はじめに

　御丹宮くるみさんの歌声, かわいいですよね. さて前回の記事では Google Colaboratory で NNSVS を利用する方法について御紹介しましたが, 実験を進めていくにあたって学習モデルを時間がかかるものに変更したり複数の歌声データベースを使い分けたりすると, Google Colaboratory の連続使用時間の制限や Google Drive の容量制限が問題になってきます.
　そうするとやはり自分の PC で実験したいと考えるのが自然な流れですが, Windows 上で GPU を使うことのできる python のうち公式の python や Anaconda (Minoconda) はインストーラがレジストリに色々登録するタイプのアプリケーションであり, 複数の環境を併存させるのが難しく他人に環境構築を勧め辛いという問題がありました. また python の可搬性のある実装である Embeddable Python (参考:超軽量, 超高速な配布用 Python 「 embeddable python 」 (Qiita 上の紹介記事)) はインストールに C/C++ コンパイラを必要とするような python ライブラリをインストールできず, NNSVS に必要なライブラリの導入ができませんでした.
　しかし先日可搬性のある python のもう一つの実装である WinPython を知り, また折良く以前は不可能であった Windows 上での Pysinsy のビルドに成功しました. これと MSYS2 と組み合わせることで NNSVS で GPU を使用して学習から歌声合成まで実行できる環境の構築に成功しましたので, 御紹介致します.

　想定している読者は次の通りです.

Windows のコマンドプロンプトや Unix の簡単なコマンドがわかる, またはコマンドラインインターフェイスに抵抗感がない
簡単なバッチファイルやシェルスクリプト, python プログラムを読み書きできる
Windows 10 64bit RS4 (1803) 以降を使用している (WinPython や MSYS2 のダウンロードや展開に curl や tar を使用するため. 他の解凍ソフトを準備するならそれ以前の Windows 10 でも構築可能かもしれません)
ストレージに 4GB 以上の空き領域がある

前準備

Visual Studio Build Tools 2019 と Windows 10 SDK 10.0.14393.0 のインストール (必須)

　NNSVS が依存している python ライブラリの中にはインストール時に Microsoft Visual Studio 14 2015 を必要とするものがあります. これは Microsoft が無償で配布している Visual Studio Build Tools 2019 から利用可能です (他に Visual Studio 2019 Community も利用できます). しかし必要なプログラムがいくつかのパッケージに分散しているため, インストール時には注意が必要です.

"MSVC v140 - VS 2015 C++ ビルドツール (v14.00)" は Visual Studio 14 2015 のツール相当を含んでいますが, MSBuild.exe を含んでいません.
"MSVC v142 - VS 2019 C++ x64/x86 ビルドツール (v14.27)" は MSBuild.exe を含んでいます.
Microsoft Visual Studio 14 2015 が Windows 10 上で扱える Windows 10 SDK の最終バージョンは 10.0.14393.0 であるようです (参考: VS: Do not select a Windows SDK too high for current VS version (!2388) · Merge Requests · CMake / CMake · GitLab). これは Windows SDK archive からダウンロードできますが, rc.exe を含んでいません.
最新版の Windows 10 SDK (10.0.18362.0) は rc.exe を含んでいます.

　Visual Studio Build Tools 2019 をインストールする際には, "MSVC v142 - VS 2019 C++ x64/x86 ビルドツール (v14.27)", "Windows 10 SDK (10.0.18362.0)", "Windows 用 C++ CMake ツール", "MSVC v140 - VS 2015 C++ ビルドツール (v14.00)" に忘れずにチェックを入れるようにしてください.

NVidia CUDA Toolkit (10.1/10.2) とNVIDIA cuDNNのインストール (推奨)

　環境構築に必須ではありませんが, GPU が CUDA を使用可能であると NNSVS の学習が高速になります. NNSVS が使用している深層学習用のフレームワークである PyTorch は CUDA 10.1 と CUDA 10.2 を使用可能です. 2020年9月現在 PyTorch における CUDA11.0 はまだバイナリパッケージが準備されていないことに注意してください (ソースファイルから手動でインストールすることは可能なようです). また使用する CUDA のバージョンに合わせて cuDNN もインストールしてください.

