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<h1>GPT-SoVITS-WebUI</h1>
パワフルな数発音声変換・音声合成 WebUI。<br><br>

[![madewithlove](https://img.shields.io/badge/made_with-%E2%9D%A4-red?style=for-the-badge&labelColor=orange)](https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS)

<img src="https://counter.seku.su/cmoe?name=gptsovits&theme=r34" /><br>

[![Open In Colab](https://img.shields.io/badge/Colab-F9AB00?style=for-the-badge&logo=googlecolab&color=525252)](https://colab.research.google.com/github/RVC-Boss/GPT-SoVITS/blob/main/colab_webui.ipynb)
[![Licence](https://img.shields.io/badge/LICENSE-MIT-green.svg?style=for-the-badge)](https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/blob/main/LICENSE)
[![Huggingface](https://img.shields.io/badge/🤗%20-Models%20Repo-yellow.svg?style=for-the-badge)](https://huggingface.co/lj1995/GPT-SoVITS/tree/main)

[**English**](../../README.md) | [**中文简体**](../cn/README.md) | [**日本語**](./README.md) | [**한국어**](../ko/README.md)

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## 機能:

1. **ゼロショット TTS:** 5 秒間のボーカルサンプルを入力すると、即座にテキストから音声に変換されます。

2. **数ショット TTS:** わずか 1 分間のトレーニングデータでモデルを微調整し、音声の類似性とリアリズムを向上。

3. **多言語サポート:** 現在、英語、日本語、中国語をサポートしています。

4. **WebUI ツール:** 統合されたツールには、音声伴奏の分離、トレーニングセットの自動セグメンテーション、中国語 ASR、テキストラベリングが含まれ、初心者がトレーニングデータセットと GPT/SoVITS モデルを作成するのを支援します。

**[デモ動画](https://www.bilibili.com/video/BV12g4y1m7Uw)をチェック！**

未見の話者数ショット微調整デモ：

https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/assets/129054828/05bee1fa-bdd8-4d85-9350-80c060ab47fb

## インストール

### テスト済みの環境

- Python 3.9, PyTorch 2.0.1, CUDA 11
- Python 3.10.13, PyTorch 2.1.2, CUDA 12.3
- Python 3.9, PyTorch 2.3.0.dev20240122, macOS 14.3 (Apple silicon)

_注記: numba==0.56.4 は py<3.11 が必要です_

### Windows

Windows ユーザーの場合（win>=10 でテスト済み）、[事前にパッケージ化されたディストリビューション](https://huggingface.co/lj1995/GPT-SoVITS-windows-package/resolve/main/GPT-SoVITS-beta.7z?download=true)を直接ダウンロードし、_go-webui.bat_ をダブルクリックして GPT-SoVITS-WebUI を起動することができます。

### Linux

```bash
conda create -n GPTSoVits python=3.9
conda activate GPTSoVits
bash install.sh
```

### macOS

モデルをトレーニングできるMacは、以下の条件を満たす必要があります：

- Appleシリコンを搭載したMacコンピュータ
- macOS 12.3以降
- `xcode-select --install`を実行してインストールされたXcodeコマンドラインツール

**すべてのMacはCPUを使用して推論を行うことができ、GPU推論よりも優れていることが実証されています。**

まず、`brew install ffmpeg`または`conda install ffmpeg`を実行してFFmpegをインストールしたことを確認してください。次に、以下のコマンドを使用してインストールします：

```bash
conda create -n GPTSoVits python=3.9
conda activate GPTSoVits

pip3 install --pre torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu
pip install -r requirements.txt
```

_注：PyTorch Nightlyをインストールした場合にのみ、モデルのトレーニングが可能です。_

### 手動インストール

#### 依存関係をインストールします

```bash
pip install -r requirementx.txt
```

#### FFmpegをインストールします。

##### Conda ユーザー

```bash
conda install ffmpeg
```

##### Ubuntu/Debian ユーザー

```bash
sudo apt install ffmpeg
sudo apt install libsox-dev
conda install -c conda-forge 'ffmpeg<7'
```

##### Windows ユーザー

[ffmpeg.exe](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffmpeg.exe) と [ffprobe.exe](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffprobe.exe) をダウンロードし、GPT-SoVITS のルートディレクトリに置きます。

### Docker の使用

#### docker-compose.yaml の設定

0. イメージのタグについて：コードベースの更新が速く、イメージのパッケージングとテストが遅いため、[Docker Hub](https://hub.docker.com/r/breakstring/gpt-sovits) で現在パッケージされている最新のイメージをご覧になり、ご自身の状況に応じて選択するか、またはご自身のニーズに応じて Dockerfile を使用してローカルで構築してください。
1. 環境変数：

   - `is_half`：半精度／倍精度の制御。"SSL 抽出"ステップ中に`4-cnhubert/5-wav32k`ディレクトリ内の内容が正しく生成されない場合、通常これが原因です。実際の状況に応じて True または False に調整してください。

2. ボリューム設定：コンテナ内のアプリケーションのルートディレクトリは`/workspace`に設定されます。デフォルトの`docker-compose.yaml`には、アップロード／ダウンロードの内容の実例がいくつか記載されています。
3. `shm_size`：Windows の Docker Desktop のデフォルトの利用可能メモリが小さすぎるため、異常な動作を引き起こす可能性があります。状況に応じて適宜設定してください。
4. `deploy`セクションの GPU に関連する内容は、システムと実際の状況に応じて慎重に設定してください。

