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Manish993135/piper-plus-tsukuyomi-chan

sourceHugging Faceotherupdated 6mo agoView on Hugging Face

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Model Card

Piper Plus つくよみちゃん (Multilingual 6-Language + Prosody)

つくよみちゃんコーパスを使用して6言語マルチリンガルベースモデルからファインチューニングした多言語TTSモデルです。

prosody features (A1/A2/A3) に対応し、日本語・英語・中国語・スペイン語・フランス語・ポルトガル語の6言語でつくよみちゃんの声質で音声合成が可能です。

Sample Audio

テキスト	言語	音声
こんにちは、つくよみちゃんです。	JA	sample_ja
Hello, how are you today?	EN	sample_en
你好，今天天气很好。	ZH	sample_zh
Hola, como estas hoy?	ES	sample_es
Bonjour, comment allez-vous?	FR	sample_fr
Ola, como voce esta hoje?	PT	sample_pt

Model Details

項目	値
アーキテクチャ	VITS
言語	日本語 (ja), 英語 (en), 中国語 (zh), スペイン語 (es), フランス語 (fr), ポルトガル語 (pt)
サンプルレート	22050 Hz
品質	medium
音素タイプ	multilingual
音素数	173
prosody_dim	16
話者数	1 (つくよみちゃん)
言語数	6
ベースモデル	ayousanz/piper-plus-base (6言語マルチリンガル版、571話者)
ファインチューニング	500 epochs, lr=2e-5, freeze-dp
学習データ	つくよみちゃんコーパス (100発話, ~11分)
ONNXエクスポート	stochastic + EMA + emb_lang後処理 + FP16 (38MB)

Inference Results

テキスト	言語	音声長
こんにちは、つくよみちゃんです。	JA	3.05s
Hello, how are you today?	EN	2.54s
你好，今天天气很好。	ZH	1.21s
Hola, como estas hoy?	ES	2.86s
Bonjour, comment allez-vous?	FR	2.11s
Ola, como voce esta hoje?	PT	2.24s

Usage

推論（テキスト直接入力）

bash

# 日本語
CUDA_VISIBLE_DEVICES="" uv run python -m piper_train.infer_onnx \
  --model tsukuyomi-chan-6lang-fp16.onnx \
  --config config.json \
  --output-dir ./output \
  --text "こんにちは、今日は良い天気ですね。" \
  --language ja-en-zh-es-fr-pt \
  --speaker-id 0 \
  --noise-scale 0.667

# 英語
CUDA_VISIBLE_DEVICES="" uv run python -m piper_train.infer_onnx \
  --model tsukuyomi-chan-6lang-fp16.onnx \
  --config config.json \
  --output-dir ./output \
  --text "Hello, how are you today?" \
  --language ja-en-zh-es-fr-pt \
  --speaker-id 0 \
  --noise-scale 0.667

# 混合テキスト（コードスイッチング）
CUDA_VISIBLE_DEVICES="" uv run python -m piper_train.infer_onnx \
  --model tsukuyomi-chan-6lang-fp16.onnx \
  --config config.json \
  --output-dir ./output \
  --text "今日はgood morningですね" \
  --language ja-en-zh-es-fr-pt \
  --speaker-id 0 \
  --noise-scale 0.667

推奨推論パラメータ

パラメータ	値	説明
`--noise-scale`	0.667	デフォルト推奨値
`--speaker-id`	0	単一話者
`--language`	ja-en-zh-es-fr-pt	6言語自動検出

Training

ベースモデル

ayousanz/piper-plus-base の6言語マルチリンガルベースモデル（571話者、508,187発話、75 epoch）からファインチューニング。

転移学習方式

1.--resume-from-multispeaker-checkpoint でベースモデルからロード
2.emb_g (571話者分の話者埋め込み) を自動除去
3.emb_lang に conditioning 分布補正を適用
4.--freeze-dp を自動有効化（Duration Predictor の catastrophic forgetting 防止）
5.500 epoch ファインチューニング (100発話、lr=2e-5)
6.ONNX エクスポート前に emb_lang[0] (JA) → emb_lang[1:5] (EN/ZH/ES/FR/PT) にコピーして声質統一

学習コマンド

bash

uv run python -m piper_train \
  --dataset-dir /path/to/tsukuyomi-dataset \
  --prosody-dim 16 \
  --accelerator gpu --devices 1 --precision 32-true \
  --max_epochs 500 --batch-size 4 --samples-per-speaker 4 \
  --checkpoint-epochs 50 --quality medium \
  --base_lr 2e-5 --disable_auto_lr_scaling \
  --ema-decay 0.9995 \
  --max-phoneme-ids 400 \
  --no-wavlm \
  --resume-from-multispeaker-checkpoint /path/to/base_model.ckpt \
  --default_root_dir /path/to/output

Files

—tsukuyomi-chan-6lang-fp16.onnx - ONNXモデル (38MB, FP16, emb_lang後処理済み)
—config.json - モデル設定 (173音素マップ、6言語)
—samples/ - サンプル音声

Credits

—つくよみちゃんコーパス: 夢前黎
—Piper TTS: rhasspy/piper

License

ライセンスは、つくよみちゃんコーパス│声優統計コーパス（JVSコーパス準拠）に準じます