{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 音声合成プログラム\n",
    "\n",
    "このノートブックでは、`sbv2_bindings` パッケージを使用して音声合成を行います。必要なモデルをダウンロードし、ユーザーが入力したテキストから音声を生成します。音声合成が終わったら、再度テキストの入力を求め、ユーザーが終了するまで繰り返します。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 必要なパッケージのインストール\n",
    "%pip install sbv2_bindings\n",
    "\n",
    "# 必要なモジュールのインポート\n",
    "import os\n",
    "import urllib.request\n",
    "import time\n",
    "from sbv2_bindings import TTSModel"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## モデルのダウンロード\n",
    "\n",
    "モデルファイルとトークナイザーをダウンロードします。ユーザーが独自のモデルを使用したい場合は、該当するURLまたはローカルパスを指定してください。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# モデルの URL またはローカルパスの指定\n",
    "user_sbv2_model_url = \"\"  # カスタムモデルのURLがあればここに指定\n",
    "user_sbv2_model_path = \"\"  # カスタムモデルのローカルパスがあればここに指定\n",
    "\n",
    "# モデル用のディレクトリを作成\n",
    "model_dir = 'models'\n",
    "os.makedirs(model_dir, exist_ok=True)\n",
    "\n",
    "# ダウンロードするファイルの URL\n",
    "file_urls = [\n",
    "    \"https://huggingface.co/googlefan/sbv2_onnx_models/resolve/main/tokenizer.json\",\n",
    "    \"https://huggingface.co/googlefan/sbv2_onnx_models/resolve/main/deberta.onnx\",\n",
    "]\n",
    "\n",
    "# モデルのパス決定\n",
    "if user_sbv2_model_path:\n",
    "    sbv2_model_path = user_sbv2_model_path  # ローカルモデルのパスを使用\n",
    "elif user_sbv2_model_url:\n",
    "    sbv2_model_filename = os.path.basename(user_sbv2_model_url)\n",
    "    sbv2_model_path = os.path.join(model_dir, sbv2_model_filename)\n",
    "    file_urls.append(user_sbv2_model_url)\n",
    "else:\n",
    "    # デフォルトのモデルを使用\n",
    "    sbv2_model_filename = \"tsukuyomi.sbv2\"\n",
    "    sbv2_model_path = os.path.join(model_dir, sbv2_model_filename)\n",
    "    file_urls.append(\"https://huggingface.co/googlefan/sbv2_onnx_models/resolve/main/tsukuyomi.sbv2\")\n",
    "\n",
    "# ファイルをダウンロード\n",
    "for url in file_urls:\n",
    "    file_name = os.path.join(model_dir, os.path.basename(url))\n",
    "    if not os.path.exists(file_name):\n",
    "        print(f\"{file_name} をダウンロードしています...\")\n",
    "        urllib.request.urlretrieve(url, file_name)\n",
    "    else:\n",
    "        print(f\"{file_name} は既に存在します。\")\n",
    "\n",
    "# ダウンロードまたは使用するファイルを確認\n",
    "print(\"\\n使用するファイル:\")\n",
    "for file in os.listdir(model_dir):\n",
    "    print(file)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## モデルの読み込みと音声合成\n",
    "\n",
    "モデルを読み込み、ユーザーが入力したテキストから音声を生成します。話者名は使用する `.sbv2` ファイル名から自動的に取得します。音声合成が終わったら、再度テキストの入力を求め、ユーザーが終了するまで繰り返します。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 音声合成の実行\n",
    "def main():\n",
    "    try:\n",
    "        print(\"\\nモデルを読み込んでいます...\")\n",
    "        model = TTSModel.from_path(\n",
    "            os.path.join(model_dir, \"deberta.onnx\"),\n",
    "            os.path.join(model_dir, \"tokenizer.json\")\n",
    "        )\n",
    "        print(\"モデルの読み込みが完了しました！\")\n",
    "    except Exception as e:\n",
    "        print(f\"モデルの読み込みに失敗しました: {e}\")\n",
    "        return\n",
    "\n",
    "    # 話者名を取得（.sbv2 ファイル名の拡張子を除いた部分）\n",
    "    speaker_name = os.path.splitext(os.path.basename(sbv2_model_path))[0]\n",
    "    \n",
    "    # 指定されたモデルのパスを使用\n",
    "    try:\n",
    "        model.load_sbv2file_from_path(speaker_name, sbv2_model_path)\n",
    "        print(f\"話者 '{speaker_name}' のセットアップが完了しました！\")\n",
    "    except Exception as e:\n",
    "        print(f\"SBV2ファイルの読み込みに失敗しました: {e}\")\n",
    "        return\n",
    "\n",
    "    # 音声合成を繰り返し実行\n",
    "    while True:\n",
    "        # 合成したいテキストをユーザーから入力\n",
    "        user_input = input(\"\\n音声合成したいテキストを入力してください（終了するには 'exit' と入力）: \")\n",
    "        \n",
    "        if user_input.strip().lower() == 'exit':\n",
    "            print(\"音声合成を終了します。\")\n",
    "            break\n",
    "\n",
    "        # 出力ファイル名\n",
    "        output_file = \"output.wav\"\n",
    "\n",
    "        # 音声合成を実行\n",
    "        try:\n",
    "            print(\"\\n音声合成を開始します...\")\n",
    "            start_time = time.time()\n",
    "\n",
    "            audio_data = model.synthesize(user_input, speaker_name, 0, 0.0, 1)\n",
    "\n",
    "            with open(output_file, \"wb\") as f:\n",
    "                f.write(audio_data)\n",
    "\n",
    "            end_time = time.time()\n",
    "            elapsed_time = end_time - start_time\n",
    "\n",
    "            print(f\"\\n音声が '{output_file}' に保存されました。\")\n",
    "            print(f\"音声合成にかかった時間: {elapsed_time:.2f} 秒\")\n",
    "        except Exception as e:\n",
    "            print(f\"音声合成に失敗しました: {e}\")\n",
    "\n",
    "if __name__ == \"__main__\":\n",
    "    main()"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.x"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}