環境構築

　ここからはコマンドラインインターフェイスで操作していきます. Windows のメニューから [Visual Studio 2015] → [VS2015 x64 Native Tools コマンドプロンプト] を選択し NNSVS 環境を構築したいディレクトリにカレントディレクトリを変更してください. 通常のコマンドプロンプトも使用できますが, Visual Studio 14 2015 のツールが使用できるように環境変数 INCLUDE, LIB, LIBPATH を自分で設定する必要があります. コマンドプロンプトにおけるカレントディレクトリの変更は CD/CHDIR を使います (Web 上に情報が沢山あるので分からない場合は調べてください).

WinPython, MSYS2 のダウンロードと展開から MSYS2 の初期化まで

WinPython のダウンロードと展開

　WinPython の公式ページから python 3.8 のみを含んだ最小構成である WinPython64-3.8.5.0dot.exe をダウンロードします.

curl -L -o winpython.exe https://github.com/winpython/winpython/releases/download/3.0.20200808/Winpython64-3.8.5.0dot.exe

winpython.exe は自己展開形式の 7-zip アーカイブです. 現在のディレクトリに解凍します.

winpython.exe -C. -y

MSYS2 のダウンロードと展開

　sourceforge から msys2-base-x86_64-20200903.tar.xz をダウンロードします.

curl -L -o msys2.tar.xz https://sourceforge.net/projects/msys2/files/Base/x86_64/msys2-base-x86_64-20200903.tar.xz

tar.xz ファイルの展開は Windows の標準ソフトウェアのみでは不可能ですが, 先程ダウンロードした python に tarfile モジュールがあるのでこれを利用します. 以下の内容を extract_tar_xz.py というファイル名で現在のディレクトリに保存します.

extract_tar_xz.py

import sys
import tarfile

if(len(sys.argv) != 3):
    print("extract_tar_xz archive_file destination")
    sys.exit(-1)
    
tar = tarfile.open(sys.argv[1])
tar.extractall(sys.argv[2])
tar.close()

　先程展開した WinPython で extract_tar_xz.py を実行して msys2.tar.xz を展開します.

WPy64-3850\python-3.8.5.amd64\python.exe extract_tar_xz.py msys2.tar.xz .

WinPython の移動, MSYS2 の初期化

　MSYS2 から WinPython を利用しやすいように WinPython を MSYS2 の /opt に移動します.

move WPy64-3850\python-3.8.5.amd64 msys64\opt\python

　MSYS2 を初回起動して初期化します (1 分ほどかかります). (追記:2020/09/14 msys2_shell.cmd を使用するように変更しました).

msys64\msys2_shell.cmd -mingw64 -defterm -no-start -c /bin/false

　先程移動した WinPython を MSYS2 から利用しやすいように, bash のユーザ共通の環境設定である /etc/bash.bashrc に PATH の設定を追加します.

echo export PATH=/opt/python:/opt/python/Scripts:$PATH >> msys64\etc\bash.bashrc

pacman の初期化から NNSVS と関連ライブラリのインストール, クリーンアップまで

　ここまではコマンドプロンプト上の操作でしたが, ここからは MSYS2 の bash で作業します. 以下のコマンドで MSYS2 の bash を起動します. (追記:2020/09/14 msys2_shell.cmd を使用するように変更しました).

msys64\msys2_shell.cmd -mingw64 -defterm -no-start

pacman の初期化とアップデート

　MSYS2 で採用されているパッケージマネージャである pacman を初期化します.

pacman-key --init

　続いて pacman のリポジトリをアップデートします.

pacman -Syuu --noconfirm

git のインストール

pacman で git をインストールします.

pacman -Su --noconfirm git

pip のアップグレード(追記: 2020/09/15)

　pip で python ライブラリを追加していく前に, まずは pip をアップグレードします.

python -m pip install -U pip

numpy, cython のインストール

　pip で numpy, cython をインストールします.

pip install -U numpy cython

PyTorchのインストール

　pip で PyTorch をインストールします. 使用する CUDA に合わせてインストールするバージョンを変更してください.

