tts / app.py
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fix encoding
47155a2
# coding: utf8
import argparse
import json
import os
import random
import re
import tempfile
from pathlib import Path
import librosa
import numpy as np
import torch
from torch import no_grad, LongTensor
import commons
import utils
import gradio as gr
import gradio.utils as gr_utils
import gradio.processing_utils as gr_processing_utils
from models import SynthesizerTrn
from text import text_to_sequence, _clean_text
from mel_processing import spectrogram_torch
limitation = os.getenv("SYSTEM") == "spaces" # limit text and audio length in huggingface spaces
audio_postprocess_ori = gr.Audio.postprocess
def fill_text(tts_input):
tts_input.value = random.choice(text_list)
def audio_postprocess(self, y):
data = audio_postprocess_ori(self, y)
if data is None:
return None
return gr_processing_utils.encode_url_or_file_to_base64(data["name"])
gr.Audio.postprocess = audio_postprocess
def get_text(text, hps, is_symbol):
text_norm = text_to_sequence(text, hps.symbols, [] if is_symbol else hps.data.text_cleaners)
if hps.data.add_blank:
text_norm = commons.intersperse(text_norm, 0)
text_norm = LongTensor(text_norm)
return text_norm
def create_tts_fn(model, hps, speaker_ids):
def tts_fn(text, speaker, speed, is_symbol):
if limitation:
text_len = len(re.sub("\[([A-Z]{2})\]", "", text))
max_len = 150
if is_symbol:
max_len *= 3
if text_len > max_len:
return "Error: Text is too long", None
speaker_id = speaker_ids[speaker]
stn_tst = get_text(text, hps, is_symbol)
with no_grad():
x_tst = stn_tst.unsqueeze(0).to(device)
x_tst_lengths = LongTensor([stn_tst.size(0)]).to(device)
sid = LongTensor([speaker_id]).to(device)
audio = model.infer(x_tst, x_tst_lengths, sid=sid, noise_scale=.667, noise_scale_w=0.8,
length_scale=1.0 / speed)[0][0, 0].data.cpu().float().numpy()
del stn_tst, x_tst, x_tst_lengths, sid
return "Success", (hps.data.sampling_rate, audio)
return tts_fn
def create_vc_fn(model, hps, speaker_ids):
def vc_fn(original_speaker, target_speaker, input_audio):
