Research notes
初音ミク V6 AI：重みとレンダラーから描く不具合マップ
Miku V6 AIが2 kHzより上でノイジーに聞こえ、16 kHzで途切れ、調声が効きにくい理由を、インストール済みのモデル重みとVOCALOID 6自身のレンダリングだけで測りました。鏡音リンV4Xとの聴き比べ付き。
初音ミク V6 AIへの不満は、だいたい同じところに集まります。「エンジンノイズ」やバズが聞こえる。声色が一色しかない。調声しても手応えがなく、スライダーを動かしてもほとんど変わらない。
それぞれの原因がどこにあるのかを知りたくなりました。ネットワークが学習した中身なのか、ネットワークの出力を音にする手書きのシンセサイザーなのか、エディタがネットワークに何を渡しているかなのか。直し方がまったく違うので、まずは地図を作ることにしました。
測り方
ここに書くことはすべて、次の3つだけから得ています。
- インストール済みのV6重みをその場で読み込んだもの：Miku V6 OriginalとSoft（ボイスパッケージ6.12.0）、asa（6.3.0）、VOCALOID 6の共有ピッチモデル。この記事に載せるのは要約統計だけです。
- VOCALOID 6自身のレンダリング：VOCALOID 6.13.3のAudio Mixdownによるネイティブ書き出し。エフェクトプラグインはすべてバイパスしています。
- エンジンライブラリの静的な読解：クラス名、ローダーのチェック、合成経路。
主な素材は、dorikoさんの「歌に形はないけれど」冒頭の38音・20秒のフレーズです。Miku Original、Miku Soft、asaが調声なしで歌い、RinとLenも同じ音符を歌っています。測定値は測定値です。「こう聞こえる」と書くときは自分の耳の話で、そのことを明記します。
この記事の音声例は、合成した1音だけのプローブです。フレーズと後述の「星のカケラ」のプロジェクトは他の方の楽曲なので、それらでの比較は数値だけにしています。
比較相手がMiku V4XではなくRinである理由
いちばん素直な対照はMiku V4Xです。同じキャラクターを、ニューラルネットワークではなく収録サンプルで歌わせられます。ただ、私のHatsune Miku V4Xはカナダに置いてきたマシンに入っていて、ライセンスキーも手元にありません。
そこで収録サンプルの参照には鏡音リンV4Xを使い、数値には鏡音レンV4Xも並べました。どちらもVOCALOID 6で同じフレーズをレンダリングしています。これは「このアプリケーションが収録音声をどうレンダリングするか」の参照であって、ミクが目指すべき声色ではありません。歌い手が違いますし、V4X側には私が採用した調声済みのフレージングが入っていて、V6側は調声なしです。影響する箇所ではその都度断ります。
モデルの正体
V6 AIは波形サンプルを出力するモデルではありません。フレーム単位の音響モデルが、古典的なボコーダーを駆動する構成です。
- ネットワークのクラス。 C++のクラスは
WaveNetひとつだけ。gated tanh·sigmoidの膨張畳み込みとスキップ和で、残差接続は無効になっています。パラメータ名から見て、学習はPyTorchでしょう。 - 音色デコーダ。 因果的で8層、カーネル3、膨張率は1 2 4 8 16 1 2 4。記憶はおよそ385 msです。パラメータ数は140万、float16で保存され、バイアス項はありません。
- 出力。 5 msごとに216個のボコーダーパラメータ：96点の倍音包絡、96個のノイズオフセット、位相4つと幅4つの制御、そして誰も読まない16個の値。
- 音。 32 kHzで動く手書きの倍音＋ノイズ合成器で、44.1 kHzにリサンプリングされます。
- 自己回帰。 次のフレームでのデコーダ入力は、直前に合成した音声を16＋80バンドで分析したものに、0.1のガウスノイズを足したものです。
- 共有部分。 音素一覧（日本語・英語・中国語で130記号）とピッチエンコーダは、インストール済みのすべてのV6モデルで同一です。
系譜はBonadaとBlaauwのニューラル・パラメトリック歌声合成です。2021年の因果デコーダはまったく同じ膨張率を使っていて、ヤマハの特許出願US20240265902A1は、倍音包絡・位相パラメータ・ノイズ包絡を予測し、自分の出力を再分析してフィードバックするモデルを記述しています。論文との違いをひとつ挙げておくと、論文では入力ノイズを学習時にしか加えませんが、製品のエンジンは推論時にも加えています。おそらくループを安定させるためです。
レンダリングの流れは次のとおりです。
- 歌詞が音素になり、音素エンコーダが潜在ベクトルに変えます。
- 別のピッチモデル（エンコーダ・コンテキスト・ジェネレータのネットワーク）がピッチカーブを作り、そこにピッチの編集が適用されます。
- コンディショニングネットワークが、音素の潜在・ピッチ・Expressionをまとめます。
- 音色デコーダが5 msのフレームごとに216個のパラメータを予測します。
- 合成器が32 kHzで倍音とノイズを鳴らします。
- できた音声を再分析し、次のフレームのデコーダに戻します。
青いブロックはWaveNetのネットワーク、網掛けのブロックは手書きのDSPです。番号は本文の不具合に対応します。
データ表
| ブロック | 種類 | 内容 | 不具合 |
|---|---|---|---|
| ピッチモデル | WaveNet | 共有モデルを微調整した自己回帰ネットワーク | 5 |
| 音素エンコーダ | WaveNet | 音素を40個の潜在に。32個だけ読まれる | 6 |
| コンディショニング | WaveNet | 音素の潜在・ピッチ・Expressionをまとめる | 6, 7 |
| スタイルテーブル | 表 | 10 × 16、エントリ0のみ使用 | 4 |
| 音色デコーダ | WaveNet | 5 msごとに216個のパラメータ。200個が読まれる | 1, 3, 6 |
| 倍音＋ノイズ合成 | DSP | 32 kHzで合成、10 kHz超の倍音を制限 | 1, 2 |
| 自己分析 | DSP | 合成音を16＋80バンドで分析してデコーダに戻す | — |
| 出力 | DSP | Dynamicsなどのゲイン、44.1 kHzへ | 2, 7 |
不具合の一覧
- ノイジーな高域。 2 kHzより上で、Miku Originalは収録音声より倍音性が6〜9 dB低い。合成器とデコーダ、すべてのV6 AIボイス。
- 16 kHzの天井。 16.5 kHzより上のエネルギーが約15 dB少ない。合成器、すべてのV6 AIボイス。
- 中域が重く、高域が暗い。 500〜800 Hzが5〜8 dB多く、6 kHzより上ではミクはasaより6〜11 dB暗い。デコーダの重み。
- スタイルが少なく、使われるのはひとつ。 音色スタイルは10個、うち2つは未学習に見え、エンジンは常に最初のものを選ぶ。ミクのスタイルテーブル。
- 汎用のピッチモデル。 ミクのピッチエンコーダは共有のものとバイト単位で同一。ピッチの重み。
- 学習されたのに使われない部分。 デコーダ出力・エンコーダ出力・コンディショニング入力が、学習されたうえで捨てられている。重みとエンジンのコード。
- パラメータがネットワークにほとんど届かない。 ネットワーク入力になるのはExpressionとピッチだけ。ホストとモデル。
1. 高域のほとんどがノイズ
同じフレーズで比べると、VOCALOID 6はAIボイスの1 kHzより上の倍音構造を、収録サンプルのボイスよりずっと弱くレンダリングします。安定した有声フレームについて、各バンドの倍音ピークのレベルから倍音と倍音の中間のレベルを引いて測りました。
