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VC Helper
VC Helperとは
VC HelperはMMVC, so-vits-svcなどのAIを使ったリアルタイムボイスチェンジャーのヘルパーアプリケーションです。リアルタイムボイスチェンジャーで必要となるトレーニング用の音声の録音(MMVC向け)とボイスチェンジャを各種プラットフォームでお手軽に実行できます。
※ MMVCのトレーニングについては公式ノートブックをご利用ください。 ※ so-vits-svcのトレーニングについては公式を参考に実施してください。
特徴
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複数のプラットフォームで動作 Windows, Mac(M1等Apple silicon), Linux, Google Colaboratoryでの動作をサポートしています。
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音声録音用アプリのインストールが不要 音声録音をGithub Pagesにホストしてあるアプリケーション上で実行可能です。全てブラウザ上で動くため、特別なアプリケーションのインストールは不要です。また、完全にブラウザアプリケーションとして動くのでデータがサーバに送信されることもありません。
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ボイチェンを別のPC上で実行して負荷を分散 本アプリケーションのリアルタイムボイスチェンジャーは、サーバ・クライアント構成で動きます。MMVCのサーバを別のPC上で動かすことで、ゲーム実況など他の負荷の高い処理への影響を抑えながら動かすことができます。
使用方法
詳細はこちら(v.1.3.x)に纏まっています。 (v1.5.xはこちら)
(1) レコーダー（トレーニング用音声録音アプリ）
MMVCトレーニング用の音声を簡単に録音できるアプリです。 Github Pages上で実行できるため、ブラウザのみあれば様々なプラットフォームからご利用可能です。 録音したデータは、ブラウザ上に保存されます。外部に漏れることはありません。
(2) プレイヤー（ボイスチェンジャーアプリ）
MMVCやso-vits-svcでボイチェンを行うためのアプリです。
大きく3つの方法でご利用できます。難易度順に次の通りです。
- Google Colaboratoryでの利用(MMVCのみ)
- 事前ビルド済みのBinaryでの利用
- DockerやAnacondaなど環境構築を行った上での利用
本ソフトウェアやMMVCになじみの薄い方は上から徐々に慣れていくとよいと思います。
(2-1) Google Colaboratoryでの利用(MMVCのみ)
Googleが提供している機械学習プラットフォームColaboratory上で実行できます。 MMVCのモデルをトレーニングが完了している場合、既にColaboratoryを利用していると思いますので、事前準備は必要ありません。ただし、ネットワーク環境やColaboratoryの状況によってボイスチェンジャのタイムラグが大きくなる傾向があります。
(2-2) 事前ビルド済みのBinaryでの利用
実行形式のバイナリをダウンロードして実行することができます。 Windows版とMac版を提供しています。
・Mac版はダウンロードファイルを解凍したのちに、使用するVCに応じたstartHttp_xxx.commandをダブルクリックしてください。開発元を検証できない旨が示される場合は、再度コントロールキーを押してクリックして実行してください(or 右クリックから実行してください)。（詳細下記 *1）
・Windows版は、ONNX版とONNX+PyTorch版を提供しています。環境に応じたzipファイルをダウンロードしてください。ダウンロードしたzipファイルを解凍して、使用するVCに応じたVCに応じたstart_http_xxx.batを実行してください。
・NvidiaのGPUをお持ちの方は多くの場合はONNX版で動きます。環境によって極まれにgpuが認識されない場合があります。その場合はONNX+PyTorch(cuda)版の方をご利用ください。（サイズが大きく違います。）
・NvidiaのGPUをお持ちでない方は多くの場合はONNX(DirectML)版で動きます。
・リモートからアクセスできるようにする方法など、より詳しくはこちらをご覧ください。
・so-vits-svcは4.0-v2に対応しています。
・so-vits-svcやつくよみちゃんの動作にはcontent vecのモデルが必要となります。こちらのリポジトリから、ContentVec_legacy 500のモデルをダウンロードして、実行するstartHttp_xxx.commandやstart_http_xxx.batと同じフォルダに配置してください。