if input_audio is None:
return "You need to upload an audio", None
sampling_rate, audio = input_audio
duration = audio.shape[0] / sampling_rate
if limitation and duration > 30:
return "Error: Audio is too long", None
original_speaker_id = speaker_ids[original_speaker]
target_speaker_id = speaker_ids[target_speaker]
audio = (audio / np.iinfo(audio.dtype).max).astype(np.float32)
if len(audio.shape) > 1:
audio = librosa.to_mono(audio.transpose(1, 0))
if sampling_rate != hps.data.sampling_rate:
audio = librosa.resample(audio, orig_sr=sampling_rate, target_sr=hps.data.sampling_rate)
with no_grad():
y = torch.FloatTensor(audio)
y = y.unsqueeze(0)
spec = spectrogram_torch(y, hps.data.filter_length,
hps.data.sampling_rate, hps.data.hop_length, hps.data.win_length,
center=False).to(device)
spec_lengths = LongTensor([spec.size(-1)]).to(device)
sid_src = LongTensor([original_speaker_id]).to(device)
sid_tgt = LongTensor([target_speaker_id]).to(device)
audio = model.voice_conversion(spec, spec_lengths, sid_src=sid_src, sid_tgt=sid_tgt)[0][
0, 0].data.cpu().float().numpy()
del y, spec, spec_lengths, sid_src, sid_tgt
return "Success", (hps.data.sampling_rate, audio)
return vc_fn
def create_soft_vc_fn(model, hps, speaker_ids):
def soft_vc_fn(target_speaker, input_audio1, input_audio2):
input_audio = input_audio1
if input_audio is None:
input_audio = input_audio2
if input_audio is None:
return "You need to upload an audio", None
sampling_rate, audio = input_audio
duration = audio.shape[0] / sampling_rate
if limitation and duration > 30:
return "Error: Audio is too long", None
target_speaker_id = speaker_ids[target_speaker]
audio = (audio / np.iinfo(audio.dtype).max).astype(np.float32)
if len(audio.shape) > 1:
audio = librosa.to_mono(audio.transpose(1, 0))
if sampling_rate != 16000:
audio = librosa.resample(audio, orig_sr=sampling_rate, target_sr=16000)
with torch.inference_mode():
units = hubert.units(torch.FloatTensor(audio).unsqueeze(0).unsqueeze(0).to(device))
with no_grad():
