From 270ffb9e17db6ad1de706373ba77f0845de3c43a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Pengoose Date: Tue, 30 Jan 2024 23:41:05 +0900 Subject: [PATCH] add READMD.md(ko_KR) --- docs/ko/README.md | 219 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 219 insertions(+) create mode 100644 docs/ko/README.md diff --git a/docs/ko/README.md b/docs/ko/README.md new file mode 100644 index 0000000..59201c9 --- /dev/null +++ b/docs/ko/README.md @@ -0,0 +1,219 @@ +
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GPT-SoVITS-WebUI

+소량의 데이터로 음성 변환 및 음성 합성을 지원하는 강력한 WebUI.

+ +[![madewithlove](https://img.shields.io/badge/made_with-%E2%9D%A4-red?style=for-the-badge&labelColor=orange)](https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS) + +
+ +[![Open In Colab](https://img.shields.io/badge/Colab-F9AB00?style=for-the-badge&logo=googlecolab&color=525252)](https://colab.research.google.com/github/RVC-Boss/GPT-SoVITS/blob/main/colab_webui.ipynb) +[![Licence](https://img.shields.io/badge/LICENSE-MIT-green.svg?style=for-the-badge)](https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/blob/main/LICENSE) +[![Huggingface](https://img.shields.io/badge/🤗%20-Models%20Repo-yellow.svg?style=for-the-badge)](https://huggingface.co/lj1995/GPT-SoVITS/tree/main) + +[**English**](../../README.md) | [**中文简体**](../cn/README.md) | [**日本語**](../ja/README.md) | [**한국어**](./README.md) + +
+ +--- + +> 데모 비디오를 확인하세요! [demo video](https://www.bilibili.com/video/BV12g4y1m7Uw) + +https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/assets/129054828/05bee1fa-bdd8-4d85-9350-80c060ab47fb + +중국 지역의 사용자는 AutoDL 클라우드 이미지를 사용하여 체험할 수 있습니다: https://www.codewithgpu.com/i/RVC-Boss/GPT-SoVITS/GPT-SoVITS-Official + +## 기능: + +1. **제로샷 텍스트 음성 변환 (TTS):** 5초의 음성 샘플을 입력하면 즉시 텍스트를 음성으로 변환할 수 있습니다. + +2. **소량의 데이터 TTS:** 1분의 훈련 데이터만으로 모델을 미세 조정하여 음성 유사도와 실제감을 향상시킬 수 있습니다. + +3. **다국어 지원:** 훈련 데이터셋과 다른 언어의 추론을 지원하며, 현재 영어, 일본어, 중국어를 지원합니다. + +4. **WebUI 도구:** 음성 반주 분리, 자동 훈련 데이터셋 분할, 중국어 자동 음성 인식(ASR) 및 텍스트 주석 등의 도구를 통합하여 초보자가 훈련 데이터셋과 GPT/SoVITS 모델을 생성하는 데 도움을 줍니다. + +## 환경 준비 + +Windows 사용자는 (win>=10 에서 테스트되었습니다) 미리 빌드된 파일을 다운로드하여 설치할 수 있습니다. 다운로드 후 GPT-SoVITS-WebUI를 시작하려면 압축을 풀고 go-webui.bat을 두 번 클릭하면 됩니다. + +### 테스트된 Python 및 PyTorch 버전 + +- Python 3.9, PyTorch 2.0.1 및 CUDA 11 +- Python 3.10.13, PyTorch 2.1.2 및 CUDA 12.3 +- Python 3.9, Pytorch 2.3.0.dev20240122 및 macOS 14.3 (Apple 칩, GPU) + +_참고: numba==0.56.4 는 python<3.11 을 필요로 합니다._ + +### MacOS 사용자 + +MacOS 사용자는 GPU를 사용하여 훈련 및 추론을 하려면 다음 조건을 충족해야 합니다: + +- Apple 칩 또는 AMD GPU가 장착된 Mac +- macOS 12.3 이상 +- `xcode-select --install`을 실행하여 Xcode command-line tools를 설치했습니다. + +_다른 Mac은 CPU를 사용하여 추론만 지원합니다._ + +그런 다음 다음 명령을 사용하여 설치합니다: + +#### 환경 설정 + +```bash +conda create -n GPTSoVits python=3.9 +conda activate GPTSoVits +``` + +#### 의존성 모듈 설치 + +```bash +pip install -r requirements.txt +pip uninstall torch torchaudio +pip3 install --pre torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu +``` + +### Conda를 사용한 간편 설치 + +```bash +conda create -n GPTSoVits python=3.9 +conda activate GPTSoVits +bash install.sh +``` + +### 수동 설치 + +#### Pip 패키지 + +```bash +pip install -r requirements.txt +``` + +#### FFmpeg + +##### Conda 사용자 + +```bash +conda install ffmpeg +``` + +##### Ubuntu/Debian 사용자 + +```bash +sudo apt install ffmpeg +sudo apt install libsox-dev +conda install -c conda-forge 'ffmpeg<7' +``` + +##### MacOS 사용자 + +```bash +brew install ffmpeg +``` + +##### Windows 사용자 + +[ffmpeg.exe](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffmpeg.exe)와 [ffprobe.exe](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffprobe.exe)를 GPT-SoVITS root 디렉토리에 넣습니다. + +### Docker에서 사용 + +#### docker-compose.yaml 설정 + +0. 