Pythonで音声合成してみる

投稿日時: 投稿者:

今日はPythonから合成音声を操作します。

Anacondaのインストール
Python実行環境であるAnacondaのインストールを行う。とりあえずAnaconda3をダウンロードして道なりにインストール。終了すると、Anaconda PromptからPythonが実行できるようになる。インストールは、こちらのサイトが参考になる。インストールできたら、startメニューからAnaconda Promptを起動。Pythonコマンドで動作確認。Ctrl+Zで対話モード終了。

Anacondaで環境「INK」を作成する
Anacondaがインストールできたら、EnvironmentからINKを作成し、Open terminalを実行してください。

作業フォルダを作成する
「Windows＋E」を押して、ファイルエクスプローラを出したら、Cドライブに入って、Cドライブ直下に「INK」フォルダを作成しましょう。作成したら、ターミナルから「CD c:\INK」と入力して、c:\INKに移動しましょう。「python –version」と入力して、Pythonのバージョンが表示されればOKです。

Coeiroinkを呼ぶためにライブラリをインストールする
下記のコマンドを順に打ち込んで、requests、pydub、pyaudioの３つのライブラリをインストールします。ライブラリはネットワークインストールされるので、インターネット接続が必須です。

pip install requests
pip install pydub
pip install pyaudio

Pythonから合成音声を鳴らしてみる
いよいよ鳴らしてみましょう。下記のプログラムをc:\inkフォルダに「ink01.py」という名前で保存し、ターミナルから「python ink01.py」と打ち込み、実行してみましょう。合成音声を鳴らすには、Coeiroinkを起動しておく必要があります。スクリプトの編集はnotepad++がオススメです。

import json
 
import requests
from pydub import AudioSegment, playback
 
# パラメータ
text = "こんにちは、つくよみちゃんです。よろしくお願いします。"
speaker_id = 0  # スピーカーID (０：つくよみちゃん)
 
# 音声合成のクエリの作成
response = requests.post(
    "http://localhost:50031/audio_query",
    params={
        'text': text,
        'speaker': speaker_id,
        'core_version': '0.0.0'
    })
query = response.json()
 
# 音声合成のwavの生成
response = requests.post(
    'http://localhost:50031/synthesis',
    params={
        'speaker': speaker_id,
        'core_version': "0.0.0",
        'enable_interrogative_upspeak': 'true'
    },
    data=json.dumps(query))
 
# wavの音声を再生
playback.play(AudioSegment(response.content,
    sample_width=2, frame_rate=44100, channels=1))

話者を変えるには、上記ソースコード中の「speaker_id 」を話者に応じた値に変更しましょう。各話者のspeaker_id は、coeiroinkのインストールフォルダの、speakerinfoフォルダの、各話者のフォルダ中にあるmetas.jsonに記載されています。

OpenAI APIを使う
APIのページにアクセスし、GoogleIDでログインする。API keysのページから、「+create new secret key」を押します。キーの名前を入力し、エンターを押すと、シークレットキーが発行されます。シークレットキーをメモしてください。シークレットキーは、誰にも知らせないようにしてください。また、Organization>Settingのページから、「Organization ID」をコピーしておきましょう。

ChatGPTとPythonで会話する
ChatGPTを使うには、OpenAIのライブラリが必要です。コマンドラインから「pip install openai==0.27.4」と入力し、ライブラリをインストールしましょう。下記のプログラムをGPT1.pyという名前で、INKフォルダに保存し、「python GPT1.py」で実行してみましょう。apikeyは上記でメモしたキーを使いましょう。

import openai
openai.organization = ""
openai.api_key      = ""
 
# =============================================================
# チャットボット関数
# =============================================================
 
def Ask_ChatGPT(message):
     
    # 応答設定
    completion = openai.ChatCompletion.create(
                 model    = "gpt-3.5-turbo",     # モデルを選択
                 messages = [{
                            "role":"user",
                            "content":message,   # メッセージ 
                            }],
     
                 max_tokens  = 1024,             # 生成する文章の最大単語数
                 n           = 1,                # いくつの返答を生成するか
                 stop        = None,             # 指定した単語が出現した場合、文章生成を打ち切る
                 temperature = 0.5,              # 出力する単語のランダム性（0から2の範囲） 0であれば毎回返答内容固定
    )
     
    # 応答
    response = completion.choices[0].message.content
     
    # 応答内容出力
    return response
 
# =============================================================
# チャットボット実行
# =============================================================
 
