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+D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0010.wav|天|ja|え、だって、え~? 見えてる? あたしのこと +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0011.wav|天|ja|ちょ、ちょっと待って! やり直しさせて! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0012.wav|天|ja|ちょっと待って! もっかい! もっかいチャンスちょうだい! もっかい! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0013.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0014.wav|天|ja|なんでっ!? なんでにぃににはあたしが見えてんの!? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0015.wav|天|ja|見えるはずないのっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0016.wav|天|ja|ちがくて! くっそぅ……。 お父さんとお母さんには効いたのに…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0017.wav|天|ja|……フフン +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0018.wav|天|ja|あ、こいつ馬鹿だとか思ってます? いいんです? そんなこと思っちゃって。 あとで恥かくことになりますよ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0019.wav|天|ja|へ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0020.wav|天|ja|え、拾ったっていうか……まぁ、うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0021.wav|天|ja|ぁ~……うん。え、なんで知ってるの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0022.wav|天|ja|え、なになになに? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0023.wav|天|ja|え、怖い。急に厨二なこと言い出した、怖い。 なに? アーティ……なに? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0024.wav|天|ja|ほ~……。あれ? なんでそんな詳しい感じなの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0025.wav|天|ja|ちょっと、無視しないでよ。もっと、こうさ、 にぃにに馬鹿にされるの想定してたんだけど。 なんであっさり信じてるの? あたしびっくり +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0026.wav|天|ja|ちょっと! 待ってって! にぃにがあたしを ぽかんとさせるのは想定外だから! ついていけてないからっ! まずあたしの話を聞け! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0027.wav|天|ja|ね~、誰? 紹介したい人って。 っていうか、なんなの? にぃにが妙に真剣で怖いんだけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0028.wav|天|ja|は~も~、意味わからん。にいやんの奢りね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0029.wav|天|ja|え、まじ? どうしよっかな~。もうすぐご飯だしな~。 ん~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0030.wav|天|ja|ちょっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0031.wav|天|ja|好きなのって言ったじゃん! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0032.wav|天|ja|クソ兄貴め……! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0033.wav|天|ja|二つともコーラじゃねぇか! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0034.wav|天|ja|で? いつ来るの? 紹介したい人は +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0035.wav|天|ja|……ん? あれ、この人…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0036.wav|天|ja|ぁ、うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0037.wav|天|ja|えと、コロナグループの……だよね? フェスのとき、コスプレしてた +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0038.wav|天|ja|昨日……。あ、にぃにと一緒に助けに来てくれた…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0039.wav|天|ja|あ、はい。にぃにの妹の、天です +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0040.wav|天|ja|あの、昨日は、あの、すみません。 火事で、その、めちゃくちゃ動転しておりまして、 ろくにお礼も言えず…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0041.wav|天|ja|ん? はい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0042.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0043.wav|天|ja|いや全然わっかんねぇな +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0044.wav|天|ja|あ、出た。また。ユーザー? それ、なに? 二人の造語? それとも世界共通の言葉? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0045.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0046.wav|天|ja|Wow +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0047.wav|天|ja|奪う…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0048.wav|天|ja|は~……なるほど……。やっとわかってきた……。 あの地震で……っていうか、神社の宝物が壊れて、 超能力者が出現したってことね、この街に +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0049.wav|天|ja|すっげー、前に見た海外ドラマみたい。すっげー +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0050.wav|天|ja|あ、はい。えっと、あたしのは―― +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0051.wav|天|ja|え、でも……さっき見せてもらったし…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0052.wav|天|ja|ぁ~……なるほど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0053.wav|天|ja|あ、聞きますか。ついに聞いちゃいますか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0054.wav|天|ja|近い。すごく近い +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0055.wav|天|ja|気配を殺せる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0056.wav|天|ja|気配を殺せます +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0057.wav|天|ja|……おい、顔にでてんぞ。 しょぼって思ったでしょ、思ってるでしょ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0058.wav|天|ja|だから、気配を殺すんですよ。 気配を殺して、存在感が薄くなることによって、 実質透明人間になれるんですよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0059.wav|天|ja|消えない。でも気配がないから、認識できないんすよ。 ゼロだから。存在感皆無の空気だから +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0060.wav|天|ja|はい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0061.wav|天|ja|だから! 本当は見えないはずだったの! なぜかにいやんにきかなかったの! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0062.wav|天|ja|いいよやってやんよ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0063.wav|天|ja|ん? スティ、ス……なに? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0064.wav|天|ja|え、でる、の? そんなの +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0065.wav|天|ja|新海くんの……? えっ、にぃにも超能力使えるの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0066.wav|天|ja|ん? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0067.wav|天|ja|どういうことなのかな? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0068.wav|天|ja|ただの嘘つきじゃねぇか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0069.wav|天|ja|おぅいいぜやってやんよ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0070.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0071.wav|天|ja|………… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0072.wav|天|ja|は? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0073.wav|天|ja|もう使ってますけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0074.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0075.wav|天|ja|これは、あれかな? 二人とも見えてるパターンかな? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0076.wav|天|ja|……嘘やん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0077.wav|天|ja|なんでだ……っ! 能力使って部屋に忍び込んだのに、 にぃに普通に気がつくし……! なんできかないんだ……! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0078.wav|天|ja|気の毒そうに言うのやめろ! 使えるからっ! ほんとにっ! マジで! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0079.wav|天|ja|フォローしようとしてやっぱり言葉が見つからなかった感 出すのもやめて! なんなのも~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0080.wav|天|ja|あっ、ほらっ! ねっ! 周りの人、全然気にしてないでしょ! ねっ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0081.wav|天|ja|も~、なんなんだよ……。 一番理解させたい人に効果出ないとか……。 なんか条件あるのかな…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0082.wav|天|ja|教えてくれないよ、そんなの。 なんとなく使ってるよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0083.wav|天|ja|そう。気を使えないにぃにが悪い +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0084.wav|天|ja|まだ力の使い方よくわかんないんだから しかたないでしょ! なんにもできないにぃやんよりマシだよ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0085.wav|天|ja|おぉう? いいぞこらぁ、やったらぁ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0086.wav|天|ja|ぁ……すみません +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0087.wav|天|ja|ぁ、いっすいっす。それしか呼び方ないだろうし。 あたしは……えと、下の名前、都でしたっけ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0088.wav|天|ja|じゃあみゃーこ先輩って呼ばせてください! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0089.wav|天|ja|よろしくっす! みゃーこ先輩! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0090.wav|天|ja|うん? なんだオイ。偉そうだな貴様 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0091.wav|天|ja|うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0092.wav|天|ja|ほぅ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0093.wav|天|ja|ソフィ……。新キャラが出てきましたけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0094.wav|天|ja|おぉう……? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0095.wav|天|ja|いいよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0096.wav|天|ja|え、だって。別に断る理由ないし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0097.wav|天|ja|石化事件は……ぶっちゃけよくわかんないけど、 あんな火事みたいなことが また起こるかもしれないんでしょ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0098.wav|天|ja|だったら、やるよ。 どういうわけか、超能力に目覚めちゃったわけだし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0099.wav|天|ja|なんていうか、燃える展開? あたし今、主人公っしょ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0100.wav|天|ja|ってわけで、するよ、協力。手伝う +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0101.wav|天|ja|な~んにもできない誰かさんよりは役に立ちますよ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0102.wav|天|ja|へっへっへっ。あ~、お腹すいてきちゃった。 なんか力使うとお腹減るんだよな~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0103.wav|天|ja|そうそうっ! マジックポイント消費してる感じある! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0104.wav|天|ja|おごり? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0105.wav|天|ja|やた! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0106.wav|天|ja|モックいこモック! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0107.wav|天|ja|いいじゃん! こういうときしか食べらんないし! お母さん買ってきてくれないし! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0108.wav|天|ja|にぃにの部屋はこのあたしが乗っ取った +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0109.wav|天|ja|うぃ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0110.wav|天|ja|いいからいいから。 ここは兄貴にかっこつけさせてやってくだせぇ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0111.wav|天|ja|まぁ、自分で稼いだお金じゃなくて、お小遣いですけどね。 だっせ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0112.wav|天|ja|みゃーこ先輩、電車通学? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0113.wav|天|ja|いいよ別に、急いでないし。ね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0114.wav|天|ja|やっと落ち着いたなぁ……って思いましてねぇ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0115.wav|天|ja|まぁそうなんだけど。こう見えても動揺してたんだよね。 わけわかんない火事とか、わけわかんない超能力に 突然目覚めたりとか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0116.wav|天|ja|でもアーティファクトとか、ユーザーとかさ。 わけわかんないことに名前をつけてもらって、 やっとそういうもんかって思えたっていうか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0117.wav|天|ja|にぃやんも同じってわかったし、みゃーこ先輩って 友達……仲間? もできたし、目的もできたし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0118.wav|天|ja|不安っていうか……まぁ、そういうのは、 なくなってきたかな +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0119.wav|天|ja|うっさいな~。小さくないです~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0120.wav|天|ja|うっさい! 急に兄貴面すんな! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0121.wav|天|ja|お、あざーっす! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0122.wav|天|ja|へ~い +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0123.wav|天|ja|またね~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0124.wav|天|ja|きっとね、みゃーこ先輩、こう言いたかったんだよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0125.wav|天|ja|チャックあいてる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0126.wav|天|ja|うっそだよ~ん! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0127.wav|天|ja|モックいこモック! にぃにの奢りで! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0128.wav|天|ja|スマイルの分はあたしが払うよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0129.wav|天|ja|へ~い。 あ、ご飯にぃやんと食べるってお母さんに電話しないと +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0130.wav|天|ja|あ、待ってよ~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0131.wav|天|ja|にいやんおっはよ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0132.wav|天|ja|いや……笑顔で返されたから、気持ち悪って思って +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0133.wav|天|ja|なに~? そんなにあたしに会いたかったの~? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0134.wav|天|ja|ま、いろいろとね~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0135.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0136.wav|天|ja|え? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0137.wav|天|ja|それだけ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0138.wav|天|ja|妹がおも~い荷物を持ってますよ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0139.wav|天|ja|じゃなくて! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0140.wav|天|ja|持てよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0141.wav|天|ja|持ってよ! 兄らしく! 妹に優しく! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0142.wav|天|ja|うーわ、なにこの人、うーわ。信じらんない、うーわ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0143.wav|天|ja|え? ほんとに? いいの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0144.wav|天|ja|あたしに会えて? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0145.wav|天|ja|……鼻で笑いましたよこの人 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0146.wav|天|ja|ありがっと~、お兄ちゃん大好き~☆ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0147.wav|天|ja|お、にいやんにいやん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0148.wav|天|ja|もう名物になってるよね、あの逆ハーレム +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0149.wav|天|ja|すっかり女王様だねぇ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0150.wav|天|ja|ちやほやされると人格変わっちゃうのかな~。 荷物まで持たせちゃってるよ、あの人 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0151.wav|天|ja|にぃやんは身内じゃん、兄じゃん。 他人にはお願いしないよ、さすがに +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0152.wav|天|ja|そらは~、お兄ちゃんがだ~いすきだから~、 彼氏とかいらないの~☆ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0153.wav|天|ja|えうっそ今舌打ちした? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0154.wav|天|ja|なに急に。なんだよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0155.wav|天|ja|やめろっ! そういうの地味にくるからっ! 胸にっ! だからやめろっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0156.wav|天|ja|にぃにも人のこと言えんのかよ~。 いっつもしかめっ面で女子に怖がられてるくせに +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0157.wav|天|ja|おぉ? どうしたぁ? なんだぁその勝ち誇った笑みは +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0158.wav|天|ja|なんだそのさわやかキャラ。 ってか、にもってなんだ。 え、うそ、彼女できたの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0159.wav|天|ja|ほんとなんだこいつ。 もしかしてみゃーこ先輩のこと言ってる? 付き合ってんの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0160.wav|天|ja|あこいつ馬鹿だ。 どう見ても脈なしでしょうが +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0161.wav|天|ja|相手はコロナグループの社長令嬢ですよ? 庶民のあなたには釣り合いませんよ? 目を覚ましなさい? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0162.wav|天|ja|いるってば! 朝は仕方なくにぃにと登校してあげてるだけ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0163.wav|天|ja|お兄ちゃん大好き~☆ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0164.wav|天|ja|おいだから鼻で笑うのやめろ。鼻で笑うの +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0165.wav|天|ja|あ、おかえり~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0166.wav|天|ja|みゃーこ先輩と一緒だったんだ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0167.wav|天|ja|なにもない部屋ですがどうぞ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0168.wav|天|ja|にぃやんなにしてんの? まぁゆっくりしたまえよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0169.wav|天|ja|みゃーこ先輩は、あれかい? 昨日の、なに? 事件の話? しにきたのかい? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0170.wav|天|ja|えっ、ご飯っ? みゃーこ先輩が? 作ってくれるの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0171.wav|天|ja|食べる食べる~! 超食べる~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0172.wav|天|ja|や~、楽しみだね~。 まさか先輩の手料理とはね~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0173.wav|天|ja|お? なんだいその目は。ゴミを見る目だよ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0174.wav|天|ja|いきなりなに言ってんのこの人。 ここあたしの家ですけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0175.wav|天|ja|やだよ。みゃーこ先輩のご飯食べたいもん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0176.wav|天|ja|二人きりになれると思ったか? あ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0177.wav|天|ja|残念だったなぁ! あたしは絶対に帰らんぞっ! フハハハハハハハハッ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0178.wav|天|ja|まぁまぁ待ちたまえよ。怒りを鎮めたまえよ。 兄上にとってもいい話であるからして +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0179.wav|天|ja|食費、あたしが出そう +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0180.wav|天|ja|正確にはお父さんかお母さんに出してもらおう +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0181.wav|天|ja|そう。先輩の分も三人分もらおう。 先輩への手間賃代わりにできるし、 あたしたちもハッピー。どうだ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0182.wav|天|ja|まぁ任せておけよジョニー +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0183.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0184.wav|天|ja|あ、お母さ~ん? あたしあたし~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0185.wav|天|ja|え? 詐欺じゃないよ。天ですよ。あなたの娘ですよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0186.wav|天|ja|あのね、お兄ちゃんがね、え? 違う違う。帰ってくるとか そういう話じゃなくて +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0187.wav|天|ja|は? いや違うって。聞けよ。聞いて。 あたしの話聞いて +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0188.wav|天|ja|あのね、お兄ちゃんのクラスメイトの人がね、 心配して料理作ってくれることになって。 その、なに? 栄養バランス? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0189.wav|天|ja|ああ、違う違う。彼女じゃない。 彼氏彼氏。お兄ちゃんホモだから +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0190.wav|天|ja|そうそう。でね。食費出してもらってもいい? 三人分。そう。材料費あっちに出してもらうわけには いかないし。お礼ってことで +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0191.wav|天|ja|あ、オッケー? やったー! うん、お兄ちゃんにも伝えとく。 はい、は~い。彼氏さんにも伝えとく~。は~い +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0192.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0193.wav|天|ja|オッケーだぜ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0194.wav|天|ja|いったい! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0195.wav|天|ja|いぃったぁ……っ、なにすんの! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0196.wav|天|ja|彼女じゃないし、女友達とか言ってもお母さん絶対 おもしろがるでしょ! ナイスフォローでしょ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0197.wav|天|ja|まぁ帰ってきたら詳しく教えなさいって言われたけど。 割と真剣な声で +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0198.wav|天|ja|二回も言うなよ! 傷つくぞ! いいのか! あたし傷つくぞ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0199.wav|天|ja|あ、大丈夫~。大丈夫っすよ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0200.wav|天|ja|じゃあみゃーこ先輩の分と、二人分買っちゃおう +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0201.wav|天|ja|うん。あれ、一緒に食べないの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0202.wav|天|ja|え~、一緒に食べようよ。 材料費もこっちで持つし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0203.wav|天|ja|さっきお母さんに電話して許可もらっちゃったから。 レシートくれればこっちで出すよ~って。 息子がお世話になっております~って +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0204.wav|天|ja|そーそー、手間賃ってことで。 ギブアンドテイク +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0205.wav|天|ja|よっしゃ! じゃあお皿とか買いに行こっ! あと食材もっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0206.wav|天|ja|ハンバーグで! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0207.wav|天|ja|いいよそんなの。 どうせお母さんが払ってくれるし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0208.wav|天|ja|おぅ……。セレブらしからぬ発言が…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0209.wav|天|ja|ほいほい、お財布役のあたしもついて行きまーす +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0210.wav|天|ja|にぃにはお留守番ね! 行ってきまーす! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0211.wav|天|ja|うまいうまいって、もっと気の利いたこと 言えないんですかね~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0212.wav|天|ja|え、あ~、ん~…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0213.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0214.wav|天|ja|肉汁の、芳醇なアレが、口の中で、そう、アレする +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0215.wav|天|ja|つまりうまい! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0216.wav|天|ja|あのさ、昨日手伝うよ~とは言ったけどさ。 具体的になにするの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0217.wav|天|ja|そもそも、石化事件? それって、ちょっと前から話題になってるのだよね。 玖方女学院の女の子が石化したって +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0218.wav|天|ja|なんでその犯人を追おうと思ったの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0219.wav|天|ja|使命感、みたいな? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0220.wav|天|ja|なに。因縁って +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0221.wav|天|ja|うぇ? そうなの? 第一発見者? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0222.wav|天|ja|へぁ~……。それまで誰も通報しなかったんだねぇ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0223.wav|天|ja|なにそれこっわ! こっわ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0224.wav|天|ja|そりゃ人なんて思わないよねぇ……。こわぁ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0225.wav|天|ja|ほんとだよ! 馬鹿にぃに! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0226.wav|天|ja|違うの! これからどうするのか聞きたかったの! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0227.wav|天|ja|お、なんすか? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0228.wav|天|ja|あ、これじゃない? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0229.wav|天|ja|登場人物になりきる、とか? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0230.wav|天|ja|へ~……うわ、思ったより書き込みある! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0231.wav|天|ja|あ、わかった。ここの掲示板を監視してみましょうと +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0232.wav|天|ja|んじゃあたしがチェックしとくよ。 怪しい書き込みがないか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0233.wav|天|ja|まね~。全員でやることでもないし、 新参者のあたしがやりますよーっと +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0234.wav|天|ja|ソフィって人は? もう一人の仲間の。 会ってみたいんだけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0235.wav|天|ja|え……なにやらかしたの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0236.wav|天|ja|ふ~ん、なんか、特別感ある。ずるい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0237.wav|天|ja|あたしたちがピンチになったら目覚めるパターンでしょ。 主人公じゃん。ずるい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0238.wav|天|ja|しまーす! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0239.wav|天|ja|なにニヤついてんの? キモイ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0240.wav|天|ja|二人きりだったら、恋人気分味わえたのにね。 残念だったね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0241.wav|天|ja|あたしがいるから下心悟られずにすんでるんでしょうが。 感謝して欲しいですねっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0242.wav|天|ja|うーわ、全然心こもってない。うーわ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0243.wav|天|ja|それはいいっこなしで! 気をつけて帰ってね~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0244.wav|天|ja|ふぃ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0245.wav|天|ja|は? なんで? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0246.wav|天|ja|いや、明日なんの日? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0247.wav|天|ja|土曜日でしょ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0248.wav|天|ja|学校ないでしょ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0249.wav|天|ja|じゃあ泊まるでしょ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0250.wav|天|ja|さってと~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0251.wav|天|ja|先お風呂入るね~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0252.wav|天|ja|なに? にいやん先入る? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0253.wav|天|ja|やだよ、泊まってくよ。お母さんにも言ってあるし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0254.wav|天|ja|うん。だから言ってあったんだってば +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0255.wav|天|ja|許可とか関係ないし。泊まるってもう決めたし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0256.wav|天|ja|帰らない! にぃにの選択肢は、 嫌々許可する、仕方なく許可する、渋々許可する。 以上三つです +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0257.wav|天|ja|さぁ、どれ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0258.wav|天|ja|え、うそ、ほんとに? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0259.wav|天|ja|絶対断られると思ったんだけど……。 え、ほんとにいいの? 大丈夫? 熱ある? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0260.wav|天|ja|やった! 泊まっていいんだ! やった! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0261.wav|天|ja|……。真面目な話していい? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0262.wav|天|ja|ずっとさ……お兄ちゃんと一緒の部屋だったでしょ? ずっと同じ部屋で寝てたわけじゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0263.wav|天|ja|一人になってから……なんかね。 あまり眠れなくなっちゃって…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0264.wav|天|ja|あたし……お兄ちゃんと一緒じゃないと、 安心して眠れないみたい…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0265.wav|天|ja|は~い! うっそで~す! キュンとした? したでしょ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0266.wav|天|ja|そりゃこっち来る用事なかったら来ないよ、めんどくさい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0267.wav|天|ja|は~い! やったぜお泊まりだ~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0268.wav|天|ja|は~い! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0269.wav|天|ja|にぃににぃに! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0270.wav|天|ja|見て見て! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0271.wav|天|ja|いいから見てよ! 背中背中! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0272.wav|天|ja|ケツはいいよ! 背中見てよ! ぁっ、あたしのこと見えてる? 今能力使用中だけどっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0273.wav|天|ja|スティグマってやつ! これでしょ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0274.wav|天|ja|それは聞いたよ! もしかしてって思って 鏡で見てみたんだけど、やっぱ背中だったか~。 そりゃ気づかないよね~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0275.wav|天|ja|だからいいよ、ケツと背中くらい。 さすがににぃにでも前は嫌だけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0276.wav|天|ja|それならにぃにももっと慌ててよ。 ドギマギしろよ、興奮しろよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0277.wav|天|ja|でしょ? だからあたしもにぃににケツ見せるのは別にいいの +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0278.wav|天|ja|にぃににしかしないし。お父さんにはしないし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0279.wav|天|ja|にぃにが気にしすぎなんだよ。 みゃーこ先輩と同じ模様? これ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0280.wav|天|ja|ふ~ん、おもしろいな~。 にぃにはどんなの? あ、わかんないのか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0281.wav|天|ja|背中かもよ? あたしと一緒で +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0282.wav|天|ja|あ、そか。使用中だけだもんね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0283.wav|天|ja|ふ~ん。なんかややこしいね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0284.wav|天|ja|へいへい。じゃあ今度こそお風呂入ってきま~す +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0285.wav|天|ja|ねぇねぇ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0286.wav|天|ja|久しぶりじゃない? 