:/MMVC_Trainer/dataset \
-v `pwd`/exp/${EXP_NAME}/logs:/MMVC_Trainer/logs \
-v `pwd`/exp/${EXP_NAME}/filelists:/MMVC_Trainer/filelists \
-v `pwd`/vc_resources:/resources \
-e LOCAL_UID=$(id -u $USER) \
-e LOCAL_GID=$(id -g $USER) \
-p 6006:6006 -p 8080:8080 dannadori/voice-changer:20220823_085004 "$@"
-p 6006:6006 -p 8080:8080 dannadori/voice-changer:20220823_111518 "$@"

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@ -93,41 +93,41 @@ fi
# if $training_flag; then
if $training_flag; then
# python3 create_dataset_jtalk.py -f train_config -s 24000 -m dataset/multi_speaker_correspondence.txt
# # date_tag=`date +%Y%m%d%H%M%S`
# sed -ie 's/80000/8000/' train_ms.py
# sed -ie "s/\"batch_size\": 10/\"batch_size\": $batch_size/" configs/train_config.json
python3 create_dataset_jtalk.py -f train_config -s 24000 -m dataset/multi_speaker_correspondence.txt
# date_tag=`date +%Y%m%d%H%M%S`
sed -ie 's/80000/8000/' train_ms.py
sed -ie "s/\"batch_size\": 10/\"batch_size\": $batch_size/" configs/train_config.json
sed -ie "s/torch.cuda.device_count()/1/" train_ms.py
python3 -m tensorboard.main --logdir logs --port 6006 --host 0.0.0.0 &
# python3 -m tensorboard.main --logdir logs --port 6006 --host 0.0.0.0 &
if ${resume_flag}; then
echo "トレーニング再開。バッチサイズ: ${batch_size}"
python3 train_ms.py -c configs/train_config.json -m vc
else
echo "トレーニング開始。バッチサイズ: ${batch_size}"
python3 train_ms.py -c configs/train_config.json -m vc -fg fine_model/G_180000.pth -fd fine_model/D_180000.pth
fi
fi
# if ${resume_flag}; then
# echo "トレーニング再開。バッチサイズ: ${batch_size}。"
# python3 train_ms.py -c configs/train_config.json -m vc
# else
# echo "トレーニング開始。バッチサイズ: ${batch_size}。"
# python3 train_ms.py -c configs/train_config.json -m vc -fg fine_model/G_180000.pth -fd fine_model/D_180000.pth
# fi
# fi
if $voice_change_flag; then
if [[ -z "$config" ]]; then
warn "コンフィグファイル(-c)を指定してください"
fi
if [[ -z "$model" ]]; then
warn "モデルファイル(-m)を指定してください"
fi
# if $voice_change_flag; then
# if [[ -z "$config" ]]; then
# warn "コンフィグファイル(-c)を指定してください"
# fi
# if [[ -z "$model" ]]; then
# warn "モデルファイル(-m)を指定してください"
# fi
cd /voice-changer-internal/voice-change-service
# cd /voice-changer-internal/voice-change-service
# cp -r /resources/* .
# if [[ -e ./setting.json ]]; then
# cp ./setting.json ../frontend/dist/assets/setting.json
# fi
# echo "-----------!!"
# echo $config $model
# echo $model
# python3 serverSIO.py 8080 $config $model
# fi
cp -r /resources/* .
if [[ -e ./setting.json ]]; then
cp ./setting.json ../frontend/dist/assets/setting.json
fi
echo "-----------!!"
echo $config $model
echo $model
python3 serverSIO.py 8080 $config $model
fi