# 質問内容
message = "日本人の若者の特徴を教えてください"
 
# ChatGPT起動
res = Ask_ChatGPT(message)
 
 
# 出力
print(res)

上記プログラムは、適切に実行されると、しばらく待った後に下記のような結果が表示されるはずです。質問を変えて、実行してみましょう。

チャットをする
下記のコードを「GPT2.py」という生で保存しましょう。このコードを実行することで、OpenAIのAPIとチャットができるようになります。

import openai
openai.organization = "org-ほげ"
openai.api_key      = "sk-ほげ"
 
 
def main():
    amount_tokens = 0
    chat = []
 
    setting = input("ChatGPTに設定を加えますか？ y/n\n")
    if setting == "y" or setting == "Y":
        content = input("内容を入力してください。\n")
        chat.append({"role": "system", "content": content})
 
    print("チャットをはじめます。q または quit で終了します。")
    print("-"*50)
    while True:
        user = input("<あなた>\n")
        if user == "q" or user == "quit":
            print(f"トークン数は{amount_tokens}でした。")
            break
        else:
            chat.append({"role": "user", "content": user})
 
        print("<ChatGPT>")
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-3.5-turbo",messages=chat
        )
        msg = response["choices"][0]["message"]["content"].lstrip()
        amount_tokens += response["usage"]["total_tokens"]
        print(msg)
        chat.append({"role": "assistant", "content": msg})
 
 
if __name__ == "__main__":
    main()

プログラムが起動すると、起動するとAIのキャラ設定を聞かれるので、yを押して、「２０歳の女性として話してください」などの設定を記入してください。正しく動作すると、会話できるようになります。APIページのUSAGEから、残り金額を確認しながら会話してください。

CoeiroInkで会話内容を音声化してもらう
下記コードは、ChatGPTからの回答を音声化するものです。Coeiroinkが起動した状態で実行してください。ちなみに、Windows１１の場合は「Windowsキー+H」で音声認識入力が可能です。音声会話を楽しんでみてください。

import openai
import json
import requests
from pydub import AudioSegment, playback

openai.organization = "ほげ"
openai.api_key      = "ほげ"
speaker_id = 0  # スピーカーID (０：つくよみちゃん)  
  
def main():
    amount_tokens = 0
    chat = []
  
    setting = input("ChatGPTに設定を加えますか？ y/n\n")
    if setting == "y" or setting == "Y":
        content = input("内容を入力してください。\n")
        chat.append({"role": "system", "content": content})
  
    print("チャットをはじめます。q または quit で終了します。")
    print("-"*50)
    while True:
        user = input("<あなた>\n")
        if user == "q" or user == "quit":
            print(f"トークン数は{amount_tokens}でした。")
            break
        else:
            chat.append({"role": "user", "content": user})
  
        print("<ChatGPT>")
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-3.5-turbo",messages=chat
        )
        msg = response["choices"][0]["message"]["content"].lstrip()
        amount_tokens += response["usage"]["total_tokens"]
        print(msg)
        playsound(msg)
        chat.append({"role": "assistant", "content": msg})
  
def playsound(text):
    # 音声合成のクエリの作成
    response = requests.post(
        "http://localhost:50031/audio_query",
        params={
            'text': text,
            'speaker': speaker_id,
            'core_version': '0.0.0'
        })
    query = response.json()
     
    # 音声合成のwavの生成
    response = requests.post(
        'http://localhost:50031/synthesis',
        params={
            'speaker': speaker_id,
            'core_version': "0.0.0",
            'enable_interrogative_upspeak': 'true'
        },
        data=json.dumps(query))
     
    # wavの音声を再生
    playback.play(AudioSegment(response.content,
        sample_width=2, frame_rate=44100, channels=1))


if __name__ == "__main__":
    main()

会話用修正プログラムその１

import openai
import json
import requests
from pydub import AudioSegment, playback

openai.organization = "org-ほげ"
openai.api_key      = "sk-ほげ"
speaker_id = 0  #つくよみちゃんれいせい
speaker_id = 90  #リリンちゃん
  
def main():
    amount_tokens = 0
    chat = []
          
    option="敬語は使わず、馬鹿っぽい話し方をしてください。回答は50文字くらいで行ってください。ネガティブで攻撃的な性格です。「えーそんなんあったかなぁ」、「だめじゃん、もうやめればいいのに」、「いいかげんにしろよ」といった口調で話してください。一人称は「アタシ」でお願いします。";    
  
    print("チャットをはじめます。q または quit で終了します。")
    print("-"*50)
    while True:
        user = input("<あなた>\n")
        user2=user+option
        if user == "q" or user == "quit":
            print(f"トークン数は{amount_tokens}でした。")
            break
        else:
            chat.append({"role": "user", "content": user2})
  
        print("<ChatGPT>")
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-3.5-turbo",messages=chat
        )
        msg = response["choices"][0]["message"]["content"].lstrip()
        amount_tokens += response["usage"]["total_tokens"]
        print(msg)
        playsound(msg)
        chat.append({"role": "assistant", "content": msg})
  
def playsound(text):
    # 音声合成のクエリの作成
    response = requests.post(
        "http://localhost:50031/audio_query",
        params={
            'text': text,
            'speaker': speaker_id,
            'core_version': '0.0.0'
        })
    query = response.json()
     
    # 音声合成のwavの生成
    response = requests.post(
        'http://localhost:50031/synthesis',
        params={
            'speaker': speaker_id,
            'core_version': "0.0.0",
            'enable_interrogative_upspeak': 'true'
        },
        data=json.dumps(query))
     
    # wavの音声を再生
    playback.play(AudioSegment(response.content,
        sample_width=2, frame_rate=44100, channels=1))


if __name__ == "__main__":
    main()