兄妹水入らず +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0287.wav|天|ja|お正月じゃん。四ヶ月前だよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0288.wav|天|ja|最近ぜ~んぜん帰ってこないんだもん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0289.wav|天|ja|毎週さ、週末とかに帰ってきて、泊まってけばいいのに +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0290.wav|天|ja|ま~、ベッドこっちに運んじゃったしね~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0291.wav|天|ja|誤解がある。そこには誤解があるんだよ、兄さん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0292.wav|天|ja|お父さんの書斎をもらえないかな~って思ってたの。 それなのににぃにが出てっちゃうんだもん。 予想外でしたよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0293.wav|天|ja|いやにぃにが書斎にうつるんだよ。 あたしはそのまま +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0294.wav|天|ja|クズって言うな。わがままなのは認めるけどクズはやめろ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0295.wav|天|ja|じゃああたしのせいあたしのせいって言うなよな~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0296.wav|天|ja|ってかこの部屋、娯楽少なすぎない? テレビもないし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0297.wav|天|ja|あ、クソアニメ見といた方がいいかな? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0298.wav|天|ja|はい、気をつけます。配信されてる? メビウス +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0299.wav|天|ja|ほほぅ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0300.wav|天|ja|お、ほんとだ。上映会しようよ、上映会 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0301.wav|天|ja|うん。ちゃんと勉強しとかないと、 掲示板の話題も拾えないじゃん? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0302.wav|天|ja|全部で何話? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0303.wav|天|ja|え、だる。2クールかよ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0304.wav|天|ja|それ何時間? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0305.wav|天|ja|やっぱ寝よう。眠い +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0306.wav|天|ja|じゃあにいやんだけ見てればいいじゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0307.wav|天|ja|ベッド +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0308.wav|天|ja|嘘嘘、ちゃんと持ってきてあるから +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0309.wav|天|ja|じゃじゃーん! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0310.wav|天|ja|寝袋! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0311.wav|天|ja|そこまで図々しくないよ。 あたしがこれで寝るんだよ。 一回使ってみたかったんだよね~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0312.wav|天|ja|ん? なに? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0313.wav|天|ja|へ? なんで? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0314.wav|天|ja|え、やだ……にぃにが優しい……。 いいよ? ほんとに。あたし寝袋で +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0315.wav|天|ja|くっそなんだよぅ。 いい妹を演じようとするといっつもこれだもんよぉ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0316.wav|天|ja|ちぇ~、なんだよも~、ちぇ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0317.wav|天|ja|えっへへ~、はい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0318.wav|天|ja|うん、寝るっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0319.wav|天|ja|待ってトイレ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0320.wav|天|ja|はい、ごめんなさい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0321.wav|天|ja|お待たせしました +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0322.wav|天|ja|は~い、おやすみ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0323.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0324.wav|天|ja|にいやん起きてる? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0325.wav|天|ja|寝るまでなんかおもしろい話して +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0326.wav|天|ja|は~い +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0327.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0328.wav|天|ja|………… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0329.wav|天|ja|にぃににみゃーこ先輩は無理だと思う +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0330.wav|天|ja|うっひひ、は~い +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0331.wav|天|ja|みゃーこ先輩のおかげで豪華な朝ご飯だね~。 スープうめぇ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0332.wav|天|ja|普段なんだっけ、ゼリーのやつだっけ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0333.wav|天|ja|よくもつね、お昼まで +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0334.wav|天|ja|うーわ、早弁かよ~。 あ、ドレッシング取って +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0335.wav|天|ja|あんがと~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0336.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0337.wav|天|ja|………… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0338.wav|天|ja|つまんない、とは言わないけど…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0339.wav|天|ja|初めて出る言葉を、お前らも当然知ってるだろ? って 感じで使うよね。説明して欲しいよね。 わかんねぇよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0340.wav|天|ja|あ、これあれか。 実は人だったってパターンか。 敵の化け物の、なに? クリーチャー? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0341.wav|天|ja|使いすぎるとあたしもああなるってこと? 意味不明なこと叫んでて超怖かったんだけど、あの人 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0342.wav|天|ja|みたい。あの様子じゃ心の病院の方かもね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0343.wav|天|ja|魔眼? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0344.wav|天|ja|登場人物に魔眼のイーリスっているね。 これ、みゃーこ先輩がコスプレしてたキャラだよね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0345.wav|天|ja|相手の急所がわかって、弓矢が百発百中になるみたいだね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0346.wav|天|ja|みゃーこ先輩も言ってたけど、共通点多いね。確かに +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0347.wav|天|ja|共通点があって当たり前、ってわけね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0348.wav|天|ja|昔の? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0349.wav|天|ja|あ~、でも能力自体は記録されてないんじゃない? アニメと現実じゃ違うし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0350.wav|天|ja|あ、そうだね、そうかも +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0351.wav|天|ja|弱点とかわかったりして +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0352.wav|天|ja|オッケーイ、沙月ちゃんにメールしとく。 資料見せて~って +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0353.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0354.wav|天|ja|………… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0355.wav|天|ja|これさぁ、敵の組織の目的はさ、クリーチャーの救済なの? 元は人間だから救いたいみたいな。 実は敵が善だった、みたいな +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0356.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0357.wav|天|ja|わっかんねぇなぁ……このアニメ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0358.wav|天|ja|あ、なにか買ってった方がよかったかな。お礼に +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0359.wav|天|ja|引き返す? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0360.wav|天|ja|? うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0361.wav|天|ja|お、じゃあその手でいこう +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0362.wav|天|ja|沙月ちゃんやっほ~。 巫女さんの服着てると思ったのに +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0363.wav|天|ja|すごい。沙月ちゃんが訳したんだ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0364.wav|天|ja|あのね、最近変な事件多いじゃん。 人が石になったり、変な火事が起こったり +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0365.wav|天|ja|そうそう。アニメが現実になったみたいなこと 言われてんじゃん。検証してやろうと思って。 ちゃんとした資料で +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0366.wav|天|ja|うぃっす! 資料あざーっす! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0367.wav|天|ja|あぁ、そっか、壊れたんだよね。 忙しいときにごめんなさい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0368.wav|天|ja|沙月ちゃんまたね~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0369.wav|天|ja|よしっ、ご飯食べよご飯! どこ行く? どこで食べるっ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0370.wav|天|ja|あ、答えなくていい、どうせナインボールでしょ。 あたし知ってる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0371.wav|天|ja|はいはい。ほら行くぞ、みゃーこ先輩に会いに +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0372.wav|天|ja|なんだ、いないね。にぃにがっかりだね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0373.wav|天|ja|はいはい。な~に食べよっかな~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0374.wav|天|ja|探してもいないもんはいないから +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0375.wav|天|ja|あたしね~、えっとね~、スパゲッティにしよっかな。 ナポリタン! にぃに決まった? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0376.wav|天|ja|すいませ~ん! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0377.wav|天|ja|え、なに、決まったんでしょ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0378.wav|天|ja|ごめん早く決めてっ、呼んじゃった! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0379.wav|天|ja|まさかのナポリタンかぶり +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0380.wav|天|ja|パスタを麺類とかオシャンティさの欠片もない 呼び方するの、にいやんくらいだと思う +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0381.wav|天|ja|うわー、分厚い。 読むだけでも大変だね、これ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0382.wav|天|ja|調べたいのアーティファクト関連だよね。魔眼だっけ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0383.wav|天|ja|え? ああ、そっか。内容同じなわけないよね。 そっちはなんなの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0384.wav|天|ja|ほ~ん。どうする? にぃにどっち読む? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0385.wav|天|ja|ほいほい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0386.wav|天|ja|すごい、鉄板だよ鉄板。下が卵焼きになってる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0387.wav|天|ja|いただきま~す +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0388.wav|天|ja|めっちゃうまい。ここ、外れないね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0389.wav|天|ja|という口実でみゃーこ先輩目当てに通っていたと +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0390.wav|天|ja|うわ、無視だ。 あのね、あのアニメ、意外と忠実だな~って +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0391.wav|天|ja|そうそう。 昔ね、だいたい千年前、ここに鬼が出たんだって +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0392.wav|天|ja|たぶん。で、白蛇様が鬼を退治して、 この土地に平和が戻りましたと。 んで、現代になって同じことが起こったと +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0393.wav|天|ja|だねぇ。知らないだけであるのかもしれないけど。 あとはおうち帰ってからかな~。 まだ全然読めてないよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0394.wav|天|ja|昔も今みたいにアーティファクトがばらまかれて、 事件が起こったわけですな +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0395.wav|天|ja|ふ~ん……。まだ異世界ってのがピンと来ないけど…… 迷惑な話だねぇ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0396.wav|天|ja|あっちの世界でも、アーティファクトなの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0397.wav|天|ja|名前名前。同じ呼び方なのかなって。 ユーザーとか、英語じゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0398.wav|天|ja|呼んだら来るの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0399.wav|天|ja|ほ~。やっと会えるんだ。ちょっと楽しみかも +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0400.wav|天|ja|んだね。とりあえず食べちゃお。冷めちゃう +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0401.wav|天|ja|ま~ま~、いいじゃないの。これから聞くんだから。 うまっ、今度みゃーこ先輩にナポリタン作ってもらおう +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0402.wav|天|ja|次いつ来てくれるの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0403.wav|天|ja|こういうとき、あたしの図々しいキャラが役に立つ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0404.wav|天|ja|キャラです。 兄のために損な役回りを引き受けてやろうというのだ。 感謝したまえよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0405.wav|天|ja|やばい、超うまい、ハマる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0406.wav|天|ja|ぶっちゃけあまり理解できませんでした +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0407.wav|天|ja|でも、神様が使っていたアーティファクトが 朝言ってた……魔眼? っぽいことはわかった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0408.wav|天|ja|あのさ、アーティファクトがこっちに流出したって 前提で話してるけどさ。その神様がこっちにやってきて 悪さしてるって可能性もあるんでないの +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0409.wav|天|ja|本人じゃないにしても、その子孫とか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0410.wav|天|ja|神様が使ってたようなすんごいアーティファクトでしょ? そう簡単に流出しますかねぇ……。 って、ちょっと思いました +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0411.wav|天|ja|え、同じ能力とかあんの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0412.wav|天|ja|ふ~ん……。でも、あれだね。 アニメは意外と設定に忠実だな~ってことはわかったけど、 弱点とかはわかんないね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0413.wav|天|ja|ソフィって人に聞いてみようよ。 名前の一致の謎 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0414.wav|天|ja|どう呼ぶの? 呪文とかあるの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0415.wav|天|ja|は? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0416.wav|天|ja|ほんとかよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0417.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0418.wav|天|ja|………… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0419.wav|天|ja|もしかしてソフィとはあなたの想像上の…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0420.wav|天|ja|……病院行く? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0421.wav|天|ja|え +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0422.wav|天|ja|うわ、まじか……すげぇ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0423.wav|天|ja|……ぬいぐるみが飛んどる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0424.wav|天|ja|え、自由に移動しまくってるってこと? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0425.wav|天|ja|あ……はい。新海―― +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0426.wav|天|ja|うわぁ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0427.wav|天|ja|あ、魔眼のイーリス。アニメのキャラだよね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0428.wav|天|ja|アニメでは。ね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0429.wav|天|ja|でも、アニメもアーティファクトだよ? 翻訳された言葉がアニメと一緒だったのは偶然、 ってこと? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0430.wav|天|ja|うわぁ……、いちいち辛辣……、うわぁ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0431.wav|天|ja|そっか……。じゃあさっきのフェイズシフトも なんで英語なんだよって思ったけど、 そういうことか~…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0432.wav|天|ja|え、さっき言ってたじゃん。 自分しかフェイズシフトできないって +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0433.wav|天|ja|ソフィさんは―― +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0434.wav|天|ja|あ、はい。ソフィはフェイズシフトと世界間移動って、 聞き分けられてるの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0435.wav|天|ja|え、じゃあなんであたしとにぃにで 食い違ってるってわかったの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0436.wav|天|ja|……すみません +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0437.wav|天|ja|かんっぜんになんか食べてるね…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0438.wav|天|ja|っていうか、え、なに? 遠隔操作? ってこと? 食事しながら片手間にこのぬいぐるみを 操作してるってこと? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0439.wav|天|ja|またフリーズしましたけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0440.wav|天|ja|なんか…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0441.wav|天|ja|あたしのコミュ力をもってしても…… あの人とは仲良くなれない気がする +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0442.wav|天|ja|……はい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0443.wav|天|ja|でもすごいね、異世界人だって。映画みたい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0444.wav|天|ja|言えてる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0445.wav|天|ja|イーリス、イーリス……。イーリスね~…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0446.wav|天|ja|じゃあソフィは? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0447.wav|天|ja|ソフィの名前は、なにから翻訳されたの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0448.wav|天|ja|その基準は? 意味が一致する言葉に置き換えられるなら、 名前はなにとなにが一致してんの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0449.wav|天|ja|ふふ、もっと褒めるがよい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0450.wav|天|ja|文献にイーリスか、それに近い読みの名前が 載ってるんじゃないかな。 じゃないとアニメで登場してるはずがない +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0451.wav|天|ja|でしょでしょ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0452.wav|天|ja|ご褒美はおいしいスイーツでいいぞよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0453.wav|天|ja|やったぜ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0454.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0455.wav|天|ja|ん~? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0456.wav|天|ja|は? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0457.wav|天|ja|いつまでいんの、とは? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0458.wav|天|ja|今日も泊まってくつもりだけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0459.wav|天|ja|泊まっていいって言ったじゃん!! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0460.wav|天|ja|あたしの着替えの多さで気がつけよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0461.wav|天|ja|あの、しみじみ言うのやめてくださいます? いいの? 泣くよ? あたし泣くよ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0462.wav|天|ja|ため息もやめろぉ!! なんだよぅ! 調べ物ちゃんと手伝ってんじゃん! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0463.wav|天|ja|しっつれいな! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0464.wav|天|ja|そう。アニメ見終わったから +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0465.wav|天|ja|んっとね~……一言で表現するのは難しいんだけど…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0466.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0467.wav|天|ja|クソかな +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0468.wav|天|ja|いや、うん、クソは言いすぎなんだけど……。 作画はいい、うん。 お金かけてるな~ってのは伝わってくる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0469.wav|天|ja|でも地元民で伝承についてある程度知っているあたしでも 一話に十回は首を傾げる説明不足さは どうにかするべきだと思う +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0470.wav|天|ja|そう。ファルシのルシがパージでコクーンとか、 あれゲームやってたら意味わかるじゃん。 でもこっちは見ててもわかんねーんだよ説明しろよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0471.wav|天|ja|っぽいねぇ。考察ページがすっごい充実してる。 深読みしすぎだろ~とか思わなくもないけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0472.wav|天|ja|なりきり掲示板の人たちもすごいね。 専門用語使いこなしてる。 見てよ、これ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0473.wav|天|ja|こんな書き込みばっかだよ。 アニメで聞いたことのない単語も出てくるし、 解読できないよ。無法地帯だよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0474.wav|天|ja|ど~だろ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0475.wav|天|ja|えっとね……。管理人の司令官でしょ? あとは…… レッドバロン、夜の貴公子――読むだけでも恥ずかしいな。 それにエデンの女王と、ハリーって人たちが常連 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0476.wav|天|ja|みんなどっぷりの常連なんだけど…… エデンの女王だけ最近書き込みが増えてる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0477.wav|天|ja|ちょっと前までは数日に一回くらいだったんだけど、 え~と……これかな。 十八日くらいから毎日書き込んでるね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0478.wav|天|ja|怪しいですな +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0479.wav|天|ja|火事のすぐあとかなぁ……。 家帰ったら……あ、そうだ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0480.wav|天|ja|みゃーこ先輩は見せない方がいいって言ってたけど…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0481.wav|天|ja|バングルかな。気づいたら持ってた +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0482.wav|天|ja|っぽい。結構可愛い。 不思議な力とかなかったら普通につけてたかも +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0483.wav|天|ja|こわっ、呪いのアイテムかよ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0484.wav|天|ja|まぁとにかく。 今のところ掲示板見ててもコイツだ! って人はいないかな~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0485.wav|天|ja|うん。そっちは? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0486.wav|天|ja|ほ~、やっぱりいましたか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0487.wav|天|ja|しろへび様、はくだ様 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0488.wav|天|ja|みんな『しろへび様』って言うけど、 沙月ちゃんは『はくだ様』って言うよね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0489.wav|天|ja|でも成瀬のお爺ちゃんも『しろへび様』派だよね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0490.wav|天|ja|そもそもなんで蛇? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0491.wav|天|ja|あ、わかった。石化するからか。メデゥーサだよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0492.wav|天|ja|そか。あっ、言うじゃん。 蛇に睨まれたカエル。 神に睨まれた鬼、だよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0493.wav|天|ja|ん~、わからん。読んで +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0494.wav|天|ja|まーた変わった信仰ですね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0495.wav|天|ja|縄文とか昔すぎてまったくピンとこない +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0496.wav|天|ja|ぽいぽいばっかだね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0497.wav|天|ja|ふ~ん……。魔眼については? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0498.wav|天|ja|目で見た相手を石にする? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0499.wav|天|ja|まんまメデゥーサじゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0500.wav|天|ja|神話の正体はアーティファクトを持った異世界人か~……。 おもしろいねそれ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0501.wav|天|ja|結局、なにもわからないで終了? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0502.wav|天|ja|ソフィがもっといろいろ教えてくれればいいのにね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0503.wav|天|ja|そうなの? あんな態度でかかったのに +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0504.wav|天|ja|なに暦って +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0505.wav|天|ja|みゃーこ先輩はどう言ってるの? ソフィについて +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0506.wav|天|ja|あ~……ピュアだもんな~先輩……。 人を疑うこと知らなそう…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0507.wav|天|ja|あれ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0508.wav|天|ja|温度差を感じた +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0509.wav|天|ja|にぃにも一緒になって燃えてるかと思った。 この街を守るぜ! って +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0510.wav|天|ja|……お前、アレか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0511.wav|天|ja|下心だろ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0512.wav|天|ja|あ~! そうなんだ! みゃーこ先輩と仲良くなるために オッケーしただろ! やってやるぜ! とかかっこつけただろ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0513.wav|天|ja|まだはえーよ! うーわ、最低かよ~。 下心で協力するとか最低かよこの人~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0514.wav|天|ja|ふっざっ、あるよ! あたしは、ほら、あれだよ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0515.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0516.wav|天|ja|暇つぶしだよ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0517.wav|天|ja|うっせそっちがバカだバーカ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0518.wav|天|ja|待って待って。スマホが行方不明 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0519.wav|天|ja|ふっふ~、にぃにと一緒に初登校~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0520.wav|天|ja|家から一緒に行くのは初めてでしょ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0521.wav|天|ja|チッ、くそ。なんて頑固な兄だ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0522.wav|天|ja|一回やってみたかったんだよね~。 お昼買ってくの +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0523.wav|天|ja|お母さんが毎朝せっかく作ってくれてるのに、 言いにくいじゃん。 今日はお弁当いらないとか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0524.wav|天|ja|一回言ってみたことあるんだけど、 めっちゃ悲しい顔されたもん。あらそう……? って。 あんなしょんぼりされたらもう言えないよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0525.wav|天|ja|目覚めたっぽい。毎日ウッキウキで作ってるよ。 キャラ弁 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0526.wav|天|ja|なんか、こう……かわいい。 友達には好評なんだけど…… 実は食べるの超恥ずかしい…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0527.wav|天|ja|言えないって! あたし親には媚びるから! 図々しい態度とるのにぃにだけだから! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0528.wav|天|ja|可愛い妹にひれ伏せ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0529.wav|天|ja|あの、マジトーンでそういうこと言うの やめてくれます? 意外とビビりますからね? あたしビビリですからね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0530.wav|天|ja|なんか、さらに数増えてない? 取り巻きの +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0531.wav|天|ja|この前まで偉そうにしてたのにね。変なの。 にぃにの同級生じゃないんだよね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0532.wav|天|ja|じゃあ三年生か~。一年でもなさそうだし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0533.wav|天|ja|じゃあ最近になって急にモテはじめたのかな +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0534.wav|天|ja|実はアイドルだったことがバレたとか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0535.wav|天|ja|ん? なに? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0536.wav|天|ja|は? 五秒前の会話すら覚えてませんが? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0537.wav|天|ja|なんだよぅ! そういうのやめろよぅ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0538.wav|天|ja|ぉ……? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0539.wav|天|ja|あれが素なのかな~。キャラ変わりすぎ。 ですわよってリアルで言う人、 あたしの人生であの人が初めて +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0540.wav|天|ja|お姫様……、女王様…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0541.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0542.wav|天|ja|あのさー、こんな偶然ないだろ~とは思うんだけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0543.wav|天|ja|お、兄貴もそう思いやしたか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0544.wav|天|ja|そうなんだよね~。 異常なモテっぷり、唐突なキャラ変化……。 怪しくない? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0545.wav|天|ja|調べてみればわかる! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0546.wav|天|ja|任せておくんなせぇ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0547.wav|天|ja|殿、密偵から戻って参りましたぞ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0548.wav|天|ja|ちょっと待って、飲み物頼ませて +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0549.wav|天|ja|ふぅ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0550.wav|天|ja|ユーザーだね、あの人 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0551.wav|天|ja|わかんないけど……。魅了? とか? 学年の人たち全員からモテてた。 でね? あ、待って +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0552.wav|天|ja|でね? 朝なんか急にさ、高飛車になったじゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0553.wav|天|ja|席についたらさ、またおどおどしだして。 その途端、周りの人たちも正気に戻ったっていうか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0554.wav|天|ja|そうとしか表現できないんだけど……。 それまでお行儀良く着席してたのに、香坂って先輩が 落ち着いた途端、急にみんなが普通に話し出して +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0555.wav|天|ja|それまでのモテモテっぷりがなかったみたいにさ。 だ~れも香坂先輩のこと気にしないの +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0556.wav|天|ja|ね。ところでさ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0557.wav|天|ja|なんであたしジンジャーエールをかき混ぜてるの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0558.wav|天|ja|やだ~、炭酸抜けちゃう~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0559.wav|天|ja|んにゃ、できてにゃいっす +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0560.wav|天|ja|ん~にゃ。百パーだよ。 アガスティアのさ、司令官 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0561.wav|天|ja|そうそう。ど~も個人的にやりとりしてるみたい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0562.wav|天|ja|うん。やりとりしてるところ覗いちゃった。 力の相談してた。うまく扱えないって +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0563.wav|天|ja|まだそこまではわかんない。 