unit_lengths = LongTensor([units.size(1)]).to(device)
sid = LongTensor([target_speaker_id]).to(device)
audio = model.infer(units, unit_lengths, sid=sid, noise_scale=.667,
noise_scale_w=0.8)[0][0, 0].data.cpu().float().numpy()
del units, unit_lengths, sid
return "Success", (hps.data.sampling_rate, audio)
return soft_vc_fn
def create_to_symbol_fn(hps):
def to_symbol_fn(is_symbol_input, input_text, temp_text):
return (_clean_text(input_text, hps.data.text_cleaners), input_text) if is_symbol_input \
else (temp_text, temp_text)
return to_symbol_fn
download_audio_js = """
() =>{{
let root = document.querySelector("body > gradio-app");
if (root.shadowRoot != null)
root = root.shadowRoot;
let audio = root.querySelector("#{audio_id}").querySelector("audio");
if (audio == undefined)
return;
audio = audio.src;
let oA = document.createElement("a");
oA.download = Math.floor(Math.random()*100000000)+'.wav';
oA.href = audio;
document.body.appendChild(oA);
oA.click();
oA.remove();
}}
"""
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--device', type=str, default='cpu')
parser.add_argument("--share", action="store_true", default=False, help="share gradio app")
args = parser.parse_args()
device = torch.device(args.device)
models_tts = []
models_vc = []
models_soft_vc = []
with open("saved_model/info.json", "r", encoding="utf-8") as f:
models_info = json.load(f)
for i, info in models_info.items():
name = info["title"]
author = info["author"]
lang = info["lang"]
example = info["example"]
config_path = f"saved_model/{i}/config.json"
model_path = f"saved_model/{i}/model.pth"
cover = info["cover"]
cover_path = f"saved_model/{i}/{cover}" if cover else None
hps = utils.get_hparams_from_file(config_path)
model = SynthesizerTrn(
len(hps.symbols),
hps.data.filter_length // 2 + 1,
hps.train.segment_size // hps.data.hop_length,
n_speakers=hps.data.n_speakers,
**hps.model)
utils.load_checkpoint(model_path, model, None)
model.eval().to(device)
speaker_ids = [sid for sid, name in enumerate(hps.speakers) if name != "None"]
