Bert-VITS2のめんどくさい前処理をシェルスクリプトにまとめた【音声合成】

litaginさんの解説記事を参考にBert-VITS2 Ver2.1のつくよみちゃんJVSコーパスを学習するシェルスクリプトを作成しました。ver2.1なので需要がないかもしれませんが、これを実行するだけでとりあえず学習が回ります！

環境構築

以下を前提条件とします。

• linuxもしくはwsl2
• CUDAドライバがインストール済み
• python3.9以上がインストール済み

git clone

リポジトリをcloneして、依存ライブラリをpip installするところまで

git clone https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2
cd Bert-VITS2/
git checkout 2.1
pip3 install torch torchvision torchaudio
pip install -r requirements.txt

事前準備

つくよみちゃんJVSコーパスでセットアップするシェルスクリプトを作成します。
preprocess.shという名前のファイルを作成し、以下を張り付けて保存してください。

> preprocess.sh # 空のファイルを作成

preprocess.sh

model_name=tsukuyomi-chan

# download pretrain models
[ ! -e "Data/${model_name}/models/" ] && mkdir -p Data/${model_name}/models/
[ ! -e "Data/${model_name}/models/DUR_0.pth" ] && wget -O "DUR_0.pth" https://huggingface.co/Garydesu/bert-vits2_base_model-2.1/resolve/main/DUR_0.pth?download=true
[ ! -e "Data/${model_name}/models/D_0.pth" ] && wget -O "D_0.pth" https://huggingface.co/Garydesu/bert-vits2_base_model-2.1/resolve/main/D_0.pth?download=true
[ ! -e "Data/${model_name}/models/G_0.pth" ] && wget -O "G_0.pth" https://huggingface.co/Garydesu/bert-vits2_base_model-2.1/resolve/main/G_0.pth?download=true

mv DUR_0.pth D_0.pth G_0.pth Data/${model_name}/models/
# download & unzip tsukuyomi-chan corpus
if [ ! -e "つくよみちゃんコーパス Vol.1 声優統計コーパス（JVSコーパス準拠）" ];
then
    if [ ! -e "sozai-tyc-corpus1.zip" ];
    then
        wget https://tyc.rei-yumesaki.net/files/sozai-tyc-corpus1.zip
        unzip sozai-tyc-corpus1.zip
    else
        unzip sozai-tyc-corpus1.zip
    fi
fi

# prepare wav file and text file
[ ! -e "Data/${model_name}/audios/raw" ] && mkdir -p Data/${model_name}/audios/raw
[ ! -e "Data/${model_name}/filelists" ] && mkdir -p Data/${model_name}/filelists
cp "つくよみちゃんコーパス Vol.1 声優統計コーパス（JVSコーパス準拠）/おまけ：WAV（+12dB増幅＆高音域削減）/WAV（+12dB増幅＆高音域削減）"/* "Data/${model_name}/audios/raw/"

[ -e "filelists/text.list" ] && rm filelists/text.list
while read line
do
    file_name=${line%:*}
    text=${line#*:}
    data_dir="Data/tsukuyomi-chan/audios/wavs"
    file_path=${data_dir}/${file_name}.wav
    lang="JP"
    echo "${file_path}|${model_name}|${lang}|${text}" >> Data/${model_name}/filelists/text.list
done < "つくよみちゃんコーパス Vol.1 声優統計コーパス（JVSコーパス準拠）/04 台本と補足資料/★台本テキスト/01 補足なし台本（JSUTコーパス・JVSコーパス版）.txt"

# prepare config file
python preprocess_text.py
base_config=$(cat config.yml)
new_config=$(echo "$base_config" | \
sed -e "s|dataset_path: \"[^\"]*\"|dataset_path: \"Data/${model_name}\"|" | \
sed -e "s|transcription_path: \"[^\"]*\"|transcription_path: \"filelists/text.list\"|" | \
sed -e "s|config_path: \"[^\"]*\"|config_path: \"config.json\"|")



echo "$new_config" > config.yml

base_conf_json=$(cat configs/config.json)
echo "$base_conf_json" | sed -e "s|\"batch_size\": [0-9]*|\"batch_size\": 4|" > Data/${model_name}/config.json

# execute prepare python script
python resample.py
python preprocess_text.py

# prepare fiture files
python bert_gen.py
python emo_gen.py

作成したら、実行権限を付与して実行してください。

chmod +x preprocess.sh
./preprocess.sh

学習

以下のコマンドで学習を開始します。

python train_ms.py

推論

config.ymlの100行目あたりにモデルのパスを指定する箇所があるので、models/G_1000.pth(数字の部分は適宜変更してください)と書きかえます。

webui:
  # 推理设备
  device: "cuda"
  # 模型路径
  model: "genshin/models/G_8000.pth"　-> "models/G_1000.pth"に変更
...

webuiを起動します

python webui.py