Windows 10 python 3.9安装运行Mockingbird--拎包入住功略

首先说明一下，什么是拎包入住。这是因为本人python不精通，机器学习等AI也只是只其然不知其所以然，一句话就是：我只有照搬现成ai库使用，没有调整算法和优化模型的能力，所以只能用别人创建好的代码使用，就象建好的房子我直接住一样:-)。感谢github和开源社区的大牛们。

mockingbird是一个AI模拟声音的开源python库，可以用你自己的录音或音频文件，在其预置的模型支持下，生成模拟录音者的声音。关于mockingbird的介绍请参考gighub里的这篇文章。MockingBird/README-CN.md at main · babysor/MockingBird · GitHub
或者：这篇文章https://gitee.com/Dwesome/MockingBird

提前说明：文章中很多windows命令行指令，我都在其前面加了conda环境名和目录名，目的是要指名相应的指令需要在什么样的conda环境和目录中执行，减少文字说明的模糊性。

一、windows10下python环境的准备

在安装mockingbird之前，需要准备python环境，由于pip search RPC功能被永入关闭，所以安装一个conda来管理虚拟环境还是有必要的。我这里选择的是Miniconda。

1、首先为mocingbird准备一个3.9环境，3.7我试了不行。3.10网上有人反馈也不行，是否是这样大家自己验证。但做为搬家者，最喜欢的方式还是“拎包入住”，建议大家还是先用3.9搭一个能用的再试别的吧。

我的miniconda安装在E:\miniconda之下，一般新建的envs也就在此目录的E:\miniconda\envs之下。

创建新环境：

conda create -n mockingbrid python=3.9

请使用下面的指令，查看地一下自己的conda环境设置，这对了解你电脑上conda和pip配置环境有帮助。

conda info -a
pip config list -v

2、关于conda包的缓存和PIP包的缓存位置
由于conda 和PIP都有喜欢在%appdata%下保存缓存包的恶习，所以，在安装大型AI训练模型时，建议我们把pkgs缓存的位置挪到空间比较充裕的硬盘分区去。

conda的包缓存和虚拟环境目录更改，需要编辑电脑上%homedirve%%homepath%下的".condarc"文件。

我的这个文件位置如下：

c:\user\admin\.condarc

我的.condarc的内容如下，可以先备份你自己的原文件，然后将下面内容贴进.condarc

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
envs_dirs:
  - E:\MiniConda3\envs
  - C:\Users\admin\AppData\Local\conda\conda\envs
  - C:\Users\admin\.conda\envs
  - C:\ProgramData\Anaconda\Miniconda3\envs
pkgs_dirs:
  - E:\MiniConda3\pkgs
  - F:\Miniconda\CondaPkg
  - C:\Users\admin\AppData\Local\conda\conda\pkgs
  - C:\Users\admin\.conda
  - C:\ProgramData\Anaconda\Miniconda3\pkgs

pip的缓存包位置更改：我将位置搬到了E:\PythonTools\pip\pipcache。

pip config set global.cache-dir "E:\PythonTools\pip\pipcache"
pip config set global.index-url "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"
pip config set install.trusted-host "pypi.tuna.tsinghua.edu.cn"

二、按步就班安装mockingboid

1、首先下载github最新版本的mockingbird的master包

https://github.com/babysor/MockingBird/archive/refs/heads/main.zip。注意，这个包gitee.com上的版本有可能和github.com上的版本并不完全同步，所以，还是直接去github.com上去下载。

将下载的main.zip文件解压到一个单独的目录，我是解压到conda的虚拟环境里，解压缩后文件目录为：

E:\MiniConda3\envs\mockingbird\MockingBird-main

2、安装pytorch

这里要注意，pytorch有两个版本cpu版和cuda版。cuda版是在你的计算机上安装了nvida支持cuda功能显卡的情况下，可以使用的版本，这是利用gpu浮点运算能力加速模型训练的版本。据我自己这台笔记本电脑的配置而言，cuda的训练整是cpu的3－4倍，网上有人说10倍，这是nvida显卡型号和显存大小相关的。