なりきりの延長かもしれないし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0564.wav|天|ja|そうだけど、なんかね? 急にモテはじめてつらい的なこと 相談してたんだよね。 力が勝手に発動してめっちゃモテる、的な +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0565.wav|天|ja|ってかさ、あのモテ方異常でしょ。 なりきりであれやってるんだったら たいしたもんっすよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0566.wav|天|ja|もう、ほんと、お姫様。 ちょっとうらやましい。 あたしもあんな風にちやほやされたい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0567.wav|天|ja|なおすとこなどない! でね、司令官がさ、掲示板でみんなに相談してみればー みたいなこと言っててさ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0568.wav|天|ja|先輩の方は、でも……、とか、みんなに話すのは不安…… とかさ、煮え切らないイライラする返答繰り返しててさ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0569.wav|天|ja|うっさいなー! でねでね、そこからっすよ。 大事なのは。今日会うらしいんすよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0570.wav|天|ja|じゃないかな。もう一人くるっぽい。 知人のユーザーがいるって。 彼女が助けになってくれるだろう、って言ってた +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0571.wav|天|ja|わかりません。なので確かめに行きます +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0572.wav|天|ja|うん。あと三十分しかないので、そろそろ行きます +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0573.wav|天|ja|まっかせなさ~い。 もし本物だったら、一気に三人だよ? ユーザー&アーティファクト探し大前進! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0574.wav|天|ja|だ~いじょ~ぶだって、そのときは逃げるから。 あたしの能力、思ったよりすごいってわかった。 見られてない状態で発動すれば、ほんと透明人間 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0575.wav|天|ja|RPGの仲間探しみたいで楽しい! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0576.wav|天|ja|それこそ大収穫じゃん。 魔眼のユーザーの正体わかったら、勲章ものでしょ。 二階級特進! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0577.wav|天|ja|あれ、もしかしてにいやん、心配してらっしゃいます? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0578.wav|天|ja|なんだよ~、にぃにってば~、 素直じゃないんだからぁ~ん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0579.wav|天|ja|わかってるわかってる。 じゃ、行ってくるね~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0580.wav|天|ja|なに? まだなんかあんの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0581.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0582.wav|天|ja|ドロン! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0583.wav|天|ja|また戻ってくるからいいじゃん。 ここで待っててよ。 じゃね~、行ってきま~す! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0584.wav|天|ja|お兄ちゃん、ごめん……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0585.wav|天|ja|お兄ちゃん! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0586.wav|天|ja|だ、大丈夫…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0588.wav|天|ja|え、あ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0589.wav|天|ja|え、で、でも……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0590.wav|天|ja|だったら、みんなで逃げれば……! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0591.wav|天|ja|なんであたしだけ……! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0592.wav|天|ja|でもっ! こうなったのはあたしのせいだから……! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0593.wav|天|ja|お兄ちゃん、あたしも……逃げないからねっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0594.wav|天|ja|え……誰? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0595.wav|天|ja|えっと…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0596.wav|天|ja|めざ……、え? 有名なの? リグなんとかとバルなんとかって……有名なの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0597.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0598.wav|天|ja|……徒歩かよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0599.wav|天|ja|あの……お兄ちゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0600.wav|天|ja|う、うん、大丈夫……。 ひどいことは、されてない +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0601.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0602.wav|天|ja|あ、また…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0603.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0604.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0605.wav|天|ja|神社、行って +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0606.wav|天|ja|ついたらもう、先輩と……あの司令官って人が、 話してて…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0607.wav|天|ja|能力使ってたのに、あとからきた…… フードの……ゴースト? って人に、 見つかっちゃって +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0608.wav|天|ja|胸ぐら、こう……グッて掴まれて、 なにしてやがる、って…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0609.wav|天|ja|それで、他にユーザーいるなら…… 電話かけて呼び出せって…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0610.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0611.wav|天|ja|お兄ちゃんも、みゃーこ先輩も、心配してたのに…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0612.wav|天|ja|調子に乗って、迷惑かけて……ごめんなさい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0613.wav|天|ja|……うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0614.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0615.wav|天|ja|……奢り? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0616.wav|天|ja|……ケチ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0617.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0618.wav|天|ja|じゃあ……あたしもハンバーグ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0619.wav|天|ja|じゃあ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0620.wav|天|ja|へ? 帰ろうかなって…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0621.wav|天|ja|うん。三泊もしちゃったし…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0622.wav|天|ja|え……いいの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0623.wav|天|ja|う、うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0624.wav|天|ja|と、泊まる! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0625.wav|天|ja|わかった! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0626.wav|天|ja|終わった! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0627.wav|天|ja|わかった! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0628.wav|天|ja|ふぁ…………ふぅ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0629.wav|天|ja|うぃ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0630.wav|天|ja|あ~い、おやすみ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0631.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0632.wav|天|ja|ねぇ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0633.wav|天|ja|寝苦しくない? それ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0634.wav|天|ja|ベッドで寝なよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0635.wav|天|ja|じゃなくて。一緒に寝ればいいじゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0636.wav|天|ja|え、寝た? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0637.wav|天|ja|無視すんなよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0638.wav|天|ja|本気で言ってんだけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0639.wav|天|ja|なんで~、いいじゃん。 昔はよく一緒に寝てたじゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0640.wav|天|ja|え、なに? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0641.wav|天|ja|にいやんの一個下だけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0642.wav|天|ja|んだよも~。仕方ないじゃん…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0643.wav|天|ja|……ん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0644.wav|天|ja|……添い寝は? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0645.wav|天|ja|ちぇ~…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0646.wav|天|ja|……ボコボコにされるかと思った +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0647.wav|天|ja|……にぃにが来るまで、腕掴まれてたくらい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0648.wav|天|ja|……フードの人の口が悪くて怖かった。 男の人はなんか、話し方がネットリしてて怖かった。 香坂先輩だけ……心配そうにしてくれてた +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0649.wav|天|ja|……ごめんね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0650.wav|天|ja|……助けに来てくれて、ありがとう +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0651.wav|天|ja|えへへ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0652.wav|天|ja|……お兄ちゃん? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0653.wav|天|ja|……うん、おやすみ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0654.wav|天|ja|……。にぃやん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0655.wav|天|ja|まだ手放しちゃ駄目だよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0656.wav|天|ja|へへ……うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0657.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0658.wav|天|ja|目覚ましかけた? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0659.wav|天|ja|おやすみ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0660.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0661.wav|天|ja|あっ、明日の朝ご飯―― +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0662.wav|天|ja|はい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0663.wav|天|ja|にぃやん、はやく。遅刻するよ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0664.wav|天|ja|急ぎたくないじゃん。準備できてるならもう行こうよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0665.wav|天|ja|行くよ行くよ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0666.wav|天|ja|お~、いい天気~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0667.wav|天|ja|いいじゃん、照れんなよ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0668.wav|天|ja|おい今小声でなんつったおい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0669.wav|天|ja|お昼買ってくよね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0670.wav|天|ja|あたしの分も買っ―― +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0671.wav|天|ja|くそ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0672.wav|天|ja|おぉっと…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0673.wav|天|ja|あ、うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0674.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0675.wav|天|ja|なん……なんすかね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0676.wav|天|ja|声かけた方が……いいんでしょうか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0677.wav|天|ja|え、えっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0678.wav|天|ja|え……なに? なんなの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0679.wav|天|ja|あぁ……うん、っぽい、けど、え? ラブレター? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0680.wav|天|ja|だ、だよねっ。え、なんだろ? なに? 怖い +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0681.wav|天|ja|あ~……うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0682.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0683.wav|天|ja|にぃやん開けて! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0684.wav|天|ja|カミソリとか入ってたら怖い! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0685.wav|天|ja|へ? ま、まじでラブレター? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0686.wav|天|ja|え~……怖い。読んでよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0687.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0688.wav|天|ja|昨日はごめんなさい。私では止められませんでした +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0689.wav|天|ja|………… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0690.wav|天|ja|え、謝罪文っ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0691.wav|天|ja|よければ連絡くださいって。IDまで書いてある。 話したいことあるって +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0692.wav|天|ja|どうすんだって、えっ、どうすればいいの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0693.wav|天|ja|う~ん…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0694.wav|天|ja|え、でも……本気で謝ろうとしてたら…… それ失礼じゃない? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0695.wav|天|ja|……。 昨日、香坂先輩だけは心配してくれてたんだよね……。 放してあげたら、とか言ってくれてたし…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0696.wav|天|ja|うん。だから……うん。 ちょっとあたし、連絡とってみる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0697.wav|天|ja|ほ~い。 ま、メッセージのやりとりだけなら大丈夫っしょ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0698.wav|天|ja|学校ついたら送ってみよっかな。 リアクションあったら報告しま~す +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0699.wav|天|ja|いいよいいよ、あたしから伝えておく +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0700.wav|天|ja|クールに頼むとか言いながらも、 内心動揺している兄なのであった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0701.wav|天|ja|残念だったなぁ! このネタを話しかけるきっかけに 使おうというみゃーこ先輩への下心ッ! あたし見逃さないッ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0702.wav|天|ja|おい今小声でなんつったおい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0703.wav|天|ja|はいはい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0704.wav|天|ja|おっ、にぃに~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0705.wav|天|ja|ホームルームすぐ終わった。みゃーこ先輩は? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0706.wav|天|ja|そっか。ぁ、来たよ。みゃーこ先輩来た +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0707.wav|天|ja|ぜんぜんぜんぜん。今来たとこ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0708.wav|天|ja|そうそう、そうなのそうなの +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0709.wav|天|ja|考えさせてって言ってあるんだけど…… どうしよう。会っていいのかな +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0710.wav|天|ja|うん、そう言われた +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0711.wav|天|ja|嘘かな? 騙すつもりかな? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0712.wav|天|ja|今日ほぼ一日中やりとりはしてたんだけど…… なんていうか、敵意? みたいなのは なさそうなんだよね~……。ほら、見てよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0713.wav|天|ja|最初にごめんなさいってあってね。 そのあと、めっちゃ話しかけてくんの。 趣味の話とか、なに? 日常会話的な? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0714.wav|天|ja|そうなんすよ! あっちも仲間探してるみたいだから、 懐柔したいのかな~とか思って警戒してたんだけど、 にしては、会話下手すぎない? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0715.wav|天|ja|そうなんだよね~……。 だから、わっかんなくて。 先輩がなに考えてるのか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0716.wav|天|ja|リグ……なんだっけ、リグ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0717.wav|天|ja|そう。そういうの抜きにして、個人的にってことかな +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0718.wav|天|ja|う~ん……。じゃあ……会ってみてもいいのかなぁ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0719.wav|天|ja|ナインボールで会いましょうって送ってみてもいい? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0720.wav|天|ja|うわ、しっぶい顔 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0721.wav|天|ja|なんだよ~、シスコンかよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0722.wav|天|ja|ちょっと。マジトーンで言うのほんとやめて。 割とびびるから。マジで +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0723.wav|天|ja|あたしの判断が正しいかっていう問題はあるけど、 じゃあ送ってみる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0724.wav|天|ja|なんだよ~、やっぱりシスコンかよ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0725.wav|天|ja|真顔で言うのやめろ! 泣くぞ! いいのか! 泣くぞ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0726.wav|天|ja|へ~いへい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0727.wav|天|ja|送った~。ってはっや! 返信はやっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0728.wav|天|ja|速きこと光のごとしだった。 ナインボールでいいけど、にぃには来んなって +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0729.wav|天|ja|男の人怖いんだって +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0730.wav|天|ja|いや、うん、わかるよ。 兄上が言いたいことわかるよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0731.wav|天|ja|うん、だよね。わかる。 兄様の怒り、わかりますわよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0732.wav|天|ja|あ、うん。そうそう +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0733.wav|天|ja|最初に見たときも、男の人に囲まれて怖そうに してたような気がしないでもない? かも? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0734.wav|天|ja|とにかく、会ってみるよ。 会えば分かるだろうし、みゃーこ先輩もいるし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0735.wav|天|ja|ほ~い。まぁ任せなさいって~。 他の二人のこととかバッチリ掴んでくるから +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0736.wav|天|ja|はい。わかっております。 とりあえず、オッケーって返事しちゃいます +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0737.wav|天|ja|送った! んじゃ、さっさとナインボール行きまっしょい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0738.wav|天|ja|呼んだらちゃんと来てよね! 絶対だよ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0739.wav|天|ja|絶対だかんね! よしっ、みゃーこ先輩行こう! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0740.wav|天|ja|お疲れお疲れ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0741.wav|天|ja|収穫なっしんぐ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0742.wav|天|ja|十分くらいかなぁ……話したの。 っていっても、九割無言だったけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0743.wav|天|ja|自分で言ってたけど……異常なコミュ障なんだってさ。 女の子ならまだがんばれるけど、 男の人いると、もう一人の自分に頼っちゃうって +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0744.wav|天|ja|で、がんばろうと思ったけど無理そうだから、 ごめんなさい帰ります、って +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0745.wav|天|ja|直接聞いたわけじゃないけど……できる限り人格? を 変えたくないっぽい感じだった。 あとでメッセージ送るって +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0746.wav|天|ja|そうなるね~……。 でもやっぱり、悪い人ではない気がするな~。 ごめんなさいって、普通に謝られたし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0747.wav|天|ja|とにかく連絡待ちかな~。 なに話したいのかわかんないけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0748.wav|天|ja|みゃーこ先輩にも報告するね、なんかあったら。 またグループで送る +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0749.wav|天|ja|あれ、ご飯食べてかないの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0750.wav|天|ja|オッケーオッケー +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0751.wav|天|ja|え、まじで? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0752.wav|天|ja|じゃあ昨日も奢れよ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0753.wav|天|ja|なにそれ。奢ったらゼロになるの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0754.wav|天|ja|馬鹿なの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0755.wav|天|ja|やだ……今日のお兄ちゃん超かっこいい……。 抱いて欲しい…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0756.wav|天|ja|は~? 今なんて言いました? は~? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0757.wav|天|ja|カレー! カレーの気分! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0758.wav|天|ja|やった~! ちなみにここを奢ってもらうとどうなります? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0759.wav|天|ja|ケ・チ・く・せぇ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0760.wav|天|ja|お兄様太っ腹! 素敵! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0761.wav|天|ja|なんでだよぅ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0762.wav|天|ja|にぃに~。あたしの荷物、部屋に置いたままでもいい? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0763.wav|天|ja|うん、そろそろ帰る。 おとんが『いつまで翔のところにいるんだ』って しつこいし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0764.wav|天|ja|おかげでお小遣いがっぽりっすわ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0765.wav|天|ja|あっ、にいやんのプラモセット。 あの、なに? エアブラシ? とか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0766.wav|天|ja|触ってないよ。っていうかもう触れないし。もうないから +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0767.wav|天|ja|捨てちゃったよ。お母さんが +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0768.wav|天|ja|にぃにの私物、物置に突っ込んだでしょ? 部屋の模様替えのとき。 んで、いい加減邪魔だから捨てちゃお~って +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0769.wav|天|ja|まじで。 止めたけど、学校行ってる間に捨てちゃったっぽい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0770.wav|天|ja|マンションにちゃんと持ってけばよかったのに +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0771.wav|天|ja|あ~、なんか、そんなこと言ってた気がする +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0772.wav|天|ja|そのうちって、もう一年じゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0773.wav|天|ja|じゃあいいじゃん、別に +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0774.wav|天|ja|………… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0775.wav|天|ja|なんか、あれだね。ネットのコピペ思い出した。 奥さんが旦那さんのコレクション勝手に捨てちゃうやつ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0776.wav|天|ja|うわ~、マジでショック受けてる。 お~、よちよち。元気だちてね~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0777.wav|天|ja|腹いせにあたしの荷物捨てないでよね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0778.wav|天|ja|パンツかぶるくらいは許す +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0779.wav|天|ja|ひどい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0780.wav|天|ja|切り替えはやっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0781.wav|天|ja|あ、これ切り替えられてねぇな。 ショックのあまり頭おかしくなってんな +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0782.wav|天|ja|え、どこ見てんの? 空? 星そんなに出てないよ? 大丈夫? 精神崩壊しちゃった? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0783.wav|天|ja|はいよ~。 一応お母さんににぃにが絶望してたって伝えとく +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0784.wav|天|ja|任せろ~い! んじゃね~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0785.wav|天|ja|まな? ああ、真の名的な…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0786.wav|天|ja|ああ、あたし? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0787.wav|天|ja|んっとね~…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0788.wav|天|ja|なんかね~、春風先輩……ぁ、昨日から そう呼んでるんだけど。にぃにたちに見せたのが、 会話の全部じゃないんだよね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0789.wav|天|ja|世間話をしたがるっていうか、 めっちゃ話したがるっていうか。 雑談も結構したんすよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0790.wav|天|ja|でね、あの~、失礼な話ではございますけど。 もしや友達いないのかな~なんて思いましてね。 それでね、気になってお昼見にいったんですよ。教室まで +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0791.wav|天|ja|いやいやそれがね、ボッチなんすよ。 春風先輩完全なるボッチなんす +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0792.wav|天|ja|そうなんす。 むしろ、無視……は言いすぎか。 空気扱いされてるというかなんというか…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0793.wav|天|ja|そういうドロッとしたのは感じなかったな~。 単純に友達がいない、って感じ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0794.wav|天|ja|そういうことなのかな~、たぶん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0795.wav|天|ja|そうそう。どっちが本当の春風先輩なのかな~って。 朝の女王様と、メッセージでやりとりしてる 優しい方 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0796.wav|天|ja|まだ聞けてないですね~。 実際会うと全然喋んないんだけど、 メッセージのやりとりだと一方的な感じ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0797.wav|天|ja|すっげー話すから、相づちくらいしか打てないんすよね~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0798.wav|天|ja|なのかも。 でね~、あたしもさ~、少しは……なに? 友情? 芽生えるじゃん? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0799.wav|天|ja|だからさ~……。 一人でお昼ご飯食べてる絵がね? 絵面がね? 胸にきちゃうんすよねぇ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0800.wav|天|ja|わかってます、わかってますよ? でもね~。春風先輩、仲間になってくれそうな 気はするんだよね~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0801.wav|天|ja|というわけで +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0802.wav|天|ja|提案があります +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0803.wav|天|ja|春風先輩をね、明日のお昼に誘ってみようかな~って +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0804.wav|天|ja|そうそう。みゃーこ先輩も一緒に +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0805.wav|天|ja|もちろん、親睦を深めるために! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0806.wav|天|ja|そうそう! でもとりあえずそういうの抜きにして、 仲良くなってみよっかな~って。 どうっすかね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0807.wav|天|ja|握手? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0808.wav|天|ja|ぁっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0809.wav|天|ja|いえ違いますぅ~。 ボケただけですぅ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0810.wav|天|ja|いえ違いますぅ~。 しつこいですぅ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0811.wav|天|ja|あ、はい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0812.wav|天|ja|うぃっす! 明日お昼誘うのは、オッケーってことでいいんだよね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0813.wav|天|ja|わかってるわかってる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0814.wav|天|ja|とりあえず、あたしからは以上っす。 春風先輩とはいい関係を築けるんじゃないかな~っと、 そう思っております +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0815.wav|天|ja|うわ、そうなんだ。 世間は狭いですな~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0816.wav|天|ja|それさ~、実際に結城先輩がやりとりする必要 なくない? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0817.wav|天|ja|だからさ、作っちゃえばいいじゃん。 架空の玖方の女の子と、新しいID +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0818.wav|天|ja|え、駄目? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0819.wav|天|ja|なんか……自分がひどく小さい人間に 思えてきました…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0820.wav|天|ja|は、はい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0821.wav|天|ja|うぃっす、やってみるっす! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0822.wav|天|ja|ん? うん。ん? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0823.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0824.wav|天|ja|いい人ではあるんだけど…… まだ、キャラが掴めないなぁ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0825.wav|天|ja|うん、それは間違いないね、うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0826.wav|天|ja|ハルモニア +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0827.wav|天|ja|だ~いじょうぶ。 みゃーこ先輩が駄目って言ったら、中止するから。 もう心配はかけません +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0828.wav|天|ja|だぁ~いじょうぶだってば。 もっとお天ちゃんを信頼しなさい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0829.wav|天|ja|おい黙るなよ、おい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0830.wav|天|ja|ん? ああ、帰るよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0831.wav|天|ja|おやおや~? 寂しいのかな~? 泊まって欲しいのかな~? も~、にぃにったらシスコン~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0832.wav|天|ja|え、今舌打ちしました? ねぇ舌打ちしました? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0833.wav|天|ja|あ、いた。せ~んぱ~い! 春風せ~んぱ~い! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0834.wav|天|ja|こんちゃーッス! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0835.wav|天|ja|んじゃ、行きましょっか~。外で食べません? 中庭にベンチあるじゃないっすか、あそこで! どうっすか! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0836.wav|天|ja|春風先輩もどうっすか! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0837.wav|天|ja|じゃあ、しゅっぱ~つ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0838.wav|天|ja|(みゃーこ先輩。能力のこととかは……ひとまず抜きで。 世間話で交友を深める感じで) +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0839.wav|天|ja|いただきま~す! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0840.wav|天|ja|ふっふ~、一回こういうのしたかったんだよね~。 外でお弁当! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0841.wav|天|ja|ラッキーでした。 あ、強引に誘っちゃいましたけど…… 春風先輩、ほんとに大丈夫でした? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0842.wav|天|ja|とんでもないっす! みゃーこ先輩も、お付き合いいただきありがとう ございます +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0843.wav|天|ja|みゃーこ先輩、お弁当も自分で作ってるの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0844.wav|天|ja|すごいな~。春風先輩も? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0845.wav|天|ja|え、え、なんすか? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0846.wav|天|ja|ああ、いいですよ、そんなの。 