speakers = [name for sid, name in enumerate(hps.speakers) if name != "None"]
t = info["type"]
if t == "vits":
models_tts.append((name, author, cover_path, speakers, lang, example,
hps.symbols, create_tts_fn(model, hps, speaker_ids),
create_to_symbol_fn(hps)))
models_vc.append((name, author, cover_path, speakers, create_vc_fn(model, hps, speaker_ids)))
elif t == "soft-vits-vc":
models_soft_vc.append((name, author, cover_path, speakers, create_soft_vc_fn(model, hps, speaker_ids)))
hubert = torch.hub.load("bshall/hubert:main", "hubert_soft", trust_repo=True).to(device)
app = gr.Blocks()
with app:
with gr.Tabs():
with gr.TabItem("TTS"):
with gr.Tabs():
for i, (name, author, cover_path, speakers, lang, example, symbols, tts_fn,
to_symbol_fn) in enumerate(models_tts):
with gr.TabItem(f"model{i}"):
with gr.Column():
cover_markdown = f"![cover](file/{cover_path})\n\n" if cover_path else ""
gr.Markdown(f"## {name}\n\n"
f"{cover_markdown}"
f"model author: {author}\n\n"
f"language: {lang}\n\n")
tts_input1 = gr.TextArea(label="Text (150 words limitation)", value=example,
elem_id=f"tts-input{i}")
# def fill_text(tts_input1):
# tts_input1.value = random.choice(text_list)
tts_input2 = gr.Dropdown(label="Speaker", choices=speakers,
type="index", value=speakers[0])
tts_input3 = gr.Slider(label="Speed", value=1, minimum=0.5, maximum=2, step=0.1)
with gr.Accordion(label="Advanced Options", open=False):
temp_text_var = gr.Variable()
symbol_input = gr.Checkbox(value=False, label="Symbol input")
symbol_list = gr.Dataset(label="Symbol list", components=[tts_input1],
samples=[[x] for x in symbols],
elem_id=f"symbol-list{i}")
symbol_list_json = gr.Json(value=symbols, visible=False)
fill_button = gr.Button("Random Quotes")
fill_button.click(None, [tts_input1], [],_js=f"""
(i,symbols) => {{
let root = document.querySelector("body > gradio-app");
if (root.shadowRoot != null)
root = root.shadowRoot;
let text_input = root.querySelector("#tts-input{i}").querySelector("textarea");