(2020.11.08追記) Shallow ARモデルがマージされたのに伴いtorchaudioが必要になります. 既に環境を構築済みの方はお使いの CUDA のバージョンに合わせて torchaudio をインストールしてください.

CUDA 10.2用

pip install torch===1.7.0 torchvision===0.8.1 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

CUDA 10.1用

pip install torch==1.7.0+cu101 torchvision==0.8.1+cu101 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

CUDA なし

pip install torch==1.7.0+cpu torchvision==0.8.1+cpu torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

pysptk のインストール

　pysptk はインストールに C/C++ コンパイラが必要なライブラリです. MSYS2 からも Visual Studio 14 2015 のツール等が見えるように PATH を設定し直します. この設定では Visual Studio Build Tools 2019 を使う場合と Visual Studio 2019 Community を使う場合の設定が両方含まれていますが, 自分の環境に合わせて適宜変更してください.

export PATH=/c/Program\ Files\ \(x86\)/Microsoft\ Visual\ Studio/2019/BuildTools/Common7/IDE/CommonExtensions/Microsoft/CMake/CMake/bin:/c/Program\ Files\ \(x86\)/Microsoft\ Visual\ Studio/2019/BuildTools/MSBuild/Current/Bin/amd64/:/c/Program\ Files\ \(x86\)/Microsoft\ Visual\ Studio/2019/Community/Common7/IDE/CommonExtensions/Microsoft/CMake/CMake/bin/:/c/Program\ Files\ \(x86\)/Microsoft\ Visual\ Studio/2019/Community/MSBuild/Current/Bin/amd64/:/c/Program\ Files\ \(x86\)/Microsoft\ Visual\ Studio\ 14.0/VC/bin/amd64:/c/Program\ Files\ \(x86\)/Windows\ Kits/10/bin/10.0.14393.0/x64/:/c/Program\ Files\ \(x86\)/Windows\ Kits/10/bin/10.0.18362.0/x64/:$PATH
pip install pysptk

bandmat のインストール

　bandmat は python3.7 以降で pip から自動でインストールできないという問題があります. bandmat の git リポジトリを取得してインストールします. 以降 /tmp に移動して作業します.

cd /tmp
git clone https://github.com/MattShannon/bandmat.git
cd bandmat && pip install . 
cd /tmp

fastdtw のインストール(追記: 2020/09/15)

　fastdtw はインストールの方法によって同じデータでも結果が異なるようです. Visual Studio 14 2015 でコンパイルされたバージョンがインストールされるように, 私が fork した fastdtw の vs_2015 ブランチを使用します.

git clone -b vs_2015 https://github.com/taroushirani/fastdtw.git
cd fastdtw && pip install . 
cd /tmp

nnmnkwii, NNSVS のインストール

　nnmnkwii, NNSVS をインストールします. 最新版をインストールするために pip による自動インストールではなく git リポジトリを取得してインストールします.

git clone https://github.com/r9y9/nnmnkwii
cd nnmnkwii && pip install . && cd /tmp
git clone https://github.com/r9y9/nnsvs 
cd nnsvs && pip install . && cd /tmp

hts_engine_API, Sinsy のビルド

　Pysinsy のインストールに必要な hts_engine_API, Sinsy をビルドします. それぞれ公式からのリリースではなく NNSVS の作者である Ryuichi Yamamoto 氏の fork を使います.
　Linux 上で gcc を使って共有ライブラリをビルドするのと異なり, Visual Studio は __declspec (dllexport) が宣言された関数が無いとインポートライブラリを生成しません. そのため Windows 上では -DBUILD_SHARE_LIBS=ON を渡して生成された共有ライブラリ(sinsy.dll)を pysinsy のビルドに使うことができません. -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF として静的ライブラリを生成します.