仕方ないですよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0847.wav|天|ja|いいんですいいんです。 その分あたしが喋り倒すんで! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0848.wav|天|ja|あ、うざかったら言ってくださいね。 みゃーこ先輩ちゃんと止めてくださいね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0849.wav|天|ja|あの、喋り倒すって言っても、あれですけど。 話題が既に行方不明ですけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0850.wav|天|ja|三人の共通の話題っていうと……なんだろ。 アーティファ……ぁ、ぁ、ぁっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0851.wav|天|ja|あ、そう、はい、そうです、はい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0852.wav|天|ja|みゃーこ先輩! こいつアホだなって顔しないで……! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0853.wav|天|ja|あ~……もういいや。 あの、リグ・ヴェーダの人たちと春風先輩、 仲良いんですか? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0854.wav|天|ja|え、そ、そうなの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0855.wav|天|ja|うんうん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0856.wav|天|ja|危険な思想を持ってるとわかって、 そう思えなくなってきた、と +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0857.wav|天|ja|え、よわっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0858.wav|天|ja|ぁっ、す、すみません。 あたしちょっと、あれです、つっこみがきついんで……。 気をつけます…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0859.wav|天|ja|へ~……。 リグ・ヴェーダもできてそんなにたってないのかな +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0860.wav|天|ja|で、あたしに声をかけたと +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0861.wav|天|ja|お茶飲みます? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0862.wav|天|ja|ほ~ん……。 相談を餌にして、他のユーザーを釣る気なんだ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0863.wav|天|ja|あ~、敵対心剥き出しにしましたね~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0864.wav|天|ja|理想郷を作るのは賛成、みたいなこと 言っていたような +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0865.wav|天|ja|今の状態で司令官たちに会って、 乱暴なことするなら協力できない、って言うのは…… やっぱり難しいです? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0866.wav|天|ja|う~ん……男子が怖い、かぁ……。 原因とか、あるんすかね。 ぁっ、これ、聞いたらまずいです? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0867.wav|天|ja|ぁ、ぁっ、ごめんなさい! 気軽に聞いたらあかんかったやつだ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0868.wav|天|ja|いやぁ、駄目っすよ、みゃーこ先輩。 あの人、目つき悪いっすもん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0869.wav|天|ja|制服もちゃんと着ないし。 友達に、天ちゃんのお兄ちゃんちょっと怖いね……。 とか言われましたもん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0870.wav|天|ja|いやまぁ慣れちゃえば無害だってわかりますけどね。 意外とぼーっとしてるし。 よし、春風先輩 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0871.wav|天|ja|うちのクソ兄貴で、男性恐怖症克服してみますか! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0872.wav|天|ja|いやね、司令官たちとの付き合いが不安なら、 相談してみるのもありだと思うんですよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0873.wav|天|ja|そうですそうです。 身内のあたしが言うのもなんですけどね、 やるときはやる男なんです。あいつは +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0874.wav|天|ja|えっ、えっ、えっ? ちょっと、あれっすね? 過大評価しすぎ的な? イメージ膨らませ的な? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0875.wav|天|ja|うわ~……みゃーこ先輩も、にぃにのこと 過大評価しすぎじゃないっすかね~…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0876.wav|天|ja|いやぁ、あたしは…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0877.wav|天|ja|ぁ~…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0878.wav|天|ja|まぁ……小さいころから、助けてはもらってますけど…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0879.wav|天|ja|大丈夫っすよ。なんにもない部屋なんで。 エッチな本とかもないので +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0880.wav|天|ja|はい、すみません。黙ります +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0881.wav|天|ja|え、だ、大丈夫すか? 無理してないですか? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0882.wav|天|ja|うわー、楽しみ。 みんなで買い物いきましょうよ! 放課後! あっ、にぃには抜きで! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0883.wav|天|ja|いいんすよ、にぃには待たせておけばいいんすよ。 春風先輩、放課後集合ですよ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0884.wav|天|ja|と! いうわけで! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0885.wav|天|ja|香坂春風先輩です! どうぞ~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0886.wav|天|ja|は? なにいきなり +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0887.wav|天|ja|いやなんなの、肩ポンポンすんなよ、なんなの +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0888.wav|天|ja|おねがいしま~す! 先輩、春風先輩っ、ここここっ、ここ座って! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0889.wav|天|ja|にぃにあっち! 端っこ! 近いと先輩緊張するから! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0890.wav|天|ja|……なににやけてんの? きもい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0891.wav|天|ja|ほら~! そういうこと言うと先輩怯えるから! 男子怖いって言ってんでしょ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0892.wav|天|ja|いった、なんだよぅ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0893.wav|天|ja|あ~…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0894.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0895.wav|天|ja|先輩、なんか飲みます~? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0896.wav|天|ja|お、あざ~っす! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0897.wav|天|ja|は~い! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0898.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0899.wav|天|ja|ぁ~…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0900.wav|天|ja|………… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0901.wav|天|ja|あっ、動画! ご飯できるまで動画見てましょ! 動画! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0902.wav|天|ja|……おい、なんだその目は。 ほら、準備して。PCの準備 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0903.wav|天|ja|なにがいいかな~。あっ、アニメみましょうか、アニメ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0904.wav|天|ja|なにがいいです? やっぱメビウス? 好きなアニメとかあります? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0905.wav|天|ja|じゃあ適当に! なんか、これ! なんかの映画! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0906.wav|天|ja|みゃーこ先輩作ってくれてありがとう! いただきます! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0907.wav|天|ja|春風先輩もっ、遠慮せず! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0908.wav|天|ja|うまい! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0909.wav|天|ja|先輩って、普段どう過ごしてるんですか? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0910.wav|天|ja|あ、春風先輩 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0911.wav|天|ja|今春風先輩が話そうとしてたでしょうが! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0912.wav|天|ja|で、なにしてるんですか? うちで +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0913.wav|天|ja|漫画! にぃにもよく読むよね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0914.wav|天|ja|あっちの棚! 持ってるのあります? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0915.wav|天|ja|全部! にぃにと結構気あうんじゃない? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0916.wav|天|ja|はい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0917.wav|天|ja|大丈夫ですよ? 春風先輩。 うちの兄、目つき悪いけど噛みつきはしませんよ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0918.wav|天|ja|だってさ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0919.wav|天|ja|なに偉そうにうなずいてんの。喋れよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0920.wav|天|ja|ね? 意外と優しいんすよ、あいつ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0921.wav|天|ja|妹様だ! 敬え! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0922.wav|天|ja|おい、今なんつった、おい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0923.wav|天|ja|おいおい、照れんなよぅ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0924.wav|天|ja|おい。先輩の前であんまりきついこと言えないからって、 その目やめろ。蔑む目をただちにやめろ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0925.wav|天|ja|え、思います? 今のやりとりで羨ましいとか思います? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0926.wav|天|ja|お前何枚ティッシュ使うんだよ箱ごと持ってけよ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0927.wav|天|ja|ごちそうさまでした~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0928.wav|天|ja|ちょっと、にいやん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0929.wav|天|ja|まぁ……そうかも、だけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0930.wav|天|ja|ちょっとにいやん。不安にさせたいの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0931.wav|天|ja|おいおい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0932.wav|天|ja|うん、してくれた +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0933.wav|天|ja|あ、照れてる? 顔真っ赤! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0934.wav|天|ja|は? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0935.wav|天|ja|あ……これ完全に変わっちゃったわ……。 せっかくがんばってたのに…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0936.wav|天|ja|なんでもって言ったのに…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0937.wav|天|ja|はぁっ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0938.wav|天|ja|お、王子の次は……ナイトときましたかぁ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0939.wav|天|ja|えっ、あれだけでっ? ちょっろ! 先輩ちょっろ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0940.wav|天|ja|おいこら! にぃにもなにまんざらでもない顔してんの! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0941.wav|天|ja|……なに照れてんだよはっきり断れよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0942.wav|天|ja|ほらぁ! みゃーこ先輩もキレ気味でしょーが! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0943.wav|天|ja|誘惑……っていうか、魅了? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0944.wav|天|ja|言っちゃったよ……。魅力って自分で言っちゃったよ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0945.wav|天|ja|ちょいちょいちょい、なにしてんの? 脱ぐの? 変態なの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0946.wav|天|ja|だからいちいち照れるなよ。 免疫ゼロかよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0947.wav|天|ja|えっ、切れた……。 怖い、この人童貞丸出しで怖い…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0948.wav|天|ja|え出て行きませんけど。 ここあたしんちですけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0949.wav|天|ja|え~、なに~……。疲れるぅ~……。 こっちの人格疲れるぅ~…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0950.wav|天|ja|お、おう、じゃねぇよ。 もっと毅然としろよ馬鹿にぃに +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0951.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0952.wav|天|ja|こ、濃かったなぁ……キャラ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0953.wav|天|ja|うん……。 そしてにぃにださい……。 アプローチされて照れるにぃにクソださい…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0954.wav|天|ja|そりゃ、にいやんが追い込んだからでしょ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0955.wav|天|ja|優しい言葉かけたから、テンパっちゃったんでしょ? それでコロッといっちゃったんでしょ? ちょろいわ~、先輩ちょろいわ~…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0956.wav|天|ja|そうだよ。にいやんの……いやっ、翔様のせいだよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0957.wav|天|ja|隷属ってさ、奴隷にするってことでしょ? 朝の人たちって、そういうことでしょ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0958.wav|天|ja|やっばいな~……もう一人の春風先輩 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0959.wav|天|ja|でも、あれだよね。 悪人ではなさそうだな~って思った。 悪女っぽかったけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0960.wav|天|ja|はぐらかしてたけど中立っぽいし、 うまく情報流してくれないかな。あっちの +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0961.wav|天|ja|男子に我慢ゲージ削られなかったら普通に話せるっぽいし、 あれだね。にぃにはできる限り接近禁止だね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0962.wav|天|ja|人格変わらない限り、いつもテンパっててかわいいし…… ぁ、みゃーこ先輩ごちそうさまでした +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0963.wav|天|ja|ちょっと、あれだな~。 ここに連れてきたのは失敗だったかもな~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0964.wav|天|ja|にぃにが、いやっ、翔様が襲われる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0965.wav|天|ja|つれこむなよ~? 先輩を~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0966.wav|天|ja|おい、にやけてんぞ、おい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0967.wav|天|ja|えっろ! こいつえっっろ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0968.wav|天|ja|妹様だ! 敬え! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0969.wav|天|ja|ん~? 今のは舌打ちかな? 返しワンパターンか? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0970.wav|天|ja|そういうのやめて! マジトーンでそういうこと言うのやめて! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0971.wav|天|ja|おい、かまえ? 退屈だからちゃんとあたしにかまえ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0972.wav|天|ja|ひどい! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0973.wav|天|ja|おはよ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0974.wav|天|ja|おぅ、じゃなくてさ~。 ちゃんと挨拶しなさいよ、ちゃんと~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0975.wav|天|ja|はい、これ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0976.wav|天|ja|うん。にぃにに渡せって。重かった~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0977.wav|天|ja|プラモデルのこと話したから? お母さんなりに悪いと思ったんじゃないかな +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0978.wav|天|ja|もうコンビニで買っちゃったよね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0979.wav|天|ja|買っといてよかったよ。 あたしのお弁当箱っぽいから、たぶん足りないよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0980.wav|天|ja|捨てちゃった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0981.wav|天|ja|にいやんが使ってたもの、我が家にはほとんど 残っていないものと思っていただきたい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0982.wav|天|ja|最近特にひどいよ、おかん。なんだっけ、ミニマリスト? あたしもおとんも困ってるんですよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0983.wav|天|ja|どうせテレビとかでしょ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0984.wav|天|ja|そのうち飽きると思うけど、まぁ、あれだよね。 飽きたところで、にぃにのなんちゃらメモリーは 戻ってこないよね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0985.wav|天|ja|そのくせ、ほら、もう使ってないようなふっる~い ブランドのバッグとか。 学生時代の思い出なの! って捨てないの +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0986.wav|天|ja|まだ憎んでないとか聖人かよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0987.wav|天|ja|寛大だな~。 あたしだったら、あ~、あたしだったら~…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0988.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0989.wav|天|ja|特にコレクションとかないな、あたし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0990.wav|天|ja|服なんて捨てられちゃっても、お父さんに 買って~~ん、っておねだりすれば余裕だし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0991.wav|天|ja|な~に意識してんの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0992.wav|天|ja|ほんとかな~。実際まんざらでもないでしょ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0993.wav|天|ja|う~わ、この人、う~わ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0994.wav|天|ja|今日もあれだね。いっぱいいるね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0995.wav|天|ja|ちょっとね、あたし、観察してみたんですよ。先輩を +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0996.wav|天|ja|そうそう。だいたい本読んでるんだけど、 たぶんあたしと同じ駅なのかな。 先輩の男子が声かけるんだよね、春風先輩に +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0997.wav|天|ja|それでテンパって、ついつい人格交代しちゃうみたい。 で、交代するとああなる。 周りの男子がわらわら寄ってくる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0998.wav|天|ja|っぽいね~。先輩可愛いし、普通に仲良くなりたいのかも。 物静かで地味な美少女って、その手の人にはウケそう +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr0999.wav|天|ja|あとヤンキーにもウケそう +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1000.wav|天|ja|ほら、あるじゃん。漫画とかで。弱み握ってさ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1001.wav|天|ja|実はお前のこと気になってたんだよな……へへへ。 彼氏にバラされたくなかったら……わかるよな? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1002.wav|天|ja|的な? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1003.wav|天|ja|だって! スマホでネットしてると その手のエッチな漫画やたらと勧めてくるから! 広告で! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1004.wav|天|ja|にいやんだって読むでしょ~? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1005.wav|天|ja|まぁ……あれッスよ。 そういうモテる美少女に好かれた気分はどうッスか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1006.wav|天|ja|にぃに、あれだよ。ハーレム漫画の主人公みたい。 みゃーこ先輩でしょ? 春風先輩でしょ? そして―― +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1007.wav|天|ja|あた――おいコラ、先回りすんなコラ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1008.wav|天|ja|ん? ああ、約束してるよ。三人で。 にぃにについてあることないこと吹き込んでおくね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1009.wav|天|ja|なんでって、好感度下げたいからに決まってんだろがぃ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1010.wav|天|ja|は~? 楽しみ? は~? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1011.wav|天|ja|おまっ! ついに言ったな! 気をつけろとかあたしに言っといて自分はそれか! デレデレしやがってこんにゃろー! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1012.wav|天|ja|は~、もう、ないわ。こいつないわ。 言ったろ。みゃーこ先輩にも言ったろ。 悪口ばっか言ったろ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1013.wav|天|ja|だ~から、ニヤニヤすんな +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1014.wav|天|ja|糖質制限のお弁当かと思った +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1015.wav|天|ja|でも、幼馴染なんでしょ? あたしらみたいにいきなり襲おうとしたりは しないんじゃない? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1016.wav|天|ja|どうすんの? こっそり近くで見守るとか? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1017.wav|天|ja|いや、まじですよ。あたしも会いましたもん。 ぬいぐるみみたいな姿で、宙に浮いてるんです +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1018.wav|天|ja|んで、あたしらが回収を手伝ってるってわけです +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1019.wav|天|ja|エル……、ん、ん、んっ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1020.wav|天|ja|あっさり信じたっすね…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1021.wav|天|ja|確かに……そうっすね、はい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1022.wav|天|ja|そうでした。ありますあります +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1023.wav|天|ja|あたしまだ残ってるから大丈夫~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1024.wav|天|ja|ほら、これこれ、アガスティアの葉の掲示板 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1025.wav|天|ja|ですです。春風先輩なんだけどね~……。 結局、書き込んじゃったみたいで +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1026.wav|天|ja|そそ。ほら、これ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1027.wav|天|ja|あと、本物のユーザーしか知らないことを 混ぜてるんですよね。本物なら読めばわかるって感じに +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1028.wav|天|ja|ううん、自分で書いたって。 にぃにがさ、ほら、敵対するよりそのままの方がって 言ったじゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1029.wav|天|ja|怖いから書いちゃったって。 あと、司令官が添削してるって +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1030.wav|天|ja|ごめんなさいって謝ってたよ、先輩 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1031.wav|天|ja|うん、あたしもそう思ったから、もう言っておいた +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1032.wav|天|ja|まだない……かな? どうだろ。あとで聞いてみる。 集まったらオフ会するつもりみたいって言ってたよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1033.wav|天|ja|ゴールデンウィークあたりじゃないかなーって +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1034.wav|天|ja|今日の話、あとでまとめて送りまっせ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1035.wav|天|ja|ううん、終わり +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1036.wav|天|ja|証拠がそろったら、警察に突き出す? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1037.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1038.wav|天|ja|にぃに、ここでご飯食べてく? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1039.wav|天|ja|そっか。じゃああたしはうちで食べよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1040.wav|天|ja|ああ、はいはい。あ、軽い。完食したの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1041.wav|天|ja|あたしお腹空いちゃってさ~。 やっぱり炭水化物ないと駄目だね。 おかずだけじゃ駄目だ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1042.wav|天|ja|お米おいしかった? ん? おいしかった? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1043.wav|天|ja|あ、コーラなくなっちゃった。 ジンジャーエールちょっとちょうだい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1044.wav|天|ja|ただいま~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1045.wav|天|ja|あ、なんだ、ちゃんといるじゃん。 おかえり~って言ってよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1046.wav|天|ja|帰ったよ。んで、帰ってきた +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1047.wav|天|ja|帰りませんよ、なに言ってんすか。 週末は一緒に過ごす約束でしょ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1048.wav|天|ja|それに、あれですよ、監視ですよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1049.wav|天|ja|春風先輩を連れ込まないかの監視ですよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1050.wav|天|ja|だってにぃに、二人きりで迫られたら 断れないでしょ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1051.wav|天|ja|断れないっていうか、断らないでしょ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1052.wav|天|ja|ほら~~~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1053.wav|天|ja|言わなくてもわかんのっ! このっ、エロ! エロ魔人! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1054.wav|天|ja|う~わ、開き直りやがった。ってか、ってかさ、 にぃにみゃーこ先輩好きなんちゃうんですか。 なんなんすか。浮気っすか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1055.wav|天|ja|は? 別? なに? できればいいってこと? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1056.wav|天|ja|ヤれれば誰でもいいのか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1057.wav|天|ja|おまっ、こらぁ! サイテーか! もっと取り繕え! せめて誠実なふりしろ! 節操なし! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1058.wav|天|ja|なに決め顔で言ってんだ! うーわサイテーだこの兄! 人としてサイテーだ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1059.wav|天|ja|だから開き直るなっつーの! そんなさ! したいだけならさ! あたしを抱けばいいじゃん! さぁ襲え! 襲え~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1060.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1061.wav|天|ja|え、あの……そういうガチで引いてるリアクション…… 求めてないんですけど…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1062.wav|天|ja|だからっ! なに引いてんの! ぶっ飛ばすぞでしょ! いつもならそう言うところでしょ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1063.wav|天|ja|違うの! そういうのじゃないの! 違うの! 本気で言ったんじゃないの! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1064.wav|天|ja|だから! も~~! 泣くぞっ! あんまりそういうこと言うと泣くぞ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1065.wav|天|ja|無言で玄関の方を見るな! 帰らないぞ! あたしは帰らないぞっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1066.wav|天|ja|だからその顔やめて! 舌打ちワンパターンとか言ったけどそういうのやめて! 胸に来るから! 割とガチで傷つくから! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1067.wav|天|ja|も~! いじめるなよ~! も~~~! うわ~~ん、ぁぁ~~~ん! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1068.wav|天|ja|ぅ、ひぐっ……うぅ、ぅっ、ぅぅぅ……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1069.wav|天|ja|………………………… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1070.wav|天|ja|いや慰めろよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1071.wav|天|ja|あ、食べる食べる~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1072.wav|天|ja|え、やだ……急に脱ぎだした……。 襲うつもり……? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1073.wav|天|ja|はい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1074.wav|天|ja|ん~? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1075.wav|天|ja|練習というか、実験というか、訓練というか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1076.wav|天|ja|そうそう +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1077.wav|天|ja|やっぱ四つになると実用的じゃないっぽいな~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1078.wav|天|ja|できるっちゃできる……ってくらい? でも効果が薄くなるね~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1079.wav|天|ja|ん? うん。使ってないよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1080.wav|天|ja|ああ、対象は自由だよ。 視界に入ってる人か物ならなんでもいける感じ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1081.wav|天|ja|うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1082.wav|天|ja|ふっふ~ん、っていばりたいけど、 射程が長くても実際問題使い道がない +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1083.wav|天|ja|それに、基本的に一つしか存在感の操作できないし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1084.wav|天|ja|それが難しいところなんですよ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1085.wav|天|ja|今わたくし、このマグカップの存在感を操作しております +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1086.wav|天|ja|で、ですね~。このマグカップにですね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1087.wav|天|ja|これで、このスマホを能力の影響下に置くかどうかの 選択ができるようになります +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1088.wav|天|ja|つまりですね。あたしが操作している物のそばにある物なら、 一緒に存在感を操作できますよ、と +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1089.wav|天|ja|能力の起点となっているのはこのマグカップだから、 スマホがマグカップから離れちゃうと能力の効果が 切れちゃいますよと +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1090.wav|天|ja|ん? あたし説明下手か? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1091.wav|天|ja|じゃあ続けます。で、そうやって対象を複数に広げると、 効果が弱くなっちゃうみたい。こうやって―― +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1092.wav|天|ja|一個にかけられる最大を百とすると、 ここまで範囲を広げちゃうと一個あたり十くらいに なっちゃうわけ。ほぼ無意味 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1093.wav|天|ja|んでんで、そもそもの大問題がですよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1094.wav|天|ja|にぃに、普通に見えてるよね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1095.wav|天|ja|それですよ。そもそも最大の百でも弱い。 お父さんとお母さん相手なら騙せるんだけどな~……。 にぃにには効かないんだよなぁ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1096.wav|天|ja|そう! それ! どうにかできないかな~って ずっと実験してるんだけど、このままじゃ あたしの存在意義って…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1097.wav|天|ja|あ、そ~だ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1098.wav|天|ja|見て見て。スティグマ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1099.wav|天|ja|おっきくなってない? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1100.wav|天|ja|なんだよぅ、わかれよぅ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1101.wav|天|ja|妹のことなんだから正確に記憶してよね! にいやん髪切っても気づかないし! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1102.wav|天|ja|わかれ! 乙女心! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1103.wav|天|ja|まぁいいんですよ、そんなのは。 気のせいかもだけど、な~んか大きくなってるというか、 広がってるというか、伸びてるというか…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1104.wav|天|ja|成長してる、ってことでいいのかな +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1105.wav|天|ja|あ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1106.wav|天|ja|こんちゃーっす! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1107.wav|天|ja|なんすか? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1108.wav|天|ja|出てないと思いますけど……。ね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1109.wav|天|ja|あたしも見つけらんなかった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1110.wav|天|ja|枝分かれ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1111.wav|天|ja|え、なになに? あたしだけ仲間はずれ。 なんの話? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1112.wav|天|ja|パラレル……。 んっ? どういう……んっ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1113.wav|天|ja|ほ~……様々な……。 え、じゃあ、その、なに? 別の枝? 可能性? では、人が死んでるってこと? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1114.wav|天|ja|ふ~ん……。パラレルワールドって言われると ちょっとしたことで生まれちゃいそうなイメージあるけど、 そういうわけでもないってことなのかな +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1115.wav|天|ja|お願いしゃっす +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1116.wav|天|ja|ん~……っと? