Text2Speech, Speech2Textを繰り返すとどうなるか

tadanori

Contents

はじめに
コードについて
ライブラリのインストール
必要なライブラリを読み込む
Text2Speech処理
- オブジェクトの生成
- 変換用の関数定義
Speech２text処理
- オブジェクトの生成
- 変換用の関数定義
繰り返し処理してみる
まとめ

はじめに

ESPnet2というライブラリを使うと、テキストの読み上げ（Text to Speech）と、文字起こし（Speech to Text）の両方のタスクをpythonで手軽に行うことができます。

実際に両方試して見て興味が湧きましたので実験してみることにしました。

参考リンク：ESPnet2のリポジトリ

コードについて

今回のコードは、Google Colab用のコードとしてGithubに置いていますので、そちらも参考にしてください。なお、GPUを利用するコードになっていますので注意してください

Google Colab用コード：サンプルコード（Github）

ライブラリのインストール

必要なライブラリをColab環境にインストールします。

ライブラリのインストールのコードは以下になります。Colab環境以外の場合は、先頭の!を除いてコマンドラインで実行してインストールしてください。

!pip install -q espnet pypinyin parallel_wavegan gdown espnet_model_zoo
!pip install -q --no-build-isolation pyopenjtalk

エラーが発生しますが、2023.09.02現在の環境では、無視してOKでした

必要なライブラリを読み込む

必要なライブラリを読み込みます。

今回はText2SpeechとSpeech2Textの両方を行うので、それぞれに必要となるライブラリを読み込んでいます。また、Colabで音声ファイルの再生ボタンを埋め込むためのIPythonパッケージもインポートしています。

librosaは、今回は、レート変換の処理に用います。

from espnet_model_zoo.downloader import ModelDownloader
from espnet2.bin.tts_inference import Text2Speech
from espnet2.bin.asr_inference import Speech2Text
from espnet2.utils.types import str_or_none
from IPython.display import display, Audio
import torch
import librosa

Text2Speech処理

オブジェクトの生成

text2speechオブジェクトを生成します。モデルの指定はtagで行っています。また、GPUの利用を設定しています。

# モデル名などの設定(https://github.com/espnet/espnet_model_zoo/blob/master/espnet_model_zoo/table.csv　からjvs, justを選択)
tag = 'kan-bayashi/jsut_full_band_vits_prosody'
vocoder_tag = 'none'

text2speech = Text2Speech.from_pretrained(
    model_tag=str_or_none(tag),
    vocoder_tag=str_or_none(vocoder_tag),
    device="cuda",
)

変換用の関数定義

textを受け取ってwavに変換して返す関数を定義しています。戻り値はtorchのtensorです。

def to_wav(text) :
  with torch.no_grad():
      wav = text2speech(text)["wav"]  
  return wav.cpu()

Speech２text処理

オブジェクトの生成

speech2textオブジェクトを生成します。こちらもGPUを利用する設定を行っています。

tag = "kan-bayashi/csj_asr_train_asr_transformer_raw_char_sp_valid.acc.ave"

d = ModelDownloader()
speech2text = Speech2Text(
        **d.download_and_unpack(tag),
        device="cuda"
    )

変換用の関数定義

wavデータ（音声データ）を受け取って、textを返す関数の定義です。

def to_text(wav) :
  nbests = speech2text(speech)
  text, *_ = nbests[0]
  return text

繰り返し処理してみる

コード

ここまでで準備ができたので、15回繰り返してtext→wav→textの変換を行ってみます。

wavデータは41kHzのサンプリングレートなので、librosa.resampleで、speech2textの入力のサンプリングレート16kHzに変換しています。

text = "吾輩は猫である。名前はまだ無い。　どこで生れたかとんと見当がつかぬ。何でも薄暗いじめじめした所でニャーニャー泣いていた事だけは記憶している。"
num = 15

for i in range(num) :
  wav = to_wav(text)
  wav = wav.view(-1).cpu().numpy()
  print(i, ":" , text)

  display(Audio(wav, rate=text2speech.fs))
  speech = librosa.resample(wav, orig_sr = text2speech.fs, target_sr = 16000)
  text = to_text(speech)

print("last :" , text)

結果

０は入力です。１以降は入力を読み上げて、読み上げた音声を再びテキストに変換するという操作を繰り返して見ました。以下は、変換を続けた場合のテキストになります。

0 : 吾輩は猫である。名前はまだ無い。　どこで生れたかとんと見当がつかぬ。何でも薄暗いじめじめした所でニャーニャー泣いていた事だけは記憶している。
1 : 我が輩は猫である名前はまだないどこで生まれたかとんと見頭が付かぬ何でも薄暗いじめじめしたところでにゃあにゃあ泣いていたことだけは記憶している
2 : 我が子供がらは猫である名前はまだないどこで生まれたかとんとん頭があの何でも薄ぐらいじめじめしたところで出屋にあー泣いていたことだけは記憶している
3 : 我が子供柄は猫である名前はまだないどこで生まれたかとんと頭があの何でも薄暗いじめじめしたところで出屋に合わないていたことだけは記憶している
4 : 我が子供柄は猫である名前はまだないどこで生まれたか本当頭があの何でも薄暗いじめじめしたところで出会いに合わないでいたことだけは記憶している
5 : 我が子供柄は猫である名前はまだないどこで生まれたか本当頭があの何でも薄暗いじめじめしたところで出会いに合わないでいたことだけは記憶している
6 : 我が子供柄は猫である名前はまだないどこで生まれたか本当頭があの何でも薄暗いじめじめしたところで出会いに合わないでいたことだけは記憶している
7 : 我が子供柄は猫である名前はまだないどこで生まれたか本当頭があの何でも薄暗いじめじめしたところで出会いに合わないでいたことだけは記憶している
8 : 我が子供は猫である名前はまだないどこで生まれたか本当頭があの何でも薄暗いじめじめしたところで出会いに合わないでいたことだけは記憶している
9 : 我が子供は猫である名前はまだないどこで生まれたか本当頭があの何でも薄いじめじめしたところで出会いに合わないでいたことだけは記憶している
10 : 我が子供は猫である名前はまだないどこで生まれたか本当頭があの何でも薄いじめじめしたところで出会いに合わないでいたことだけは記憶している
11 : 我が子供は猫である名前はまだないどこで生まれたか本当頭があの何でも薄いじめじめしたところで出会いに合わないでいたことだけは記憶している
12 : 我が子供は猫である名前はまだないどこで生まれたか本当頭があの何でも薄いじめじめしたところで出会いに合わないでいたことだけは記憶している
13 : 我が子供は猫である名前はまだないどこで生まれたか本当頭があの何でも薄いじめじめしたところで出会いに合わないでいたことだけは記憶している
14 : 我が子供は猫である名前はまだないどこで生まれたか本当頭があの何でも薄いじめじめしたところで出会いに合わないでいたことだけは記憶している
last : 我が子供は猫である名前はまだないどこで生まれたか本当頭があの何でも薄いじめじめしたところで出会いに合わないでいたことだけは記憶している

以下は、実行時の画面のキャプチャです。下記のように、変換されたテキストと音声を再生するボタンが交互に出力されます。