タグ: CLI

macOS: 14.5
ffmpeg version 7.0.1
pip version 24.2

brew update
brew install ffmpeg

mkdir OpenVoice
cd OpenVoice
git clone https://github.com/myshell-ai/OpenVoice.git .

pipenv --python 3.9
pipenv shell

python -m pip install --upgrade pip
pip install torch chardet
pip install -e .

wget https://myshell-public-repo-host.s3.amazonaws.com/openvoice/checkpoints_v2_0417.zip
unzip checkpoints_v2_0417.zip
rm checkpoints_v2_0417.zip

def split_audio_whisper(audio_path, audio_name, target_dir='processed'):
    global model
    if model is None:
        model = WhisperModel(model_size, device="cpu", compute_type="float32")
    audio = AudioSegment.from_file(audio_path)
    max_len = len(audio)

git clone https://github.com/myshell-ai/MeloTTS
cd MeloTTS
pip install -e .
python -m unidic download

ffmpeg -i input.mp4 -vn -acodec libmp3lame myvoice.mp3

cp myvoice.mp3 resources

import os
import torch
from openvoice import se_extractor
from openvoice.api import ToneColorConverter
from melo.api import TTS
import time

home_dir = './'
ckpt_converter = home_dir + 'checkpoints_v2/converter'
device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
output_dir = 'outputs'

start = time.time()

tone_color_converter = ToneColorConverter(f'{ckpt_converter}/config.json', device=device)
tone_color_converter.load_ckpt(f'{ckpt_converter}/checkpoint.pth')

os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

reference_speaker = home_dir + 'resources/myvoice.mp3' # This is the voice you want to clone
target_se, audio_name = se_extractor.get_se(reference_speaker, tone_color_converter, vad=False)

texts = {
    'JP': "彼は毎朝ジョギングをして体を健康に保っています。"
}

src_path = f'{output_dir}/tmp.wav'

# Speed is adjustable
speed = 1.0

for language, text in texts.items():
    model = TTS(language=language, device=device)
    speaker_ids = model.hps.data.spk2id

    for speaker_key in speaker_ids.keys():
        speaker_id = speaker_ids[speaker_key]
        speaker_key = speaker_key.lower().replace('_', '-')

        source_se = torch.load(f'checkpoints_v2/base_speakers/ses/{speaker_key}.pth', map_location=device)
        model.tts_to_file(text, speaker_id, src_path, speed=speed)
        save_path = f'{output_dir}/output_v2_{speaker_key}.wav'

        # Run the tone color converter
        encode_message = "@MyShell"
        tone_color_converter.convert(
            audio_src_path=src_path,
            src_se=source_se,
            tgt_se=target_se,
            output_path=save_path,
            message=encode_message)
 
print(f'\nかかった時間: {round(time.time()-start, 2)} 秒\n')

import os
import torch
from openvoice import se_extractor
from openvoice.api import ToneColorConverter
import time
import subprocess
import argparse

# macOS の 'say' コマンドを使用して、ベースとなる音声ファイルを生成
def text_to_speech(text, output_file):
    command = ['say', '-o', output_file, text]
    subprocess.run(command)

# 引数を解析するための設定
parser = argparse.ArgumentParser(description='OpenVoice を利用して音声のクローニングを行います。事前にクローンしたい音声ファイルを resources/myvoice.mp3 \
                                 として保存してから実行してください。macOS の "say" コマンドを利用しています。\
                                 https://github.com/myshell-ai/OpenVoice/')
parser.add_argument('-i', '--input', type=str, required=False, help='しゃべらせたいテキストを直接入力します。例 -i "こんにちは、おげんきですか"')
parser.add_argument('-f', '--file', type=str, required=False, help='しゃべらせたいテキストが入力されたファイルを指定します。同時に指定した場合は -i が優先されます。')
parser.add_argument('-s', '--source', type=str, required=False, help='テキストから音声を生成せずに、指定した既存の音声ファイルを元にクローンを作成します。\
                    同時に指定した場合は -i、-f が優先されます。')
parser.add_argument('-o', '--output', type=str, required=False, help='出力するファイル名を指定します。利用できるフォーマット: mp3(デフォルト), aiff, wav.')
parser.add_argument('-r', '--reference', type=str, required=False, help='クローン元となる音声ファイルを指定します。\
                    初回指定時には必要なデータが processed ディレクトリに作成されます。')
parser.add_argument('-p', '--play', action='store_true', required=False, help='生成された音声を自動再生します。')
args = parser.parse_args()

home_dir = './'
device = 'cpu'
ckpt_converter = home_dir + 'checkpoints_v2/converter'
tone_color_converter = ToneColorConverter(f'{ckpt_converter}/config.json', device=device)
tone_color_converter.load_ckpt(f'{ckpt_converter}/checkpoint.pth')
output_dir = 'outputs'
language = 'jp'
src_path = f'{output_dir}/tmp.aiff'

os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
start = time.time()

# クローン元となる音声ファイルの指定
if args.reference:
    reference_speaker = args.reference
else:
    reference_speaker = home_dir + 'resources/myvoice.mp3' # クローン元となる音声ファイル

target_se, audio_name = se_extractor.get_se(reference_speaker, tone_color_converter, vad=False)

# 発声するテキストを指定もしくは、既存の音声ファイルを指定
if args.input:
    input_text = args.input
#elif os.path.isfile(args.file) and os.path.getsize(args.file) > 0:
elif args.file and os.path.isfile(args.file):
    with open(args.file, 'r', encoding='utf-8') as file:
        input_text = file.read()
elif args.source:
    src_path = args.source
    input_text = ''
else:
    input_text = """
    しゃべらせたい文章を、ダッシュアイで指定してください。その他利用可能なオプションは、ダッシュエイチで確認できます。
    """

# 発声するテキストの元となる音声ファイルを生成
if input_text != '':
    text_to_speech(input_text, src_path)

source_se = torch.load(f'checkpoints_v2/base_speakers/ses/{language}.pth', map_location=device)
save_path = f'{output_dir}/output_{language}.mp3' # デフォルトの出力ファイル

# 出力ファイル名の指定がある場合
if args.output:
    output_extension = os.path.splitext(args.output)[1].lower()
    if output_extension in {'.mp3', '.aiff', '.wav'}:
        save_path = args.output
    else:
        save_path = os.path.splitext(args.output)[0] + '.aiff'
else:
    save_path = f'{output_dir}/output_{language}.mp3'

# OpenVoice processing part
# Run the tone color converter
encode_message = "@MyShell"
tone_color_converter.convert(
    audio_src_path=src_path,
    src_se=source_se,
    tgt_se=target_se,
    output_path=save_path,
    message=encode_message)
 
print(f'\nかかった時間: {round(time.time()-start, 2)} 秒\n')

# Play the generated MP3 file using the default media player
if args.play and os.path.isfile(save_path):
    # Use afplay for macOS, which is a simple command-line audio player
    print(f'ファイル: {save_path}')
    if input_text !="":
        print(input_text)
    subprocess.run(['afplay', save_path])
else:
    print("The output file does not exist.")

python clonesay.py -p -i "本日皆さんに集まっていただいたのは、\
新しいエーアイ活用の方法を議論するのが目的です。どうぞ、よろしくお願いします。"