今回はマイクロソフトの音声合成ソフトである
EdgeTTSを試してみました。

解説動画はこちら




次のコマンドを実行するだけです。

!pip install edge-tts

声のリスト一覧を見る

!edge-tts --list-voices

サンプルコードを実行すると
ファイル置き場に出力されます。

サンプルコードではそのファイルを再生しています。


サンプルコード

英文の読み上げ

import edge_tts

TEXT = "My son is doing very well. I'm very energetic, especially in the morning."
VOICE = "en-GB-SoniaNeural"
OUTPUT_FILE = "test2.mp3"

communicate = edge_tts.Communicate(TEXT, VOICE)
await communicate.save(OUTPUT_FILE)

from IPython.display import Audio
Audio("test2.mp3")

日本語の読み上げ(女性)

import edge_tts

TEXT = """
太くて固い、立派な松茸です。
エリンギが如く、たくましくそそり立っています。
こんなに素晴らしいものは初めてです。
今夜は美味しく頂きます。
""".replace("\n"," ")

VOICE = "ja-JP-NanamiNeural"
RATE = "+20%"
OUTPUT_FILE = "test3.mp3"

communicate = edge_tts.Communicate(TEXT, VOICE,rate=RATE)
await communicate.save(OUTPUT_FILE)

from IPython.display import Audio
Audio(OUTPUT_FILE)

日本語の読み上げ(男性)

import edge_tts

TEXT = """
うわー、すごい綺麗なアワビです。
ねっとりと艶やかで、ほんのり湿っています。
真ん中を触ってみると、クネクネ動きますね。
こいつは大漁だーー。
""".replace("\n"," ")

VOICE = "ja-JP-KeitaNeural"
RATE = "-5%"
OUTPUT_FILE = "test4.mp3"

communicate = edge_tts.Communicate(TEXT, VOICE,rate=RATE)
await communicate.save(OUTPUT_FILE)

from IPython.display import Audio
Audio(OUTPUT_FILE)

まとめ

音声合成の精度も良く
音声ファイルの作成スピードも
かなり速いです。

無料で使える分には
過去一の性能かもしれません。

簡単な文章を音声ファイルにするニーズには
十分に答えられると思います。

昔紹介したWisperと組み合わせたら
文章化と音声化が両方捗ります

色々遊んでみて下さいね
それでは。

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音声合成

今回はGoogleColabの
うれしいアップデート情報です

解説動画はこちら


 
Google Colabのアップデート


Google Colabに
うれしいアップデートが発表されました
それが「シークレット機能」の追加です

Google ColabでSecretsが
管理できるようになりました



今までは外部にコード共有する際などは
これらの文字列を気にする必要が有ったのですが
これからはColabの機能で管理できるので
コード側を書き換える必要が無くなります

ということで
早速使い方を見ていきましょう



Secrets機能の使い方

画面左側の「鍵」マークから
「Secrets」管理画面に移行できます





画面上で新しい情報として
追加していく事ができます




「目」のマークをクリックすると
値が見れる様になります



コード側でこの値を使用する際は
「google.colab」の「userdata」を用いて
読み込みしたい環境変数の文字列を指定します

from google.colab import userdata

api_key = userdata.get('API_KEY')

openaiのAPIキーなど
コード上で指定していたものは
シークレット機能側に入力しておけば
コード側はそれを読み取るだけで良いので
安全かつ楽になりました!!!




今回はここまでです
それでは

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今回はPythonの使いやすさと
C言語のパフォーマンスを併せ持つ
新プログラミング言語「Mojo」が
Colabで使える様になったので試してみました

解説動画はこちら


 
Mojoについて

MojoはPythonのスーパーセットとなる
新しい言語で、Pythonに比べて
パフォーマンスとメモリの安全性が向上しています

コンパイル言語になるので
少しだけやることは増えますが
Pythonの構文はサポートされていて
慣れればPython言語と同じように
コードを書き進める事が
出来るんじゃないかと思います



Mojo



Mojoのインストール

ライセンス登録すると
インストールコマンドが記載された
ページに飛ばされます

WindowsやMacなど、環境ごとの
コマンドが記載されていますので
Google Colabで動かす場合は
「Linux」を選びましょう

次のコマンドがライブラリ取得のコマンドです

!curl https://get.modular.com | \
  MODULAR_AUTH= <自分のMODULAR_ID> \
  sh -

実行の際には各個人事にIDが変わるので
自身のコマンドを手に入れて実行して下さい


ライブラリ取得できたら
次はインストールコマンドです

!modular install mojo

普通に実行すれば
問題なくインストール出来るかと思います

インストールが終わったかどうかは
確認コマンドで確認できます

!export MODULAR_HOME="/root/.modular" && \
export PATH="/root/.modular/pkg/packages.modular.com_mojo/bin:$PATH" && \
mojo --version

mojo 0.3.1 (a3eed7c8)


MojoとPythonの速度比較


さて、それではPythonとMojoで
同じコードでの速度を比較検証してみましょう

3重ループでカウントするだけの
すごくシンプルな関数を実行して
時間を測るというコードになっています

・Pythonのコード

# サンプルコード
import time

def test_def(n):
    count = 0.0
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            for k in range(n):
                count += 1.0
    return count


# Pythonでの実行時間
start_time = time.time()
n=500
print(test_def(n))
elapsed_time = time.time() - start_time
print(f"{elapsed_time}s")

1億2千5百万回計算して
7-8秒ほど掛かる様です


・Mojoのコード

Mojoの場合は一度ファイルとして
作成しないといけません

ソースコードをそのままファイル化します

Mojoファイルの作成コマンド

%%writefile main.mojo

from time import now

def sample_def(n):
    var count: Float64 = 0.0
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            for k in range(n):
                count += 1.0
    return count

def main():
    let start_time = now()

    let n: Int64 = 500
    count = sample_def(n)
    print(count)

    let end_time = now()
    let execution_time = Float64(end_time - start_time) / 1000_000_000
    print(execution_time)

これを実行するとGoogle Colabのファイル置き場に
main.mojoが作成されるハズです

このファイルをコマンドで動かします
mojoファイルを実行するコマンドはこれです

# Mojoの実行
!export MODULAR_HOME="/root/.modular" && \
export PATH="/root/.modular/pkg/packages.modular.com_mojo/bin:$PATH" && \
mojo main.mojo

単純だけども、時間の掛かる計算をやらなければ
いけない場合に、一部をmojoに書き換えておけば
その分格段に速くなりそうですね

複雑なものだとコードの差異が大きいので
大変そうですが、簡単なアルゴリズムの
書き換え程度なら、実用出来かなと思いました

今後は機械学習系の実装も
徐々にMojoに置き換わって行くのかなと
推測します

速くなる分には
何のデメリットも無いですもんね
今後の動きを期待したいです

今回はMojoをGoogle Colabで試してみました
それでは

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