voice

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description	Style-Bert-VITS2 の声色・スタイル・スピーカー選択ガイド

Voice — Style-Bert-VITS2 声色選択ガイド

このスキルは、Style-Bert-VITS2 (SBV2) で音声を生成する際のモデル・スピーカー・スタイル選択をガイドします。

基本ルール: model / speaker は声の同一性を決め、style は選択済みモデル内の表情・トーンを決めます。別の声にしたい場合は model / speaker を選び直し、現在の声の表現だけを変えたい場合に style を選びます。

モデル

SBV2 は model_assets/ 内のディレクトリ名でモデルを指定します。/models/info でロード済みモデル一覧を取得できます。

• model_name: ディレクトリ名で指定（model_id より優先）
• model_id: 数値で指定（デフォルト 0）

モデルは声質・学習済み話者の土台です。「どの声を使うか」を決めるときは style ではなく model を選びます。

スピーカー

複数話者モデルでは、esd.list の登場順で speaker_id が決まります（0始まり）。

• speaker_name: 話者名で指定（speaker_id より優先）
• speaker_id: 数値で指定（デフォルト 0）

スピーカーは同じモデル内の話者を決めます。単一話者モデルでは model name と speaker name が同じになることがあります。

スタイル

スタイルはモデルごとに異なります。SBV2 に渡してよい style 名は、ロード済みモデルの /models/info に出る style2id のキーだけです。

• style: スタイル名（デフォルト "Neutral"）
• style_weight: スタイルの強さ（デフォルト 1.0）
  • 1.0 を超えると音声が崩壊する可能性があります。0.0〜1.0 の範囲で調整してください。

スタイルは「どの声が良いか」を決める項目ではありません。選択済みの model / speaker を保ったまま、明るい、落ち着いた、注意喚起などの表情を切り替える項目です。

style_weight は音声生成時に既存 style をどの強さで使うかの値です。models merge-* の --speech-style-weight や --style-recipe による style vector の混合比とは別物です。感情 style の効きが弱い時は、まず生成時 style_weight と sample 音声を確認し、モデルマージ比率を変えて作り直す判断はその後に行います。

style の実体

SBV2 の style は style_vectors.npy の行と config.json の data.style2id の対応で決まります。カスタムモデルでは、raw 音声を Data/<model>/raw/<style名>/*.wav のように分類してから style vector を生成します。

raw 直下に WAV だけがあるモデルは、基本的に Neutral だけになります。style サブフォルダが 2 個以上ある場合は、Neutral と各サブフォルダ名が style として生成されます。

clear、soft、bright、alert などはエージェント内の tone 分類です。style2id に同名の style が存在しない限り、SBV2 に渡す style 名ではありません。length、sdp_ratio、noise、assist_text などで作った比較音声も、学習済み style とは別物として扱います。

話速

• length: 話速の倍率（デフォルト 1.0）。値が大きいほどゆっくり、小さいほど速くなります。

感情補助テキスト

別のテキストの感情・声色を混合して音声に反映できます。抑揚やテンポが犠牲になる傾向があります。

• assist_text: 感情の参考にするテキスト
• assist_text_weight: 補助テキストの影響度（デフォルト 1.0）

assist_text は常用しません。短い文脈だけでは意図した tone が出ない場合に、短い補助文を一時的に足します。説明文のような長い補助テキストや、本文と矛盾する感情は避けてください。

読み置換辞書

pronunciationReplacements / pronunciationReplacementsPath は、自然な会話文として読み上げたい語の読みを補正するための辞書です。辞書は「読ませたい言葉の読みを直す」ために使い、そもそも TTS に投げるべきではない text を読める形にする逃げ道として使いません。

辞書に追加してよいもの:

• 製品名: Style-Bert-VITS2, OpenClaw
• モデル名: SBV2, Valentina
• よく使う略語: API, TTS
• 固有名詞や専門語で、モデルが自然な会話文の中で繰り返し読み間違えるもの

辞書で処理しないもの:

• URL
• Issue: https://... のような GitHub issue / PR status 行
• shell command
• tool / status / operator output
• error log
• file path
• repo slug
• JSON
• stack trace

これらは読み置換ではなく、TTS に投げる前の eligibility、filter、要約、skip、または tool/status text preparation 側で扱います。たとえば Issue: https://... を辞書で救おうとせず、必要なら「Issue を確認しました」のような自然文に変換するか、読み上げ対象から外してください。

読み間違いを見つけた時の triage:

1. その text が自然な会話文として意図して読み上げたい内容か確認する。
2. URL、command、log、status、JSON、path、stack trace なら辞書ではなく eligibility / filter / 要約 / skip 側で扱う。
3. 会話文中の固有名詞、製品名、略語、専門語の継続的な読み間違いなら辞書に追加する。
4. 置換後の文が SBV2 /voice の text hard limit を超えないことを確認する。

Valentina style / emotion 選択

Valentina 系モデルの style は SBV2 共通の emotion taxonomy ではなく、モデルごとの style2id に定義された style 名です。/docs は API 仕様確認用であり、ロード済みモデル情報は /models/info で確認できます。

Valentina などの style 対応モデルでは、まず現在使う model_name と speaker_name を声の同一性として固定します。その後、現在の感情、文脈、応答温度に合わせて style2id 内の style を動的に選びます。

clear、soft、serious、alert などの tone は、エージェントが文脈に応じて style を選ぶための分類名です。該当する実 style が無いモデルでは Neutral を使い、必要なら推論パラメータで控えめに調整します。

選択ルール

1. model / speaker を声の同一性として先に決める。
2. /models/info の style2id に含まれる style 名だけを /voice に渡す。
3. tone 分類は固定 mapping ではなく、エージェントが文脈と style2id を見て判断する。
4. style を分類する場合は、必要に応じて以下の用途で考える。
   • clear: 明るく聞き取りやすい説明
   • soft: 柔らかい応答、落ち着いた相槌
   • serious: 注意、事務的な確認、低めの温度感
   • alert: 短い警告、割り込み、重要通知
5. style_weight はエージェントまたは呼び出し側が文脈に応じて決める。スキル内で tone ごとの固定値を持たない。
6. assist_text は style だけで足りない場合にだけ使う。

選択の指針

1. まず /models/info でロード済みモデルとスピーカーを確認する
2. ユーザーの要望に近い声色の model / speaker を選ぶ
3. 同じ声の表情だけを変える場合は model / speaker を維持し、style だけを変える
4. Valentina 系は style2id に存在する style だけを候補にする
5. style_weight はエージェントまたは呼び出し側が文脈に応じて決める
6. 話速は 0.8〜1.2 の範囲が自然

制作系操作の安全確認

音声素材の ingest、dataset prepare、training、evaluation、model promotion、model merge は TTS 再生よりも影響が大きい制作系操作です。長時間処理や GPU/CPU 高負荷処理を開始する前に、入力、出力名、保存先、stage、既存出力に上書きしないことをユーザーへ確認してください。

agent はユーザー確認なしに、既存 model/dataset/checkpoint/job artifact の上書きや削除、生成モデルや音声 artifact の公開、共有、外部 upload、外部送信を行いません。

失敗時は README の制作機能安全運用に従い、jobs status、jobs log、summary.json、入力 manifest、SBV2 Data/ と model_assets/、GPU/依存関係の順で切り分けます。