- 2〜4 kHz： Miku Original 26.7 dB、Soft 19.1、asa 11.2。Rin 32.1、Len 33.2。
- 4〜6 kHz： Miku Original 19.4 dB、収録音声は約27.5。
- 6〜12 kHz： Miku Original 10〜12 dB、収録音声は18〜21。
Miku OriginalはV6の中でいちばんきれいな声ですが、それでも2〜12 kHzで6〜9 dB足りません。息っぽいバンクのSoftはさらに低く、asaはもっと低い。収録音声ならきれいに空いている倍音と倍音のあいだに、V6のボイスはノイズを抱えています。「エンジンノイズ」と呼ばれているものの正体は、おそらくこれです。
- Miku Original
- 収録音声（Rin・Len V4X）
- asa
安定した有声フレームで、倍音ピークのレベルから倍音と倍音の中間のレベルを引いたもの。同じ20秒のフレーズです。収録音声はRinとLen V4Xの平均で、V4X側は調声済み、V6側は調声なし。Miku Softはデータ表にあります。
データ表
| バンド | Miku Original | Miku Soft | asa | Rin V4X（収録） | Len V4X（収録） |
|---|---|---|---|---|---|
| 300–1000 Hz | 43.1 | 40.7 | 37.3 | 45.2 | 45.8 |
| 1000–2000 Hz | 35.7 | 29.3 | 20.3 | 40.1 | 42.4 |
| 2000–4000 Hz | 26.7 | 19.1 | 11.2 | 32.1 | 33.2 |
| 4000–6000 Hz | 19.4 | 14.1 | 8.9 | 27.7 | 27.2 |
| 6000–8000 Hz | 11.8 | 8.8 | 7.6 | 20.6 | 20.4 |
| 8000–12000 Hz | 10.0 | 7.5 | 6.4 | 18.1 | 18.4 |
| 12000–16000 Hz | 9.4 | 8.4 | 8.0 | 13.4 | 14.8 |
2. 16 kHzより上に何もない
合成器は32 kHzで動くので、44.1 kHzにリサンプリングされる前の時点で出力は16 kHzで終わっています。さらに10 kHzより上の倍音は、4 kHz以下でいちばん大きい倍音のレベルで頭打ちにされます。安定した有声フレームで測ると、すべてのV6 AIボイスは、同じアプリケーションがレンダリングする収録サンプルのボイスより、16.5 kHzより上のエネルギーが約15 dB少なくなっています。
これはネットワークではなく合成器の性質です。どれだけ調声しても、16 kHzより上の空気感は戻りません。
- ミク（V6 AI）
- asa（V6 AI）
- 収録音声（V4X）
安定した有声フレームごとに、16.5 kHzより上にあるエネルギーの割合（フレーム全体比のdB）。V6 AIのボイスは収録サンプルのボイスより約15 dB低くなっています。
データ表
| ボイス | 16.5 kHz超（dB） |
|---|---|
| Miku Original | −75.8 |
| Miku Soft | −72.8 |
| asa | −76.2 |
| Rin V4X（収録） | −60.4 |
| Len V4X（収録） | −58.9 |
合成器は毎フレーム、ノイズの最下位2ビン（0 Hzと62.5 Hz）もゼロにしています。ボイスバンクの音色設定にあるスイッチで有効になる処理で、ノイズ層から直流と超低域のゴロつきを取り除きます。不具合ではありませんが、休符や閉鎖音の聞こえ方を左右する、目立たない細部です。
3. 中域が重く、高域が暗い
1 kHzを基準にすると、同じフレーズで、2つのV6 AIボイスはどちらも収録音声より500〜800 Hzのエネルギーが5〜8 dB多くなっています。2.5〜5 kHzでは、Miku Originalは収録音声との差が3 dB以内に収まります。6 kHzより上では、ミクはasaより6〜11 dB暗い。
- Miku Original
- 収録音声（Rin・Len V4X）
- asa
安定した有声フレームの1/3オクターブバンドを、1 kHzのバンドを基準に表示。同じフレーズのネイティブレンダリングです。収録音声はRinとLen V4Xの平均。
データ表
| バンド（Hz） | Miku Original | Miku Soft | asa | 収録音声 |
|---|---|---|---|---|
| 200 | −23.1 | −20.5 | −8.9 | −32.4 |
| 250 | −7.7 | −4.8 | +2.4 | −17.0 |
| 315 | +0.2 | +3.9 | +11.2 | −4.8 |
| 400 | −1.3 | +1.8 | +7.1 | −7.0 |
| 500 | −13.8 | −11.4 | −11.3 | −18.8 |
| 630 | −2.0 | −1.4 | −0.7 | −7.7 |
| 800 | −0.5 | +0.3 | +2.4 | −5.2 |
| 1k | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| 1.25k | +1.0 | +0.2 | −6.0 | −0.4 |
| 1.6k | −3.0 | −5.9 | −7.7 | −3.1 |
| 2k | −6.4 | −7.7 | −7.5 | −10.6 |
| 2.5k | −17.1 | −19.9 | −16.8 | −15.4 |
| 3.15k | −18.1 | −20.9 | −15.1 | −15.4 |
| 4k | −11.5 | −15.3 | −14.7 | −9.9 |
| 5k | −17.6 | −20.2 | −15.2 | −16.6 |
| 6.3k | −29.3 | −28.1 | −22.3 | −33.5 |
| 8k | −29.3 | −27.5 | −23.0 | −27.2 |
| 10k | −25.0 | −22.9 | −16.1 | −27.6 |
| 12.5k | −29.1 | −25.9 | −18.6 | −33.6 |
エンジンのコードでは、倍音の振幅はデコーダが予測した包絡からそのまま取られます。このバランスは合成器が足したものではなく、ネットワークが学習したものです。
4. スタイルが少なく、使われるのはひとつだけ
デコーダは、テーブルから16値のスタイルベクトルを受け取ります。ミクの音色テーブルには10個のエントリがあります。
- VOCALOID 6は、ミクのどちらのバンクでもエントリ0を使います。どの行を使うかは、インストールされたバンクのメタデータで決まります。
- エントリ1〜7は学習済みの別々のベクトルで、長さは1.17〜1.53。エントリ0は0.96です。
- エントリ8と9は長さ0.36で、ほかの4分の1から3分の1しかありません。未学習に見えます。