打开pytorch网站：Start Locally | PyTorch，选择你需要的pytorch版本，然后复制本文图片中用红框标记的conda安装命令。

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想要看看自己的电脑上有没有支持cuda的显卡，可以在windows命令行中运行下述使命：

nvidia-smi

这个命令运行成功，且显示如下相似结果，说明你的机器上有支持cuda的显卡。如果没有成功，则有两个可能，一是没有安装nvidia显卡的cuda驱动，二是显卡不支持cuda。

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注意cuda version 11.8，这个在选择后pytorch的cuda版本时要用到。

现在，进入先前已经创建的mockingbird环境，运行从pytorch网站上复制的conda安装命令。

(base) C:\Users\admin>conda activate mockingbird
(mockingbird) C:\Users\admin>conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

注意，pytorch网站上截止本文发搞之日，pytorch cuda版本支持11.7。而nvidia显卡的cuda驱动已经升级到11.8。没关系，下载这个就行！

这里着重要说明一件事，如果你使用了清华的conda和pip镜像，则cuda版本下载不会成功，或者下载的是cpu版本。这时候，我的方法是直接下载pytorch上的cuda安装包到本地目录，比如e:\cudatmp ,下载地址为：https://download.pytorch.org/whl/cu117/torch-1.13.0%2Bcu117-cp39-cp39-win_amd64.whl

在完成上述命令行安装的基础上，使用pip安装wheel包：

pip install e:\cudatmp\torch-1.13.0+cu117-cp39-cp39-win_amd64.whl

3、安装ffmpeg

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下载图中标记链接下的ffmpeg，解压缩到一个独立文件夹，并且加此文件夹加入到windows环境变变量PATH之中。并确保在命令行中输入ffmpeg命令后，显示正确：

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4、安装mockingbird

在conda的mockingbird环境中，进入已经下载被解压缩的mockingbird目录，也就是第1步中解压缩后的目录，我的目录是E:\MiniConda3\envs\mockingbird\MockingBird-main，然后输入以下命令安装依赖包：

(mockingbird) E:\MiniConda3\envs\mockingbird\MockingBird-main>pip install -r requirements.txt

5、安装 webrtcvad

(mockingbird) E:\MiniConda3\envs\mockingbird>pip install webrtcvad-wheels

三、安装社区预先训练好的合成器

使用预先训练好的合成器，可以让拎包入驻者尽快感受语音模拟的乐趣，并且给你的朋友一个惊喜。

我建议下载 https://pan.baidu.com/s/1iONvRxmkI-t1nHqxKytY3g 百度盘链接 4j5d 以及

https://pan.baidu.com/s/1PI-hM3sn5wbeChRryX-RCQ 提取码：2021

这两个文件包加起来超过1.3G，为了下载这两个文件，我忍痛开了一个月的“喂挨劈”...

将下载下来的的pretrained-11-7-21_75k.pt 复制到 conda环境中 \MockingBird-main\synthesizer\saved_models目录中。我的位置如下。

E:\MiniConda3\envs\mockingbird\MockingBird-main\synthesizer\saved_models>

将下载的“Realtime-Voice-Clone-Chinese训练模型”文件夹中vcoder、encoder、synthesizer子目录中的文件复制到conda环境中 \MockingBird-main的对应文件夹中，我的目录分别如下：

(mockingbird) E:\MiniConda3\envs\mockingbird\MockingBird-main\vocoder>
(mockingbird) E:\MiniConda3\envs\mockingbird\MockingBird-main\synthesizer>
(mockingbird) E:\MiniConda3\envs\mockingbird\MockingBird-main\encoder>

