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pymouth

pymouth 是基于Python的Live2D口型同步库. 你可以用音频文件, 甚至是AI模型输出的ndarray, 就能轻松的让你的Live2D形象开口.
效果演示视频. Demo video

• 以Python API的形式提供能力，用作和其他项目的集成，把宝贵的计算资源留给皮套的大脑，而不是给音频捕获软件和虚拟声卡。
• 采用动态时间规划算法(DTW)匹配音频中的元音，并以元音置信度(softmax)的方式输出，而不是使用AI模型，即使是移动端CPU也绰绰有余。
• VTubeStudio对pymouth来说只是可选项，只是一个Adapter，你可以使用Low Level API和你想要皮套引擎结合，只使用音频播放和音频分析能力。

Update

• 1.3.2 新增播放时打断功能

Quick Start

Environment

• Python>=3.10
• VTubeStudio>=1.28.0 (可选)

Installation

pip install pymouth

Get Started

1. 在开始前你需要打开 VTubeStudio 的 Server 开关. 端口一般默认是8001.
   

2. 你需要确定自己Live2D口型同步的支持参数.
   请注意：下面提供一种简单的判断方式，但这种方式会修改(重置)Live2D模型口型部分参数，使用前请备份好自己的模型。
   如果你对自己的模型了如指掌，可以跳过这步。
   

   • 确认重置参数后，如果出现以下信息，则说明你的模型仅支持 基于分贝的口型同步
   • 确认重置参数后，如果出现以下信息，则说明你的模型仅支持 基于元音的口型同步
   • 如果VTubeStudio找到了所有参数，并且重置成功，说明两种方式都支持。只需要在接下来的代码中选择一种方式即可.

3. 下面是两种基于不同方式的Demo.
   你可以找一个音频文件替换some.wav.
   samplerate:音频数据的采样率.
   output_device:输出设备Index. 这里很重要，如果不告诉插件播放设备是哪个，那么插件不会正常工作。 可以参考audio_devices_utils.py
   

   • 基于分贝的口型同步

     import time
     from pymouth import VTSAdapter, DBAnalyser
     
     def main():
       with VTSAdapter(DBAnalyser()) as a:
           a.action(audio='some.wav', samplerate=44100, output_device=2)
           time.sleep(100000)  # do something
     
     
     if __name__ == "__main__":
       main()
     

   • 基于元音的口型同步

     import time
     from pymouth import VTSAdapter, VowelAnalyser
     
     def main():
       with VTSAdapter(VowelAnalyser()) as a:
           a.action(audio='some.wav', samplerate=44100, output_device=2)
           time.sleep(100000)  # do something
     
     
     if __name__ == "__main__":
       main()
     

     第一次运行程序时, VTubeStudio会弹出插件授权界面, 通过授权后, 插件会在runtime路径下生成pymouth_vts_token.txt文件, 之后运行不会重复授权, 除非token文件丢失或在VTubeStudio移除授权.
     

About AI

下面是一个比较完整的使用pymouth作为AI TTS消费者的例子。

import queue
import threading
import time
from fish_speech import tts
from pymouth import VTSAdapter, DBAnalyser, VTSPluginInfo


class SpeakMsg:
    def __init__(self, msg: str, required: bool):
        self.msg = msg
        self.required = required
        self.create_timestamp = time.time()
        self.create_datetime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(self.create_timestamp))


class Speaker:
    def __init__(self):
        self.queue = queue.Queue(1)

    def start(self):
        plugin_info = VTSPluginInfo(plugin_name='kanojyo2',
                                    developer='organics',
                                    authentication_token_path='./pymouth_vts_token.txt',
                                    plugin_icon=None)

        with VTSAdapter(DBAnalyser(temperature=10), plugin_info=plugin_info) as a:
            while True:
                msg: SpeakMsg = self.queue.get()
                t0 = time.time()
                audio, rate = tts.tts_ndarray(msg.msg)
                print(f'speak time:{time.time() - t0:.02f}')

                a.action(audio=audio, samplerate=rate, output_device=2)

    def speak(self, msg: str, required=True):
        if required:
            self.queue.put(SpeakMsg(msg, required))
        else:
            try:
                self.queue.put_nowait(SpeakMsg(msg, required))
            except queue.Full:
                print("Queue Full")


if __name__ == "__main__":
    speakers = Speaker()
    # 这里的实现只作为参考而不是建议。对于AI等CPU密集型场景，使用线程而不是协程可能会更好。
    threading.Thread(target=speakers.start).start()

