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@@ -1,5 +1,28 @@ -``` +* 第１段階の学習 + * 音声データを用意する + * ２つのディレクトリに、入出力の音声データを置く（ファイル名を揃える） + * 音響特徴量切り出しをする + * scripts/extract_acoustic_feature.py + * 学習を回す + * train.py + * 実際に使用する + * scripts/voice_conversion_test.py +* 第２段階の学習 + * 音声データを用意する + * １つのディレクトリの超大量の結月ゆかり音声データを置く + * 音響特徴量切り出しをする + * scripts/extract_spectrogram_pair.py + * 学習を回す + * train_sr.py + * 実際に使用する + * scripts/super_resolution_test.py + * 実際に使う + * SuperResolutionクラスとAcousticConverterクラスを使ってモデルを読み込ませればいい + * [サンプルコート](https://github.com/Hiroshiba/become-yukarin/blob/ipynb/show%20vc%20and%20sr.ipynb) +* 参考 + * [ipynbブランチ](https://github.com/Hiroshiba/become-yukarin/tree/ipynb)に大量にサンプルが置いてある +``` ├── become_yukarin # このディレクトリは外から使えることを想定 │ ├── __init__.py │ ├── config.py # 学習の設定パラメータ @@ -27,3 +50,6 @@ │ └── test_dataset.py └── train.py # 学習用のスクリプト ``` + +## License +[MIT License](./LICENSE) |