はじめに
ヒホさんの開発されたyukarinライブラリ(第一段変換のyukarin 第二段変換のbecome-yukarin リアルタイム変換のrealtime-yukarinの総称)を使って、誰でも好きなキャラの声になれるという声質変換ができるのですが、推奨環境がLinuxですので、Windowsでは動かなかったところ、8月24日にヒホさんが直してくれて、動くようになりましたので、動かしてみましたので、ご報告です。
環境構築
『Yukarinライブラリ』ためのLinux環境構築(RTX対応)【Ubuntu 19.04】を参考に環境構築していきます。
実行環境
プロセッサ : Intel(R) Core(TM) i5-4590 CPU @ 3.30GHz
メモリ : 16GB
GPU : GTX 1070Ti (GPUメモリ 8GB)
ストレージ : SSD 480GB
OS : Microsoft Windows 10 Pro
Windows環境の整備
隠しファイルと拡張子を表示するようにしておきます。Windows 10のエクスプローラーで隠れている拡張子やシステムファイルを表示したい
シェル及びターミナルはGitBashを使用しました。
エディタ系のインストール
基本サクラエディタを使用しました。
また、PythonにはPycharmを使用しました。
pycharmはWindows10 Pycharmの日本語化のやり方で、日本語化できます。
ディープラーニング環境の構築
Windows 10にNVIDIA GPUを使用したDeep Learning環境をインストール。（CUDA10、VS2017、Chainerのインストール)を参考にしました。
開発系のインストール
VisualStudio(以下VS)2015のC++コマンドライン開発環境が必要なので、入れます。VS2017でもVS2019でもVSのインストーラーからチェックを入れればよいです。私はVS2019Communityが入ってましたので、インストーラーからいれましたが、新規に入れる場合、Tools for Visual Studio 2019でよいです。(入ってないとcudaのインストールが失敗します。)
Pythonのインストール
anacondaではなく、Python3.7.4を入れました。
インストール方法はこちらです。
CUDAのインストール
なかなか入らなくて苦労しました。基本nvidiaのページからダウンロードして、インストールするだけなのですが、インストーラーがインストールに失敗しました。と出ます。グラフィックドライバのクリーンイントールからやりましたが、結果はダメ。結局VS2015のc++コマンドラインビルド環境がないとインストーラーがこけるようです。
CuDnnのインストール
nvidiaのサイトに登録して、ダウンロードしたものを解凍して、CUDAのフォルダにマージします。
yukarinライブラリの環境整備と実行
ここからは『Yukarinライブラリ』become-yukarin, yukarin コマンド解説を参考に実行していきます。作業ディレクトリ等はこれに準拠しました。
become-yukarinの環境整備
pip install -r requiremets.txt を実行する。cupyがなかなか入りません。入れるためには、環境変数を多数設定するなどのコツがあるようです。windows10環境でChainer2.0を動かすまでにハマった罠が参考になるかと思います。
PYTHONPATHの設定
コントロールパネル→システム→システムの詳細設定で、システム環境変数に、PYTHONPATHを設定します。become-yukarinディレクトリ、yukarinディレクトリを指定します。複数指定するときは、;(セミコロン)で区切ります。
音素バランス文の収録
まず音素バランス文を収録します。私は声優統計コーパスのものを50文使いました。100文やATR503のものをつかえば、もっとクオリティが上がるのかもしれません。あと好きなキャラの声を用意します。私はCeVIOのさとうささらを使用しました。第二段用には青空文庫の夏目漱石の『吾輩は猫である』を整形したものを約3000文使いました。
yukarinでの第一段学習
コマンドを実行するだけです。
become-yukarinでの第二段学習
pickleのエラーに悩まされました。
回避方法を教えていただきました。
C:\Usersユーザ名\Anaconda3\pkgs\python-3.6.5-h0c2934d_0\Lib\multiprocessing\http://reduction.py/
の15行目にある import pickleを
import dill as pickleに変更
dillはpipなどからインストールしてください
だそうです。Python本体のマルチスレッド部分のpickleを互換ライブラリのdillで置き換える方法になります。
これで学習ができます。
おわりに
Ubuntu使わなくてもできるようになったのは大きいですが、いろいろコツがいりますね。それでもわからないことがあったら、ユーザーコミュニティのyukarinライブラリディスコードで聞いてみてください。最後に、ヒホさんをはじめ、atticさん、AIきりたんさん他の皆さんに助けていただきました。感謝申し上げます。