TALQu インストール方法ガイド(非公式)

TALQu インストール方法ガイド(非公式) === :::danger 移動しました↓（内容はここと同じです） <iframe style="width:100%;height:155px;max-width:100%;margin:0 0 1.7rem;display:block;" title="TALQu インストール方法ガイド(非公式) | yukaia-net" src="//hatenablog.com/embed?url=https://yukaia.net/talqu-install-guide-unofficial/" width="300" height="150" frameborder="0" scrolling="no"></iframe> ::: # 0. はじめに [TALQu](https://booth.pm/ja/items/2755336)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 :::success 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。 https://docs.microsoft.com/ja-jp/dotnet/framework/install/on-windows-10 ---- :::info 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](https://www.kkaneko.jp/tools/win/buildtool.html) 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](https://www.kkaneko.jp/tools/win/cuda.html) 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。 :::success |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| ::: 3. `Select Target Platform`で、下記を選択 - Operating System : Windows - Version : 10 - Installer Type : exe(local) 4. `Base Installer`横の `Download` をクリック 5. ダウンロードしたファイルを実行 6. インストール画面が起動したら、`カスタム(詳細)` を選択 7. チェックリストは、「`CUDA`」のみを選択 8. 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](https://www.kkaneko.jp/tools/win/cudnn.html) 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 :::success |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| ::: 6. `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 7. ファイルをダウンロードする 8. 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。 - `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` - 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。 :::warning 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。