このテーブルは、エディタのStyleメニューとは別物です。VOCALOID 6にはミクのスタイルが14種類（Default、Cute、Dark、Whisper、Robotなど）入っていますが、どれもパートの設定のプリセットです。Voice ColorのExpression・Character・Airのオフセット、Takeのスロット、ブレスとロボットボイスの設定、そして3つのオーディオエフェクト。スタイルテーブルの行を指定するフィールドは、どのプリセットファイルにもありません。Takeはタイミングのバリエーションです。Take 1〜5はタイミングネットワークの5つのカテゴリをオンセットの強さ1.0で、Take 6〜10は同じ5つを0.6で使います。どのTakeを選んでも、ピッチと音色の行はバンクの0のままです。たとえばMIKU Breathを選ぶとTake 8になり、タイミングはカテゴリ2を弱めたオンセットで使い、そこにこのスタイル独自のAir・Expression・Characterのオフセットが加わります。ほかの行に届くエディタの操作は見つかりませんでした。Takeはネイティブでも確かめました。サステインした「あ」1音と38音のフレーズで、Take 1〜10を書き出しました。20個のファイルはすべて異なるので、Takeはレンダラーに届いています。ところがTakeどうしの安定部のスペクトルの違いは最大でも0.08 dBで、同じフレーズでのMiku OriginalとSoftの差（2.4 dB）よりはるかに小さい。変わるのはタイミングとピッチで、それもわずかです。ノートのオンセットのずれは中央値で3〜5 ms、ピッチの差は約0.6セント（90パーセンタイルで6〜8セント）。どのTakeもほかの音色の行には届きません。エンジンには行のあいだを補間するルーチンがありますが、試したエディタの操作でそれを選ぶものはありませんでした。
asaの音色テーブルとピッチテーブルはそれぞれ226エントリ、共有ピッチモデルは105エントリで、曲ごとのスタイルベクトルというヤマハの説明と合います。ミクのピッチテーブルは5つ。ミクは新しいボイスよりはるかに少ないスタイルで学習され、レンダラーはそのうちひとつしか使いません。「一色しかない」という不満とよく一致します。
- VOCALOID 6が使うエントリ
- 未学習に見えるエントリ
- そのほかの学習済みエントリ
16値のスタイルベクトルそれぞれの長さ（Originalバンク）。asaのテーブルは226エントリ、共有ピッチモデルは105エントリです。
データ表
| エントリ | 長さ |
|---|---|
| 0 | 0.96 |
| 1 | 1.18 |
| 2 | 1.36 |
| 3 | 1.53 |
| 4 | 1.20 |
| 5 | 1.52 |
| 6 | 1.23 |
| 7 | 1.26 |
| 8 | 0.36 |
| 9 | 0.36 |
- Take（Take 1との比較）
- 比較用の変化（同じフレーズ）
38音のフレーズのネイティブ書き出し（Miku Original）で、各TakeのTake 1に対する音色変化（レベルを除いた1/3オクターブの変化のRMS、250 Hz〜10 kHz）。下の3行は、同じフレーズでの別の変化を同じ尺度で測ったものです。サステインした1音では、Takeによる変化は0.01〜0.05 dBでした。
データ表
| Take | タイミングカテゴリ | オンセットの強さ | 音色（フレーズ、dB） | 音色（1音、dB） | オンセットのずれ（ms、中央値） | ピッチ差（セント、中央値 / 90%） |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Take 1 | 0 | 1.0 | 0.00 | 0.00 | — | — |
| Take 2 | 1 | 1.0 | 0.06 | 0.04 | 4.5 | 0.64 / 6.7 |
| Take 3 | 2 | 1.0 | 0.07 | 0.01 | 5.0 | 0.60 / 7.8 |
| Take 4 | 3 | 1.0 | 0.08 | 0.05 | 4.0 | 0.51 / 6.7 |
| Take 5 | 4 | 1.0 | 0.04 | 0.01 | 4.5 | 0.65 / 6.1 |
| Take 6 | 0 | 0.6 | 0.04 | 0.03 | 5.0 | 0.62 / 6.4 |
| Take 7 | 1 | 0.6 | 0.06 | 0.02 | 3.0 | 0.62 / 6.3 |
| Take 8 | 2 | 0.6 | 0.07 | 0.03 | 4.5 | 0.60 / 6.0 |
| Take 9 | 3 | 0.6 | 0.07 | 0.02 | 3.5 | 0.61 / 6.7 |
| Take 10 | 4 | 0.6 | 0.06 | 0.03 | 4.0 | 0.62 / 6.1 |
5. 汎用ピッチモデルに軽いミク向け微調整
アタック、しゃくり、揺れ。ピッチには歌い手の個性の多くが乗ります。インストール済みのネットワークをテンソルごとに比べました。
- ピッチエンコーダ： ミク、asa、VOCALOID 6の共有ピッチモデルでバイト単位で同一。
- ピッチのコンテキストとジェネレータ： ミクは共有モデルから中央値で24〜26 %動いたもの。asaは18〜20 %。
- 音色： ミクとasaの音色ネットワークは無関係です（130 %以上離れていて、コサインはほぼゼロ）。
- SoftとOriginal： エンコーダは同一で、デコーダは中央値2.4 %動いています。いちばん動いたのはフィードバックの分析を読む最初のゲート層（4.9 %）で、後段の層は約2 %。コンディショニングネットワークは3.0 %です。
対応する重みテンソルについての相対差‖a − b‖ / ‖a‖の中央値。0 %は同一、100 %を超えると無関係なネットワークです。
データ表
| 比較 | テンソル数 | 同一 | 中央値（%） | 最大（%） |
|---|---|---|---|---|
| ピッチエンコーダ · ミク vs 共有 | 33 | 33 | 0.0 | 0.0 |
| ピッチエンコーダ · asa vs 共有 | 33 | 33 | 0.0 | 0.0 |
| ピッチコンテキスト · ミク vs 共有 | 54 | 0 | 24.3 | 52.1 |
| ピッチジェネレータ · ミク vs 共有 | 38 | 0 | 25.5 | 38.1 |
| ピッチコンテキスト · asa vs 共有 | 54 | 0 | 17.6 | 42.5 |
| ピッチジェネレータ · asa vs 共有 | 38 | 0 | 20.4 | 27.0 |
| 音色デコーダ · Soft vs Original | 30 | 0 | 2.4 | 4.9 |
| 音色デコーダ · ミク vs asa | 28 | 0 | 131.8 | 153.1 |
| 音素エンコーダ · ミク vs asa | 33 | 0 | 133.4 | 162.1 |
つまり、ミクの音色は彼女専用のネットワークで、SoftはOriginalの軽い微調整、そしてピッチの振る舞いはVOCALOID 6の共有モデルを、ほかのボイスと同じくらい調整したものです。
- ゲート付き畳み込み
- 条件の射影
- スキップ・出力の射影
重みテンソルごとの相対差‖O − S‖ / ‖O‖（Miku OriginalとSoft）。フィードバックの分析を読む最初のゲート層がいちばん動き（4.9 %）、後段の層は約2 %。出力部はスキップ条件と、3つの出力射影の平均です。
データ表
| テンソル | 値の数 | 差（%） | コサイン |
|---|---|---|---|
| pre.w | 9,216 | 3.68 | 0.99935 |
| L0.main(d1).w | 55,296 | 4.88 | 0.99882 |
| L0.cond.w | 27,648 | 1.92 | 0.99982 |
| L0.skip.w | 36,864 | 3.71 | 0.99931 |
| L1.main(d2).w | 55,296 | 2.44 | 0.99970 |
| L1.cond.w | 27,648 | 2.33 | 0.99973 |