四、CUDA驱动下载

如果计算机上有支持cuda的显卡，则还需要下载不低于cuda11.7版本的驱动程序，网址：CUDA Toolkit 11.8 Downloads | NVIDIA Developer，当前版本为11.8，下载它没有问题，下载地址：
https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_522.06_windows.exe这个文件包中包含显卡的最新驱动程序和cuda11.8支撑库，在安装过程中最好选自义安装，将安装位置调整到除C分区之外的分区，另外如果不需要visual studio支持，可以在选项中去掉。

五、运行测试环境

1、运行demo_toolbox.py

这个文件在conda环境中的\MockingBird-main文件夹内，如果安装一切顺利，且相关依赖包版本正确，那下述命令执行后弹出一个新的窗口。

E:\MiniConda3\envs\mockingbird\MockingBird-main>python demo_toolbox.py

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（1）点击Browse按钮选择已经录制好的自己的语音文件，或者直接点击Record即时录音。此时在Current下拉列表中会出现选择的语音文件或即时录音文件。

(2)Encoder列表中使用默认的pretrainted,Synthesizer列表中选择pretrainted75k，vocoder列表中选择pretrainted，然后点击Synthesizer and vocode按钮。完成合成之后，会播放合成语音。合成语音的效果要多尝试几次，也可以调整Style、Accuracy、Maxlength这三个参数，直到合成的mel spectrogram图形有明显的波段形状。

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合成的技巧可以参考https://gitee.com/Dwesome/MockingBird#https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Fdrive.google.com%2Ffile%2Fd%2F1H-YGOUHpmqKxJ9FRc6vAjPuqQki24UbC%2Fview%3Fusp%3Dsharing

（2）运行web.py

web.py提供模拟和训练等全部功能的web操作界面。运行后会打开一个web服务器，并在命令行中显其服务地址，在浏览器中输入服务器地址并打开页面。

(mockingbird) E:\MiniConda3\envs\mockingbird\MockingBird-main>python web.py

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六、模型训练

网上的模拟训练介绍很多不太清晰，我在测试环节折腾了好久，尤其是GPU测试，可以说即要谢谢网络，也要吐槽网络。下面说一上我的环境配置过程

1、下载aidatatang_200zh训练包。

这个包17.4G,仅仅解压缩train目录里的内容，需要15G，而SV2TTS目录则需要26.3G。所以我是直接外接一个USB绿联硬盘盒做为训练数据存储区。解压缩的时候，要先解压aidatatang_200zh.tgz为aidatatang_200zh.tar，再解压aidatatang_200zh.tar到aidatatang_200zh目录，再进入aidatatang_200zh\corpus\train目录，将其中的所有tar压缩包解压到train目录本身中，解压完，那些压缩包就可以删除以腾出磁盘空间。我的计算机在解压缩花费的时间我已经忘记，反正是睡了一觉、只了顿饭之后，才解压缩完。aidatatang_200zh训练包被解压后放置在usb硬盘的G:\mocking文件夹中，其目录为：

G:\MOCKING
├─aidatatang_200zh
│  ├─corpus
│  │  ├─dev
│  │  ├─test
│  │  └─train
│  │      ├─G0013
……
│  │      ├─G6985
│  │      ├─G7009
│  │      └─G7072
│  └─transcript
└─SV2TTS
    └─synthesizer
        ├─audio
        ├─embeds
        └─mels

2、先用web.py做模型训练

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页面中：
1的位置，必须填写aidatatang_200zh的父目录下的SV2TTS目录，我的计算机上就是USB移动硬盘的G:\mocking\SV2TTS目录。
2的位置，如果你要新建一个训练项目，则在此输入一个新的名称，如果你要使用已经有的训练项目，则此项因为空。
3的位置，如果你要用已有的项目，则在下拉列表中选择，其中你自己如果已经有了自定义训练集，也会显示在列表中。注意，你的自定义训练集被存放在你的conda环境的MockingBird-main\synthesizer\saved_models文件夹中。训练集需要空间1G。

