DDSP-SVCを使いやすくするスクリプトです。
InquirerPyが必要です。
pip install inquirerpy
4.0用のコマンドです。複数モデルの並行使用ができるフォルダ構成を自動生成します。DDSP-SVCのフォルダ内に配置してください（カレントディレクトリがDDSP-SVCであれば他の場所に置いても動きます）。引数なしで実行します。
python z_init_project.py
モデル名を聞いてくるので入力するとconfigファイルやデータセットを入れるフォルダを自動作成します。
- configs/モデル名/diffusion-new.yaml
- datasets/モデル名/train/audio
- datasets/モデル名/val/audio
- exp/モデル名
configは configs/diffusion-new.yaml を元に作成するのでフォルダパス以外の内容はそれに従います。
プリトレインモデルをカレントフォルダに「model_0.pt」という名前で置いておくと exp/モデル名/ 内に自動でコピーします。他の場所に置いている場合は引数で指定できます
python z_init_project.py --pretrained_model path/to/model.pt
4.0用のmain_diff.pyを簡略化したコマンドです。DDSP-SVCのフォルダ内に配置してください（カレントディレクトリがDDSP-SVCであれば他の場所に置いても動きます）。引数なしで実行します。
python z_main_diff.py
モデルを一覧から選んでwavファイルを指定（ドラッグ＆ドロップ）するだけで推論を開始します。結果は入力したwavファイルと同じ場所に「元ファイル名-モデル名(-連番).wav」という名前で生成されます。
引数 -o または --output_dir を指定して起動すると、そのフォルダに書き出します。
python z_main_diff.py -o "path/to/output_dir"
モデルは exp/モデル名 というフォルダ構成で学習されたものが対象です。最大数値のptファイルが使われます。
exp
├model1
└model2
├config.yaml
├...
└model_xxxx.pt
3.0用のmain_diff.pyを簡略化したコマンドです。DDSP-SVCのフォルダ内に配置してください（カレントディレクトリがDDSP-SVCであれば他の場所に置いても動きます）。引数なしで実行します。
python z_main_diff.py
モデルを一覧から選んでwavファイルを指定（ドラッグ＆ドロップ）するだけで推論を開始します。結果は入力したwavファイルと同じ場所に「元ファイル名-モデル名(-連番).wav」という名前で生成されます。
引数 -o または --output_dir を指定して起動すると、そのフォルダに書き出します。
python z_main_diff.py -o "path/to/output_dir"
モデルは exp/モデル名 というフォルダ構成で、その中に combsub と diff というフォルダ名で学習されたものが対象です。最大数値のptファイルが使われます。
exp
├model1
└model2
├combsub
│ ├config.yaml
│ ├...
│ └model_xxxx.pt
└diff
├config.yaml
├...
└model_xxxx.pt