| L1.skip.w | 36,864 | 3.14 | 0.99951 |
| L2.main(d4).w | 55,296 | 2.17 | 0.99976 |
| L2.cond.w | 27,648 | 2.24 | 0.99975 |
| L2.skip.w | 36,864 | 3.36 | 0.99943 |
| L3.main(d8).w | 55,296 | 2.03 | 0.99979 |
| L3.cond.w | 27,648 | 2.19 | 0.99976 |
| L3.skip.w | 36,864 | 3.14 | 0.99951 |
| L4.main(d16).w | 55,296 | 1.96 | 0.99981 |
| L4.cond.w | 27,648 | 2.01 | 0.99980 |
| L4.skip.w | 36,864 | 3.07 | 0.99953 |
| L5.main(d1).w | 55,296 | 1.95 | 0.99981 |
| L5.cond.w | 27,648 | 2.16 | 0.99977 |
| L5.skip.w | 36,864 | 3.23 | 0.99948 |
| L6.main(d2).w | 55,296 | 1.89 | 0.99982 |
| L6.cond.w | 27,648 | 2.31 | 0.99974 |
| L6.skip.w | 36,864 | 3.08 | 0.99953 |
| L7.main(d4).w | 55,296 | 1.86 | 0.99983 |
| L7.cond.w | 27,648 | 2.10 | 0.99978 |
| L7.skip.w | 36,864 | 2.45 | 0.99970 |
| skip_cond.w | 55,296 | 3.92 | 0.99923 |
| post0.w | 147,456 | 2.99 | 0.99956 |
| post1.w | 147,456 | 3.14 | 0.99951 |
| out.w | 82,944 | 3.23 | 0.99948 |
| embedding | 160 | 0.99 | 0.99995 |
6. 学習されたのに使われない部分
ミクのネットワークには、学習されたのにレンダリング時に捨てられる部分が3つあります。
- デコーダ出力16個。 デコーダは1フレームに216個の値を予測しますが、合成器が読むのは200個です。asaのデコーダはちょうど200出力なので、余分な16個はミク固有です。合成器が実際に使う位相と幅の行と同じ大きさまで学習されているので、この合成器設定が無視している何かの特徴を運んでいるのでしょう。ヤマハの特許にはオプションのグロウル包絡が出てきますが、関係は未確認です。
- エンコーダ出力8個。 音素エンコーダは40個の潜在を出し、コンディショニングネットワークが読むのは32個です。
- コンディショニング入力ひとつ。 入力34は学習済みの重み（0.48）を持っているのに、VOCALOID 6は明示的なゼロ上書きで常に0を入れます。asaにも同じ入力があるので（0.44）、これはエンジン全体の話です。
- 位相・幅の行（読まれる）
- 読まれない行
- 包絡・ノイズの行（読まれる）
出力の行ごとの重みベクトルの長さ。読まれない16行は、合成器が使う位相と幅の行と同じ大きさまで学習されています。
データ表
| グループ | 出力 | 行の長さの平均 |
|---|---|---|
| 包絡A（96） | 0–95 | 2.15 |
| ノイズB（96） | 96–191 | 2.24 |
| 位相・幅（8） | 192–199 | 0.43 |
| 未使用（16） | 200–215 | 0.43 |
7. パラメータがネットワークにほとんど届かない
調声していて手応えのなさを感じるのは、ここです。
コンディショニングネットワークが聞いているのは、音素の潜在、ピッチ、定数、先ほどのゼロ入力、そしてExpressionです。重みの列の長さで見るとピッチが支配的（3.71）で、Expression（1.38）は音素の潜在1.5個分くらいの重さしかありません。ピッチネットワークには、ユーザーの操作はひとつも届きません。
- VOCALOID 6が入れる入力
- 入力34（常に0）
- 音素の潜在
入力ごとの重みの列の長さ（Miku Original）。ピッチが支配的（3.71）で、Expression（1.38）は音素の潜在1.5個分ほど。入力34（0.48）は学習済みなのに常に0です。
データ表
| 入力 | Miku | asa |
|---|---|---|
| 音素の潜在0〜31（中央値） | 0.90 | 0.89 |
| 入力32 · ピッチ | 3.71 | 3.88 |
| 入力33 · 定数1 | 1.11 | 1.11 |
| 入力34 · 常に0 | 0.48 | 0.44 |
| 入力35 · Expression | 1.38 | 1.05 |
それ以外はすべて、ネットワークの外側で効きます。
- Dynamicsは合成器のあとの出力ゲインです。
- Airは、ミクのバンクではデコード後の倍音とノイズのバランスを調整します。エンジンにはAirをネットワークに入れる経路もありますが、ミクのバンクはそちらを選んでいません。
- Characterは合成器の中で、予測された包絡の周波数軸を伸縮します。フォルマントシフトであって、ネットワーク入力ではありません。
- V4Xトラックで使うクラシックのレーン（Brightness、Clearness、Growl、Breathiness、Exciter、Portamento、クラシックのAirとCharacter、Cross-Synthesis）は、AIの経路ではまったく読まれません。
Dynamicsは本当にただのゲインです。平沢栄司さんの「星のカケラ」のデモプロジェクトで、Dynamics 127のレンダリングは、Dynamicsレーンなしのレンダリングを7.66 dB大きくしたものと同じでした。52秒のレンダリング全体で、差の5〜95パーセンタイルは7.655〜7.659 dBです。
ネイティブでは、Expressionもほぼ音量の制御として振る舞います。同じプロジェクトのDynamics 127で、Expression 100を基準に測りました。
- Expression 70： レベル−3.2 dB、スペクトル変化1.2 dB RMS。
- Expression 50： レベル−5.5 dB、2.1 dB RMS。
- Expression 0： レベル−14.9 dB、5.0 dB RMS。
「星のカケラ」のデモプロジェクト、Dynamics 127のネイティブ書き出し。Expression 100との比較です。
データ表
| Expression | レベル変化（dB） |
|---|---|
| 0 | −14.93 |
| 50 | −5.54 |
| 70 | −3.18 |
レベルを除いたあとの1/3オクターブの変化のRMS（250 Hz〜10 kHz）。同じプロジェクト、Expression 100との比較です。
データ表
| Expression | 音色変化（dB RMS） |
|---|---|
| 0 | 5.04 |
| 50 | 2.05 |
| 70 | 1.21 |
保存されていても何も変えないパラメータもあります。同じフレーズのネイティブ書き出しで、Breath Typeの0と1は、3つのAIボイスすべてでPCMが完全に一致しました。ブレスのオン・オフを切り替えると音は変わるので、機能自体が無効なわけではありません。複数点のビブラート深さ・速さの配列は最初の値に潰れます。3つのボイスすべてで、どの段もレンダリング結果は最初の点のものと同じでした。asaでは、Vibrato Assistのオンとオフも8つのプローブすべてでPCMが一致しました。
