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TALQu インストール方法ガイド(非公式)

  • TALQu

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どうも、TALQuユーザーのなっちゃそです。私はあくまでユーザーで、
ユーザー目線の動作検証は承っております。

概要

Hackmdにまとめていた情報が確定したので、こちらの方に転載します。

0. はじめに

TALQuは、Haruqaさんが作成した 深層学習系TTSです。

こちらのソフトを使うには、様々なソフトが必要となるのですが、 このページでは、ざっくりとインストール方法を記載します。

執筆者の環境

私の環境を軽くまとめておきますね

もの 機材１ 機材２ 機材３
OS Windows10 Windows10 Windows10 (21H1)
CPU Intel Core i7-7700 AMD Ryzen5 3500 AMD Ryzen9 3900
GPU GeForce1060 GeForce3060ti GeForce3060ti
Mem 32GB 16GB 48GB
TALQuエディション GPU GPU CPU&GPU

この環境であれば、頑張れば動きますｗ頑張りましょう！ｗ

1. 事前準備

けっこう大変なのが、この事前準備です。 音源が再生されない！という方は、この準備が抜けているパターンがあります。

利用したい版によって異なりますが、 大まかに必要なソフトは、下記のとおりです。

CPU版 / GPU版共通

  • .NET Framework 4.8 (※Windows 10 は標準でインストール済み)

GPU版のみ

  • CUDA & Visual C++ ビルドツール
  • cuDNN

ということで、実質 CUDA と ccDNN が必要になるパターンが多いです。

.NET Framework 4.8

※ 最新のWindowsを使っている場合は、インストールは不要そうです

実際に別途入れた記憶はないですが、必要な場合は下記からダウンロードし、インストールして下さい。

ここから先は、GPU版を使いたい人は実施が必要です。

CUDA / cuDNN

正式には、nVIDIA CUDA っていうツールです。 ディープラーニングとかをやるのに使うツールですね。

ここでは、バージョンの組み合わせが重要となります。 簡単に表にまとめてみます。

利用中のグラボ CUDAバージョン ccDNNバージョン
GTX10xx系 10.2 8.x.x for CUDA 10.2
RTX20xx系 10.2 (※未検証) 8.0.x for CUDA 10.2
RTX30xx系 11.0 8.x.x for CUDA 11.x

それぞれのバージョンに合わせた、ツールを用意する必要があります。

Visual C++ ビルドツール

CUDAを動かすには、更に前提ソフトとして、このソフトが必要となります。

cf. 参考サイト

詳細な画像は、参考サイトを確認していただくとして、必要なことだけをピックアップします。

  1. https://visualstudio.microsoft.com/ja/downloads/ へ行く
  2. Visual Studio 2019のツール の右側の＋を押す
  3. Build Tools for Visual Studio 2019 をダウンロード
  4. ダウンロードファイルを実行
  5. Visual C++ Build Tools をクリックし、インストール。その他は不要

これ以上の確認のしようがないので、ここでは出来ていることを祈りましょう。

CUDA

正確には、必要なソフトは nVIDIA CUDA Toolkit というソフトになります。

cf. 参考サイト

詳細な手順は参考サイトをご覧いただくとして、ここで必要なことだけをピックアップ

  1. https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive へ行く
  2. 使いたいグラボに応じて、バージョンを選択します。
利用中のグラボ CUDAバージョン
GTX10xx系 10.2
RTX20xx系 10.2 (※未検証)
RTX30xx系 11.0
  1. Select Target Platformで、下記を選択
  2. Operating System : Windows
  3. Version : 10
  4. Installer Type : exe(local)
  5. Base Installer横の Download をクリック
  6. ダウンロードしたファイルを実行
  7. インストール画面が起動したら、カスタム(詳細) を選択
  8. チェックリストは、「CUDA」のみを選択
  9. その他はそのままで、インストールを実行

ここまでで、インストールが完了です。 インストールが出来たかの確認をしたい場合は、

  1. Windowsキー + R を押す
  2. 出てきた窓に cmd を入力
  3. 黒い画面に、where nvcc と入力

3を実行した後に、文字列が表示されればOKです。

cuDNN

正式には nVIDIA cuDNN というツールで、ディープラーニング用のライブラリだそうです。 いわば、TALQuの心臓部みたいなものですね。

cf. 参考サイト

同じく、詳しくは参考サイトをご確認いただくとして、必要事項だけピックアップします。

  1. https://developer.nvidia.com/cudnn に行く
  2. Download cuDNN をクリックする
  3. Join now を押して、会員登録をする
  4. 画面の指示に従い、諸々入力・手続きをする。
  5. ログインできたら、一覧から必要なバージョンを選択する。バージョンは下記の通り
利用中のグラボ ccDNNバージョン
GTX10xx系 8.x.x for CUDA 10.2
RTX20xx系 8.x.x for CUDA 10.2
RTX30xx系 8.x.x for CUDA 11.x

  1. cuDNN Library for Windows (x86) を選ぶ

    • ※他のOSユーザは、他のバージョンを選ぶこと
  2. ファイルをダウンロードする

  3. ダウンロードしたファイルを所定の場所に置く。場所は下記の通り

    • v10.2の場合 : C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2
    • v11.0の場合 : C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0

ここまでやると、cuDNNが利用可能になるはず。 インストールが出来たかの確認をしたい場合は、

  1. Windowsキー + R を押す
  2. 出てきた窓に cmd を入力
  3. 黒い画面に、where cudnn64_8.dll と入力

3を実行した後に、文字列が表示されればOKです。

2. TALQuインストール

ここまで来たら、TALQu本体のインストールが出来ます。

配布サイトからZipファイルをダウンロード＆展開し、 TALQuManagerを実行して下さい。

起動すると、GPUかCPUかを選べるので、お好きな方を選んで下さい。

インストール出来たら、皆さんお待ちかねの TALQuアイコンが出てきます！

RTX3000版台向け：CUDA11.0対応

主にRTX30xx系を使っている方は、この対応が必要です。

何をするのかと言うと、

  1. 配布サイトにある、「CUDA11.0環境用手動適用パッチ」をダウンロード
  2. 展開して、「CUDA11.0PyTorch1.7.1Download」の中に入る
  3. ダブルクリックで実行して下さい.batを実行
  4. ひたすら待つ
  5. 出来上がったら、説明書の通り規定ファイルを置き換える。

  6. python-3.6.8\Lib\site-packages の中にある下記２つを

    • torch
    • torch-1.7.1+cu110.dist-info

  7. TALQu.exeがあるフォルダの中の python-3.6.8\Lib\site-packages にある下記２つを置き換える

    • torch
    • torch-1.7.1+cu110.dist-info

3. 起動＆実行

ここまできたら、起動して実行してみて下さい。 例えば、「ゆっくりしていってね」という文言をしゃべらせてみるのが良いと思います。

「実行」ボタンを押してエラーが出る場合は、何かしらが抜けている可能性があります。よく確認をしてみて下さい。

あと、不用意に伸ばし棒を入れると、「発音を展開する」を押したときにエラーになります。 この場合は、読み上げる文章を見直してみて下さい。

その他エラーが出る場合

Pythonから実行メッセージを取得.bat を実行すると、どんなエラーが出ているのかが分かる可能性があります。

中身には、ファイルパスが全部乗ってしまうので、個人情報が流出するかもです。 扱いには注意して下さいね。

どうしてもわからなければ、色々と聞き回ってみて下さい。

この情報も載せてください！みたいなものがありましたら、
Twitter : @naTeaso までご連絡ください。

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