git clone https://github.com/r9y9/hts_engine_API
cd hts_engine_API/src && mkdir -p build && cd build && cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DBUILD_SHARED_LIBS=ON -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/hts_engine_API .. && make -j > hts_engine_API_build.log 2>&1 &&  make install && cd /tmp

git clone  -q https://github.com/r9y9/sinsy
cd sinsy/src/ && mkdir -p build && cd build 
cmake -G "Visual Studio 14 2015 Win64" -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/sinsy -DHTS_ENGINE_INCLUDE_DIR=/opt/hts_engine_API/include/ -DHTS_ENGINE_LIB=/opt/hts_engine_API/lib/hts_engine_API.lib ..
cmake --build . --config Release 
cmake -DCMAKE_INSTALL_CONFIG_NAME=Release -P cmake_install.cmake
cd /tmp

Pysinsy のインストール

　Pysinsy をインストールします. Sinsy を静的にリンクするように変更したため, 本来 sinsy.dll が呼ぶはずだった hts_engine_API を明示的にリンクする必要があります. 私が fork した pysinsy の vc_2015 ブランチにその修正が含まれているので使用します.

git clone -b vc_2015 https://github.com/taroushirani/pysinsy.git
cd pysinsy
SINSY_INSTALL_PREFIX=/opt/sinsy/ HTS_ENGINE_API_INSTALL_PREFIX=/opt/hts_engine_API/ pip install .
cd /tmp

hts_engine_API-1.dll のコピー

　Python では python モジュールの共有ライブラリ (.pyd ファイル) は sys.path で設定された検索パスが使われますが, それらの python モジュールが依存している外部の DLL は OS の環境変数 PATH で設定された検索パスが使われます. hts_engine_API-1.dll を PATH で設定されたディレクトリのどこかにコピーします (ここでは /opt/python).

cp /opt/hts_engine_API/lib/hts_engine_API-1.dll /opt/python/

クリーンアップと pnew - Portable NNSVS environment for Windows の紹介

　MSYS2ではLinuxと違い /tmp 以下が定期的にクリーンアップされないので, 手動で不要になったファイルを削除します

rm -rf /tmp/bandmat /tmp/nnmnkwii /tmp/pysinsy /tmp/hts_engine_API /tmp/nnsvs /tmp/sinsy

　以上で環境構築は終了です. お疲れさまでした! コマンドプロンプトを閉じて msys64\msys2.exe を起動すればそこは NNSVS が使える Unixライクな開発環境です!

　見ての通り手順が煩雑なので, これを自動化するために pnew というリポジトリを作成しました. 上述の前準備のあとに環境構築したいディレクトリに pnew をダウンロードして, VS2015 x64 Native Tools コマンドプロンプト上から bootstrap.bat を実行すれば最初の WinPython, MSYS2 のダウンロードから最後のクリーンアップまで全自動で行います. 行っている内容はほぼ上で説明した通りなので, カスタマイズしたりエラーが発生した場合は参考にしてください.

既知の問題点と対策

　MSYS2 はあくまで Unix ライクな開発環境を提供するものであり Unix そのものではないので, それに起因する問題がいくつかあります.

mintty から WinPython を対話モードで利用できない

MSYS2 由来ではない Windows のコンソールアプリケーションと Unix の仮想端末の非互換性を吸収してくれる winpty というソフトウェアが必要になります. pacman で winpty をインストールして, python の前に winpty を付けて起動してください (他の Windows コンソールアプリケーションも同じです).

pacman -Su winpty
winpty python

tar jxvf が途中で止まってしまう

　MSYS2 には標準で GNU tar ではなく bsdtar がインストールされています. 従って MSYS2 から tar を呼ぶと Windows の tar が呼ばれます (これも由来は bsdtar). そして Windows の tar は MSYS2 の bzip2 と相性が悪いのか, tar に -j オプションをつけると展開の途中で tar がスリープしてしまい反応しなくなるようです. これは nit-song070 や jsut-song のレシピのステージ -1 でダウンロードした HTS-demo_NIT-SONG070-F001.tar.bz2 を展開するときに問題になります. run.sh を修正して tar ではなく bsdtar を呼ぶか, pacman で GNU tar をインストールするか, alias tar=bsdtar のようにエイリアスを設定することをお勧めします.