이미지 태그: 코드 저장소가 빠르게 업데이트되고 패키지가 느리게 빌드되고 테스트되므로, 현재 빌드된 최신 도커 이미지를 [Docker Hub](https://hub.docker.com/r/breakstring/gpt-sovits)에서 확인하고 필요에 따라 Dockerfile을 사용하여 로컬에서 빌드할 수 있습니다. + +1. 환경 변수: + +- is_half: 반정밀/배정밀 제어. "SSL 추출" 단계에서 4-cnhubert/5-wav32k 디렉토리의 내용을 올바르게 생성할 수 없는 경우, 일반적으로 이것 때문입니다. 실제 상황에 따라 True 또는 False로 조정할 수 있습니다. + +2. 볼륨 설정, 컨테이너 내의 애플리케이션 루트 디렉토리를 /workspace로 설정합니다. 기본 docker-compose.yaml에는 실제 예제가 나열되어 있으므로 업로드/다운로드를 쉽게 할 수 있습니다. + +3. shm_size: Windows의 Docker Desktop의 기본 사용 가능한 메모리가 너무 작아 오류가 발생할 수 있으므로 실제 상황에 따라 조정합니다. + +4. deploy 섹션의 gpu 관련 내용은 시스템 및 실제 상황에 따라 조정합니다. + +#### docker compose로 실행 + +``` +docker compose -f "docker-compose.yaml" up -d +``` + +#### docker 명령으로 실행 + +위와 동일하게 실제 상황에 맞게 매개변수를 수정한 다음 다음 명령을 실행합니다: + +``` +docker run --rm -it --gpus=all --env=is_half=False --volume=G:\GPT-SoVITS-DockerTest\output:/workspace/output --volume=G:\GPT-SoVITS-DockerTest\logs:/workspace/logs --volume=G:\GPT-SoVITS-DockerTest\SoVITS_weights:/workspace/SoVITS_weights --workdir=/workspace -p 9870:9870 -p 9871:9871 -p 9872:9872 -p 9873:9873 -p 9874:9874 --shm-size="16G" -d breakstring/gpt-sovits:xxxxx +``` + +### 사전 훈련된 모델 + +[GPT-SoVITS Models](https://huggingface.co/lj1995/GPT-SoVITS)에서 사전 훈련된 모델을 다운로드하고 `GPT_SoVITS\pretrained_models`에 넣습니다. + +중국어 자동 음성 인식(ASR), 음성 반주 분리 및 음성 제거를 위해 [Damo ASR Model](https://modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/files), [Damo VAD Model](https://modelscope.cn/models/damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch/files) 및 [Damo Punc Model](https://modelscope.cn/models/damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-pytorch/files)을 다운로드하고 `tools/damo_asr/models`에 넣습니다. + +UVR5(음성/반주 분리 및 잔향 제거)를 위해 [UVR5 Weights](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/uvr5_weights)에서 모델을 다운로드하고 `tools/uvr5/uvr5_weights`에 넣습니다. + +## 데이터셋 형식 + +텍스트 음성 합성(TTS) 주석 .list 파일 형식: + +``` +vocal_path|speaker_name|language|text +``` + +언어 사전: + +- 'zh': 중국어 +- 'ja': 일본어 +- 'en': 영어 + +예시: + +``` +D:\GPT-SoVITS\xxx/xxx.wav|xxx|en|I like playing Genshin. +``` + +## 할 일 목록 + +- [ ] **최우선순위:** + + - [x] 일본어 및 영어 지역화. + - [ ] 사용자 가이드. + - [x] 일본어 및 영어 데이터셋 미세 조정 훈련. + +- [ ] **기능:** + + - [ ] 제로샷 음성 변환 (5초) / 소량의 음성 변환 (1분). + - [ ] TTS 속도 제어. + - [ ] 향상된 TTS 감정 제어. + - [ ] SoVITS 토큰 입력을 단어 확률 분포로 변경해 보세요. + - [ ] 영어 및 일본어 텍스트 프론트 엔드 개선. + - [ ] 작은 크기와 큰 크기의 TTS 모델 개발. + - [x] Colab 스크립트. + - [ ] 훈련 데이터셋 확장 (2k 시간에서 10k 시간). + - [ ] 더 나은 sovits 기본 모델 (향상된 오디오 품질). + - [ ] 모델 블렌딩. + +## 감사의 말 + +특별히 다음 프로젝트와 기여자에게 감사드립니다: + +- [ar-vits](https://github.com/innnky/ar-vits) +- [SoundStorm](https://github.com/yangdongchao/SoundStorm/tree/master/soundstorm/s1/AR) +- [vits](https://github.com/jaywalnut310/vits) +- [TransferTTS](https://github.com/hcy71o/TransferTTS/blob/master/models.py#L556) +- [Chinese Speech Pretrain](https://github.com/TencentGameMate/chinese_speech_pretrain) +- [contentvec](https://github.com/auspicious3000/contentvec/) +- [hifi-gan](https://github.com/jik876/hifi-gan) +- [Chinese-Roberta-WWM-Ext-Large](https://huggingface.co/hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large) +- [fish-speech](https://github.com/fishaudio/fish-speech/blob/main/tools/llama/generate.py#L41) +- [ultimatevocalremovergui](https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui) +- [audio-slicer](https://github.com/openvpi/audio-slicer) +- [SubFix](https://github.com/cronrpc/SubFix) +- [FFmpeg](https://github.com/FFmpeg/FFmpeg) +- [gradio](https://github.com/gradio-app/gradio) + +## 모든 기여자들에게 감사드립니다 ;) + + + +