- 深さ0
- 深さ0、途中で96へ
- 最初から深さ96
ネイティブ書き出し、各2秒。最初の2つはバイト単位で同一で、2点目の深さは読まれていません。すべて同じ固定ゲインをかけています。
死んでいるように見えるだけのパラメータもひとつあります。ノートのピッチスケーリングの中心だけが違う2つのプロジェクトでは、VOCALOID 6が最初にレンダリングした音声をそのまま返すことがあります。中心を0、0.5、1の順に書き出すと3つとも同じファイルになり、どれが返ってくるかは順番次第でした。書き出しのあいだにレンダリングキャッシュをクリアすると3つは別々の音になるので、パラメータは効いていて、レンダラーが変更に気づいていないだけです。
- 中心0、キャッシュなし
- 中心1、キャッシュなし
- 中心1、中心0のあとに書き出し
ネイティブ書き出し、各6秒。中心0ではピッチが平らに保たれ、中心1では動きます。3つ目のファイルは1つ目とバイト単位で同一です。
最後に、不満にいちばん近いテストです。ノートエクスプレッション、トーンカーブ、ビブラートを含むまったく同じ調声プログラムを3つのAIボイスに適用し、それぞれが自分の調声なしレンダリングからどれだけ動いたかを測りました。
- Miku Original： 音色変化0.89 dB RMS。
- Miku Soft： 1.05 dB。
- asa： 1.21 dB。
レベルの変化はどれも約+1.2 dBでした。同じ編集で、いちばん動かないのがMiku Originalです。
- ミク（V6 AI）
- asa（V6 AI）
まったく同じ調声プログラム（ノートエクスプレッション、トーンカーブ、ビブラート）による音色変化を、各ボイスの調声なしレンダリングと比較。レベル変化はどれも約+1.2 dBです。
データ表
| ボイス | 音色変化（dB RMS） | レベル変化（dB） |
|---|---|---|
| Miku Original | 0.89 | +1.20 |
| Miku Soft | 1.05 | +1.28 |
| asa | 1.21 | +1.24 |
調べたが、不具合ではなかったもの
測定で生き残らなかった容疑者もいます。どれももっともらしい話なので、並べておきます。
- 位相によるバズ。 コード上、すべての倍音はひとつの共有位相から始まるので、全倍音が同時にピークになります。そこに位相4つと幅4つの制御によるフレームごとの回転がひとつかかります。これがこのマップの初版でのバズの説明でした。ところがネイティブのレンダリングでは、1〜8 kHzの波形クレストファクタがV6と収録音声で同じ（8.1〜8.9 dB）なので、バズはピークの鋭さの問題ではありません。倍音間のノイズ（不具合1）のほうがよい説明です。
- ノイズのちらつきとピッチの微小変動。 収録音声の範囲内でした。6〜12 kHzで1フレームあたり0.21〜0.27 dB、f0の微小変動は5〜9セント。
- 出力層の表現力。 ミクの包絡の重みのエネルギーの34 %は細かいスペクトル構造にあり、asaは38 %です。この層は鋭いフォルマントを描けます。もし平滑化しすぎているなら、それは学習の結果で、容量の限界ではありません。
- 学習不足の層。 すべての層の特異値の構造がasaと一致しています。ランダムに見える層はありません。
- 日本語と英語の音素。 十分に重みがついています（中央値1.62）。弱い重みは中国語の複合韻母（0.87）、ゴミ記号ひとつ、使われないマーカーに限られます。言語フラグはどのV6モデルでもほぼ未学習なので、言語は音素記号を通じてしかネットワークに届きません。
- float16での保存。 丸め誤差は最大0.05 %で、ここで測ったどの差よりもはるかに小さい。
音素グループごとの重みの列の長さの中央値（かっこ内は音素数）と、グループ内の範囲。言語フラグはどのV6モデルでもほぼ未学習なので、言語は音素記号を通じてしかネットワークに届きません。
データ表
| グループ | 音素数 | 中央値 | 最小 | 最大 | 弱い音素 |
|---|---|---|---|---|---|
| 日本語と英語 | 16 | 1.69 | 1.25 | 1.86 | k, t, p, d, ch, n |
| 日本語のみ | 19 | 1.62 | 1.45 | 2.06 | ky, ts, N, h, a, i |
| 英語のみ | 23 | 1.62 | 1.50 | 1.88 | ah, v, aa, ih, hh, ao |
| 無音・ブレス・閉鎖 | 3 | 1.71 | 1.63 | 1.81 | cl, sil, br |
| 中国語ほか | 34 | 1.44 | 1.15 | 1.97 | k_h, a_n, AN, t_h, ts\, ts`_h |
| 中国語の複合韻母 | 34 | 0.87 | 0.69 | 1.05 | uAN+1, u@_n+1, uAN+0, u@N+0, uo+1, ua_n+1 |
| ゴミ記号 | 1 | 0.15 | 0.15 | 0.15 | junk |
不具合には数えていませんが、もうひとつ観察があります。ミクのデコーダは、フィードバックされる自分の音声をasaより約15 %重く扱っていて、ゲート層も約15 %重い。ネイティブでの影響はまだ測っていません。ただ、ループが設計上の本当の制約であることは確かです。ループの内側で音を変えれば、それはデコーダの次の入力を変えることでもあります。
まとめると
3つの不具合はエンジンのもので、すべてのV6 AIボイスに影響します。ノイジーな高域、16 kHzの天井、ネットワークに届かないパラメータです。残りの4つは学習済みのネットワークに由来します。中域の重いバランス（いちばん暗いのはミク）、ひとつしか使われない小さなスタイルテーブル、軽く手を入れただけの共有ピッチモデル、そして誰も読まない学習済みの出力。
あとからかけるEQでバランスは動かせます。でも、ノイズのあいだに倍音を戻すことも、16 kHzより上の空気感を合成することも、Dynamicsで音色を変えることもできません。それには作りの違うレンダラーが必要です。それが、私が取り組んでいる次世代レンダラーOpenVocalの出発点です。
限界
- ボイス間の比較は20秒のフレーズひとつです。RinとLenは別の歌い手で、V4X側は調声済み、V6側は調声なしです。
- 調声の比較は、ひとつのフレーズでのひとつのプログラムです。
- Takeのテストは、サステインした1音とひとつのフレーズで、Miku Originalだけです。
- エンジンの静的な読解でわかるのは、どの入力が存在し、パラメータがどこで適用されるかです。すべてのノートですべてのコード経路が通ることまでは証明しません。
- 測定値は試聴の結果ではありません。数値が小さいからといって、耳で聞いて悪いとは限りません。
これは相互運用性と音質のための個人の研究です。ヤマハ株式会社およびクリプトン・フューチャー・メディア株式会社とは関係がなく、承認も受けていません。VOCALOIDはヤマハ株式会社の商標です。初音ミク、鏡音リン、鏡音レンはクリプトン・フューチャー・メディア株式会社に帰属します。モデルの重み、ボイスバンクのデータ、エンジンのコードは公開していません。載せているのは要約統計と、短いネイティブレンダリングだけです。
参考文献
- Bonada and Blaauw, Semi-supervised learning for singing synthesis timbre, ICASSP 2021.
- Blaauw and Bonada, A Neural Parametric Singing Synthesizer, Interspeech 2017; Applied Sciences 7(12):1313.
- Blaauw, Bonada and Daido, Data efficient voice cloning for neural singing synthesis, ICASSP 2019.
- ヤマハ特許出願 US20240265902A1 / WO2023068228A1：再分析フィードバックを伴う倍音包絡・位相・ノイズのモデル。
モデルファイル
記録として、この記事の数値のもとになったモデルファイルを、macOSのVOCALOID 6.13.3がインストールしたとおりに載せます。それぞれ4段階のSHA-256ハッシュを付けています。
- ファイル： インストールされたファイルそのもの。
- テンソル： モデルに格納されたとおりの各重み配列。リトルエンディアンで、格納時の型（F16またはF32）と要素の順序のまま、変換前に計算します。畳み込みの形状は出力 × 入力 × カーネルの順です。整数の設定配列はテンソルに含めません。
- ステージ： ステージ内のテンソルごとに
名前⇥型⇥要素数⇥テンソルのハッシュ（⇥はタブ）と改行の1行を作り、名前順に並べてUTF-8でハッシュしたもの。ステージは入力の射影、1つの層（メイン・条件・スキップの畳み込みをまとめたもの）、出力部の射影のひとつ、またはスタイルの埋め込みです。 - ネットワークと全テンソル： 同じ行を、ネットワーク内のすべてのテンソル、またはファイル内のすべてのテンソル（ネットワーク名を前に付けたもの、例
timbre decoder/L0.main.w）について作ったもの。ネットワークの外にあるテンソルはファイル内の順に番号を振っています。
公開するのはハッシュだけです。重みも、モデル形式を読むコードも載せません。ハッシュだけでわかることが2つあります。Miku OriginalとSoftはファイルこそ違うものの、ピッチとタイミングのテンソルは同一です。そしてピッチエンコーダのハッシュは、どのピッチモデルでも同じです。
- HATSUNE_MIKU_V6_ORIGINAL.vtb2 ファイル
39a35e1f06b93488f8f77548b06ddf715e4f513cc6ebfeca4480e760b99c6f01全テンソル (120)65cdb1991f5f4fc47e1e5b50770d60a9e9c1e2d52147bd64d21d6858964338cfネットワーク・ステージ・テンソルのハッシュ
音素エンコーダ · 415 → 64 → 40 · 9 層 · 33 テンソル
5548f2325a517c2f8710f4f5cf82c0f0de87ffc07043333da5b2121005d0777cステージ / テンソル 型 形状 SHA-256 pre ffc19200866a4c72c0be7e78488e9f07ea03530299e4cb26e66bcb741584349f pre.w F16 64 × 415 × 1 f85e186c8f8884db39e803be1ff05f09dd2622f416f487b63afb272c52b253e6 pre.b F32 64 d2f68fd2906c6568b3600d4754a18bc20c71addaf0ea89e0b04e7d64844491a0 L0 16fb1badd38b3d4a11f60b426572c269febe130d9dabb83d33b191550ffd78fe L0.main.w F16 128 × 64 × 3 fc1bae998894ccf5d7eff09bae67e506ec77dd0be23a0b412cd310ddd384eb4b L0.main.b F32 128 191dc70592580536c7257be07e5d413a59f393df2283ad92011be8a2ad269fec L0.skip.w F16 128 × 64 × 1 9102134cd66db9d9c474d07533b6afdf244d0244f5faca3f9c9343821cde30ab L1 c62033bd42ab5b802ff41c3971af5328e9db8c681f5c20782a83099fb5a4c87f L1.main.w F16 128 × 64 × 3 f73db61d0ef7aa829f5f1daec4f4b3a30d5bb48a3e3469725d6cff5766b483bd L1.main.b F32 128 39299a6f19148d02aefd8c6710878b0e8c3ae7a1b646b7bc5ab0aa5f171058f2 L1.skip.w F16 128 × 64 × 1 31b7412d4ab4e204c8bd08345a51eff0e51824673882c67943ada7c417b9609a L2 30abd457c5010389854b9d94c20e5c1bfe0af142ce602b83b583686fd70f83ed L2.main.w F16 128 × 64 × 3 06e8f6b20878dcbc1964c124c4b34c110bcd054bed90f3d7fcc9dc8e6cc74c18 L2.main.b F32 128 2995f4518d05773d21df46e44ce115fc13a45e80d81026da61eb3f112e982cb2 L2.skip.w F16 128 × 64 × 1 7c51bfaed2b4e95c1d40e4fd2bf8522fa87b60671ce8731f998908ff626de2b7 L3 d84d87113ce29db67cb0369547096255bce0835196683aead875585437d3f1fb L3.main.w F16 128 × 64 × 3 fae0f34871a6fb65e7cc7ff710d6d90fac516977c8f47bd1bebb217ff638409a L3.main.b F32 128 fa7cf31df15ed2148af7ef7d0fc88bea4ae8fdf043152f762f25838ba8c62082 L3.skip.w F16 128 × 64 × 1 24ef381dd2657747c901be38621bd93ace5885b2a7ca911273dbf70d1535e14f L4 340ee44070db9873496e41b2da5851553beb0fda23bc84841429270ca38a6088 L4.main.w F16 128 × 64 × 3 455ca453fc5314de3d48e8cb10d5364ebe682580565348ac42eeba456164f678 L4.main.b F32 128 3dfd546f2c9c55a8c3f33b7f93da92c742cb3505b1b40f6db2bccafc16b5fad5 L4.skip.w F16 128 × 64 × 1 514236454d69e8eeac3a723c9447ee694fd343aa10242dc190e7edee3fb7b5cf L5 eccaa6bcc8165436613ef71f6a336342d8dd40ec63cdbb0b48a941716c437cc9 L5.main.w F16 128 × 64 × 3 