シンボリックリンクが作成できない

　MSYS2 はデフォルトではシンボリックリンクが作成できません. NNSVS の公式に含まれているレシピのうち nit-song070, jsut-song, pjs は conf/jp_qst001_nnsvs.hed を kiritan_singing のものとシンボリックリンクで共有しているので, これらのレシピのステージ 1 を実行すると conf/jp_qst001_nnsvs.hed が読めずエラーになります. また kiritan_singing のレシピもステージ 0 でシンボリックリンクを設定している箇所がありエラーになります. 環境変数 MSYS を書きかえて, ユーザに適切な権限を設定する (参考: MSYS2 でシンボリックリンクを作れるようにしてみた) か, シンボリックリンクを使っている場所を通常のコピーに手作業で修正する必要があります.

WinPython が MSYS2のファイルパスを理解してくれない

WinPython は元々 MSYS2 のアプリケーションではないため, POSIX ファイルパスを理解しません. 例えば Sinsy 用の辞書ファイルは MSYS2 上では /opt/sinsy/lib/sinsy/dic にインストールされていますが, これを WinPython に直接渡すとエラーになります.

import pysinsy
sinsy = pysinsy.sinsy.Sinsy()
assert sinsy.setLanguages("j", "/opt/sinsy/lib/sinsy/dic")

(出力)

[ERR] Cannot open phoneme table file : /opt/sinsy/lib/sinsy/dic/japanese.utf_8.t
able
[ERR] Cannot read phoneme table file : /opt/sinsy/lib/sinsy/dic/japanese.utf_8.t
able
[ERR] Cannot read Japanese table or config or macron file : /opt/sinsy/lib/sinsy
/dic/japanese.utf_8.table, /opt/sinsy/lib/sinsy/dic/japanese.utf_8.conf
Traceback (most recent call last):
: File "<stdin>", line 1, in <module>
AssertionError

　MSYS2 には Cygwin 由来の cygpath があるので, それで POSIX ファイルパスを Windows のファイルパスに変換します.

cygpath.exe -m /opt/sinsy/lib/sinsy/dic

(出力)

C:/<somewhere>/msys64/opt/sinsy/lib/sinsy/dic

import pysinsy
sinsy = pysinsy.sinsy.Sinsy()
assert sinsy.setLanguages("j", "C:/<somewhere>/msys64/opt/sinsy/lib/sinsy/dic")

(出力)

(エラーなし)

おわりに

　Windows で可搬性のある NNSVS 環境を作る方法を簡単に解説しました. 今回作成した環境は完全に動作する Unix ライクな開発環境と完全に動作する python 一式を含んでおり, 使用するディスク容量が 3.1GB, zip で圧縮しても 1.7GB とかなり大きなものですが, その代わり深層学習の学習から推論までこなせる汎用性の高いものになっています.
　今回は後からプログラムを追加する際の容易さから MSYS2 を選択しましたが, 他の開発ツールが不要であれば MSYS2 を Git Bash に変更する, または環境構築したあとは MSYS2 部分を削除して Windows に付属している PowerShell から WinPython を使うといった運用も考えられると思います. 御自分の用途に合わせて適宜工夫してみてください.

関連記事

Google Colaboratory で NNSVS で遊ぶ mini-HOWTO (2020/06/18)
Windows で可搬性のある NNSVS 環境で遊ぶ mini-HOWTO (2020/09/16)