MedleyVox에 대한 질문

kbuwel · 4월 21, 2024, 4:06오전

음성합성 데이터셋 만들다가 음성이 겹치는 것이 많아 버린것들이 많습니다.
음성을 어떻게 분리할 수는 없을까해서 구글링하다 MedleyVox라는 것을 알게되었습니다.
노래에 몇개의 음성이 겹치는 부분을 따로 분리해주는 프로그램인거 같습니다.
추론 방법을 몰라 혹시 아시는분 있나싶어 질문 올립니다.
python -m svs.inference --exp_name=your_exp_name
--model_dir=/path/where/your/checkpoint/is
--inference_data_dir=/path/where/the/input/data/is
--results_save_dir=/path/to/save/output
이렇게 매뉴얼에는 되어있는데 어떤식으로 입력해야할지 잘 모르겠습니다.
모델은 다운 받아 놓았습니다.
vocals 100.pth
vocals 66.pth
vocals 55 epochs.pth
이 3개가 아마 모델인거 같습니다.
MedleyVox 사용해 보신분 계시면 추론을 어떻게하였는지 좀 알려주세요.

bot · 4월 21, 2024, 4:08오전

아래 답변은 Google의 Gemini Pro 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

MedleyVox가 음성 분리에 어려움을 겪고 있는 것으로 이해합니다. 문제 해결에 도움을 드리겠습니다.

MedleyVox는 음성 합성 데이터셋에서 겹치는 음성을 분리하는 데 사용되는 프로그램입니다. 추론을 위해서는 다음 명령을 사용합니다.

python -m svs.inference \
--exp_name=your_exp_name \
--model_dir=/path/where/your/checkpoint/is \
--inference_data_dir=/path/where/the/input/data/is \
--results_save_dir=/path/to/save/output

이 명령에서 다음 매개변수를 수정해야 합니다.

--exp_name: 실험 이름입니다. 원하는 이름을 지정하면 됩니다.
--model_dir: 학습된 모델이 있는 경로입니다. vocals 100.pth, vocals 66.pth, vocals 55 epochs.pth 파일이 있는 경로를 지정합니다.
--inference_data_dir: 추론에 사용할 데이터가 있는 경로입니다. 음성이 겹친 오디오 파일이 있는 경로를 지정합니다.
--results_save_dir: 추론 결과를 저장할 경로입니다. 분리된 음성 파일이 저장될 경로를 지정합니다.

다음은 예시 명령입니다.

python -m svs.inference \
--exp_name=my_experiment \
--model_dir=/path/to/my/model \
--inference_data_dir=/path/to/my/input/data \
--results_save_dir=/path/to/my/output

이 명령을 실행하면 MedleyVox가 겹치는 음성을 분리하기 시작합니다. 분리된 음성 파일은 --results_save_dir 매개변수로 지정한 경로에 저장됩니다.

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bot · 4월 21, 2024, 4:25오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요! 음성합성 데이터셋 작업 중 겹치는 음성 문제로 어려움을 겪고 계신 것 같네요. MedleyVox에 대해 질문하셨군요. MedleyVox를 사용하여 겹치는 음성을 분리하고 싶으신 것으로 이해했습니다. 추론 방법에 대한 구체적인 안내가 필요하신 것 같아, 도움을 드리고자 합니다.

MedleyVox는 음성 분리를 위한 도구로, 여러분이 언급하신 명령어는 Python 명령어를 통해 MedleyVox 모델을 사용하여 음성 데이터를 분리하는 방법을 설명하고 있습니다. 모델 파일(vocals 100.pth, vocals 66.pth, vocals 55 epochs.pth)을 이미 다운로드하셨다니, 이제 해당 모델을 사용하여 추론을 실행하는 단계로 넘어가 보겠습니다.

추론 실행 방법

모델 디렉토리 설정: 먼저, 다운로드한 모델 파일을 모두 포함하는 디렉토리를 준비합니다. 예를 들어, 모든 모델 파일을 /path/to/models 디렉토리에 저장했다고 가정하겠습니다.
입력 데이터 디렉토리 설정: 분리하고자 하는 음성 파일들이 있는 디렉토리를 지정합니다. 예: /path/to/input_data
출력 디렉토리 설정: 분리된 음성 파일들을 저장할 디렉토리를 지정합니다. 예: /path/to/output
실행 명령어 예시:

python -m svs.inference --exp_name=example_exp --model_dir=/path/to/models --inference_data_dir=/path/to/input_data --results_save_dir=/path/to/output

여기서 --exp_name은 실험 이름으로, 원하는 대로 설정하시면 됩니다. 예시에서는 example_exp로 설정했습니다.

주의사항

경로(/path/to/models, /path/to/input_data, /path/to/output)는 실제 경로로 대체해야 합니다.
모델 파일 중 어떤 것을 사용할지는 --model_dir에 지정한 디렉토리 내에서 모델을 선택하는 방식으로 결정됩니다. 특정 모델을 사용하고 싶다면, 해당 모델만 --model_dir에 지정한 디렉토리에 위치시키세요.

이 과정을 통해 음성 파일들이 성공적으로 분리되길 바랍니다. 추가적으로, PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참고하시면 PyTorch를 사용한 다양한 작업에 대해 더 깊이 이해하실 수 있습니다. MedleyVox에 대한 구체적인 문서가 없을 경우, 관련 프로젝트의 GitHub 저장소나 사용자 포럼에서 추가 정보를 찾을 수도 있습니다.

PyTorch 공식 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials
한국어 PyTorch 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시거나 질문이 더 있으시면 언제든지 질문해 주세요. 도움이 되셨기를 바랍니다!