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1117.wav|天|ja|まぁ、そうっすね、はい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1118.wav|天|ja|ほ~……なるほど。おもしろい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1119.wav|天|ja|あ~、あたし閃いた。わかっちゃった。にぃにでしょ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1120.wav|天|ja|それがにぃにの能力なんじゃないの? 運命をねじ曲げる! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1121.wav|天|ja|あれ……? この人、もしかしてあたし以上の 役立たずなのでは? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1122.wav|天|ja|ふ~ん……。 つまりこれは、あたしのお手柄ってことでは? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1123.wav|天|ja|はい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1124.wav|天|ja|いいな~。なに特異点って。主人公みたい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1125.wav|天|ja|いいな~いいな~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1126.wav|天|ja|えと、たぶん、おそらく、微妙に +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1127.wav|天|ja|えぇっと……割と、頻繁に? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1128.wav|天|ja|あ、喜んでいい状況じゃないってわけですね……。 了解です…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1129.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1130.wav|天|ja|まじで……気をつけます +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1131.wav|天|ja|そうします……。 ほんとは今日……様子見に行きたかったな~って 思ってたんだけど…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1132.wav|天|ja|了解っす! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1133.wav|天|ja|や~ることなくなっちゃったな~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1134.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1135.wav|天|ja|八時からなんだよね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1136.wav|天|ja|やっぱり心配だよねぇ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1137.wav|天|ja|でも様子見に行っても、逆に刺激しちゃいそうだよね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1138.wav|天|ja|犠牲者が~とか聞いちゃうと、心配になっちゃうよね~。 まぁ、あたしらにできることなんにもないけどさ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1139.wav|天|ja|だよな~、無能だもんな~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1140.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1141.wav|天|ja|あ、にぃににぃに +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1142.wav|天|ja|じっとしてると落ち着かないし、どっかでかけようよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1143.wav|天|ja|ん? 用事ある? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1144.wav|天|ja|は? なんだ急にやんのかコラ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1145.wav|天|ja|まぁ、はい、そうですね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1146.wav|天|ja|おい、二回も言うな、おい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1147.wav|天|ja|優しく言うなよ! いるから! ちゃんといるから! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1148.wav|天|ja|疑いの目で見るな! ただおとなしい子のグループに 入ってるだけだから! 遊びにはまだ行ってないけど LINGとかで話したりはしてるから! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1149.wav|天|ja|うわぁ……。これマジで心配してるやつだ……。 うわぁ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1150.wav|天|ja|そうですね。 クラスのみんなで遊びに行こうぜ的な パーティーピーポーなノリは嫌いですね。はい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1151.wav|天|ja|だ~いじょうぶだって。 そりゃクラス全員と馴染めてはいないけどさ。 友達はちゃんといるから +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1152.wav|天|ja|そもそもさ~、浮くわけないじゃん。 みんなほっとかないよ、こんな美少女を +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1153.wav|天|ja|こんな美少女を +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1154.wav|天|ja|マジトーンで威圧するのやめてもらえます? 怖いし不愉快なのでやめてもらえます? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1155.wav|天|ja|なんだよ~、出かけないのかよ~、ちぇ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1156.wav|天|ja|なに食べる~? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1157.wav|天|ja|じゃ~、ん~……、ここら辺ってナインボールと ファミレスとカレー屋さん以外になにあるの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1158.wav|天|ja|あ、ラーメンいいな~。 みゃーこ先輩って今日バイト? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1159.wav|天|ja|なんだ、そっか。 そろそろバイト終わる時間なら、 一緒にどっかな~って思ったんだけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1160.wav|天|ja|なんだよぅ、あたしには来てないぞぅ。 二人でこそこそイチャつきやがって~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1161.wav|天|ja|アホって言った方がアホなんですぅ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1162.wav|天|ja|え~どうしよ。とりあえず駅前ぶらぶらしながら 考えたいところですね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1163.wav|天|ja|んっん~……。 先輩からの実況もなくなっちゃったしな~…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1164.wav|天|ja|あたしもね、春風先輩からメッセージ来てたんだよね。 でもそろそろ神社につきますってメッセージのあと、 なにも来なくなっちゃった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1165.wav|天|ja|あたしたちが出かける直前くらい? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1166.wav|天|ja|かも。普通にスマホいじれないだけな気もするけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1167.wav|天|ja|あ、じゃあ交代してるっすね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1168.wav|天|ja|実際出くわしちゃったら気まずいよね。 さっさとお店入ろっか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1169.wav|天|ja|ラーメン! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1170.wav|天|ja|んんん~、今はあっさりの気分 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1171.wav|天|ja|お? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1172.wav|天|ja|あ、はい。こんばんは。天です +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1173.wav|天|ja|あ、はい。また…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1174.wav|天|ja|え……? あ、えと…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1175.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1176.wav|天|ja|ごめん、お兄ちゃん。あたし、なにも…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1177.wav|天|ja|へ? あ、う、うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1178.wav|天|ja|う、うん、こってり! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1179.wav|天|ja|気が変わった! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1180.wav|天|ja|う、うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1181.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1182.wav|天|ja|あの、にぃに +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1183.wav|天|ja|次はがんばるから、あたしっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1184.wav|天|ja|う、うんっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1185.wav|天|ja|うま~い、あま~い。 糖質すご~い。絶対後悔する~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1186.wav|天|ja|にぃにも食べる~? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1187.wav|天|ja|あげる気なかったけどね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1188.wav|天|ja|これからどうするの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1189.wav|天|ja|がっつり喧嘩売られたよね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1190.wav|天|ja|ほいほい。……あ、噂をすれば? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1191.wav|天|ja|なにかわかりました? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1192.wav|天|ja|お、お休み? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1193.wav|天|ja|え~と……戦力外通告? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1194.wav|天|ja|え? 一人一個じゃないの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1195.wav|天|ja|名前とかは? わかったんですか? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1196.wav|天|ja|エンチャント……。防御が堅い? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1197.wav|天|ja|しかも、能力を複数持ってるんだよね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1198.wav|天|ja|完全にやベーやつじゃん。 ラスボスクラスのやべーやつじゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1199.wav|天|ja|うわ、超シリアス顔。 大丈夫だって! にぃやんには運命をねじ曲げる力があるわけだし! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1200.wav|天|ja|へ? なに? どうするべきかって +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1201.wav|天|ja|え~っ! なにそれ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1202.wav|天|ja|なんだよぅ! そうやってみゃーこ先輩と二人きりに なるつもりだなっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1203.wav|天|ja|おぉぅ……。なんだよぅ……怖い顔して…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1204.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1205.wav|天|ja|……わかった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1206.wav|天|ja|……わかった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1207.wav|天|ja|……にぃに +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1208.wav|天|ja|みゃーこ先輩と春風先輩連れ込むなよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1209.wav|天|ja|腕組まれてデレデレしてたくせに +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1210.wav|天|ja|全然振りほどかなかったじゃん! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1211.wav|天|ja|なんだよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1212.wav|天|ja|おまっ、この野郎! ムッツリかこの野郎! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1213.wav|天|ja|あ、はい、すんません +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1214.wav|天|ja|はい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1215.wav|天|ja|へいへい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1216.wav|天|ja|どもども、すみませんお待たせいたしやして +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1217.wav|天|ja|にぃに、メニュー取って~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1218.wav|天|ja|ん~、なに飲もっかな~。 ……あ、もしかしてまだ頼んでないです? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1219.wav|天|ja|え~っと……あ・た・し・は~……。 コーラにしよ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1220.wav|天|ja|口下手かよ。ああ、そう。って。 そりゃ会話終わるよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1221.wav|天|ja|にぃに、すぐ顔に出るもん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1222.wav|天|ja|まぁ任せてくださいよ。 上辺だけのトークは得意ですよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1223.wav|天|ja|場を盛り上げるためには適当さと軽さが大事なの! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1224.wav|天|ja|なんかそれ、悲しいな~。 せっかくなんだから仲良くなりたいですよ、あたしは。 結城先輩とも +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1225.wav|天|ja|じゃあじゃあ、本題は飲み物届いてからにして、 それまでお喋りしましょ! お喋り! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1226.wav|天|ja|もうすぐ連休ですけど、どうですか。 予定とかありますか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1227.wav|天|ja|え~、さみしい。結城先輩は? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1228.wav|天|ja|ありゃ~、結城先輩って普段なにしてるんですか? 休日とか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1229.wav|天|ja|別に。ほ~、なるほど。ご趣味は +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1230.wav|天|ja|あ~、特に。あ、好物は甘い物? パフェ限定です? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1231.wav|天|ja|へ~、そういうわけじゃ……へ~……、そっか。そっか~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1232.wav|天|ja|あ~…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1233.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1234.wav|天|ja|Do you like SUSHI? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1235.wav|天|ja|違う! 断じてそんなつもりはありません! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1236.wav|天|ja|え? ぁ、うん。はい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1237.wav|天|ja|だ、だって! 答えてくれると思わなかったから! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1238.wav|天|ja|うるさいなぁ! そうですよ別に上手じゃないですよ いつもノリで話してるだけですよっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1239.wav|天|ja|別にみゃーこ先輩は……いや悪いなっ! みゃーこ先輩のせいだなっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1240.wav|天|ja|うっさい! あ、きましたよ~、皆さんお飲み物の到着ですよ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1241.wav|天|ja|ずるいよね。こっちは一人一つなのに +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1242.wav|天|ja|みゃーこ先輩の力で一つ奪えたとしても、 まだ他の力があるんでしょ? やばい、超強い +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1243.wav|天|ja|あたしの隠密も通用しないし、ど~しようもないね。 待つしかないね。悔しいけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1244.wav|天|ja|人を殺してるかもしれないんだもんねぇ……。 異常なくらい用心深くて当然なのかな +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1245.wav|天|ja|なにか……。なんだろ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1246.wav|天|ja|クラスメイト……とか? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1247.wav|天|ja|まぁでも、にいやんだよね。たぶん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1248.wav|天|ja|あたしが捕まったときも、夜道に気をつけろとか 言ってたじゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1249.wav|天|ja|うん。でさ、今回もにいやんに攻撃してきたじゃん。 毎回にいやんだよね。 あのゴーストって人が噛みつくの +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1250.wav|天|ja|みゃーこ先輩は? にぃにって噂になったりしないの? 女子の間で +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1251.wav|天|ja|ん? なんだ? 期待したのか? んっ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1252.wav|天|ja|なに急にキレてんのこの人……怖い……そしてキモい…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1253.wav|天|ja|あの、すみません。兄が地味にへこんでるんで。 この話はここまで、ということで。 兄が泣いちゃいそうなので +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1254.wav|天|ja|へ? なんです? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1255.wav|天|ja|あ~……だよね? 二回しか会ってないし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1256.wav|天|ja|でもでも、あれっすよ。 この兄貴、特異点っすよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1257.wav|天|ja|おぉう、食い気味に……。 なんかね、並行世界は簡単には生まれないはずだけど、 にぃにだけは例外なんだって +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1258.wav|天|ja|妙に運命? に影響を与えて、 いろんな並行世界を生み出しちゃうとかなんとか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1259.wav|天|ja|はい。にぃにの行動は……え~と、そうだ。 様々な事象に? 影響を与える? とかなんとか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1260.wav|天|ja|や、違うっす。アーティファクト関係なしに、 体質? 的な? 感じらしいっす +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1261.wav|天|ja|はい? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1262.wav|天|ja|ん? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1263.wav|天|ja|あ~……いや、別に +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1264.wav|天|ja|なにも +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1265.wav|天|ja|はい、なにも +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1266.wav|天|ja|……あれ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1267.wav|天|ja|え、あの、えっ、どうしよ。 あ~、ぁっ、なんか、言って、言って……た? ような? 気も? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1268.wav|天|ja|あ~、っと、だから、その……、あ~、もういいや。 とにかく、なにが言いたかったかと申しますとね? ゴーストは異世界人なんじゃないかと +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1269.wav|天|ja|はい。ソフィと同じ異世界人で、 にいやんの体質を知っていると。 んで、警戒していると。そういうこともあるのかと +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1270.wav|天|ja|みたいなことを思ったのですが、どんどん結城先輩の 表情が曇っていくので終わり! この話終わり! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1271.wav|天|ja|お、なに? 誰か頼んだ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1272.wav|天|ja|うわぁやった! ありがとうございまーす! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1273.wav|天|ja|ぁ、すんません…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1274.wav|天|ja|え、年中無休? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1275.wav|天|ja|にぃにイチゴ食べないの? 食べてあげようじゃないか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1276.wav|天|ja|ただいま~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1277.wav|天|ja|寄るくらいはいいって言ったじゃん! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1278.wav|天|ja|今日みゃーこ先輩がご飯作りに来てくれたりしないの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1279.wav|天|ja|そっか。じゃあ来ないかな +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1280.wav|天|ja|ん? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1281.wav|天|ja|ご飯一緒に食べるつもりですけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1282.wav|天|ja|一緒にご飯食べる、にぃやんに駅まで送ってもらう。 なんて無駄のないプランでございましょう +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1283.wav|天|ja|にぃにと食べるって言ったらお父さんがご飯代くれた。 五千円も。贅沢できる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1284.wav|天|ja|単純だなぁ……、この人 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1285.wav|天|ja|クズかよ。 ソフィからは? なんにもないの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1286.wav|天|ja|ふ~ん……。 監視って、どうやってるんだろね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1287.wav|天|ja|あの人にもばれないくらいのステルス性能なら、 あたしほんといらないじゃんね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1288.wav|天|ja|にぃに~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1289.wav|天|ja|腹減った~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1290.wav|天|ja|焼き肉行こっ! 焼き肉! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1291.wav|天|ja|あ、五千円じゃ足りない? 足りるよね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1292.wav|天|ja|安い! そこ行こ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1293.wav|天|ja|あ、じゃあ着替えちゃお。 覗いてもいいけど撮影は禁止ね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1294.wav|天|ja|ほ~い、すぐ行きま~す +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1295.wav|天|ja|ごめ~ん、お待たせ~、待った~? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1296.wav|天|ja|あのさぁ、ネタ振りしてるんだからぁ、 今来たとこ~って言いなさいよ。 そんなノリ悪いから友達いないんだよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1297.wav|天|ja|は? 今舌打ちした? は? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1298.wav|天|ja|わ~い! 焼っき肉~♪ 焼っき肉~♪ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1299.wav|天|ja|照れるなよ~、いいじゃんかよ~。 実は兄貴もテンション上がってんだろ~? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1300.wav|天|ja|おいマジかよ待って! ちょっと待って! 速いよはしゃぐなよ! 小学生か! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1301.wav|天|ja|は~、食った食った~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1302.wav|天|ja|でもあれだね。値段相応だったね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1303.wav|天|ja|おいしかったけど、この前行った焼き肉屋さんみたいに お肉柔らかくなかった。かたかった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1304.wav|天|ja|ん? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1305.wav|天|ja|先月の頭の……日曜? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1306.wav|天|ja|まぁ……はい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1307.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1308.wav|天|ja|いや……わざわざ呼ぶの、悪いかな~って +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1309.wav|天|ja|え~と……ぁっ、ついた! お兄ちゃん送ってくれてありがと~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1310.wav|天|ja|ん? なにが? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1311.wav|天|ja|ううん。行きも帰りもお父さんに送ってもらってるよ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1312.wav|天|ja|だ~って、可愛い娘になにかあったら大変でしょ~? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1313.wav|天|ja|そうっすね。 父上からもそれを推奨されておりますね。はい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1314.wav|天|ja|負担ってなんだよ! こんな可愛い妹と一緒に楽しく 過ごせるんだからご褒美でしょうが! お礼言ってもいいくらいですよ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1315.wav|天|ja|ちょ、あの、そういうリアルに心にくる発言は 控えていただいてもよろしい? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1316.wav|天|ja|わかってますわかってます。 にぃにも気をつけなよ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1317.wav|天|ja|じゃね~、おやすみ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1318.wav|天|ja|……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1319.wav|天|ja|お、お兄ちゃんをっ! いじめるなっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1320.wav|天|ja|ぅ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1321.wav|天|ja|許さない……! お兄ちゃんは、殺させない……! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1322.wav|天|ja|……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1323.wav|天|ja|やだっ! 逃げない! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1324.wav|天|ja|お兄ちゃんは、殺させない! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1325.wav|天|ja|……、……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1326.wav|天|ja|ぅ、……っ、逃げない、逃げないっ、逃げないっ! あたしが、こいつを……っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1327.wav|天|ja|消してやる……っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1328.wav|天|ja|お前なんか、お前なんかぁあああ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1329.wav|天|ja|お前なんか――! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1330.wav|天|ja|消えちゃえ!! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1331.wav|天|ja|そのまま、消えちゃえ……! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1332.wav|天|ja|お兄ちゃん! 大丈夫! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1333.wav|天|ja|大丈夫じゃないじゃん! ど、ど、どうしよう! これ、どうしたらいいのっ!? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1334.wav|天|ja|な、なんだ、治るんだ、よかった…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1335.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1336.wav|天|ja|あれ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1337.wav|天|ja|し、死んじゃったかと…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1338.wav|天|ja|うんっ。た、立てる? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1339.wav|天|ja|うん。掴まって +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1340.wav|天|ja|お、っとと +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1341.wav|天|ja|それ、にぃにが聞くことじゃないでしょ。 ゆっくりね、一歩ずつ。気をつけてね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1342.wav|天|ja|それもあとでね。行くよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1343.wav|天|ja|慌てなくていいから、ゆっくりね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1344.wav|天|ja|ひー、ついた~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1345.wav|天|ja|全然……いや嘘。めっちゃ疲れた……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1346.wav|天|ja|手、離すよ? 大丈夫? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1347.wav|天|ja|靴脱がしてあげようかと思ったけど……。 靴とズボンだけ石になって、中は無事だったりはしない? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1348.wav|天|ja|うへぇ……どうしよう。脱げないじゃん、靴 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1349.wav|天|ja|ちょ、大丈夫? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1350.wav|天|ja|ほい、掴まって +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1351.wav|天|ja|寝てた方がいいんじゃない? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1352.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1353.wav|天|ja|あ、もしもし、あたしです~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1354.wav|天|ja|ん? いやもうそのネタいいから。 詐欺じゃないから。あなたの娘だから +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1355.wav|天|ja|あのね、お兄ちゃん風邪引いちゃったみたいでさ。 あたし土日こっちに泊まるから +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1356.wav|天|ja|電話代わる? あ、いいの? はいはい、わかった。 んじゃね、はいはい~、おやすみ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1357.wav|天|ja|ってわけで、泊まっていきま~す +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1358.wav|天|ja|あれ? 怒んないの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1359.wav|天|ja|うっわ……素直。戸惑う…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1360.wav|天|ja|なんでって……そりゃあ、ねぇ? その……心配だったから? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1361.wav|天|ja|だって……にぃにだって危ないじゃん、一人で帰るの。 だから、能力使ってこっそり…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1362.wav|天|ja|そうだけど、使わないよりましだろうし……ごめん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1363.wav|天|ja|え、え、どうしたの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1364.wav|天|ja|いつもなら怒るところなのに…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1365.wav|天|ja|でも、あたし…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1366.wav|天|ja|……うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1367.wav|天|ja|破壊って……。最初の人は、されてなかったよね? その人に……恨みがあったってこと? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1368.wav|天|ja|あ、あの……あたし、勢いで消しちゃったけど……、 し、死んで、ないよね……? あの人…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1369.wav|天|ja|う、うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1370.wav|天|ja|え、それ、本当に死んでないの……? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1371.wav|天|ja|とにかく……生きては、いるんだよね? よかった…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1372.wav|天|ja|ぁ、はい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1373.wav|天|ja|え、別に…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1374.wav|天|ja|えと、……な、なに? なにが? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1375.wav|天|ja|へ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1376.wav|天|ja|えっ、そ、そうなの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1377.wav|天|ja|あ~……すごく疲れてはいるけど…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1378.wav|天|ja|えと……うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1379.wav|天|ja|わ、わかりました…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1380.wav|天|ja|へ? あぁ、えっと…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1381.wav|天|ja|あ、あのっ、にぃに、本当に治るんだよね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1382.wav|天|ja|あの……にぃに +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1383.wav|天|ja|さっき、あの…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1384.wav|天|ja|ソフィがさ、あたしが飛び出そうとしたから、って…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1385.wav|天|ja|……ごめん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1386.wav|天|ja|本当は……そうじゃなくて +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1387.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1388.wav|天|ja|あの人がお兄ちゃんに話しかけたとき…… すぐ、助けに行きたかった。でも…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1389.wav|天|ja|う、動けなかった。あたし……動けなかった。 お兄ちゃんが石になりかけてても……動けなかった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1390.wav|天|ja|怖くて……、ただ見てた。 見てた……だけ。飛び出そうとなんて……してない +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1391.wav|天|ja|ごめん、あたし……。 お兄ちゃんのこと、助けられなかった…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1392.wav|天|ja|……ごめんなさい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1393.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1394.wav|天|ja|ごめん、なさい…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1395.wav|天|ja|ぁ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1396.wav|天|ja|うわぁああ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1397.wav|天|ja|なにすんだ! やめろっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1398.wav|天|ja|なにそのキメ顔。手足ブチ砕くぞ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1399.wav|天|ja|ってか、てかてか、今気づいたんだけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1400.wav|天|ja|着替えどうすんの? 脱げないよね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1401.wav|天|ja|ゆったりしたのある? 