let text_list = ['ๅคงๅค‰ใชใ“ใจใซๆฐ—ใฅใใพใ—ใŸ ๅง‰ใ•ใพใŒ็ด ๆ•ตใงใ™','่‰ฏใใชใ„้ฆ™ใ‚ŠใŒใ—ใพใ›ใ‚“ใ‹','ใŠๅค•้ฃŸใซใ—ใพใ—ใ‚‡ใ† ไปŠๆ—ฅใฏp ไธธใฏๆŠœใใงใ™','ใƒฌใƒ ใฏใจใฆใ‚‚ไธๆ„‰ๅฟซใงใ™','็คพไผšใฎ็ช“ใŒ้–‹ใ„ใฆใ„ใฆใ‚‚็ด ๆ•ตใงใ™','ใ‚†ใฃใใ‚Šไผ‘ใ‚“ใงใ€ๆ˜Žๆ—ฅใ‚‚ใ‚ซใƒƒใ‚ณใ„ใ„ใจใ“ใ‚ใ‚’่ฆ‹ใ›ใฆใใ ใ•ใ„ใ€‚','ใŠๅง‰ใกใ‚ƒใ‚“โ€ฆใ‚โ€ฆ ใŸใพใซ่จ€ใ„้–“้•ใˆใ‚‹ใจ็…งใ‚Œใฆใ—ใพใ„ใพใ™','ใƒฌใƒ ใฏใใฃใจใ“ใฎๆ—ฅใ€…ใฎใŸใ‚ใซ็”Ÿใพใ‚ŒใฆใใŸใ‚“ใงใ™ใญใ€‚','ไปŠๆ—ฅใ‚‚็ด ๆ•ตใชไธ€ๆ—ฅใซใชใ‚‹ใจใ„ใ„ใงใ™ใญใ€ๅง‰ใ•ใพใŒ','็ช“ใฎๅค–ใ‚’่ฆ‹ใฆใใ ใ•ใ„ๆฐ—ๆŒใกใฎใ„ใ„ๆœใงใ™ใ‚ˆ','็‰ฉใ‚’ใŠๆŒใกใ—ใชใ„ใจใ“ใ‚ใ‚‚ใ€ๅง‰ๆง˜ใฎ้ญ…ๅŠ›ใงใ™','ๅญฆๆ กใŠ็–ฒใ‚Œๆง˜ใงใ—ใŸ ใƒฌใƒ ใฎๆ–นใ‚‚ใฟใฏใ„ใ‹ใŒใงใ™ใ‹','่ตคใ‚“ๅŠใฟใŸใ„ใชๅฏ้ก”โ€ฆใ„ใˆใ€ใ“ใฃใกใฎ่ฉฑใงใ™ใ€‚','ใ“ใ‚ŒไปฅไธŠ้…ใ‚Œใ‚‹ใจๅง‰ๆง˜ใซๆ€’ใ‚‰ใ‚Œใฆใ—ใพใ„ใพใ™','ใƒ€ใƒกใƒ€ใƒกใชใจใ“ใ‚ใ‚‚็ด ๆ•ตใงใ™','ใƒฌใƒ ใ‚‚ๅฐ‘ใ—ใ€ใจใฆใ‚‚ๅฐ‘ใ—ใ€ใ‹ใชใ‚Šๅฐ‘ใ—ๆฐ—ใซใชใ‚Šใพใ™ใ€‚','ใ“ใ‚“ใชใ“ใจใ‚‚ใ‚ใ‚ใ†ใ‹ใจใƒฌใƒ ใŒใ™ในใฆใ‚„ใฃใฆใŠใใพใ—ใŸ','ๅ›ฐใ‚‰ใ›ใชใ„ใงใใ ใ•ใ„ใ€‚ใ‹ใ€้ก”ใŒ่ตคใใชใฃใฆใ—ใพใ„ใพใ™ใ€‚','้ฌผใŒ้ฃผใฃใฆใพใ™ใญ','ไบŒไบบใง็ฌ‘ใ„ใชใŒใ‚‰ๆœชๆฅใฎ่ฉฑใ‚’ใ—ใพใ—ใ‚‡ใ†','ใปใ‚‰้…ๅˆปใ—ใฆใ—ใพใ„ใพใ™ใ‚ˆ','ใ‚‚ใ†ใ„ใ‘ใพใ›ใ‚“ใ‚ˆ ใƒฌใƒ ใ‚’ๅ›ฐใ‚‰ใ›ใชใ„ใงใใ ใ•ใ„','ๅคงไธˆๅคซใงใ™ ใƒฌใƒ ใฏใ„ใคใ‚‚ใ‚ใชใŸใฎๅพŒใ‚ใง่ฆ‹ๅฎˆใฃใฆใ„ใพใ™ใ‹ใ‚‰','็ตถๅฏพ้ ˜ๅŸŸโ€ฆไฝ•ใงใ—ใ‚‡ใ†?ๅพŒใงๅง‰ๆง˜ใซ่žใ„ใฆใฟใพใ™','็ด™ใฎใŠๆ‰‹ๅ…ฅใ‚Œ ใƒฌใƒ ใซๆ‰‹ไผใ‚ใ›ใฆใใ ใ•ใ„ใพใ›ใ‚“ใ‹','ใฏใ„ใ€้ฌผใŒ้ฃผใฃใฆใพใ™','ๅผทๅผ•ใชใฎใ‚‚ใƒฌใƒ ใฏๅซŒใงใฏใ‚ใ‚Šใพใ›ใ‚“ใ‘ใฉ','่†ๆž•ใงใ™ใ‹? ใƒฌใƒ ใง่‰ฏใ‘ใ‚Œใฐๅ–œใ‚“ใง','ใ‚ใ€ใ‚ใพใ‚Šๅ„ชใ—ใใ•ใ‚Œใฆใฏใ€ใƒฌใƒ ใฏใฉใ†ใ—ใฆใ„ใ„ใฎใ‹โ€ฆโ€ฆ','ใŠใฏใ‚ˆใ†ใ”ใ–ใ„ใพใ™','ใใ‚“ใชๅฎŒ็’งใงใŠๅซใ•ใ‚“ใซใ—ใŸใ„โ€ฆใฃใŸใชใ‚“ใฆใ€็…งใ‚Œใพใ™ใ€‚','ๅฏ้ก”ใจใฆใ‚‚ๅฏๆ„›ใ‚‰ใ—ใ‹ใฃใŸใงใ™','ใใ‚“ใชๅ‡›ใ€…ใ—ใ„็›ฎใง่ฆ‹ใคใ‚ใ‚‰ใ‚Œใ‚‹ใจๅ›ฐใฃใฆใ—ใพใ„ใพใ™','ใใ‚ใใ‚ใŠไผ‘ใฟใฎๆ™‚้–“ใงใ™ใ‚ˆ','ใƒฌใƒ ใ‚‚็œ ใใชใฃใฆใใฆใ—ใพใ„ใพใ—ใŸ','ใŠไป•ไบ‹ใŠ็–ฒใ‚Œๆง˜ใงใ—ใŸใŠ้ขจๅ‘‚ใฎๆบ–ๅ‚™ใ‚‚ไธ‡็ซฏใงใ™','ใใ‚Œใงใฏๅง‹ใ‚ใพใ—ใ‚‡ใ†ใ€‚1ใ‹ใ‚‰โ€ฆใ„ใ„ใˆใ€0ใ‹ใ‚‰!','ใƒ‡ใƒ ใซๅ†…็ท’ใงใ€ใฉใ“ใซใ‚‚่กŒใ‹ใชใ„ใงใใ ใ•ใ„ใญใ€‚','ๅฎ‰ๅฟƒใ—ใฆใใ ใ•ใ„ใ€‚ใƒฌใƒ ใŒ็ญ†่ทกใ‚’็œŸไผผใฆไป•ไบ‹ใฏๆธˆใพใ›ใฆใŠใใพใ—ใŸใ€‚','ใซใ‚‡ใ‚“ใซใ‚‡ใ‚“ใซใ‚‡ใ‚“ใซใ‚‡ใ‚“ใซใ‚‡ใ‚“ใซใ‚‡ใ‚“ใซใ‚‡ใ‚“ใซใ‚‡ใ‚“ใซใ‚‡ใ‚“ใซใ‚‡ใ‚“ใซใ‚‡ใ‚“','ใใ‚“ใชๅฏๆ„›ใ„ใ ใชใ‚“ใฆ็…งใ‚Œใพใ™','ๅฏ็™–ใŒใ™ใ”ใใฆใ€ใ‚ˆใ ใ‚Œใฎ่ทกใŒใคใ„ใฆใ„ใฆใ‚‚็ด ๆ•ตใงใ™ใ€‚','็ช“ใฎๅค–ใ‚’่ฆ‹ใฆใใ ใ•ใ„ๆฐ—ๆŒใกใฎใ„ใ„ๆœใงใ™ใ‚ˆ','่‰ฏใใชใ„้ฆ™ใ‚ŠใŒใ—ใพใ›ใ‚“ใ‹','ใใ‚“ใชๅ‡›ใ€…ใ—ใ„็›ฎใง่ฆ‹ใคใ‚ใ‚‰ใ‚Œใ‚‹ใจๅ›ฐใฃใฆใ—ใพใ„ใพใ™','ๅผทๅผ•ใชใฎใ‚‚ใƒฌใƒ ใฏๅซŒใงใฏใ‚ใ‚Šใพใ›ใ‚“ใ‘ใฉ','ใƒ‡ใƒ ใซๅ†…็ท’ใงใ€ใฉใ“ใซใ‚‚่กŒใ‹ใชใ„ใงใใ ใ•ใ„ใญใ€‚','ใŠไป•ไบ‹ใŠ็–ฒใ‚Œๆง˜ใงใ—ใŸใŠ้ขจๅ‘‚ใฎๆบ–ๅ‚™ใ‚‚ไธ‡็ซฏใงใ™','ๅญฆๆ กใŠ็–ฒใ‚Œๆง˜ใงใ—ใŸ ใƒฌใƒ ใฎๆ–นใ‚‚ใฟใฏใ„ใ‹ใŒใงใ™ใ‹','่†ๆž•ใงใ™ใ‹? ใƒฌใƒ ใง่‰ฏใ‘ใ‚Œใฐๅ–œใ‚“ใง','็œ ใ‚Œใ‚‹ใพใงๆ‰‹ใ‚’ๆกใฃใฆใ„ใฆใ‚‚ใ„ใ„ใงใ™ใ‹?','ใ“ใ†ใ—ใฆใ„ใ‚‹ๆ™‚้–“ใ‚‚ๅซŒใ„ใ˜ใ‚ƒใ‚ใ‚Šใพใ›ใ‚“ใ‘ใฉ','ๅคงๅค‰ใชใ“ใจใซๆฐ—ใฅใใพใ—ใŸ ๅง‰ใ•ใพใŒ็ด ๆ•ตใงใ™','ไบŒไบบใง็ฌ‘ใ„ใชใŒใ‚‰ๆœชๆฅใฎ่ฉฑใ‚’ใ—ใพใ—ใ‚‡ใ†','ๅฅฝใใช้ฃŸใน็‰ฉใฏไฝ•ใงใ™ใ‹? ใƒฌใƒ ใŒ็ŸฅใฃใฆใŠใใŸใ„ใ‚“ใงใ™','ใใ‚“ใชๅฎŒ็’งใงใŠๅซใ•ใ‚“ใซใ—ใŸใ„โ€ฆใ ใชใ‚“ใฆใ€็…งใ‚Œใพใ™ใ€‚','่ตคใ‚“ๅŠใฟใŸใ„ใชๅฏ้ก”โ€ฆใ„ใˆใ€ใ“ใฃใกใฎ่ฉฑใงใ™ใ€‚','ๅฏ้ก”ใจใฆใ‚‚ๅฏๆ„›ใ‚‰ใ—ใ‹ใฃใŸใงใ™','ใŠ็–ฒใ‚Œๆง˜ใงใ™ใŠ่Œถใฎๆ™‚้–“ใซใ—ใพใ›ใ‚“ใ‹','ใ„ใ‹ใŒใงใ™ใ‹?่ค’ใ‚ใฆใใ‚Œใฆใ‚‚ๆง‹ใ„ใพใ›ใ‚“ใ‚ˆ','ไปŠๆœใฎ็€ๆ›ฟใˆใฏไธ€ไบบใงๅคงไธˆๅคซใงใ™ใ‹? ใƒฌใƒ ใ‚‚ใŠๆ‰‹ไผใ„ใพใ—ใ‚‡ใ†ใ‹?','ใŠใฏใ‚ˆใ†ใ”ใ–ใ„ใพใ™','ใใ€ๅ‚ฌ็œ ใงใ™ใ‹?ใ‚‚ใƒผใ€ๅ†—่ซ‡ใŒ้ŽใŽใพใ™','ๆœฌๅฝ“ใซๅ›ฐใฃใŸไบบใงใ™ใญ','ใฏใโ€ฆ ๅง‰ใ•ใพๅฏๆ„›ใ„โ€ฆ','ๅฅฝใๅซŒใ„ใฏใ„ใ‘ใพใ›ใ‚“ 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ไปŠๆ—ฅใฏ็”˜ใ„็„ผใ่“ๅญใŒใ‚ใ‚Šใพใ™ใ‚ˆ','ใŠๅฎขๆง˜ใฃใŸใ‚‰ใพใ ๅฏใผใ‘ใฆใ„ใ‚‰ใฃใ—ใ‚ƒใ‚‹ใฟใŸใ„ใงใ™ใ€‚','ๅง‰ๆง˜ใฏใ€ๅ‡›ใ€…ใ—ใใฆ่‡ชไฟกๆบ€ใ€…ใชใจใ“ใ‚ใŒใŸใพใ‚Šใพใ›ใ‚“','ไปŠๆ—ฅใฏใƒฌใƒผใฃใฆๅง‹ใพใฃใฆใƒ ใƒผใง็ต‚ใ‚ใ‚‹ๅๅ‰ใฎๅฅณใฎๅญใจไธ€็ท’ใซใ„ใ‚‹ใจใ„ใ„ใ“ใจใŒใ‚ใ‚Šใพใ™ใ‚ˆ','ไปŠๆ—ฅใ‚‚็ด ๆ•ตใชไธ€ๆ—ฅใซใชใ‚‹ใจใ„ใ„ใงใ™ใญใ€ๅง‰ใ•ใพใŒ','ใƒ€ใƒกใƒ€ใƒกใชใจใ“ใ‚ใ‚‚็ด ๆ•ตใงใ™','ใฏใโ€ฆใ„ใคใพใง่ฆ‹ใฆใ„ใฆใ‚‚ๅฏๆ„›ใ„โ€ฆ','็ตถๅฏพ้ ˜ๅŸŸโ€ฆไฝ•ใงใ—ใ‚‡ใ†?ๅพŒใงๅง‰ๆง˜ใซ่žใ„ใฆใฟใพใ™','ใปใ‚‰้…ๅˆปใ—ใฆใ—ใพใ„ใพใ™ใ‚ˆ','ใƒฌใƒ ใฏใจใฆใ‚‚ไธๆ„‰ๅฟซใงใ™','ใƒฌใƒ ใ‚‚็œ ใใชใฃใฆใใฆใ—ใพใ„ใพใ—ใŸ','็คพไผšใฎ็ช“ใŒ้–‹ใ„ใฆใ„ใฆใ‚‚็ด ๆ•ตใงใ™','ๅฎ‰ๅฟƒใ—ใฆใใ ใ•ใ„ใ€‚ใƒฌใƒ ใŒ็ญ†่ทกใ‚’็œŸไผผใฆไป•ไบ‹ใฏๆธˆใพใ›ใฆใŠใใพใ—ใŸใ€‚','ใƒฌใƒ ใฏใใฃใจใ“ใฎๆ—ฅใ€…ใฎใŸใ‚ใซ็”Ÿใพใ‚ŒใฆใใŸใ‚“ใงใ™ใญใ€‚','ใƒฌใƒ ใงใ‚ˆใ‹ใฃใŸใ‚‰ใ„ใคใงใ‚‚ๅ‘ผใ‚“ใงใใ ใ•ใ„ใ€‚','ๅง‰ๆง˜ใฏใ€ๅ‡›ใ€…ใ—ใใฆ่‡ชไฟกๆบ€ใ€…ใชใจใ“ใ‚ใŒใŸใพใ‚Šใพใ›ใ‚“','ใŠใ‹ใˆใ‚Šใชใ•ใ„ ไปŠๆ—ฅใฏ็”˜ใ„็„ผใ่“ๅญใŒใ‚ใ‚Šใพใ™ใ‚ˆ','ใŠๅฎขๆง˜ใฃใŸใ‚‰ใพใ ๅฏใผใ‘ใฆใ„ใ‚‰ใฃใ—ใ‚ƒใ‚‹ใฟใŸใ„ใงใ™ใ€‚','ใใ‚“ใชใ€ๅฏๆ„›ใ„ใ ใชใ‚“ใฆ็…งใ‚Œใพใ™?','ใƒฌใƒ ใงใ‚ˆใ‹ใฃใŸใ‚‰ใ„ใคใงใ‚‚ๅ‘ผใ‚“ใงใใ ใ•ใ„','ๅฅฝใๅซŒใ„ใฏใ„ใ‘ใพใ›ใ‚“ใ€‚ใƒฌใƒ ใŒใ‚ใƒผใ‚“ใ—ใฆใ‚ใ’ใพใ™ใ€‚','ๅฏ็™–ใŒใ™ใ”ใใฆใ€ใ‚ˆใ ใ‚Œใฎ่ทกใŒใคใ„ใฆใ„ใฆใ‚‚็ด ๆ•ตใงใ™ใ€‚','ใ„ใ‹ใŒใงใ™ใ‹?