More Details

High Level

关键的代码只有两行:

with VTSAdapter(DBAnalyser(temperature=10)) as a:
    a.action(audio='some.wav', samplerate=44100, output_device=2)  # no-block
    # a.action_block(audio='aiueo.wav', samplerate=44100, output_device=2) # block

temperature=10温度(softmax) ，有别于LLM中对下一个token的概率分布，这里的温度指的是：音频的每个窗帧FFT，与元音相似度的概率分布。值越大，概率越平均，口型会变得平滑。反之亦然。默认为10，不可 <=0，可以随意调整这个值观察同步效果，并确定理想值。
a.action()非阻塞，会立即返回，由程序内部维护线程池和队列。
a.action_block()阻塞，直到音频播放和处理完毕才会返回，纯同步代码无线程，线程由调用者维护。

VTSAdapter以下是详细的参数说明:

a.action() 会开始处理音频数据. 以下是详细的参数说明:

Low Level

Get Started 演示了一种High Level API 如果你不使用 VTubeStudio 或者想更加灵活的使用, 可以尝试Low Level API. 下面是一个Demo.

import time

from pymouth import DBAnalyser


def callback(y: float, data):
    # Y is the Y coordinate of the model's mouth.
    # Like is 0.4212883452
    print(y)  # do something


with DBAnalyser() as a:
    a.action_noblock('zh.wav', 44100, output_device=2, callback=callback)  # no block
    # a.action_block()  # block
    print("end")
    time.sleep(1000000)

import time

from pymouth import VowelAnalyser


def callback(md: dict[str, float], data):
    """
    md like is:
    {
        'VoiceSilence': 0,
        'VoiceA': 0.6547555255,
        'VoiceI': 0.2872873444,
        'VoiceU': 0.1034789232,
        'VoiceE': 0.3927834533,
        'VoiceO': 0.1927834548,
    }
    """
    print(md)  # do something


with VowelAnalyser() as a:
    a.action_noblock('zh.wav', 44100, output_device=2, callback=callback)  # no block
    # a.action_block() # block
    print("end")
    time.sleep(1000000)

Interruption During Playback

TTS的音频有时会很长，用户需要一个中断信号让Agent闭嘴。为此添加了一个 interrupt_listening 参数。
这个参数接收一个函数，这个函数的返回值必须是bool。
插件会在每处理一个block_size时检查这个函数的返回值，如果返回True，异步线程会立刻结束(a.action_noblock()) ，或同步函数立刻返回(a.action_block())。

import threading
import time

from pymouth import VowelAnalyser


class Demo:
    def __init__(self):
        self.interrupt = False

    def __callback(self, md: dict[str, float], data):
        pass

    def __listening(self) -> bool:
        # Time-consuming operations are not recommended here.
        return self.interrupt

    def interrupt_handler(self):
        time.sleep(5)  # do something
        print("interrupt")
        self.interrupt = True

    def boot(self):
        threading.Thread(target=self.interrupt_handler).start()

        with VowelAnalyser() as a:
            a.action_block('zh.wav', 44100,
                           output_device=3,
                           callback=self.__callback,
                           interrupt_listening=self.__listening)
            print("end")


Demo().boot()

TODO

• Test case

Special Thanks

• 参考文档:
• 卜卜口 https://github.com/itorr/itorr/issues/7
• https://www.zdaiot.com/DeepLearningApplications/%E8%AF%AD%E9%9F%B3%E5%90%88%E6%88%90/%E8%AF%AD%E9%9F%B3%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86/
• https://huailiang.github.io/blog/2020/mouth/
• https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%85%B1%E6%8C%AF%E5%B3%B0