8454e4766f47b6e63547cbf61c1ee62e072b26e61e67fa5d241314acc6551deb L5.main.b F32 128 19428a1f5fae81d969c43e9dea31a953c9a909b5a39df2c4df9a8ed907a1b2ab L5.skip.w F16 128 × 64 × 1 7e6a40f4eedf29959f4dbdaa1eac46af2deab5cf39331e873035e57a3c50f156 L6 42e6774eadd887844fcbaa593765d907beb1e278204049d28cabc40a8bb7286b L6.main.w F16 128 × 64 × 3 92af19320c4b715f2fa1219022a47fa8c3085f6bb2921bb0e1b3b12b61c3e568 L6.main.b F32 128 da27191886b6862d1d2cba18b22c6b0297aa14a5990dff0f0e817cc61651a130 L6.skip.w F16 128 × 64 × 1 7f7336091e9253f755d8828fd0312ebcbe4110dc264dc4f80be314f92d90b10d L7 cdde293bc6dc3637194bb52e95e77c188709ae99201480b1072ca781676f8925 L7.main.w F16 128 × 64 × 3 2361bfa0b3fcdbe1cd378f04eee7312501e32e4640e731f834061ef06e9ed76d L7.main.b F32 128 8a37c70197aa00a1be7fbea20fe771594f65508cf58fb92ada5ba8bc541ab98f L7.skip.w F16 128 × 64 × 1 6390d04ffbc5e19bdc245e729e6e2bc31d2a69a332fbf3b74da4fc2df4ee5031 L8 bacaa34a671a311fd2e6b2c5f050bcf08fbbf8842ede9a164d523fdc0bfe7a4b L8.main.w F16 128 × 64 × 3 14bf20de60b988d089d828fd9c731351718f769a278774e6f9c96f3c7a4e12f2 L8.main.b F32 128 5dc9ec5bd22ad66e0c37a4bf726381024a5e33d0c441c611e84edd3c7e481b46 L8.skip.w F16 128 × 64 × 1 d187c1585b934a0aca7c4ea46393623eeced3c2e900b99a14a9ff91665196421 post0 5b2f801ea404945985373ec6939fc3840f136649ee3de2dc821aba215f73a1ef post0.w F16 128 × 128 × 1 fc8b8ff774f74b0a8df0bf77aa26d2c5c9333da4a6f040b694038d72754a9f80 post0.b F32 128 5aecaff9c55270cd10c8b231454ac634b3088ba5de0710ef08ab01ad1ca576aa out 828624a6bbc6ef7fe709589d6cecb3f7571151bb53fe7d589d75712bd3e93f10 out.w F16 40 × 128 × 1 81b44a4e49fcb53bcaf7411d3aaeae82c4d14f6638721e849c41602a50e3d9da out.b F32 40 9f147df10b56e32cef8aae33f4e580b673aabc307aafeab54e75ed878951d914 音素エンコーダB · 84 → 64 → 40 · 9 層 · 33 テンソル
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ピッチエンコーダ · 415 → 64 → 40 · 9 層 · 33 テンソル
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2aad3aeff040a4ad73bbd41e49cf965d21c405b66bb289057c48238865806690ステージ / テンソル 型 形状 SHA-256 pre 08ea3d355c47c31eb7d07fff3ad706cab2c106ecde3dc03c52f458040eb4f47d pre.w F16 64 × 2 × 1 4fdf1d70f1282e40c36e78ef028b6ccf2a921b806d337c9d4544cf04d8278938 L0 a27c4193d118d8ff5467023eb9a5c3fe327525d878b42cebcb9831917e0cee1b L0.main.w F16 128 × 64 × 3 c98f11c00fae7c7915bd0fbf0638998427d2a5118a72201e2d04a5d92c1b5c06 L0.cond.w F32 128 × 81 × 1 ae006f9ada313bcf79dc2d51589ba53d3ab87f73cefea30d411ac03e6d2b9f29 L0.skip.w F16 128 × 64 × 1 0aedc2510ad4c8d48bfc999c19fe1216d78c450342e8d1ddffa3de6b39a921ed L1 f170507ac5fc783dcf45200158dda808179aab51e72a48774decf215f765714d L1.main.w F16 128 × 64 × 3 3ec89afcb7ba3856bd0edd6349e4fecced361730c83e6211d36131c697b7cb7a L1.cond.w F32 128 × 81 × 1 583bf3d239acd747cd845b1e4ca4cba195d3e1c3384a3eeb81502fcbdbdcdf2d L1.skip.w F16 128 × 64 × 1 23512150737705a6561ff1082ad65931697b7c305fbdf48329f2bf7a06d5efb1 L2 1a075ae95335ab5801ee3529f65d06a899ca5faebfa7aaf5183014e44b126fba 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ネットワーク外のテンソル · 18 テンソル
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音素エンコーダ · 415 → 64 → 40 · 9 層 · 33 テンソル
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ピッチエンコーダ · 415 → 64 → 40 · 9 層 · 33 テンソル