่ค’ใ‚ใฆใใ‚Œใฆใ‚‚ๆง‹ใ„ใพใ›ใ‚“ใ‚ˆ','ๆ€ฅใ„ใงใŠๆ”ฏๅบฆใ‚’ๆœใฎ็€ๆ›ฟใˆใฏใƒฌใƒ ใŒ','ๅ‘ฝใ˜ใ‚‰ใ‚Œใฆใ„ใชใใฆใ‚‚ใ€ใƒฌใƒ ใฏใ„ใคใงใ‚‚ใใฐใซใ„ใพใ™ใ‚ˆใ€‚','ไปŠๆ—ฅใฏใƒฌใƒผใฃใฆๅง‹ใพใฃใฆใƒ ใƒผใง็ต‚ใ‚ใ‚‹ๅๅ‰ใฎๅฅณใฎๅญใจไธ€็ท’ใซใ„ใ‚‹ใจใ„ใ„ใ“ใจใŒใ‚ใ‚Šใพใ™ใ‚ˆ','ใฏใโ€ฆใ„ใคใพใง่ฆ‹ใฆใ„ใฆใ‚‚ๅฏๆ„›ใ„โ€ฆ','ใฉใ†ใ‚„ใฃใฆๆญฆๅ™จใ‚’ๆŒใกๆญฉใ„ใฆใ„ใ‚‹ใ‹ใงใ™ใ‹?ไน™ๅฅณใฎ็ง˜ๅฏ†ใ€ใจๅง‰ใ•ใพใŒ','ๅฅฝใใช้ฃŸใน็‰ฉใฏไฝ•ใงใ™ใ‹? ใƒฌใƒ ใŒ็ŸฅใฃใฆใŠใใŸใ„ใ‚“ใงใ™','ใซใ‚‡ใ‚“ใซใ‚‡ใ‚“ใซใ‚‡ใ‚“ใซใ‚‡ใ‚“ใซใ‚‡ใ‚“ใซใ‚‡ใ‚“ใซใ‚‡ใ‚“ใซใ‚‡ใ‚“ใซใ‚‡ใ‚“ใซใ‚‡ใ‚“ใซใ‚‡ใ‚“ใซใ‚‡ใ‚“','ใŠ็–ฒใ‚Œๆง˜ใงใ™ใŠ่Œถใฎๆ™‚้–“ใซใ—ใพใ›ใ‚“ใ‹','ใใ‚ใใ‚่ตทใใฆใใ‚Œใชใ„ใจใƒฌใƒ ใ‚‚ๅ›ฐใฃใฆใ—ใพใ„ใพใ™','ๆœฌๅฝ“ใซๅ›ฐใฃใŸไบบใงใ™ใญ','ใใ€ๅ‚ฌ็œ ใงใ™ใ‹?ใ‚‚ใƒผใ€ๅ†—่ซ‡ใŒ้ŽใŽใพใ™','ใ‚นใƒ†ใ‚ฃใƒƒใ‚ฏใ‚นใƒ˜ใƒชใƒƒใ‚ฏใ‚น!ใˆใธใธใฃ!ใกใ‚ƒใ‚“ใจ่จ€ใˆใพใ™ใ‚ˆ!','่ง’ใฏใใฎโ€ฆๆ•ๆ„Ÿใชใฎใงใ‚€ใ‚„ใ‚ใซ่งฆใ‚‰ใชใ„ใงใใ ใ•ใ„','็–ฒใ‚Œใฆใ„ใพใ›ใ‚“ใ‹?ๆฒป็™’้ญ”ๆณ•ใŒๅฟ…่ฆใงใ™ใ‹?','่ง’ใซ่งฆใฃใŸใ‚‰่ฒฌไปปใ‚’ๅ–ใฃใฆใ‚‚ใ‚‰ใ„ใพใ™ ๅ†—่ซ‡ใงใ™ใ‚ˆ','็ด ๆ•ตใงใ™ใ€‚ๅง‰ๆง˜ใจๅŒใ˜ใใ‚‰ใ„ใ€‚','ใ™ใ”ใ„ใงใ™ ใ‚Œใ‚€ใฏๅฎŒๆœใ—ใพใ—ใŸ','็œ ใ‚Œใ‚‹ใพใงๆ‰‹ใ‚’ๆกใฃใฆใ„ใฆใ‚‚ใ„ใ„ใงใ™ใ‹?','ๆฏŽๆ—ฅๆฅฝใ—ใ้Žใ”ใ›ใฆใ„ใพใ™ใ‹? ใƒฌใƒ ใฏใจใฆใ‚‚ๅนธใ›ใงใ™','ใ“ใ†ใ—ใฆใ„ใ‚‹ๆ™‚้–“ใ‚‚ๅซŒใ„ใ˜ใ‚ƒใ‚ใ‚Šใพใ›ใ‚“ใ‘ใฉ','ใฏใโ€ฆ 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let endPos = text_input.selectionEnd;
let oldTxt = text_input.value;
let result = oldTxt.substring(0, startPos) + symbols[i] + oldTxt.substring(endPos);
text_input.value = result;
let x = window.scrollX, y = window.scrollY;
text_input.focus();
text_input.selectionStart = startPos + symbols[i].length;
text_input.selectionEnd = startPos + symbols[i].length;
text_input.blur();
window.scrollTo(x, y);
return [];
}}""")
with gr.TabItem("Voice Conversion"):
with gr.Tabs():
for i, (name, author, cover_path, speakers, vc_fn) in enumerate(models_vc):
with gr.TabItem(f"model{i}"):
