010_共通
本アプリケーションを使用する際の前提や共通する操作
本アプリケーションのトレーニングアプリとボイスチェンジャーはDockerもしくはAnacondaを前提としています。下記の環境での動作を目標としていますが、DockerやAnacondaが動く環境であればこれら以外でも動くかもしれません。目標とする環境での動作テストは一部未完です。徐々に進めていきますが、皆様からのご報告もありがたいです。
なお、音声録音アプリはGithub Pages上で動いているため、ブラウザのみが前提となります。
また、トレーニングとボイスチェンジャーはDockerもしくはAnaconda上での使用を推奨していますが、Google Colablratoryでも動くようになっています。
(1)音声録音アプリ
Github Pages (Docker不要)
(2)トレーニングアプリとボイスチェンジャー
動作確認状況は以下の通り。
| # | os | middle | トレーニングアプリ | ボイスチェンジャー |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Windows | Anaconda | 未 | 未 |
| 2 | Windows(WSL2) | Docker | wsl2+ubuntuで確認 | wsl2+ubuntuで確認 |
| 3 | Windows(WSL2) | Anaconda | 未 | ubuntuで確認 |
| 4 | Mac(Intel) | Anaconda | 未 | 動作するが激重。(2019, corei5) |
| 5 | Mac(Apple Silicon) | Anaconda | 未 | M1 MBA, M1 MBPで確認 |
| 6 | Linux | Docker | debianで確認 | debianで確認 |
| 7 | Linux | Anaconda | 未 | 未 |
| 8 | Colab | Notebook | 確認済み | 確認済み |
また、GUI（ブラウザ）はChromeのみサポートします。
各環境へのDockerのインストール方法については説明しません。下記に示すリンク先などを参考にご準備ください。
-
Linux上でGPUを用いたDockerの環境構築
- Nvidiaの公式。非常にシンプルでわかりやすいです。
- GPUを認識させる手順の中で素のGPUを使用しないDockerの環境も構築します。GPUを使用しない場合もこちらを参考にすればOKだと思います。
-
WSL上でGPUを用いたDockerの環境構築
- 少し難易度高いですが、一応この記事が一番参考になると思います。
- （Windowsだと手元で構築手順を再現するのが難しいので、今も記載内容のままで環境構築できるかは試していません。皆様のご武運をお祈りします。）
- WSL2とCPU版Dockerのインストール動画
- MacOS: 未
Docker on WSL2の挙動については、本ソフトウェアの責任範囲外となりますが、一部有識者でないと回避できないと思われる部分があります。その内容について注釈として記載します。挙動の変更等に伴い記載内容に齟齬が出る可能性があります。詳細は公式サポートへお問い合わせください。
(1) Docker の起動
WSL2上でDockerを起動する場合には次のコマンドを実行する必要があります。
sudo service docker start
(2) 一般ユーザでのDockerの操作
VC Trainer and Playerは一般ユーザで起動する必要があります。次のコマンドを実行して、再ログインしてください。
sudo usermod -aG docker zundamon
各環境へのAnacondaのインストール方法については説明しません。下記に示すリンク先などを参考にご準備ください。
(1) Windows
(2) Mac
(3) Linux
※ M1 Macを使用する場合は、必ず、M1 Mac用のAnacondaをインストールするようにしてください。
アプリケーションのリポジトリをクローンします。なお、音声録音アプリのみを使用する場合は、スキップしても構いません。
git clone --depth 1 https://github.com/w-okada/voice-changer.git
以上です。お疲れさまでした。
音声録音アプリを使用する場合は、「音声録音」のページへ移動してください。
MMVCのモデルをトレーニングする場合は、「トレーニング」のページへ移動してください。
ボイスチェンジャを使用する場合は、「ボイスチェンジャ」のページへ移動してください。