推論

推論は、コマンドライン、HTTP API、および Web UI をサポートしています。

!!! note 全体として、推論は次のいくつかの部分で構成されています：

1. VQGANを使用して、与えられた約10秒の音声をエンコードします。
2. エンコードされたセマンティックトークンと対応するテキストを例として言語モデルに入力します。
3. 新しいテキストが与えられた場合、モデルに対応するセマンティックトークンを生成させます。
4. 生成されたセマンティックトークンをVITS / VQGANに入力してデコードし、対応する音声を生成します。

コマンドライン推論

必要なvqganおよびllamaモデルを Hugging Face リポジトリからダウンロードします。

huggingface-cli download fishaudio/fish-speech-1.4 --local-dir checkpoints/fish-speech-1.4

1. 音声からプロンプトを生成する：

!!! note モデルにランダムに音声の音色を選ばせる場合、このステップをスキップできます。

python tools/vqgan/inference.py \
    -i "paimon.wav" \
    --checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.4/firefly-gan-vq-fsq-8x1024-21hz-generator.pth"

fake.npyファイルが生成されるはずです。

2. テキストからセマンティックトークンを生成する：

python tools/llama/generate.py \
    --text "変換したいテキスト" \
    --prompt-text "参照テキスト" \
    --prompt-tokens "fake.npy" \
    --checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.4" \
    --num-samples 2 \
    --compile

このコマンドは、作業ディレクトリにcodes_Nファイルを作成します。ここで、N は 0 から始まる整数です。

!!! note --compileを使用して CUDA カーネルを融合し、より高速な推論を実現することができます（約 30 トークン/秒 -> 約 500 トークン/秒）。それに対応して、加速を使用しない場合は、--compileパラメータをコメントアウトできます。

!!! info bf16 をサポートしていない GPU の場合、--halfパラメータを使用する必要があるかもしれません。

3. セマンティックトークンから音声を生成する：

VQGAN デコーダー

python tools/vqgan/inference.py \
    -i "codes_0.npy" \
    --checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.4/firefly-gan-vq-fsq-8x1024-21hz-generator.pth"

HTTP API 推論

推論のための HTTP API を提供しています。次のコマンドを使用してサーバーを起動できます：

python -m tools.api \
    --listen 0.0.0.0:8080 \
    --llama-checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.4" \
    --decoder-checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.4/firefly-gan-vq-fsq-8x1024-21hz-generator.pth" \
    --decoder-config-name firefly_gan_vq

推論を高速化したい場合は、--compile パラメータを追加できます。

その後、http://127.0.0.1:8080/で API を表示およびテストできます。

以下は、tools/post_api.py を使用してリクエストを送信する例です。

python -m tools.post_api \
    --text "入力するテキスト" \
    --reference_audio "参照音声へのパス" \
    --reference_text "参照音声テキスト" \
    --streaming True

上記のコマンドは、参照音声の情報に基づいて必要な音声を合成し、ストリーミング方式で返すことを示しています。

!!! info 使用可能なパラメータの詳細については、コマンドpython -m tools.post_api -hを使用してください

WebUI 推論

次のコマンドを使用して WebUI を起動できます：

python -m tools.webui \
    --llama-checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.4" \
    --decoder-checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.4/firefly-gan-vq-fsq-8x1024-21hz-generator.pth" \
    --decoder-config-name firefly_gan_vq

推論を高速化したい場合は、--compile パラメータを追加できます。

!!! note ラベルファイルと参照音声ファイルをメインディレクトリの references フォルダ（自分で作成する必要があります）に事前に保存しておくことで、WebUI で直接呼び出すことができます。

!!! note Gradio 環境変数（GRADIO_SHARE、GRADIO_SERVER_PORT、GRADIO_SERVER_NAMEなど）を使用して WebUI を構成できます。

お楽しみください！