cover_markdown = f"![cover](file/{cover_path})\n\n" if cover_path else ""
gr.Markdown(f"## {name}\n\n"
f"{cover_markdown}"
f"model author: {author}")
vc_input1 = gr.Dropdown(label="Original Speaker", choices=speakers, type="index",
value=speakers[0])
vc_input2 = gr.Dropdown(label="Target Speaker", choices=speakers, type="index",
value=speakers[min(len(speakers) - 1, 1)])
vc_input3 = gr.Audio(label="Input Audio (30s limitation)")
vc_submit = gr.Button("Convert", variant="primary")
vc_output1 = gr.Textbox(label="Output Message")
vc_output2 = gr.Audio(label="Output Audio", elem_id=f"vc-audio{i}")
download = gr.Button("Download Audio")
download.click(None, [], [], _js=download_audio_js.format(audio_id=f"vc-audio{i}"))
vc_submit.click(vc_fn, [vc_input1, vc_input2, vc_input3], [vc_output1, vc_output2])
with gr.TabItem("Soft Voice Conversion"):
with gr.Tabs():
for i, (name, author, cover_path, speakers, soft_vc_fn) in enumerate(models_soft_vc):
with gr.TabItem(f"model{i}"):
cover_markdown = f"![cover](file/{cover_path})\n\n" if cover_path else ""
gr.Markdown(f"## {name}\n\n"
f"{cover_markdown}"
f"model author: {author}")
vc_input1 = gr.Dropdown(label="Target Speaker", choices=speakers, type="index",
value=speakers[0])
source_tabs = gr.Tabs()
with source_tabs:
with gr.TabItem("microphone"):
vc_input2 = gr.Audio(label="Input Audio (30s limitation)", source="microphone")
with gr.TabItem("upload"):
vc_input3 = gr.Audio(label="Input Audio (30s limitation)", source="upload")
vc_submit = gr.Button("Convert", variant="primary")
vc_output1 = gr.Textbox(label="Output Message")
vc_output2 = gr.Audio(label="Output Audio", elem_id=f"svc-audio{i}")
download = gr.Button("Download Audio")
download.click(None, [], [], _js=download_audio_js.format(audio_id=f"svc-audio{i}"))
# clear inputs
source_tabs.set_event_trigger("change", None, [], [vc_input2, vc_input3],
js="()=>[null,null]")
vc_submit.click(soft_vc_fn, [vc_input1, vc_input2, vc_input3],
[vc_output1, vc_output2])
app.queue(concurrency_count=3).launch(show_api=False, share=args.share)