Windowsに『Yukarinライブラリ』（become-yukarin, yukarin, realtime-yukarin）を導入した

ピポッ @pipo_lll

Windowsにyukarinメモ：インストールがSuccessfullyとなったら大丈夫です。あとはGitHubでの説明の通りに行ってください。

ピポッ @pipo_lll

Windowsにyukarinメモ：input_wavフォルダ（自身の声を入れる場所）、target_wavフォルダ（目標の声を入れる場所）内のそれぞれのファイル名は合わせてください。 target_wav中ファイルがyu-0.wav, yu-1.wav, ...とあるならinput_wav中ファイルもyu-0.wav, yu-1.wav, ...です。対応する音同士を同名に

ピポッ @pipo_lll

Windowsにyukarinメモ：学習後、GitHubの通りのテスト時エラーで「 p_in = Path(glob.glob(str(dataset_wave_dir / p_in.stem) + '.*')[0]) TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'NoneType' and 'str' 」と出るかもしれません。自分もわかってないですが出力はできるので無視してます

ピポッ @pipo_lll

Windowsにyukarinメモ：become-yukarinについても同様に「cd　～」で移動、GitHub通りに実行していくのですが、学習の前にWindows の場合にいくつかやる事があります。

ピポッ @pipo_lll

Windowsにyukarinメモ：git-bash.exe内で「pip install dill==0.3.0」と入力してdillをインストールしてください。バージョンは0.3.0に合わせて(==0.3.0を付けて)ください。バージョンが違う場合に、後々エラーになるためです。※自分の環境で発生した物なので場合によっては出ないかもしれません

ピポッ @pipo_lll

Windowsにyukarinメモ：次に、環境変数のPathで登録したPython36のフォルダに移動して、その中の「Lib\multiprocessing」フォルダにある「reduction.py」をメモ帳などで開いてください。

ピポッ @pipo_lll

あっ！？reduction . pyがアドレス判定されてる！？

ピポッ @pipo_lll

すみません、妙なところがアドレス化してたら「reduction」「.py」と認識してください。

ピポッ @pipo_lll

Windowsにyukarinメモ：15行目の「import pickle」を「import dill as pickle」に書き換えて、保存して終了してください。 これでbecome-yukarinでの学習ができるようになる筈です。

ピポッ @pipo_lll

Windowsにyukarinメモ：注意として、become-yukarinの学習の後にyukarinでの学習を行う場合は、「reduction.py」の内容を戻す(import dill as pickleをimport pickleにする)必要があります。戻さないとエラーが出て学習できません。

ピポッ @pipo_lll

わかったこと：become-yukarinを使う時に『音声特徴量抽出』の時点でreduction .py をdill as pickle にするとエラーして止まる。 （『学習時』だけdill as pickleに書き直す必要がある）

ピポッ @pipo_lll

参考サイト郡 ▼大本の動画 nicovideo.jp/watch/sm357354… ▼Windows でのyukarin導入 qiita.com/BURI55/items/7… ▼cuda,cudnnのインストール qiita.com/8128/items/2e8… kkaneko.jp/tools/win/cuda… ▼ffmpegインストール fukatsu.tech/windows-ffmpeg ▼gitインストール proengineer.internous.co.jp/content/column…

ピポッ @pipo_lll

参考サイト郡 ▼pip qiita.com/huushihi/items… ▼Yukarinライブラリのコマンド解説 qiita.com/atticatticatti… ▼Yukarinライブラリのトラブルシューティング qiita.com/atticatticatti…

ピポッ @pipo_lll

Windowsにyukarinメモ：大事な点 ●バージョンを合わせる(Python3.6, cuda10.1, cudnn_for_cuda10.1, dill==0.3.0等） ●Pathを全て登録する ●無いコマンドはpip install ●reduction.pyはbecome-yukarin実行時に書き換え/yukarin実行時に戻す

ピポッ @pipo_lll

そういえばどこかで「(動画では）cudnnはあった方が良いとなっているけど、現在は導入必須である」みたいな文面を見た気がする。ただどこで見たか分からない……

ピポッ @pipo_lll

お、frame_periodを5から2にしたら文節でフェードアウトしてしまうタイプの物が改善された

ピポッ @pipo_lll

orderを30として、config.jsonのmodelのin_channnelsとout_channelsを31にしたらいけた。なんで？

ピポッ @pipo_lll

in_channelとout_channnelが合ってなかったのは分かった。さっきまで32にしてた。そういえばデフォルトはorder+1だったな……

ピポッ @pipo_lll

yukarinパラメータ変更メモ：変換結果がノイズ多数のため、パラメータ変更で幾らか対応できないか試行錯誤した。

ピポッ @pipo_lll

yukarinパラメータ変更メモ：パラメータ変更は「yukarin/param .py」をメモ帳等で開いて、その中の数字を変更することで可能です。 合わせてconfig.json（学習時に使うconfigファイル）のパラメータもparam .pyと同じ値にします。

ピポッ @pipo_lll

yukarinパラメータ変更メモ： 今回いじったのは以下の3点。 ●f0_floor：声の基本的な高さを決めるのに使う。上げると低い声に対応しやすくなる ●frame_period：データの細かさ。小さいほど精密になるが容量が増える ●order：声質のデータ量。大きいとデータ量が増えて精密になるが容量が増える

ピポッ @pipo_lll

yukarinパラメータ変更メモ：自分はf0_floorを71→100、frame_periodを5→1、orderを8→30に変更しました。 なおf0_floorはファイル容量に影響ありませんでしたが、frame_periodとorderを上の値にしたら.npyファイル1個当たりの容量が約13倍になったので気をつけてください。

ピポッ @pipo_lll

yukarinパラメータ変更メモ：orderの値を変更した場合は、config.jsonのパラメータ中の「in_channels」および「out_channels」をorder+1に変更してください。