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* 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
│ ├── data_struct.py # データ構造の定義
│ ├── dataset
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── dataset.py # データ処理
│ │ └── utility.py
│ ├── model.py # ニューラルネットワーク構造
│ ├── param.py # 音声パラメータ
│ ├── updater.py # chainerのUpdater
│ └── voice_changer.py # 学習済みモデルを使って声質変換
├── recipe
│ ├── config.json # 学習の設定パラメータ
│ └── recipe.json # 複数の学習を回す時のパラメータ
├── requirements.txt # 依存関係のあるライブラリ
├── scripts
│ ├── extract_acoustic_feature.py # 音響特徴量切り出し
│ ├── launch.py # 複数の学習を回す
│ ├── ln_apply_subset.py
│ ├── ln_atr503_to_subset.py
│ ├── ln_jnas_subset.py
├── tests
│ ├── __init__.py
│ └── test_dataset.py
└── train.py # 学習用のスクリプト
```
## License
[MIT License](./LICENSE)
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