足がそんなんだと、普段にいやんがはいてる ピッチピチでお尻のラインわかるやつ無理でしょ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1402.wav|天|ja|半ズボンて。現代の若者が半ズボンて。語彙力 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1403.wav|天|ja|どれどれ、見繕ってあげようじゃないの +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1404.wav|天|ja|ん~、ん~~~……。 ズボン~、ズボン~、半ズボン~…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1405.wav|天|ja|最悪体操着のハーフパンツでも……お、あるじゃん。 丈が中途半端なカーゴパンツみたいな。 くそだせぇな +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1406.wav|天|ja|Tシャツも着るの厳しそうだし~……。 お、あるじゃ~ん。なにこのチェックのシャツ。 ゲロだせぇな +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1407.wav|天|ja|とりあえず着替えは大丈夫かな~。 あっ、お風呂は? どうすんの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1408.wav|天|ja|遠慮するな。あたしが丸洗いしてやろうじゃないか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1409.wav|天|ja|あたしが拭いてあげよう +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1410.wav|天|ja|にぃにのことを想ってかいがいしく世話焼いてあげようと してるんでしょ~! 感謝しろ! そして感動しろ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1411.wav|天|ja|いやマジな話さ。にぃに平然としてるけど、 大変なことになってるんだから、ちゃんと頼ってよね。 そのつもりで泊まってくんだから +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1412.wav|天|ja|よろしい~。なんか、すんごい、あの、パワー。 パワー使ったから、食べたばっかだけどお腹空いた。 にぃには? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1413.wav|天|ja|いいの? じゃああたしの分だけ買ってこよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1414.wav|天|ja|うん。なんだ、寂しいか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1415.wav|天|ja|心配ご無用。 ラスボスはあたしが封印したじゃないですか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1416.wav|天|ja|ほんとにいいの? なんにも +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1417.wav|天|ja|ほいほ~い、行ってきま~す。 安静にしてなよ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1418.wav|天|ja|おはよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1419.wav|天|ja|にいやん、全然眠れてって……あ、よかった~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1420.wav|天|ja|石化解け始めてるっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1421.wav|天|ja|ほんとよかった~……。 結構解けるスピード速いね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1422.wav|天|ja|学校、ちょっとだけ休まないとね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1423.wav|天|ja|いいな~、休めて +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1424.wav|天|ja|そういうわけじゃないけど、にいやんといたいじゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1425.wav|天|ja|ドキッとしたでしょ。妹の愛に +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1426.wav|天|ja|たまにはさ~、優しい言葉かけろよな~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1427.wav|天|ja|あ、ちょっと、一人で立てる? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1428.wav|天|ja|ほいこれ。パン。昨日買ってきたやつ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1429.wav|天|ja|もう食べた +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1430.wav|天|ja|牛乳~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1431.wav|天|ja|あ、みゃーこ先輩と結城先輩に話したよ。 昨日のこと +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1432.wav|天|ja|すぐ返事来て。お見舞いに来たいって。二人とも +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1433.wav|天|ja|そりゃ話すでしょ。心配してたよ。 結城先輩は石化に興味ありって感じだったけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1434.wav|天|ja|にぃに寝てるから待って、って言ってある。 何時ならいい? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1435.wav|天|ja|じゃあみゃーこ先輩がお昼作ってくれることを期待して 今すぐでもオッケーって言っておこう +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1436.wav|天|ja|コンビニお弁当じゃ栄養偏っちゃうしね。 あ、期待してじゃなくてちゃんとお願いした方がいいよね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1437.wav|天|ja|ほいほい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1438.wav|天|ja|そういえば、お母さんからもメッセージきてた +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1439.wav|天|ja|お兄ちゃん大丈夫そう~? って +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1440.wav|天|ja|つらいだろうから気を遣ってるんでしょ。 風邪って言っちゃったし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1441.wav|天|ja|にいやん、お母さんとお父さんの心配とかを 素直に受け取らないよね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1442.wav|天|ja|だっせ~。まぁ、風邪うつされたくないから そっちには行かないけどとか、お母様仰ってましたけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1443.wav|天|ja|そう言いつつも心配してると思うけどね。 前言ってたよ。お兄ちゃん男の子だから、 あんまりべったりしたら嫌がるよね、とか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1444.wav|天|ja|にぃにがそんなんだから、お母さんなりにいい感じの 距離保ってるんでしょ。 お父さんはなにも考えてなさそうだけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1445.wav|天|ja|意外ってなんだよぅ。 十二時ごろに来るってさ。二人とも +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1446.wav|天|ja|入って入って~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1447.wav|天|ja|昨日は腕も足も曲がらなかったもんね。 だいぶよくなったよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1448.wav|天|ja|はいは~い。お茶入れましたよ~。 にぃにじゃなくてテーブル囲んで座りましょ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1449.wav|天|ja|うん。消したった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1450.wav|天|ja|ん? うん。ん? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1451.wav|天|ja|ん~っと……だいたい、そういう感じ…… なんじゃないですかね。うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1452.wav|天|ja|え、もう帰っちゃうの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1453.wav|天|ja|あ、わざわざおうちで作ってきてくれたんだ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1454.wav|天|ja|またね~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1455.wav|天|ja|一緒にランチしたかったけど、 すぐ帰っちゃったね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1456.wav|天|ja|食べよっか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1457.wav|天|ja|結城先輩も仲間なのに +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1458.wav|天|ja|……、あの…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1459.wav|天|ja|なんでそれ、最初に教えてくれなかったの? 知ってたら、お兄ちゃん石にならずに済んだじゃん! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1460.wav|天|ja|なに? 話せないことって。 絶対教えておくべきことじゃん! 目を合わせちゃ駄目って! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1461.wav|天|ja|でも……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1462.wav|天|ja|そう、だけど……。 目を合わせなければ防げるって、 そこまでは知らなかったじゃん! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1463.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1464.wav|天|ja|……むごすぎるでしょ、それ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1465.wav|天|ja|……わざわざ砕かなくてもいいじゃん。 いや殺すなって話なんだけどさ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1466.wav|天|ja|なんでそんな危ないもの手放したんだろ。 厳重に保管とかしておいて欲しいよね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1467.wav|天|ja|あの……昨日フォローしてもらったのに、 急に怒ってごめんなさい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1468.wav|天|ja|え? あ、えと、あたしは…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1469.wav|天|ja|うん、別に…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1470.wav|天|ja|うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1471.wav|天|ja|いただきま~す! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1472.wav|天|ja|遠足とかでテンション上がる感じのお弁当っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1473.wav|天|ja|うまっ。どうすっか、にいやん的には +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1474.wav|天|ja|違うよ、そうじゃねぇよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1475.wav|天|ja|美少女のクラスメイトが握ったおにぎりは どうかって聞いてんだよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1476.wav|天|ja|美少女のクラスメイトの手汗がしみこんだ おにぎりはどうだって聞いてんだよあたしゃあ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1477.wav|天|ja|みゃーこ先輩の写真つけて売れば一儲けできそう +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1478.wav|天|ja|あたしが握ったのと―― +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1479.wav|天|ja|はえーよ! せめて最後まで聞けよ! 最後まで聞いた上で答えろよ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1480.wav|天|ja|あたしが握ったのとみゃーこ先輩が握っ―― +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1481.wav|天|ja|だからはえーよ! え、にぃにのなにそれ。昆布? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1482.wav|天|ja|あたしのおかかだった。全部具が違うのかな。 みゃーこ先輩すんごい手間かけて作ってくれてるね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1483.wav|天|ja|可愛くて性格もよくて料理も完璧とか、 同じ人間とは思えませんな~……。 ……む、ほんとだうっま! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1484.wav|天|ja|にぃに~。お風呂掃除終わったよ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1485.wav|天|ja|今日は入るでしょ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1486.wav|天|ja|切っちゃえば? どうせもうはけないんだし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1487.wav|天|ja|やったげる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1488.wav|天|ja|んぐ……っ、切りにくい……! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1489.wav|天|ja|わかってますわかってます。 石になってるところ、完全にひっついてるね。足と +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1490.wav|天|ja|あ~、あれだ。あれでしょ。なんだっけ。 ぁっ、ファントムペイン! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1491.wav|天|ja|うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1492.wav|天|ja|早く治ればいいけど。よし切れたっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1493.wav|天|ja|いいけど、まだお湯はってないよ。掃除しただけ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1494.wav|天|ja|ちゃんと湯船つかればいいのに~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1495.wav|天|ja|脱ぐの手伝おうか~? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1496.wav|天|ja|ん? あ~、しないよ。別に~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1497.wav|天|ja|背中流してあげようと思って +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1498.wav|天|ja|遠慮するなするな~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1499.wav|天|ja|でももう脱いじゃったし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1500.wav|天|ja|お邪魔しま~す! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1501.wav|天|ja|ほら、洗ったげるよ。座りなよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1502.wav|天|ja|ほ~ら、洗ったげるから。ほ~ら +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1503.wav|天|ja|う~し、頭洗おっか、先に +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1500.wav|天|ja|お邪魔しま~す! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1501.wav|天|ja|ほら、洗ったげるよ。座りなよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1502.wav|天|ja|ほ~ら、洗ったげるから。ほ~ら +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1503.wav|天|ja|う~し、頭洗おっか、先に +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1504.wav|天|ja|これから優しくなるから。 美容院のごとき心地よさになるから +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1505.wav|天|ja|なに? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1506.wav|天|ja|だってこのあと普通に入るし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1507.wav|天|ja|アホじゃないよ、賢いよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1508.wav|天|ja|別に見えてないからいいでしょ~? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1509.wav|天|ja|まぁ気にすんな。あたしもにぃにの見えてるし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1510.wav|天|ja|持ってますよ。 家族なんだから意識する方がおかしいでしょ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1511.wav|天|ja|こんなの全然セーフでしょ。 妹に欲情してるにぃにがおかしいよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1512.wav|天|ja|キレてるところがあやしい。 やだ~、襲われる~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1513.wav|天|ja|なに? 照れてんの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1514.wav|天|ja|別にいいじゃん。初めてじゃないじゃん。 よく一緒に入ってたじゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1515.wav|天|ja|にぃにが中学に入ってからはやめたじゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1516.wav|天|ja|あれほんと怖かった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1517.wav|天|ja|ぢがう゛の゛あ゛だじがわ゛る゛い゛の゛ぉ゛~! ってさらに泣いた気がする +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1518.wav|天|ja|そうか~、そうやって虐げられてきたから にぃにはひねくれたわけだな +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1519.wav|天|ja|お詫びにご奉仕させていただきますので +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1520.wav|天|ja|ん? なにを想像してるのかな? ん? んっ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1521.wav|天|ja|あれでしょ? 知ってるよ、あたし。 体にボディソープつけてこすりつけるんでしょ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1522.wav|天|ja|そんなもんネットにいくらでも転がってるでしょ。 よ~し、任せなさいよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1523.wav|天|ja|できるって +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1524.wav|天|ja|なんだよぅ、洗ったげるって +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1525.wav|天|ja|え、まだ途中だよ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1526.wav|天|ja|ちゃんと洗わないと~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1526.wav|天|ja|ちゃんと洗わないと~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1527.wav|天|ja|あたしのタオル使わないでよ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1528.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1529.wav|天|ja|ん~? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1530.wav|天|ja|ふ~ん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1531.wav|天|ja|これさ~、原作だと主人公クレバーなのに、 ちょっと馬鹿すぎない? 開始十分で正体バラしちゃったよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1532.wav|天|ja|どこ行くの~? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1533.wav|天|ja|次あたし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1534.wav|天|ja|別にどこで待っててもいいじゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1535.wav|天|ja|な~んで待っててくれないの~? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1536.wav|天|ja|も~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1537.wav|天|ja|なにがよ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1538.wav|天|ja|別にないけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1539.wav|天|ja|ないってば。にぃにがちっとも甘えてくれないから、 かわりにあたしが甘えてるだけ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1540.wav|天|ja|お~? 言うか~? そういうこと。 手足が石になってんのにさ~、にぃに平然としすぎなの。 もっと頼ってよね~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1541.wav|天|ja|そうじゃなくて、精神的に。 うぅ……つらいよぅ……ってすがりついてくれたら、 お~よちよち、ってしてあげるのに +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1542.wav|天|ja|しろよ~。おっぱい揉むくらいは許してあげるから +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1543.wav|天|ja|なに? 恥じらい? 誰にでも言わないよ。にぃやんだから言ってんの +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1544.wav|天|ja|も~いいからっ、黙って! 今いいところだから! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1545.wav|天|ja|面白いけど、見るのに体力いるね、これ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1546.wav|天|ja|シーズン1はあと……あっ、もうこんな時間じゃん。 ご飯買いに行かないと。なに食べたい? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1547.wav|天|ja|いっつもそれじゃん。 にぃにが食べたいもの食べたいから、 希望をいいんしゃい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1548.wav|天|ja|カレー? ソコイチってテイクアウトできるっけ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1549.wav|天|ja|じゃあソコイチにしよう。 なに? なにカレー? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1550.wav|天|ja|贅沢かよ。あたしもそれにしよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1551.wav|天|ja|んじゃ、行ってくるね~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1552.wav|天|ja|わかってますわかってます。 明るい道を通るし、人気のない場所も避けます。 行ってきま~す +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1553.wav|天|ja|んじゃ、あたし行くね~。 お兄ちゃん一人で大丈夫? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1554.wav|天|ja|へいへい。あ、欠席するって電話しなきゃだよね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1555.wav|天|ja|ほい。あ~……行きたくないな~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1556.wav|天|ja|クソ、余裕だな~……。 行ってきま~す +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1557.wav|天|ja|ぁ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1558.wav|天|ja|ぁ……、えと…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1559.wav|天|ja|ぁ、ぅ、た、ただいまっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1560.wav|天|ja|……へ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1561.wav|天|ja|あ~……やっぱ、いいかなって +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1562.wav|天|ja|え、な、なんで? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1563.wav|天|ja|あ~…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1564.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1565.wav|天|ja|ご飯買ってくるつもりだったけど…… 忘れちゃった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1566.wav|天|ja|着替えたら買ってくる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1567.wav|天|ja|別に、そんな大変でもないけど…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1568.wav|天|ja|いいの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1569.wav|天|ja|え、と……じゃあ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1570.wav|天|ja|ピザってあり? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1571.wav|天|ja|ほんとにいいの? あたしの好きなので +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1572.wav|天|ja|う、うんっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1573.wav|天|ja|え~っと、Mサイズ二枚……三枚? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1574.wav|天|ja|にぃにの明日のお昼にできるな~って思って +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1575.wav|天|ja|そっか、サイドか。 ポテトと~、フライドチキンと~、あとシーザーサラダ。 飲み物は? いらない? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1576.wav|天|ja|じゃああたしも。デザートは? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1577.wav|天|ja|ほいほい。え~っと…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1578.wav|天|ja|できたっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1579.wav|天|ja|お金準備しといて~。 ご飯用の財布、あたしの鞄に入ってる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1580.wav|天|ja|どこ行くの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1581.wav|天|ja|いいよ、別に +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1582.wav|天|ja|いいってば、気にしないから +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1583.wav|天|ja|いてよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1584.wav|天|ja|別に見なくていいからさ、いてよ、そばに +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1585.wav|天|ja|……ありがと +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1586.wav|天|ja|お兄ちゃん…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1587.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1588.wav|天|ja|好き +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1589.wav|天|ja|……聞いてくれる? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1590.wav|天|ja|……ありがとう。あのね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1591.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1592.wav|天|ja|にぃにのドラファンタクティクスのデータ…… 上書きしちゃった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1593.wav|天|ja|にぃにが何百時間もかけてステータスマックスにした データ、消しちゃったの……! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1594.wav|天|ja|あの最強の軍団はもういないの……! あたしの雑魚軍団に消し去られちゃったの……! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1595.wav|天|ja|……………… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1596.wav|天|ja|にぃに、あたしは待ってるよ。 いまさら怒るものか! 俺はお前を許す!! って言葉を +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1597.wav|天|ja|やだ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1598.wav|天|ja|いやです +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1599.wav|天|ja|やだ。叩くもん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1600.wav|天|ja|ほんと? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1601.wav|天|ja|やだ~! ごめんなさ~い! 許して~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1602.wav|天|ja|わざとじゃないですぅ! ちょっとレトロなゲームやってみたかったんですぅ! 事故なんですぅ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1603.wav|天|ja|もうやんないでしょ? セーブデータ三年前だったよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1604.wav|天|ja|おにいたまだいちゅき、ゆるちて? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1605.wav|天|ja|ごめんってば~! ほんとに悪いと思ってるの~! ごめんなさい~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1606.wav|天|ja|ご~め~ん~な~さ~い~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1607.wav|天|ja|許してくれる? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1608.wav|天|ja|うわ~~ん! 許して~~~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1609.wav|天|ja|いってきま~す +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1610.wav|天|ja|……? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1611.wav|天|ja|や、やべー、見つかっちゃった。 なんか、今日学校行く気しなくてさ~、 サボろう、かと…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1612.wav|天|ja|……昨日、学校に行ったら……みんなに、変な顔されて。 でも友達は、普通に接してくれたから…… そのときは、まだ気づいてなくて +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1613.wav|天|ja|でも……お昼になったら、一瞬誰? って顔されて、 冗談かなって思ったけど……そうじゃなかった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1614.wav|天|ja|放課後になったら……あたしはみんなにとって、 知らない人になってた。やっと……あたしの力のせいだって 気がついた +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1615.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1616.wav|天|ja|もしかしてって思って……家に帰ってみた。 お母さんも、あたしのことわからなくなってた +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1617.wav|天|ja|お兄ちゃんにも忘れられちゃったら……って 思ったら……怖かった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1618.wav|天|ja|でも……覚えててくれて、嬉しかった……。 すごく、ホッとした +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1619.wav|天|ja|ねぇ、あたし……どうなっちゃったの? 力なんて使ってないよ。なのに、なんでみんなから あたしが消えちゃってるの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1620.wav|天|ja|お兄ちゃんの記憶からも……もうすぐ消えちゃうの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1621.wav|天|ja|やだよ……そんなの、やだよ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1622.wav|天|ja|……うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1623.wav|天|ja|うん……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1624.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1625.wav|天|ja|お兄ちゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1626.wav|天|ja|もう動画、終わってるよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1627.wav|天|ja|おもしろかった? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1628.wav|天|ja|嘘。見てなかったでしょ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1629.wav|天|ja|考え事? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1630.wav|天|ja|当てようか。あたしのことでしょ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1631.wav|天|ja|ふふ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1632.wav|天|ja|うれしい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1633.wav|天|ja|お兄ちゃんがあたしのこと考えてくれて +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1634.wav|天|ja|頭の中が、あたしでいっぱいになってるのがうれしい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1635.wav|天|ja|ドキッとした? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1636.wav|天|ja|いつも通りにしてよね~。調子狂っちゃう。 心配してもらえるのは嬉しいけどね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1637.wav|天|ja|どこまで甘えていいの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1638.wav|天|ja|じゃ~あ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1639.wav|天|ja|あのね~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1640.wav|天|ja|キスして +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1641.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1642.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1643.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1644.wav|天|ja|………… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1645.wav|天|ja|へへ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1646.wav|天|ja|お兄ちゃん、こういうのはうまく返せないんだね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1647.wav|天|ja|だっせ~。さすが童貞 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1648.wav|天|ja|そうですよ~? お兄ちゃんのためにとってあるの +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1649.wav|天|ja|超だっせ~、動揺してる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1650.wav|天|ja|してるじゃん。ドキドキしてるでしょ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1651.wav|天|ja|あたしはしてるよ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1652.wav|天|ja|うわ~、マジか。こんなにきくとは +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1653.wav|天|ja|まだ眠くないもん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1654.wav|天|ja|……寝るのが怖い +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1655.wav|天|ja|……うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1656.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1657.wav|天|ja|お兄ちゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1658.wav|天|ja|大好き +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1659.wav|天|ja|今のは冗談じゃないよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1660.wav|天|ja|歯磨いてくる~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1661.wav|天|ja|石化、治ってよかったね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1662.wav|天|ja|なんか、学校休んだ日って、ちょっとわくわくするね。 しかもお兄ちゃんと一緒に。 悪いことしてる気分 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1663.wav|天|ja|すげー。 みゃーこ先輩に伝えた? 治ったって +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1664.wav|天|ja|あたしの心配もしてくれてるかな +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1665.wav|天|ja|……。そうだね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1666.wav|天|ja|どうするって? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1667.wav|天|ja|出かけるって……大丈夫なの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1668.wav|天|ja|そうじゃなくて、こんな時間にうろついて。 あたしはともかく、お兄ちゃんはまずいでしょ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1669.wav|天|ja|どこでもいいの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1670.wav|天|ja|ん~……近場……。あ、カラオケ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1671.wav|天|ja|やた! お兄ちゃんとカラオケ行くの初めてじゃない? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1672.wav|天|ja|二人きりは初めてだよ! あ、映画も見ようよ! 映画! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1673.wav|天|ja|わかんないけどっ、なんかっ、適当によさげなやつ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1674.wav|天|ja|やた~! お兄ちゃんとデート! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1675.wav|天|ja|わかった! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1676.wav|天|ja|あ~……、ううん。パソコン使っていい? 映画館のサイトが見にくい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1677.wav|天|ja|あざ~っす +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1678.wav|天|ja|ねぇ、お兄ちゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1679.wav|天|ja|足大丈夫なの? 我慢してない? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1680.wav|天|ja|よかったね、副作用とか、後遺症とかなくて +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1681.wav|天|ja|手も痛くない? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1682.wav|天|ja|ほんとに? まだ指先とか石になってたりしないよね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1683.wav|天|ja|見せてよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1684.wav|天|ja|へっへ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1685.wav|天|ja|ふっふ~、お兄ちゃんが優しい。 いつも優しいといいのにな~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1686.wav|天|ja|なんなの、そのキャンペーンって +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1687.wav|天|ja|キャンペーンはあたしが治るまで? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1688.wav|天|ja|じゃあ治らなくてもいいな~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1689.wav|天|ja|だって、他の人に忘れられても、 お兄ちゃんが覚えててくれればそれでいいし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1690.wav|天|ja|……ぁ、お兄ちゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1691.wav|天|ja|コンビニ行きたい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1692.wav|天|ja|ここで待ってて +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1693.wav|天|ja|行ってきま~す +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1694.wav|天|ja|お待たせしやした~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1695.wav|天|ja|うん。欲しいのなかった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1696.wav|天|ja|ううん、いい。もういい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1697.wav|天|ja|行こ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1698.wav|天|ja|九時とか十時とかから開くイメージだったけど、 こんな早くからやってるんだね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1699.wav|天|ja|不良デビューだ。お父さん泣きそうだな~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1700.wav|天|ja|そうしよう。 ねね、ちょっと遊んでこうよ。 映画までもうちょっと時間あるし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1701.wav|天|ja|時間に追われながら歌いたくないもん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1702.wav|天|ja|よしっ、じゃあ別行動! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1703.wav|天|ja|ゲームは一人でじっくり遊びたいじゃん。 十分したらここに集合ね! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1704.wav|天|ja|あ、うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1705.wav|天|ja|なんか、思ったのと違った +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1706.wav|天|ja|それに、お兄ちゃんが寂しそうにしてるし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1707.wav|天|ja|ずっとこっち見てたじゃ~ん。寂しそうに +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1708.wav|天|ja|続きやっていいよ。気になるなら +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1709.wav|天|ja|んじゃ、映画館行こっか~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1710.wav|天|ja|やばい、平日満喫してる。罪悪感パネェぜ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1711.wav|天|ja|聞くのおせぇ。アニマルトピア +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1712.wav|天|ja|そうだけど、おじいちゃんみたいな表現やめてよね~。 んで、お昼食べたあとにルナフォーマーズ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1713.wav|天|ja|逆に見たくなった。ならない? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1714.wav|天|ja|上映スケジュール的にこれがベストなのっ。 ほら行くよ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1715.wav|天|ja|ん~? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1716.wav|天|ja|え? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1717.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1718.wav|天|ja|ねぇ、スマホとって +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1719.wav|天|ja|理屈とかはわからないけど……こういうスイッチとかは、 問題ないんだよね。押せばちゃんと反応してくれる。 けど…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1720.wav|天|ja|……ね? 反応してくれない +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1721.wav|天|ja|ゲームでも確認してみた。 ほら、こういうのって、指以外で触っても 反応してくれなかったりするじゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1722.wav|天|ja|機械が……あたしを認識できなくなってるのかもね。 触っても、なにも反応してくれない +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1723.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1724.wav|天|ja|周りの人も、もうあたしに気がつかない。 昨日までは、ギリギリ認識はしてもらえてたのにね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1725.wav|天|ja|存在感を常にゼロにされちゃってる感じ。 声をかけても、もう気づいてもらえない +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1726.wav|天|ja|うん。レジの前に立っても、すいませ~んって 声をかけても、返事してもらえなかった。 あたしに気づいてもらえなかった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1727.wav|天|ja|お兄ちゃんも……途中で気づいてたでしょ? あたしの影が、すごく薄くなってるの +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1728.wav|天|ja|だよね、気づくよね。 自動ドアも……お兄ちゃんと一緒じゃないと 反応してくれなかったし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1729.wav|天|ja|……、お兄ちゃん、あたし…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1730.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1731.wav|天|ja|ううん、ごめん。なんでもない。 弱音吐きそうになったけど……言わない +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1732.wav|天|ja|大丈夫。そりゃ……悲しいけどさ。 お父さんにお母さんに、クラスの友達に、 みゃーこ先輩に春風先輩に、あと結城先輩に…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1733.wav|天|ja|知っている人があたしのことわからなくなるのも、 機械すらあたしを無視するのも、悲しいけどさ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1734.wav|天|ja|でも、お兄ちゃんがいるもん。 お兄ちゃんがいてくれるから、あたしは大丈夫 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1735.wav|天|ja|このままみんなから忘れられちゃっても…… お兄ちゃんがいれば、あたしは幸せ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1736.wav|天|ja|そんな顔しないでよね~。嘘はついてないよ。 お兄ちゃんがいれば、あたしはいい。 それでいい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1737.wav|天|ja|……。うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1738.wav|天|ja|えと、先にお風呂入るね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1739.wav|天|ja|一緒に入る? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1740.wav|天|ja|ちぇ~っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1741.wav|天|ja|お兄ちゃ~ん! 大変だ~! シャンプーがない~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1742.wav|天|ja|ありがっと~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1743.wav|天|ja|お母さん? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1744.wav|天|ja|オレオレ詐欺ネタ毎回やるでしょ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1745.wav|天|ja|飽きるまで続けるからね~、お母さん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1746.wav|天|ja|……お兄ちゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1747.wav|天|ja|どうしよう……、お兄ちゃん…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1748.wav|天|ja|どうしよう……、あたし…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1749.wav|天|ja|消えちゃう……、消えちゃうよ……、お兄ちゃん……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1750.wav|天|ja|でも、でも……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1751.wav|天|ja|う、ん…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1752.wav|天|ja|うん、……うんっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1753.wav|天|ja|でも、あたし、でも……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1754.wav|天|ja|お兄ちゃん、お兄ちゃん……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1755.wav|天|ja|……、…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1756.wav|天|ja|……ごめんなさい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1757.wav|天|ja|……うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1758.wav|天|ja|……ごめん、ありがとう +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1759.wav|天|ja|……うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1760.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1761.wav|天|ja|……いらない。もういい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1762.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1763.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1764.wav|天|ja|………… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1765.wav|天|ja|……お兄ちゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1766.wav|天|ja|……操作、してもらってもいい? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1767.wav|天|ja|……ごめんね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1768.wav|天|ja|あたしが……お兄ちゃんだけいればいいって、 思っちゃったからだ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1769.wav|天|ja|お兄ちゃんさえいてくれればって、 そう思っちゃったから…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1770.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1771.wav|天|ja|あたし……お兄ちゃんを、巻き添えにしちゃってる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1772.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1773.wav|天|ja|……お兄ちゃんを巻き込んじゃう前に…… あたし、消えた方が……いいね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1774.wav|天|ja|でも……このままじゃ、お兄ちゃんも消えちゃうから +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1775.wav|天|ja|でも……わかるんだ。 もう無理だよ……お兄ちゃん。 あたし……もう、無理だ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1776.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1777.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1778.wav|天|ja|なんでも? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1779.wav|天|ja|じゃあ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1780.wav|天|ja|お兄ちゃんの、恋人にして欲しい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1781.wav|天|ja|ずっとね……、お兄ちゃんのことが好きだった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1782.wav|天|ja|小さいころから……物心ついたころから、 好きだった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1783.wav|天|ja|絶対に言わないつもりだったけど…… ずっと隠してきたけど……もう、いいよね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1784.wav|天|ja|あたしが消えたら……この告白も、 お兄ちゃんは忘れちゃうから +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1785.wav|天|ja|だから、いいよね。 消える前に……、最後に、思い出をもらっても。 夢を……叶えても +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1786.wav|天|ja|あたし……お兄ちゃんが好き。 ずっと、ずっと、好きだった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1787.wav|天|ja|だから……あたしを。 好きじゃなくてもいいから……あたしを。 消えちゃう前に……あたしを +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1788.wav|天|ja|恋人に、してください +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1789.wav|天|ja|お兄ちゃん…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1790.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1791.wav|天|ja|そうだよね……。 ごめん、気持ち悪いよね…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1792.wav|天|ja|……いいよ、ごめん。 忘れて……って、どうせ忘れちゃうか。ごめん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1793.wav|天|ja|え…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1794.wav|天|ja|だっ、て…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1795.wav|天|ja|あたし、迷惑しかかけないし……、 消えちゃった方が、いいって…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1796.wav|天|ja|……、それって、がんばったら…… 恋人にしてくれるってこと? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1797.wav|天|ja|なにそれ……。 嘘でも、恋人にしてやるって、そう言ってよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1798.wav|天|ja|もうついた……っ、 なんでもしてくれるって……! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1799.wav|天|ja|なにそれ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1800.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1801.wav|天|ja|なに、それぇ……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1802.wav|天|ja|……、……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1803.wav|天|ja|お腹、すいたぁ……! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1804.wav|天|ja|……、…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1805.wav|天|ja|……うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1806.wav|天|ja|……うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1807.wav|天|ja|……うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1808.wav|天|ja|……うんっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1809.wav|天|ja|寝る! なんかだるい! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1810.wav|天|ja|おやすみっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1811.wav|天|ja|……ずっと寝てるとこのまま消えちゃいそうな気がする +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1812.wav|天|ja|なに~? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1813.wav|天|ja|へ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1814.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1815.wav|天|ja|そうしたいけど……無理なんだよね、もう。 力の使い方がわからない +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1816.wav|天|ja|制御できないっていうか、アーティファクトに 見限られちゃったっていうか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1817.wav|天|ja|もう、あたしの手を離れちゃってる。 解除したくてもできない +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1818.wav|天|ja|あたしのことが心配すぎて、 あいつのことなんて忘れてた? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1819.wav|天|ja|ふ~ん…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1820.wav|天|ja|あのさ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1821.wav|天|ja|開き直って、全部言っちゃうけどさ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1822.wav|天|ja|あたし……お兄ちゃんのこと、ほんと好きなんだよね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1823.wav|天|ja|いつからとか、きっかけとか、わかんないけど。 でも……恋とかそういうの理解できるように なったころには、もう好きだった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1824.wav|天|ja|クラスの男の子とか、全然興味なかったし。 一回か二回か告白されたことあって、付き合っちゃえとか 周りに煽られたこともあったけど…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1825.wav|天|ja|無理って感じだった。サッカー部のキャプテンとかさ、 野球部のエースとかより、 あたしは、“あたしのお兄ちゃん”がよかった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1826.wav|天|ja|でもさ……キモいってわかってたからさ。 必死に、隠してた。ばれないように。 お兄ちゃんにも、誰にも +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1827.wav|天|ja|でも…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1828.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1829.wav|天|ja|お兄ちゃん、なんとなく……気づいてたでしょ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1830.wav|天|ja|やっぱりバレてたか~…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1831.wav|天|ja|あたしのアルバム、見たでしょ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1832.wav|天|ja|めっちゃ動揺してんじゃん! 見てんじゃん! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1833.wav|天|ja|いや見てんじゃん! 絶対見てんじゃん! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1834.wav|天|ja|あんな内容って! やっぱ見てんじゃ~ん! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1835.wav|天|ja|も~~~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1836.wav|天|ja|出しっぱなしにしたあたしも悪いけどさ~……。 な~んで妹のアルバム勝手に 見るかな~…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1837.wav|天|ja|アルパカ可愛かった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1838.wav|天|ja|……そうですよ、撮りまくってましたよ。 動物と……お兄ちゃんの写真を +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1839.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1840.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1841.wav|天|ja|もうさ……全部言っちゃうけど…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1842.wav|天|ja|あれはさ……現像できるやつなんだよね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1843.wav|天|ja|……自分でもどうかなって思って、 現像してないのあるんだよね…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1844.wav|天|ja|……一枚じゃない +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1845.wav|天|ja|数百枚 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1846.wav|天|ja|寝顔 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1847.wav|天|ja|お兄ちゃんの寝顔 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1848.wav|天|ja|……うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1849.wav|天|ja|毎日ではないけど……。 スマホ買ってもらってから……できる限り +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1850.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1851.wav|天|ja|……うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1852.wav|天|ja|……はい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1853.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1854.wav|天|ja|引いてる……よね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1855.wav|天|ja|そんなはっきり言うことないじゃん!! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1856.wav|天|ja|だからっ、も~~~っ! 仕方ないじゃん! そういうやり方でしか、あの、なに? そう、欲求! 満たせなかったの! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1857.wav|天|ja|ってか、ってかさ! お兄ちゃんだってあるでしょ! あたしの下着使っていかがわしいこと したことあるでしょ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1858.wav|天|ja|あたしはあるけどなっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1859.wav|天|ja|おぉいいよ話してやるよっ! もうやばいのは全部話しちゃったけどっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1860.wav|天|ja|えと、アーティファクトの契約、 解除できる薬……だよね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1861.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1862.wav|天|ja|よかった…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1863.wav|天|ja|これが…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1864.wav|天|ja|これって飲めば――わっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1865.wav|天|ja|え、まさか……注射? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1866.wav|天|ja|そ、そっかぁ……注射かぁ……。 こんなぶっとい針を…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1867.wav|天|ja|え、そ、そうなの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1868.wav|天|ja|それで……仮死状態? に……なるんだよね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1869.wav|天|ja|し、ぬ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1870.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1871.wav|天|ja|でも……使わなくても、あたし……消えるんだよね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1872.wav|天|ja|じゃあ……使うよ。それしかないじゃん。 あたし……まだ、お兄ちゃんと一緒にいたいし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1873.wav|天|ja|お兄ちゃんに、言わなきゃいけないこともあるし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1874.wav|天|ja|よしっ、じゃあ早速注射しちゃおう! もう消えちゃうかもってビクビクするのやだっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1875.wav|天|ja|ってわけで、お兄ちゃん! お願いします! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1876.wav|天|ja|自分でやる勇気はありません! お願いします! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1877.wav|天|ja|う、うすっ、了解っす! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1878.wav|天|ja|腕、腕にお願いします、腕に +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1879.wav|天|ja|あの、お兄ちゃん、兄さん、兄上。 顔、顔が怖いんですけど…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1880.wav|天|ja|あ、えと……鞄の中…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1881.wav|天|ja|ちが、えと、そう、そっち。小さい方。 その中に…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1882.wav|天|ja|は、はい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1883.wav|天|ja|はひ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1884.wav|天|ja|あ、待っ、待って! カウントダウン……! カウントダウンするんで……! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1885.wav|天|ja|あたしが! あたしがするんで! あたしが言うんでっ! ゼロって言ったら刺して! ゼロって言ったら! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1886.wav|天|ja|あ~やべ~……注射こえ~……。 じゃあい、いくねっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1887.wav|天|ja|三十! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1888.wav|天|ja|十! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1889.wav|天|ja|九! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1890.wav|天|ja|八! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1891.wav|天|ja|七! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1892.wav|天|ja|ろ―― +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1893.wav|天|ja|――ぃってぇえ!! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1894.wav|天|ja|おいまだ六だろ! なんで刺した! なんで! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1895.wav|天|ja|おぁぁぁ……! クソ痛ぇ~……!! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1896.wav|天|ja|だいじょばない……! クソ痛……ぁ、気持ち悪、きも……ぅ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1897.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1898.wav|天|ja|……ッ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1899.wav|天|ja|眠っちゃえ……! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1900.wav|天|ja|もうすぐ、力もなにもない、ただの人になるよ。 理想郷とか、諦めて +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1901.wav|天|ja|なにが……っ! その力に、あたしも、お兄ちゃんもっ、 散々振り回された! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1902.wav|天|ja|もう、十分だよっ! 特別になりたいなら、一人で楽しんでてよ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1903.wav|天|ja|これ以上、こっちに迷惑かけるなっ! これ以上―― +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1904.wav|天|ja|お兄ちゃんを! いじめるなっ!! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1905.wav|天|ja|お兄ちゃん! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1906.wav|天|ja|それはこっちの台詞でしょ! ちょ、またちょっと石になってない!? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1907.wav|天|ja|う、うんっ。お兄ちゃん、行こう +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1908.wav|天|ja|お兄ちゃん……本当に大丈夫? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1909.wav|天|ja|……一人にしないでよ、馬鹿 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1910.wav|天|ja|え、じゃあ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1911.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1912.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1913.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1914.wav|天|ja|その体勢だと……つらそうだね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1915.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1916.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1917.wav|天|ja|ん…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1918.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1919.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1920.wav|天|ja|……ありがと +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1921.wav|天|ja|疲れたから、寝るね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1922.wav|天|ja|おやすみ、お兄ちゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1923.wav|天|ja|……、…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1924.wav|天|ja|………… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1925.wav|天|ja|だって、理想の人がいるもん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1926.wav|天|ja|ん………… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1927.wav|天|ja|……寝るの? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1928.wav|天|ja|……ううん。ずっと、寝たり起きたりしてたから +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1929.wav|天|ja|ずっとそばにいてくれて、ありがと +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1930.wav|天|ja|もっと……そばに来て欲しい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1931.wav|天|ja|……違う +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1932.wav|天|ja|……来て +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1933.wav|天|ja|……一緒に寝るの、久しぶりだね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1934.wav|天|ja|お兄ちゃん…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1935.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1936.wav|天|ja|夢みたい……、お兄ちゃんと、キスしちゃってる…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1937.wav|天|ja|もう一回、してもいい? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1938.wav|天|ja|ん……、……、はぁ……、ん…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1939.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1940.wav|天|ja|おやすみ……お兄ちゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1941.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2061.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2062.wav|天|ja|……ごめんね、お兄ちゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2063.wav|天|ja|……いつも、迷惑かけてごめんなさい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2064.wav|天|ja|……いつも、わがままばかり言って、 困らせてごめんなさい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2065.wav|天|ja|でも……これで最後だから +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2066.wav|天|ja|……ごめんね、お兄ちゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2067.wav|天|ja|……ごめんなさい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2068.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2069.wav|天|ja|ありがとう +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2070.wav|天|ja|さようなら、お兄ちゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1942.wav|天|ja|……、はぁ……、ん……、…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1943.wav|天|ja|……、ちゅ、……、はぁ……、ん……、んん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1944.wav|天|ja|お兄ちゃん……、好き…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1945.wav|天|ja|好き……、お兄ちゃん……、好き…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1946.wav|天|ja|好きだよ……、お兄ちゃん…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1947.wav|天|ja|……しよ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1948.wav|天|ja|恋人同士で、すること +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1949.wav|天|ja|……大丈夫だよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1950.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1951.wav|天|ja|もっと、おっきくなるんだよね? ここから +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1952.wav|天|ja|おっきくしてあげる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1953.wav|天|ja|柔らかいね。力入れたら、潰しちゃいそう +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1954.wav|天|ja|ぁ……ちょっと、かたくなってきた +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1955.wav|天|ja|ふふ、こんな風におっきくなるんだね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1956.wav|天|ja|ふふ……おっきくなった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1957.wav|天|ja|……興奮してくれてる、うれしい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1958.wav|天|ja|駄目だと思ってた。 でもちゃんと……お兄ちゃんもあたしを恋人と 思ってくれてる。うれしい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1959.wav|天|ja|ただ気持ちよかっただけ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1960.wav|天|ja|どっちでもいいけどね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1961.wav|天|ja|ん……、先っぽからなんか出てきた……。 これって、気持ちいいってことだよね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1962.wav|天|ja|もっと気持ちよくしてあげるね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1963.wav|天|ja|ん……、はぁ……、……、ん……、んん……、 ふぅ……、はぁ……、ふぅ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1964.wav|天|ja|はぁ……、……、はぁ……、ん……、はぁ……、 ふぅ……、……、はぁ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1965.wav|天|ja|すごい……カチカチ……。 ドキドキする……、ふふふ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1966.wav|天|ja|それに……どんどん出てくる。 あたしのと……おんなじだね。 