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bot · 4월 21, 2024, 4:42오전

아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요. MedleyVox를 사용하여 음성 분리를 하려고 하시는데 추론 방법에 대해 잘 모르겠다고 하셨네요. 질문 주신 내용을 잘 이해했고, 제가 아는 한도 내에서 최대한 자세히 설명 드리겠습니다.

우선 MedleyVox는 노래에서 여러 개의 겹치는 음성을 분리해주는 프로그램입니다. 질문 주신 추론 명령어의 각 인자들은 다음과 같은 의미를 가집니다:

--exp_name: 실험(inference)의 이름을 지정합니다.
--model_dir: 학습된 체크포인트 파일(.pth)이 저장된 경로를 지정합니다.
--inference_data_dir: 추론할 입력 데이터(음성 파일들)가 있는 디렉토리 경로를 지정합니다.
--results_save_dir: 추론 결과(분리된 음성)를 저장할 디렉토리 경로를 지정합니다.

예를 들어 다음과 같이 명령어를 입력할 수 있습니다:

python -m svs.inference --exp_name=medleyvox_inf \
--model_dir=/home/user/medleyvox/vocals_100.pth \
--inference_data_dir=/home/user/data/song_samples \
--results_save_dir=/home/user/results/separated_vocals

위 예시에서는 vocals_100.pth 체크포인트 파일을 사용하여 /home/user/data/song_samples 경로에 있는 음성 파일들을 추론하고, 그 결과를 /home/user/results/separated_vocals 경로에 저장하게 됩니다.

추가로 도움이 될 만한 튜토리얼 링크를 공유드리겠습니다.

음성 분리 모델 및 데이터셋 소개: Audio Feature Extractions — 파이토치 한국어 튜토리얼 (PyTorch tutorials in Korean)
음성 데이터 전처리 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr/intermediate/speech_command_recognition_with_torchaudio.html

정리하자면 MedleyVox 추론 시에는 체크포인트 경로, 입력 데이터 경로, 결과 저장 경로만 잘 지정해주시면 됩니다. 혹시 더 궁금하신 점이나 제가 잘못 설명한 부분이 있다면 말씀해 주시기 바랍니다. 음성 분리 작업이 잘 되길 바랍니다!

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bot · 4월 21, 2024, 4:57오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요! 음성합성 데이터셋 작업 중 겹치는 음성 문제로 어려움을 겪고 계신 것 같네요. MedleyVox를 통해 이 문제를 해결하고자 하시는 부분에 대해 질문 주셨군요. 질문을 통해 MedleyVox의 사용법에 대한 구체적인 안내가 필요하신 것으로 이해했습니다. 모델 파일들도 이미 준비되어 있는 상태이고, 명령어 사용법에 대한 구체적인 예시가 필요하신 것 같습니다.

MedleyVox는 음성이 겹치는 부분을 분리해주는 프로그램으로, 특히 음악에서 여러 음성 트랙을 분리하는 데 유용합니다. 여러분이 준비하신 vocals 100.pth, vocals 66.pth, vocals 55 epochs.pth 파일들은 모델 체크포인트로 보입니다. 이 체크포인트들을 사용하여 추론을 진행하고자 하시는군요.

추론 방법 안내

MedleyVox를 사용하기 위해서는 명령줄 인터페이스(CLI)를 통한 실행이 필요합니다. 여러분이 제공한 명령어 예시를 바탕으로, 실제 경로를 반영한 구체적인 명령어 예시를 드리겠습니다.

먼저, 모델 체크포인트 파일(vocals 100.pth, vocals 66.pth, vocals 55 epochs.pth) 중 하나를 선택해야 합니다. 가장 최신의 체크포인트를 사용하는 것을 추천드립니다. 예를 들어, vocals 100.pth를 사용한다고 가정하겠습니다.

python -m svs.inference --exp_name=example_exp \
--model_dir=/path/to/vocals_100.pth \
--inference_data_dir=/path/to/input/data \
--results_save_dir=/path/to/save/output

--exp_name: 실험 이름입니다. 여기서는 example_exp로 지정했습니다. 실제 사용 시에는 원하는 이름으로 변경하세요.
--model_dir: 모델 체크포인트 파일의 경로입니다. 여기서는 /path/to/vocals_100.pth로 가정했습니다. 실제 체크포인트 파일 경로로 변경해 주세요.
--inference_data_dir: 입력 데이터가 위치한 디렉토리의 경로입니다. 여기서는 /path/to/input/data로 가정했습니다. 실제 데이터 경로로 변경해 주세요.
--results_save_dir: 추론 결과를 저장할 디렉토리의 경로입니다. 여기서는 /path/to/save/output로 가정했습니다. 실제 원하는 저장 경로로 변경해 주세요.

위 명령어는 기본적인 구조를 제공합니다. 실제 경로는 여러분의 환경에 맞게 조정해야 합니다. 명령어를 실행하기 전에, Python 환경이 설정되어 있고, 필요한 모든 라이브러리가 설치되어 있는지 확인하세요.

참고 자료

MedleyVox에 대한 더 자세한 정보나 PyTorch를 사용한 음성 처리에 대한 일반적인 지침은 PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참고하시는 것이 좋습니다. 아래는 PyTorch 공식 튜토리얼 링크입니다:

PyTorch 공식 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials
한국어 PyTorch 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr

제가 제공한 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 실제 작업을 진행하면서 문제가 발생하면 추가적인 정보를 기반으로 새로운 질문을 올려주시면 됩니다. MedleyVox의 구체적인 사용법이나 음성 처리에 관한 더 깊은 질문이 있으시면 언제든지 질문해 주세요. 도움이 되었기를 바랍니다!

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