# macOS / Linux
./piper --download-model tsukuyomi
./piper --model tsukuyomi --text "こんにちは" -f hello.wav

pip install piper-plus
uv run python -c "from piper_plus import PiperPlus; PiperPlus('tsukuyomi').tts_to_file('こんにちは', 'hello.wav')"

curl -L -o piper.tar.gz https://github.com/ayutaz/piper-plus/releases/latest/download/piper-macos-arm64.tar.gz
tar xzf piper.tar.gz
cd piper
xattr -cr .

curl -L -o piper.tar.gz https://github.com/ayutaz/piper-plus/releases/latest/download/piper-linux-x64.tar.gz
tar xzf piper.tar.gz
cd piper

# つくよみちゃんモデルをダウンロード
./bin/piper --download-model tsukuyomi

# 音声を生成 (モデル名だけで OK — ダウンロード済みモデルを自動解決)
./bin/piper --model tsukuyomi --text "こんにちは、今日は良い天気ですね。" --output_file output.wav

# インストール
uv pip install ".[inference]"

# 日本語推論
uv run python -m piper_train.infer_onnx \
  --model /path/to/model.onnx \
  --config /path/to/config.json \
  --output-dir ./output \
  --text "こんにちは、今日は良い天気ですね。"

# 英語推論
uv run python -m piper_train.infer_onnx \
  --model /path/to/en_model.onnx \
  --config /path/to/en_model.onnx.json \
  --output-dir ./output \
  --text "Hello, how are you today?" \
  --language en

# モデル一覧表示
python -m piper --list-models
python -m piper --list-models ja

# モデルダウンロード
python -m piper --download-model tsukuyomi
python -m piper --download-model ja_JP-tsukuyomi-chan-medium

# ダウンロード後に使用
python -m piper --model ja_JP-tsukuyomi-chan-medium -f output.wav "こんにちは"

uv pip install -r src/python_run/requirements_webui.txt
cd src/python_run
python -m piper.webui --data-dir /path/to/models
# → http://localhost:7860

# WebUI
docker build -t piper-webui -f docker/webui/Dockerfile .
docker run -p 7860:7860 -v ./models:/models:ro piper-webui

# Python推論 (CPU)
docker build -t piper-inference -f docker/python-inference/Dockerfile .
docker run --rm \
  -v ./models:/app/models:ro -v ./output:/app/output \
  piper-inference \
  python -m piper_train.infer_onnx \
    --model /app/models/model.onnx --config /app/models/config.json \
    --output-dir /app/output --text "こんにちは" --device cpu

# GPU推論 (--gpus all を追加)
docker run --rm --gpus all \
  -v ./models:/app/models:ro -v ./output:/app/output \
  piper-inference \
  python -m piper_train.infer_onnx \
    --model /app/models/model.onnx --config /app/models/config.json \
    --output-dir /app/output --text "こんにちは" --device gpu

docker pull ghcr.io/ayutaz/piper-plus/python-inference:dev
docker pull ghcr.io/ayutaz/piper-plus/python-train:dev
docker pull ghcr.io/ayutaz/piper-plus/webui:dev
docker pull ghcr.io/ayutaz/piper-plus/cpp-inference:dev
docker pull ghcr.io/ayutaz/piper-plus/cpp-dev:dev

# CPU推論
uv pip install ".[inference]"

# GPU推論 (CUDA環境が必要)
uv pip install ".[inference-gpu]"

# 学習
uv pip install ".[train]"

# 開発 (テスト・リンター含む)
uv pip install ".[dev]"

pip install piper-plus

pip install piper-plus

npm install piper-plus onnxruntime-web

dotnet tool install -g PiperPlus.Cli

cargo install piper-plus-cli

dotnet add package PiperPlus.Core

git clone https://github.com/ayutaz/piper-plus.git
cd piper-plus
mkdir build && cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release

# C# CLI ビルド
dotnet build src/csharp/PiperPlus.sln -c Release
# テスト
dotnet test src/csharp/PiperPlus.Core.Tests/

# モデル名で推論 (自動ダウンロード対応、--output-file 省略で output.wav に出力)
piper-plus --model tsukuyomi --text "こんにちは" --language ja

# 英語
piper-plus --model model.onnx --text "Hello world" --language en

# マルチリンガル (自動言語検出)
piper-plus --model model.onnx --text "こんにちはHello你好" --language ja-en-zh

# インライン音素記法 (テキスト中に直接音素を指定)
piper-plus --model model.onnx --text "Hello [[ h ə l oʊ ]] world" --language en

# ストリーミング (文ごとに逐次PCM出力)
piper-plus --model model.onnx --text "最初の文。次の文。" --language ja --streaming | aplay -r 22050 -f S16_LE