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2aad3aeff040a4ad73bbd41e49cf965d21c405b66bb289057c48238865806690ステージ / テンソル 型 形状 SHA-256 pre 08ea3d355c47c31eb7d07fff3ad706cab2c106ecde3dc03c52f458040eb4f47d pre.w F16 64 × 2 × 1 4fdf1d70f1282e40c36e78ef028b6ccf2a921b806d337c9d4544cf04d8278938 L0 a27c4193d118d8ff5467023eb9a5c3fe327525d878b42cebcb9831917e0cee1b L0.main.w F16 128 × 64 × 3 c98f11c00fae7c7915bd0fbf0638998427d2a5118a72201e2d04a5d92c1b5c06 L0.cond.w F32 128 × 81 × 1 ae006f9ada313bcf79dc2d51589ba53d3ab87f73cefea30d411ac03e6d2b9f29 L0.skip.w F16 128 × 64 × 1 0aedc2510ad4c8d48bfc999c19fe1216d78c450342e8d1ddffa3de6b39a921ed L1 f170507ac5fc783dcf45200158dda808179aab51e72a48774decf215f765714d L1.main.w F16 128 × 64 × 3 3ec89afcb7ba3856bd0edd6349e4fecced361730c83e6211d36131c697b7cb7a L1.cond.w F32 128 × 81 × 1 583bf3d239acd747cd845b1e4ca4cba195d3e1c3384a3eeb81502fcbdbdcdf2d L1.skip.w F16 128 × 64 × 1 23512150737705a6561ff1082ad65931697b7c305fbdf48329f2bf7a06d5efb1 L2 1a075ae95335ab5801ee3529f65d06a899ca5faebfa7aaf5183014e44b126fba 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ネットワーク外のテンソル · 18 テンソル
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音素エンコーダ · 415 → 64 → 40 · 9 層 · 33 テンソル
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ピッチエンコーダ · 415 → 64 → 40 · 9 層 · 33 テンソル
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6c4e9482e07f8bc4a197c499c4becdb53210c79c6bf9e1460033f07fb75c3de6ステージ / テンソル 型 形状 SHA-256 pre 16ec72ec96bf9f23b9e74760f41385f5e5310d9592029f7bc42669217ea00962 pre.w F16 64 × 2 × 1 742d01000c85a2db60ee4f50eaecdc3f26ebb2583b3190a5add488b67ddddc9f L0 ebcfe97a98bb28ba134e6dc6b1a5cccd0a23d449b9db3a1a47aa95cf9f9977c0 L0.main.w F16 128 × 64 × 3 eb20298656d6c7ffdf7bfc06d623932e5d0a89994e07d76495177ccfe833c4db L0.cond.w F32 128 × 81 × 1 1940bf0039b87783fc3ff4018317360547d87085ae6da4c6bba5401ad61f56a2 L0.skip.w F16 128 × 64 × 1 48f54b64806da4e9f4f35a4c96ec6d362c9fd30ec1545afccf1ce057f0beaf78 L1 8365087c6acb852dae0d4a9018e01c7b15f62fec4a7aaf095538c91c74a6f13d L1.main.w F16 128 × 64 × 3 198a6427ee95f0912a15ed26e68e3b75b335ff1f5151111545a9114f21289cd4 L1.cond.w F32 128 × 81 × 1 d076c62e34342854669a1b16ce9362d47b95ce3df5f60f6fab014026beb273f6 L1.skip.w F16 128 × 64 × 1 208b498d99ca1648b754917cdb8ce0aa62259ef888afee0260308c8e5c4e94b6 L2 be1d69a34cd72a25ce073ec439e6944f02c4f29d045b8a3a9e6fb3c032238ef3 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ピッチエンコーダ · 415 → 64 → 40 · 9 層 · 33 テンソル
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baea8d66d8facc68e433b1fd32287f4604df09a0a8a130ba6209dc9347ae0489ステージ / テンソル 型 形状 SHA-256 pre e93b5a546e7300262420172696932c27e59c6923536e6d82f53f933eb7808da9 pre.w F16 64 × 2 × 1 06f413cb182d3dc04f25217815b468138ca14a45c37b56a19d808184ba65f2c6 L0 afbd03688a6ebe9a732f7f306bed65ccf983cc1d3b79043c40fa212209fc0815 L0.main.w F16 128 × 64 × 3 461db11c06bd60c1084d8c216011611316ea976a70405ec622fc70817b743376 L0.cond.w F32 128 × 81 × 1 7d17b5047703f84e35cfe62555aa5083eb3723e6ec22c4247c2f8be7b4902d8f L0.skip.w F16 128 × 64 × 1 6311eebf3a8cf466d41a3d56dc2e8704029102a11c46bc8ec3fe73c789346b2c L1 9643ab978d5f8a73cfb20bbb2a3f08a009d99f06e9eae084ac5e63423d576452 L1.main.w F16 128 × 64 × 3 f099f281ba0ba5ef44ed64f33fa644ac3a9b7fa70dfe6cccc3420f1b6349669e L1.cond.w F32 128 × 81 × 1 493277b5a18d049d962bcdba7ffbc224d8dd497943d64ad5bb67e2ed4f45cbea L1.skip.w F16 128 × 64 × 1 4a0e0a30d41c7ed90ad64b123cd1748bb680277f809c8a93dceb17315a7b3ae5 L2 c5441712c35c64c4eac02356e319964a29c5b47199c7c5d4f3ea4ab3bf31e244 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