#### docker compose で実行する

```markdown
docker compose -f "docker-compose.yaml" up -d
```

#### docker コマンドで実行する

上記と同様に、実際の状況に基づいて対応するパラメータを変更し、次のコマンドを実行します：

```markdown
docker run --rm -it --gpus=all --env=is_half=False --volume=G:\GPT-SoVITS-DockerTest\output:/workspace/output --volume=G:\GPT-SoVITS-DockerTest\logs:/workspace/logs --volume=G:\GPT-SoVITS-DockerTest\SoVITS_weights:/workspace/SoVITS_weights --workdir=/workspace -p 9880:9880 -p 9871:9871 -p 9872:9872 -p 9873:9873 -p 9874:9874 --shm-size="16G" -d breakstring/gpt-sovits:xxxxx
```

## 事前訓練済みモデル

[GPT-SoVITS Models](https://huggingface.co/lj1995/GPT-SoVITS) から事前訓練済みモデルをダウンロードし、`GPT_SoVITSpretrained_models` に置きます。

中国語 ASR（追加）については、[Damo ASR Model](https://modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/files)、[Damo VAD Model](https://modelscope.cn/models/damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch/files)、[Damo Punc Model](https://modelscope.cn/models/damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-pytorch/files) からモデルをダウンロードし、`tools/damo_asr/models` に置いてください。

UVR5 (Vocals/Accompaniment Separation & Reverberation Removal, additionally) の場合は、[UVR5 Weights](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/uvr5_weights) からモデルをダウンロードして `tools/uvr5/uvr5_weights` に置きます。

## データセット形式

TTS アノテーション .list ファイル形式:

```
vocal_path|speaker_name|language|text
```

言語辞書:

- 'zh': 中国語
- 'ja': 日本語
- 'en': 英語

例:

```
D:\GPT-SoVITS\xxx/xxx.wav|xxx|en|I like playing Genshin.
```

## Todo リスト

- [ ] **優先度 高:**

  - [x] 日本語と英語でのローカライズ。
  - [ ] ユーザーガイド。
  - [x] 日本語データセットと英語データセットのファインチューニングトレーニング。

- [ ] **機能:**
  - [ ] ゼロショット音声変換（5 秒）／数ショット音声変換（1 分）。
  - [ ] TTS スピーキングスピードコントロール。
  - [ ] TTS の感情コントロールの強化。
  - [ ] SoVITS トークン入力を語彙の確率分布に変更する実験。
  - [ ] 英語と日本語のテキストフロントエンドを改善。
  - [ ] 小型と大型の TTS モデルを開発する。
  - [x] Colab のスクリプト。
  - [ ] トレーニングデータセットを拡張する（2k→10k）。
  - [ ] より良い sovits ベースモデル（音質向上）
  - [ ] モデルミックス

## (オプション) 必要に応じて、コマンドライン操作モードが提供されます。
コマンド ラインを使用して UVR5 の WebUI を開きます
```
python tools/uvr5/webui.py "<infer_device>" <is_half> <webui_port_uvr5>
```
ブラウザを開けない場合は、以下の形式に従って UVR 処理を行ってください。これはオーディオ処理に mdxnet を使用しています。
```
python mdxnet.py --model --input_root --output_vocal --output_ins --agg_level --format --device --is_half_precision 
```
コマンド ラインを使用してデータセットのオーディオ セグメンテーションを行う方法は次のとおりです。
```
python audio_slicer.py \
    --input_path "<path_to_original_audio_file_or_directory>" \
    --output_root "<directory_where_subdivided_audio_clips_will_be_saved>" \
    --threshold <volume_threshold> \
    --min_length <minimum_duration_of_each_subclip> \
    --min_interval <shortest_time_gap_between_adjacent_subclips> 
    --hop_size <step_size_for_computing_volume_curve>
```
コマンドラインを使用してデータセット ASR 処理を行う方法です (中国語のみ)
```
python tools/damo_asr/cmd-asr.py "<Path to the directory containing input audio files>"
```
ASR処理はFaster_Whisperを通じて実行されます(中国語を除くASRマーキング)

(進行状況バーは表示されません。GPU のパフォーマンスにより時間遅延が発生する可能性があります)
```
python ./tools/damo_asr/WhisperASR.py -i <input> -o <output> -f <file_name.list> -l <language>
```
カスタムリストの保存パスが有効になっています
## クレジット

以下のプロジェクトとコントリビューターに感謝します:

- [ar-vits](https://github.com/innnky/ar-vits)
- [SoundStorm](https://github.com/yangdongchao/SoundStorm/tree/master/soundstorm/s1/AR)
- [vits](https://github.com/jaywalnut310/vits)
- [TransferTTS](https://github.com/hcy71o/TransferTTS/blob/master/models.py#L556)
- [Chinese Speech Pretrain](https://github.com/TencentGameMate/chinese_speech_pretrain)
- [contentvec](https://github.com/auspicious3000/contentvec/)
- [hifi-gan](https://github.com/jik876/hifi-gan)
- [Chinese-Roberta-WWM-Ext-Large](https://huggingface.co/hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large)
- [fish-speech](https://github.com/fishaudio/fish-speech/blob/main/tools/llama/generate.py#L41)
- [ultimatevocalremovergui](https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui)
- [audio-slicer](https://github.com/openvpi/audio-slicer)
- [SubFix](https://github.com/cronrpc/SubFix)
- [FFmpeg](https://github.com/FFmpeg/FFmpeg)
- [gradio](https://github.com/gradio-app/gradio)

## すべてのコントリビューターに感謝します

<a href="https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/graphs/contributors" target="_blank">
  <img src="https://contrib.rocks/image?repo=RVC-Boss/GPT-SoVITS" />
</a>