| Version | OS | フレームワーク | link | サポートVC | サイズ |
|---|---|---|---|---|---|
| v.1.5.1.6(current) | mac(M1) | ONNX | 通常 | MMVC v.1.5.x, MMVC v.1.3.x, so-vits-svc 4.0v2 | 571MB |
| つくよみちゃん | so-vits-svc 4.0v2 | 949MB | |||
| windows | ONNX | 通常 | MMVC v.1.5.x, MMVC v.1.3.x | 564MB | |
| ONNX+PyTorch(cuda) | 通常 | MMVC v.1.5.x, MMVC v.1.3.x, so-vits-svc 4.0v2 | 2.6GB | ||
| つくよみちゃん | so-vits-svc 4.0v2 | 2.97GB | |||
| ONNX(DirectML) | 通常 | MMVC v.1.5.x, MMVC v.1.3.x | 452MB | ||
| ONNX(DirectML)+PyTorch(cuda) | 通常 | MMVC v.1.5.x, MMVC v.1.3.x | 2.47GB |
※ MMVC v.1.5.xはExperimentalです。
※ つくよみちゃんはフリー素材キャラクター「つくよみちゃん」が無料公開している音声データを使用しています。（詳細は文末）
過去バージョン
ページの一番下にまとめてあります。
*1 本ソフトウェアは開発元の署名しておりません。下記のように警告が出ますが、コントロールキーを押しながらアイコンをクリックすると実行できるようになります。これはAppleのセキュリティポリシーによるものです。実行は自己責任となります。
(2-3) DockerやAnacondaなど環境構築を行った上での利用
本リポジトリをクローンして利用します。WindowsではWSL2の環境構築が必須になります。また、WSL2上でDockerもしくはAnacondaなどの仮想環境の構築が必要となります。MacではAnacondaなどのPythonの仮想環境の構築が必要となります。事前準備が必要となりますが、多くの環境においてこの方法が一番高速で動きます。 GPUが無くてもそこそこ新しいCPUであれば十分動く可能性があります （下記のリアルタイム性の節を参照）。
リアルタイム性
GPUを使用するとほとんどタイムラグなく変換可能です。
https://twitter.com/DannadoriYellow/status/1613483372579545088?s=20&t=7CLD79h1F3dfKiTb7M8RUQ
CPUでも最近のであればそれなりの速度で変換可能。
https://twitter.com/DannadoriYellow/status/1613553862773997569?s=20&t=7CLD79h1F3dfKiTb7M8RUQ
古いCPU( i7-4770)だと、1000msecくらいかかってしまう。
Acknowledgments
免責事項
本ソフトウェアの使用または使用不能により生じたいかなる直接損害・間接損害・波及的損害・結果的損害 または特別損害についても、一切責任を負いません。
過去バージョン
| Version | OS | フレームワーク | link | サポートVC | サイズ |
|---|---|---|---|---|---|
| v.1.5.1.4a | mac(M1) | onnx(cpu) | 通常 | MMVC v.1.5.x | 510MB |
| windows | onnx(cpu) | 通常 | MMVC v.1.5.x | 541MB | |
| onnx(cpu+cuda) | 通常 | MMVC v.1.5.x | 2.55GB | ||
| onnx(cpu+DirectML) | 通常 | MMVC v.1.5.x | 430MB | ||
| onnx(cpu+DirectML+cuda) | 通常 | MMVC v.1.5.x | 2.45GB | ||
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| v.1.3.1.4a | mac(M1) | onnx(cpu) | 通常 | MMVC v.1.3.x | 510MB |
| windows | onnx(cpu) | 通常 | MMVC v.1.3.x | 541MB | |
| onnx(cpu+cuda) | 通常 | MMVC v.1.3.x | 2.55GB | ||
| onnx(cpu+DirectML) | 通常 | MMVC v.1.3.x | 430MB | ||
| onnx(cpu+DirectML+cuda) | 通常 | MMVC v.1.3.x | 2.45GB |
クレジット
