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File metadata and controls

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NVC-Net

NVC-Net のpytorch version

  • BCE lossをmseに変更 (GとDの乖離を減らす)
  • 信号の一致度をとるためsnr lossを追加
  • spk embeddingの一貫性保証のため、cycle consistency embedding lossを追加
  • label smoothingを追加

実行環境作成

docker-compose up -d

poetry install
source .venv/bin/activate
pip install -e .

データ形式

    音声データセットdir
     |-spk1
     |  |-wav
           |-audio_file_00001.wav
           |-audio_file_00002.wav

実行方法

話者リストのファイルを作成する

python ./src/dataset/create_spk_list.py -i /data/karanovc -o ./results/karanovc_spk_list.txt

作成したファイルをコピーして、訓練用話者と評価用話者に分ける

訓練の実行 (適宜ファイルの中の変数を変更してください)

./script/train/vc/00001.sh

以下のディレクトリやファイルが特に変更する部分です。

dataset.data_dir=/data/karanovc \ # データセットのディレクトリ
dataset.dataset_metadata_train_file=/nvc_net/results/train_karanovc_spk_list.txt \ # 訓練用の話者リスト
dataset.dataset_metadata_val_file=/nvc_net/results/val_karanovc_spk_list.txt \ # 評価用の話者リスト
dataset.dataset_metadata_test_file=/nvc_net/results/val_karanovc_spk_list.txt \ # 評価用用の話者リスト
dataset.speaker_list_file=/nvc_net/results/karanovc_spk_list.txt \ # # 話者リスト

gpu関連

もし、docker-compose-gpu.ymlにおける以下の設定で上手くいかない場合

    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
          - driver: nvidia
            capabilities: [gpu]

以下に変更する。

runtime: nvidia

vscode extensionの設定

  1. view/command palletを開き、shellからcodeをインストール
  2. 新しいshellを開く
  3. 以下のコマンド実行 (権限は与えておく)
./.devcontainer/vscode_extentions_install_batch.sh

訓練の実行

Tensorboardの起動

tensorboard --logdir=./log/outputs/ --port 18053 --host 0.0.0.0