# カスタム辞書 (JSON v1/v2 または TSV)
piper-plus --model model.onnx --text "AI技術" --language ja --custom-dict my_dict.json

# モデルダウンロード
piper-plus --download-model tsukuyomi
piper-plus --list-models ja

# テストモード (ONNX推論なしで phoneme IDs を確認)
piper-plus --model model.onnx --test-mode --text "こんにちは" --language ja

# モデル名で推論 (自動ダウンロード対応)
piper-plus-cli --model tsukuyomi --text "こんにちは" --language ja

# 英語
piper-plus-cli --model model.onnx --text "Hello world" --language en

# モデルダウンロード・管理
piper-plus-cli --download-model tsukuyomi
piper-plus-cli --list-models ja

# ストリーミング (文ごとに逐次合成)
piper-plus-cli --model model.onnx --text "First sentence. Second sentence." --stream --output-dir chunks/

# カスタム辞書
piper-plus-cli --model model.onnx --text "AI技術" --custom-dict my_dict.json

# GPU推論
piper-plus-cli --model model.onnx --text "Hello" --device cuda

# テストモード・静音モード
piper-plus-cli --model model.onnx --test-mode --text "hello" --language en
piper-plus-cli --model model.onnx --text "hello" --language en --quiet

# raw PCM出力 (WAVヘッダなし)
piper-plus-cli --model model.onnx --text "hello" --language en --output-raw | aplay -r 22050 -f S16_LE

# Rust CLI ビルド
cargo build --release -p piper-plus-cli
# テスト
cargo test -p piper-plus

# テキストから音声生成
./bin/piper --model model.onnx --text "Hello, how are you?" -f output.wav

# 日本語テキスト (Windowsでのエンコーディング問題を回避)
bin\piper.exe --model models\tsukuyomi.onnx --text "こんにちは、今日は良い天気ですね。" -f output.wav

# 話者指定
./bin/piper --model model.onnx --text "Hello" --speaker 3 -f output.wav

# 基本
echo "こんにちは" | ./bin/piper --model ja_model.onnx --output_file output.wav

# ストリーミング (低レイテンシ)
echo "長いテキスト..." | ./bin/piper --model ja_model.onnx --output_file output.wav --streaming

# GPU推論
echo "Hello" | ./bin/piper --model en_model.onnx --use-cuda --output_file output.wav

# 音素タイミング出力 (リップシンク・字幕同期用)
echo "Hello world" | ./bin/piper --model en_model.onnx -f speech.wav --output-timing timing.json

# カスタム辞書
echo "DockerとGitHubを使います" | ./bin/piper --model ja_model.onnx --custom-dict my_dict.json -f output.wav

# インライン音素入力
echo 'Hello [[ h ə l oʊ ]] world' | ./bin/piper --model en_model.onnx -f output.wav

# 生の音素入力
echo 'h ə l oʊ _ w ɜː l d' | ./bin/piper --model en_model.onnx --raw-phonemes -f output.wav

# ストリーミング (raw audio 出力)
echo 'Long text...' | ./bin/piper --model en_model.onnx --output-raw | \
  aplay -r 22050 -f S16_LE -t raw -

# 利用可能なモデル一覧を表示
./bin/piper --list-models

# 言語でフィルタリング
./bin/piper --list-models ja
./bin/piper --list-models en

# モデル名を指定してダウンロード (エイリアスも使用可能)
./bin/piper --download-model tsukuyomi
./bin/piper --download-model en_US-lessac-medium

# ダウンロード先ディレクトリを指定
./bin/piper --download-model tsukuyomi --model-dir /path/to/models

# ダウンロード後、モデル名で推論 (フルパス不要)
./bin/piper --model tsukuyomi --text "こんにちは"

uv pip install ".[train]"

uv run python -m piper_train \
  --dataset-dir /path/to/dataset \
  --accelerator gpu --devices 1 --precision 16-mixed \
  --max_epochs 200 --batch-size 16 \
  --quality medium \
  --prosody-dim 16 \
  --ema-decay 0.9995

NCCL_DEBUG=WARN NCCL_P2P_DISABLE=1 NCCL_IB_DISABLE=1 \
uv run python -m piper_train \
  --dataset-dir /path/to/dataset \
  --prosody-dim 16 \
  --accelerator gpu --devices 4 --precision 16-mixed \
  --max_epochs 200 --batch-size 12 --samples-per-speaker 2 \
  --checkpoint-epochs 1 --quality medium \
  --base_lr 2e-4 --disable_auto_lr_scaling \
  --ema-decay 0.9995

# 標準モデル (FP16出力)
CUDA_VISIBLE_DEVICES="" uv run python -m piper_train.export_onnx \
  /path/to/checkpoint.ckpt /path/to/output.onnx

# FP32出力
CUDA_VISIBLE_DEVICES="" uv run python -m piper_train.export_onnx \
  --no-fp16 /path/to/checkpoint.ckpt /path/to/output.onnx

# deterministic エクスポート (デバッグ用)
CUDA_VISIBLE_DEVICES="" uv run python -m piper_train.export_onnx \
  --no-stochastic /path/to/checkpoint.ckpt /path/to/output.onnx

mkdir -p models
curl -L -o models/tsukuyomi.onnx https://huggingface.co/ayousanz/piper-plus-tsukuyomi-chan/resolve/main/tsukuyomi-chan-6lang-fp16.onnx
curl -L -o models/config.json https://huggingface.co/ayousanz/piper-plus-tsukuyomi-chan/resolve/main/config.json

xattr -cr piper/