在GPU训练之前打勾，如果你的GPU支持，并且驱动及环境变量设置正确，系统将会用GPU进行训练，如果不支持GPU，则会使用CUP训练。

其他项目选择默认参数不变。现在点击训练按钮开始训练。

3、观察训练输出

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注意图中红色方框中的内容，我的机器正确配置了GPU训练模式，所以训练设置指示是CUDA。否则就是CPU。

4、GPU的配置

（1）设置正确的环境变量

如果GPU和CUDA驱动安装正确，且nvidia-smi运行结果显示Cuda11.8和内存无误，则要记下gpu的编号，我的计算机只有一个nvidia显卡，且编号是0。如果你的计算机有多张支持CUDA的显卡，则也要记下它们的编号。

在mockingbird环境中设置环境变量set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0。如果是多张卡，则可以是“set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,3”。显卡编号用逗号分开。

(mockingbird) E:\MiniConda3\envs\mockingbird\MockingBird-main>set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

（2）设置合适的训练批次大小

不同型号计算机的GPU内存配置有所不同，我的GPU内存只有2G，mockingbird默认的批次大小为16，运行一会儿就会因为GPU内存不足而中断，这个问题在github中有解决方案，按照其提示修改hparams.py代码中的批次数量。该文件在conda环境中 MockingBird-main\synthesizer目录下。我在代码头部加了一个常量，再在代码相关部分用此常量替代原用的batch_size。

import ast
import pprint
import json
my_batch_size=4  ##调整后的batch_size
...
        ### Tacotron Training
        ### 调整批次大小
        tts_schedule = [(2,  1e-3,  10_000,  my_batch_size),   # Progressive training schedule
                        (2,  5e-4,  15_000,  my_batch_size),   # (r, lr, step, batch_size)
                        (2,  2e-4,  20_000,  my_batch_size),   # (r, lr, step, batch_size)
                        (2,  1e-4,  30_000,  my_batch_size),   #
                        (2,  5e-5,  40_000,  my_batch_size),   #
                        (2,  1e-5,  60_000,  my_batch_size),   #
                        (2,  5e-6, 160_000,  my_batch_size),   # r = reduction factor (# of mel frames
                        (2,  3e-6, 320_000,  my_batch_size),   #     synthesized for each decoder iteration)
                        (2,  1e-6, 640_000,  my_batch_size)],  # lr = learning rate

我自己的计算机GPU内存为2G，经尝试9、6、5和4个数值，4是最大保持持续运行的数字。

5、设置好环境变量和批次大小，现在可以用web.py运行一次训练了。

如果正确配置，则使用ctrl+shift+esc调出windows任务管理器，可以在“性能”页面里看到GPU及其内存使用率都将正确显示。注意，任务管理器中的GPU编号和nvidia-smi显示的编号是不一样的。

6、模型训练的命令行方式

进入conda环境的MockingBird-main目录，运行python synthesizer_train.py demoPT G:\mocking\SV2TTS\synthesizer。其中demoPT就是我们自建的模型训练集。

(mockingbird) E:\MiniConda3\envs\mockingbird\MockingBird-main>python synthesizer_train.py demoPT G:\mocking\SV2TTS\synthesizer

七、写在最后

我在使用github最新mockingbird包之前，下载使用过gitee.com 的 Dwesome / MockingBird克隆包，出现过两个问题，一是需要visual c++ build tools，我用网上的办法下载visual c++ build tools安装包无果，只能安装visual studio 2015解决。二是在执行demo_toolbox.py过程中，提示"no module named 'tools.alignments' 'tools' is not a package"错误，用vscode跟踪发现importlib.import_module()加载tools模块目录时失败，进入该目录后发现缺少__init__.py文件，于是在其目录中加入一个空的__init__.py文件，问题解决。另外，使用github最新包时，出现h5py版本不正确，导致espnet202209无法使用，pip更新h5py包之后问题解决。

由于在安装过程中一些细节问题我并没有及时记录，所以有些问题在这篇文章里并没有提到。还请其他拎包客给予补足、修正。

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