ドキドキすると、すぐ濡れちゃう +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1967.wav|天|ja|ん…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1968.wav|天|ja|……ね? あたしと一緒 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1969.wav|天|ja|ふふ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1970.wav|天|ja|ビクンビクンして……苦しそう。 すごく熱い……。それに……ふふ。 お兄ちゃん、お風呂入ってないでしょ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1971.wav|天|ja|すごい匂いする +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1972.wav|天|ja|ご飯も食べてないでしょ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1973.wav|天|ja|あたしのこと、とっても心配してくれたんだね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1974.wav|天|ja|お返しは……こんなことしかできないけど…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1975.wav|天|ja|ん…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1976.wav|天|ja|……、ん、ちゅっ、んん、……っ、……ん、んっ、ん~っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1977.wav|天|ja|んっ、っ、ふぅ、ん、ちゅっ、じゅるっ、……っ、 はぁ、ふぅ、……ん、んんっ、ちゅ、ちゅるっ、 はぁ、ふぅ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1978.wav|天|ja|……ん、変な味、でも……すごくドキドキする……。 お兄ちゃん……気持ちいい? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1979.wav|天|ja|もっと……いっぱい、気持ちよくしてあげるね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1980.wav|天|ja|んちゅ、ん、……、ん、ん、んっ、はぁ、……、 んんん、ちゅ、ちゅる、はぁ、ふぅ、 っ、っ、んん、んっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1981.wav|天|ja|ふふ……、ん、ちゅ、じゅるっ、ん、んっ、ん~~っ、 はぁ、ふぅ、……っ、ん、はぁ、じゅるっ、ちゅっ、 ちゅるるっ、はふ、はぁ、んん、んっ、ちゅるるっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1982.wav|天|ja|ちゅる、ちゅ、……、はぁ、んちゅ、……ふぅ、 ん……、口の中でビクンビクン、してる…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1983.wav|天|ja|お兄ちゃん、じゅる、ん、ちゅっ、 気持ち、よさそう……、はぁ、ふぅ……、 んん、はぁぁ……じゅるっ、ちゅっ、ちゅぱっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1984.wav|天|ja|んぐっ、ん、……っ、じゅるっ、ん、んっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1985.wav|天|ja|んく、はぁ、……っ、ん、ちゅっ、じゅるっ、 はぁ、ふぅ、んん、んんん、んぐ……っ、 い、く……? お兄ちゃん、いく、の……? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1986.wav|天|ja|はぁ、ふぅ、いいよ、お兄ちゃん……っ、 んぐ、ん、ちゅっ、はぁ、ふぅ……、 んんんっ、じゅるっ、いいよ、お兄ちゃん……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1987.wav|天|ja|あたしに、……んっ、出して、はぁ、ふぅ、 じゅるっ、ちゅっ、口の、中に……っ、 んぁ、ちゅっ、んん、んっ、出してぇ……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1988.wav|天|ja|ちゅっ、ちゅっ、じゅるるっ、全部、んぁ、んっ、 口に、んんっ、全部、飲む、からぁっ、 お兄ちゃんの、ちょうだい、ちょうだぁい……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1989.wav|天|ja|ん、ん、んっ、ちゅるっ、じゅるっ、ちゅっ、 ちゅるるっ、はぁ、ふぅ、ん、ん、ん、んっ、 んんんっ、ちゅるっ、んんんっ、ん、んっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1990.wav|天|ja|ん……っ、出る? 出そう? いいよ、はぁ、んっ、 出して、いっぱい、んんっ、いっぱい、出してぇ……っ、 全部、あたしにぃ……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1991.wav|天|ja|んくっ、んっ、じゅるっ、んん、んっ、ちゅっ、ちゅるっ、 んん、ちゅるっ、じゅるるるっ、じゅるっ、 ん、ん、んっ、んん――ッ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1992.wav|天|ja|んく、んっ、んんん~~~~~っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1993.wav|天|ja|ん……、んん、……んく、……、ん、んっ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1994.wav|天|ja|ん、ちゅ……んんん、……ちゅっ、……ん、んっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1995.wav|天|ja|ん…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1996.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1997.wav|天|ja|はぁ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1998.wav|天|ja|変な味。……ふふっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr1999.wav|天|ja|いっぱい出たね……。うれしい。 それだけ、気持ちよかった……ってことだよね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2000.wav|天|ja|あたしもね、気持ちよかった。 舐めてるだけなのに、気持ちよかった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2001.wav|天|ja|でも……もっと、気持ちよくなりたい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2002.wav|天|ja|……いいよね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2003.wav|天|ja|駄目って言っても……しちゃうから +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2004.wav|天|ja|……いれちゃうね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2005.wav|天|ja|あ、……、はぁ……、ぁぁ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2006.wav|天|ja|……ん、はぁ……っ、…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2007.wav|天|ja|すごい……、お兄ちゃんのが……あたしの中に……。 すごい……、あぁ、すごい…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2008.wav|天|ja|ずっとね、ずっと……こうしたかった。 こうして、欲しかった。 ずっとずっと……お兄ちゃんと、エッチなことしたかった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2009.wav|天|ja|叶わないと思ってたのに……叶った。 嬉しくて……いれただけなのに、イッちゃった。ふふっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2010.wav|天|ja|はぁ……すごい、……あたしの中で、お兄ちゃんの…… 感じるよ……? ビクビクして……あぁ、気持ちいい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2011.wav|天|ja|はぁ……、ふぅ……、もう、我慢できないから…… 動くね……、二人で、いっぱい……気持ちよくなろうね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2012.wav|天|ja|あ、はぁ、ぁ、……っ、はぁ、ぁ、ぁ、……っ、っ、 はぁ、はぁ、はぁ、ぁぁ、ぁ、ぁっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2013.wav|天|ja|あぁ、ぁ、すごい、すごいよぉ……っ、 お兄ちゃんと、エッチなこと、してる……っ、 ぁ、はぁ、……っ、はぁ、ぁ、ぁ……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2014.wav|天|ja|気持ちいい、っ、気持ちいいよぉ……っ、 ふぁ、ぁ、ぁ、……っ、ぁぁ、 はぁ、はぁ、ぁぁ、ぁ、ぁ、気持ちいぃぃ……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2015.wav|天|ja|ずっと、ずっとね? ずっと、ずっと、したかった。 お兄ちゃんとぉ、したかったぁ……っ、 ずっと、したかったのぉ……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2016.wav|天|ja|したくて、したくて、あたし、いつも、一人で、 お兄ちゃんのこと、考えて、一人で、してたぁ……、 はぁ、ぁ、ぁっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2017.wav|天|ja|お兄ちゃんとしてるところ、いつもいつも、 想像してたぁ……っ、はぁ、ぁ……っ、 お兄ちゃんが、寝てる間に、あたし、あたし……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2018.wav|天|ja|あぁ、はぁ……、っ、はぁ……っ、 すごい、想像してたこと、しちゃってる……っ、 お兄ちゃんと、エッチ、してるぅ……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2019.wav|天|ja|ああ、すごい、こんなに、気持ちいいんだ、 気持ちよかったんだ……っ、想像してたよりも、 ずっと、ずっと……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2020.wav|天|ja|あぁ、はぁ……っ、止まんないよ、お兄ちゃん、 初めてなのに、痛くないの、気持ちいいの、 すっごく、気持ちいいのぉ……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2021.wav|天|ja|ぁ、待って、ぁ、駄目、また、イク、イッちゃう……っ、 ぁ、イク、イク、イク……ッ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2022.wav|天|ja|ん、ぁ……っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2023.wav|天|ja|ぁ、は、はぁ、は、はっ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2024.wav|天|ja|はぁ……、ん、また、イッ、ちゃた……。 気持ちよくてぇ……、はぁ、すぐ、イッちゃう……、 お兄ちゃんの、気持ちいぃ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2025.wav|天|ja|お兄ちゃんも、気持ちいいよね……? きっと、兄妹だから……誰よりも、一緒に、 気持ちよく……なれるよね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2026.wav|天|ja|もっと、しようね。もっと、いっぱいいっぱいいっぱい、 しようね。もっと、もっと +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2027.wav|天|ja|ぁ、はぁ、ぁぁ、ぁ、ぁ、ぁ、ぁっ、はぁ、ぁっ、 んんん、ぁ、ぁっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2028.wav|天|ja|ぁ、はぁ、んんん……っ、あぁ、気持ちいい、 気持ちいいよ、お兄ちゃん……、ふぁ、ぁっ、 気持ちいい、気持ちいいよぉ……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2029.wav|天|ja|お兄ちゃんも……、ぁ、ぁっ、気持ちいい? 気持ちいい、よね? 一緒に、気持ちよくなろうね? 一緒に、一緒に……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2030.wav|天|ja|ん、ぁ……っ、はぁ、あぁぁ、お兄ちゃんの……、 んっ、ピクピクって、あたしの中で……、ぁぁ、 ピクピクって、ふぁ、ぁ……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2031.wav|天|ja|すごいの……、ぁっ、奥、ぐりって、ごりって なるの、好き、すごく、好きぃ……っ、 ぁ、ぁ、ぁっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2032.wav|天|ja|ぁぁ、ぁ……っ、お兄ちゃん、お兄ちゃん、 お兄ちゃん、お兄ちゃん……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2033.wav|天|ja|ごめんね、好きなの、大好きなの、 お兄ちゃんのこと、ずっと、ずっと、大好きなのっ、 ごめんね、ほんとはいけないのに、ごめんね……っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2034.wav|天|ja|いけないけど、気持ちいいの、すごく、 気持ちいいのぉ……っ、止まんない、止まんないよ、 お兄ちゃん、お兄ちゃん……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2035.wav|天|ja|あぁ、まだ、駄目、ぁ、ぁ、駄目、なの……、 ぁ、ぁ、ぁ……っ、また……、んっ、 また、イッ、ちゃぅ……、また、イクゥ……ッ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2036.wav|天|ja|お兄ちゃん、一緒に、一緒に、イきたい……っ、 お兄ちゃんと、一緒がいい……っ、 一緒がいいの……っ、お兄ちゃんと、一緒ぉ……っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2037.wav|天|ja|イこ? お兄ちゃんも、イこ? ね? 一緒に、イこぉ……? あたし、がんばるから、 もっとがんばって、気持ちよくするからぁ……っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2038.wav|天|ja|ぁぁ、はぁ、一緒に、あぁぁ……っ! お兄ちゃんと、一緒にぃ……っ! ふぁ、ぁ、ぁ、ぁ……っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2039.wav|天|ja|――ぁっ! あぁぁ……っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2040.wav|天|ja|ぁ、ぁ、ぁっ! ぁぁぁっ! お兄ちゃんっ、ぁぁぁっ、~~~~っ! ぁ、だめっ、すごっ、あぁぁぁっ! ~~~っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2041.wav|天|ja|そんなに、強く……っ、ぁ、ぁ、ぁっ! されたらぁ……っ、もぅ、っ、だめ、だよぉ……っ! あぁぁっ、っ、あたし、あたし……っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2042.wav|天|ja|ぁ、だめっ、イクッ、イクッ、イクッ、イクッ、 イクゥ……ッ! イッちゃうぅぅ……ッ! まだ、だめ、だめ、だめぇ……っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2043.wav|天|ja|イク、から……っ、お兄ちゃんも、一緒、一緒に……っ! あたしの、中に、……っ、欲しい、お兄ちゃんの、 欲しい……っ、全部、出して、あたしに、あたしにぃっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2044.wav|天|ja|ッ、イクッ、イクゥ……ッ! 一緒に、イこ? 一緒に、一緒に……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2045.wav|天|ja|ぁ、ぁ、ぁ……っ、ふぁ、ぁっ! ~~~っ! あぁぁ、ぁっ! ぁぁ~~~~っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2046.wav|天|ja|ぁ、だめ、もう、イ、ク……ッ! イクッ、イクッ、イク――ッ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2047.wav|天|ja|~~~~~~~~~~~~ッ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2048.wav|天|ja|――ッ、ぁ、はぁ……っ、ぁぁ、っ、ぁっ、ぁっ……、っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2049.wav|天|ja|んぁ、……、はぁ、ぁ、……はぁ……、ふぁ、はぁ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2050.wav|天|ja|一緒に……イけたね……。 うれしい……、お兄ちゃんと、一緒に…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2051.wav|天|ja|わかるよ……、いっぱい……出したね……。 ふふ、いっぱい……あたしの中に、 お兄ちゃんが、いっぱい…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2052.wav|天|ja|すごく……気持ちよかった。 お兄ちゃんも……気持ちよかった? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2053.wav|天|ja|よかった。初めてだけど……うまくできたね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2054.wav|天|ja|ずっと……夢見てた。 お兄ちゃんに……こうしてもらうの +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2055.wav|天|ja|叶えてくれて……ありがとう +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2056.wav|天|ja|うん。とっても +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2057.wav|天|ja|ふふ……、疲れちゃったね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2058.wav|天|ja|途中で、頭真っ白になってた。 すごく……興奮しちゃった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2059.wav|天|ja|ん、……ちゅ、……、……んん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2060.wav|天|ja|大好きだよ……、お兄ちゃん。大好き +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2071.wav|天|ja|指先の石化、すぐ治ってよかったね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2072.wav|天|ja|ず~~~っと大変だったもんね。 石になったり、あたしがおかしくなったり +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2073.wav|天|ja|そだね~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2074.wav|天|ja|う~ん……なさそう…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2075.wav|天|ja|な~んか……ほんとに風邪だったら寝てればいいけど、 健康体だとなにしていいかわっかんないね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2076.wav|天|ja|いや~、マジ。起きたときビビりましたよ。 にいやんいないんだもん、どこにも +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2077.wav|天|ja|やべぇ……って思ったね。コンビニかよマジかよって。 いや、あたし置いてコンビニ行くのもおかしいけどさ。 それよりみゃーこ先輩たちにどう言い訳するか焦ってた +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2078.wav|天|ja|あ~……慌ててたから、すっぽ抜けてた。 結城先輩はグループチャットで一緒に連絡できたけど、 春風先輩は入ってなかったし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2079.wav|天|ja|下手したら起きなかったかもしれないしね、あたし。 力も解除されなかったかもしれないし……。 まぁ、無茶すんなよとは思ったけどさ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2080.wav|天|ja|でも、春風先輩覚えてたんですよね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2081.wav|天|ja|いや、うん、ある意味元凶のあたしが言うのも なんだけどさ。みんな無事でよかったよね! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2082.wav|天|ja|春風先輩。 にぃにを助けてくれて、ありがとうございました! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2083.wav|天|ja|そっか……。アーティファクトが教えてくれないなら、 知っている人に聞くしかない……。 ってことは…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2084.wav|天|ja|え、だ、大丈夫なの? それ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2085.wav|天|ja|え……じゃあ……。 ラスボスが、まだいるってこと……? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2086.wav|天|ja|あ……その設定忘れてた……。 もう春風先輩も、仲間ですよね! 仲間! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2087.wav|天|ja|あたしも一緒に出るね~。 晩ご飯買ってくる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2088.wav|天|ja|いやにぃやん自覚ないかもだけど顔色悪いから。 休んでなさい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2089.wav|天|ja|ほいほい、それじゃ、行きまっしょ~ +kr2428.wav|天|ja|……ッぅぉ、起きた +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2091.wav|天|ja|知らない。今帰ってきたところだし。 十分とかじゃない? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2092.wav|天|ja|大丈夫? めっちゃ汗かいてるけど…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2093.wav|天|ja|あ、体がビクッてするやつだ。 ご飯食べる? まだ寝る? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2094.wav|天|ja|ほいほい。んじゃ食べましょ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2095.wav|天|ja|ほっかもっと亭のお弁当。 からあげとハンバーグ、どっちがいい? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2096.wav|天|ja|じゃああたしハンバーグ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2097.wav|天|ja|明日から休みでよかったね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2098.wav|天|ja|あたしもほぼ一週間だな~……。 ああ、でも忘れられてたから、欠席した記録とか 残ってなかったりして +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2099.wav|天|ja|あたしは元気だよ、絶好調。 にいやんの方が心配だよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2100.wav|天|ja|あたし見てないけど、 炎のアーティファクトもらったんだよね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2101.wav|天|ja|あたし的にはちょっと怖い力だけど…… でもあれだよね、主人公っぽい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2102.wav|天|ja|ちっちゃいころにさ、十年くらい前? あったじゃん、格ゲーで +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2103.wav|天|ja|あたし好きだったんだよな~、かっこよくて。 ちょっとやってよ、真似してよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2104.wav|天|ja|いいじゃん! 指先にボッてしてさ、フッて吹き消すの。 あの勝利のポーズやってよ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2105.wav|天|ja|KO! YOU WIN! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2106.wav|天|ja|うわ~! やった! やっちゃった! ノリノリじゃねぇか! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2107.wav|天|ja|……へ? なに? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2108.wav|天|ja|ぁ、ぅ、ちょ、ちょっと待って +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2109.wav|天|ja|え~、と…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2110.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2111.wav|天|ja|こ、この前の、話! ちゃんと治ったら……って言ってたよね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2112.wav|天|ja|……うん。うやむやにしちゃってもよかったんだけど…… やっぱり、ちゃんと言いたくて…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2113.wav|天|ja|あたし……。あたしね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2114.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2115.wav|天|ja|お兄ちゃんのことが、好き +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2116.wav|天|ja|――なんだけどっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2117.wav|天|ja|その、なんていうか……あのときは、あたしおかしくて。 恋人になんてなれないのは……わかってる。 ちゃんと、わかってる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2118.wav|天|ja|でも……でもさ、やっぱり……ずっと好きだったからさ。 隠しておく気持ち……言っちゃったからさ。 このまま、はい元通りね! ってのも無理で…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2119.wav|天|ja|だから、あの……お兄ちゃん。 一個だけ……お願いが、あります +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2120.wav|天|ja|あの、一回、一回だけでいいから…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2121.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2122.wav|天|ja|一回だけで、いいから +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2123.wav|天|ja|あたしと―― +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2124.wav|天|ja|チューしてください! チュー! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2125.wav|天|ja|お願いします! 一回でいいから! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2126.wav|天|ja|いや唇に! マウストゥマウス! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2127.wav|天|ja|いいじゃん! 一回! お願い一回だけ! それで気持ちに整理つけるから! 一発ブチュッとしてくれるだけでいいから! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2128.wav|天|ja|そりゃ必死だよ! 超必死だよ! してよ! キス! キスミープリーズ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2129.wav|天|ja|え~? 悩むぅ~? そんな悩むぅ~? たかがキスじゃん! アメリカなら普通だよ! アメリカなら! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2130.wav|天|ja|お願いだよぉおぉおお! キスしてよぉおおおおおおお!! キスしてぇぇぇよぉぉぉぉおおおおおお! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2131.wav|天|ja|わざとだよ! わざとテンション上げてるの! 普通の告白みたいな空気出してさッ、真剣に告白してさッ、 振られたら立ち直れないじゃん! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2132.wav|天|ja|だからアホになってるの! あとで笑えるように! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2133.wav|天|ja|真剣な顔で無理って言われるより断然マシ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2134.wav|天|ja|いやほんとお願いします恋人になりたいとか面倒なことは もう言わないんでキスしてくださいお願いしますキモいって わかってるけど一回だけマジでお願いしますマジで +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2135.wav|天|ja|ほんとはキス以外もしたいけどキスで我慢するからぁ! お願いしますぅ! 兄に恋してしまった妹の 願いを叶えてください~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2136.wav|天|ja|お願いしますぅ~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2137.wav|天|ja|おね……は? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2138.wav|天|ja|ん、ん、んっ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2139.wav|天|ja|あ、一緒に入ろう的な……。 キスだけじゃなくもっといいことしようぜ的な…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2140.wav|天|ja|はっ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2141.wav|天|ja|えぇぇぇ……。え~~~~…………。まじかよぉ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2142.wav|天|ja|わかったよぅ……。 うぅ……好きになっちゃってすみません…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2143.wav|天|ja|うわ~……やばい……。 予想以上にへこんだ……やばい…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2144.wav|天|ja|なん―― +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2145.wav|天|ja|――!? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2146.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2147.wav|天|ja|……今、キスした? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2148.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2149.wav|天|ja|……わかんなかった、もう一回…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2150.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2151.wav|天|ja|………… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2152.wav|天|ja|ぇ、ぇ、ぇ、なに? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2153.wav|天|ja|へ? ぇっ、へ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2154.wav|天|ja|ふぇっ、へっ、へっ!? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2155.wav|天|ja|……やべぇ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2156.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2157.wav|天|ja|……やべぇ。……やべぇ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2158.wav|天|ja|エッチしてください! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2159.wav|天|ja|抱いてください! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2160.wav|天|ja|処女もらってください! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2161.wav|天|ja|エロいことしてください! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2162.wav|天|ja|いやそんなことないから! 正気だから! 本気で言ってるから! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2163.wav|天|ja|わかる、わかりますよ? 頭おかしいこと言ってるって! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2164.wav|天|ja|でもね、しゃーないんす! 本心なんすもん! あたし、お兄ちゃんとそういうことしたいですもん! ずっと思ってましたもん! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2165.wav|天|ja|あたしも思うけれども! どうかと思いますけれどもっ! しゃーないんす、ほんと! もうしゃーないんす! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2166.wav|天|ja|だってさ、ちょっと考えて、考えてみよ。 お兄ちゃん、にぃに、にいやん、兄様 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2167.wav|天|ja|あたしがさ! 今ここでさ! ううん……なんでもないの忘れて……。 とか言ったらさ! 丸くは収まるけどさ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2168.wav|天|ja|今後さっ、お兄ちゃんへの気持ちをごまかして、 なんかよくわからん、適当なチャラいクラスメイトと 付き合っちゃうわけですよ! まぁいっかって! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2169.wav|天|ja|いや仮定だからっ、聞け、最後まで聞け +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2170.wav|天|ja|でさっ、どうせ兄妹では結ばれないし……って、 そのチャラ男に処女を捧げるわけっすよ。 どうっすか? これどうっすか? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2171.wav|天|ja|あたしがそういう刹那的な感情で粗末に処女を 散らしていいんすかって話ですよ! 百人斬り目標ッスわ、とか言ってるチャラ男に! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2172.wav|天|ja|あたしすっっっっごい嫌! それが初めての思い出とかほんっっっっっっっと嫌! にぃにはどうよ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2173.wav|天|ja|ぁっ、嫌な顔してる! だよね! 嫌だよねっ! 妹がそんな風になるのやだよねっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2174.wav|天|ja|でもできないの! 今のままじゃ! あたしお兄ちゃんのこと好きすぎるから! 一途に一筋に大好きだからっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2175.wav|天|ja|このままじゃあたし適当に処女散らして、 適当に別れたり付き合ったりして、 てきと~~に生きる未来が見えるの! 見えちゃうの! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2176.wav|天|ja|だからねっ、にいやん! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2177.wav|天|ja|せめて処女だけでも奪ってくれませんか! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2178.wav|天|ja|頼むよぅ、お兄ちゃぁぁん! 付き合ってとか面倒なことはもう言わないからさぁ! 一回だけヤリ捨ててくれよぉう! あたしのためにぃ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2179.wav|天|ja|こんなことシリアスな空気で頼めないでしょうが! テンション振り切らないと頼めないでしょうが! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2180.wav|天|ja|落ち着いたらしてくれますかっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2181.wav|天|ja|……わかった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2182.wav|天|ja|いや……ほんとさ、自分なりに悩んで悩んで、 お願いしてるんだよね。 馬鹿なこと言ってるのは、ちゃんとわかってる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2183.wav|天|ja|恋人になれないのも……わかってる。 お兄ちゃんが、そういうのを望んでないことも +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2184.wav|天|ja|でも……好きですって伝えて、それで終わりには できないじゃん。お兄ちゃんとしたいなって思ってたこと、 いっぱいあるもん。できないよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2185.wav|天|ja|そう、その……、し、下心? 的な? お兄ちゃんには もうバレちゃってるし……隠そうにも、もう隠せないし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2186.wav|天|ja|だったら、素直にさらけ出そうって。 そう思った +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2187.wav|天|ja|こ、こう見えても……結構、今、その、恥ずかしい。 心臓ドキドキしてる。 でも……うん、本心なんだ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2188.wav|天|ja|あたし……お兄ちゃんとエッチなことしたい。 して欲しいって、ずっと思ってた +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2189.wav|天|ja|だから……一回だけ。一回だけで……いいから。 あたしのわがまま、聞いて欲しい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2190.wav|天|ja|あたしに……最初で最後の、思い出をください +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2191.wav|天|ja|お願い、します…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2192.wav|天|ja|勝負しましょう +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2193.wav|天|ja|勝負。お兄様がわたくしに欲情いたしましたら、 そういう感情を抱いたということで、 責任持って抱いてください +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2194.wav|天|ja|単純明快じゃないっすか。 お兄ちゃんの中の『兄』の部分が勝ったら、 あたし諦めるよ。諦めざるをえないよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2195.wav|天|ja|お兄ちゃんの中の『男』の部分が勝ったら、 それもうオッケーってことじゃん。お兄ちゃんもあたしを そういう目で見てるってことじゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2196.wav|天|ja|だから抱け +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2197.wav|天|ja|失礼しま~す! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2198.wav|天|ja|デュエルスタートゥ! イェーイ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2199.wav|天|ja|いや真剣だよ! 超真剣だよ! ギャグっぽくしないと精神がもたないの! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2200.wav|天|ja|あと冗談っぽくしておけば振られたとき 勢いで笑える! 気がする! だからもうしばらくこのウザいノリに付き合って! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2201.wav|天|ja|デュエルスタート~ゥ! イッェーイ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2202.wav|天|ja|誘惑しますので +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2203.wav|天|ja|そう、誘惑 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2204.wav|天|ja|は~……なんだかぁ、暑くなぁい? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2205.wav|天|ja|はぁ~……汗ばむわぁ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2206.wav|天|ja|汗ばむわぁ~…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2207.wav|天|ja|あ、もう、やぁだぁ、どこ見てるの~? や~だ~、も~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2208.wav|天|ja|お、ドキッとした? ドキッとしただろ。 ドキッとしたって言え +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2209.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2210.wav|天|ja|こんちくしょう! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2211.wav|天|ja|これでどうだ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2212.wav|天|ja|うるさいっ! 揉めっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2213.wav|天|ja|小細工はやめだっ! 揉めっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2214.wav|天|ja|いやいやじゃねぇ! 揉めっ! それでにぃにがなんとも思わなかったら負けだ! スパッと諦める! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2215.wav|天|ja|だから揉めっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2216.wav|天|ja|さぁ好きなだけ――ってうぉううぉぅ! 揉んだなっ! 割とあっさり揉んだなっ! びっくりしたぞこの野郎! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2217.wav|天|ja|いや、ちょ、なんか言って――ん……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2218.wav|天|ja|ぁ、ちょ……、ん…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2219.wav|天|ja|……、……、…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2220.wav|天|ja|思ったより……ぅ、やばい……、ど、どうしよ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2221.wav|天|ja|ぁっ、乳首やばい乳首やばい……っ! ちょ、にぃに……、お兄ちゃん……っ! て、手つき……エロい……っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2222.wav|天|ja|はふ……、……、……、ぅ、……ふぅ……、はふ、ふぅ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2223.wav|天|ja|あ、あの、なんか、無言でこ、怖いって言うか……、……、 ……んっ? ……、んんっ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2224.wav|天|ja|あの……お兄様? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2225.wav|天|ja|勃起してますよね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2226.wav|天|ja|お勃ちあそばされてますよね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2227.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2228.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2229.wav|天|ja|勃ってんじゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2230.wav|天|ja|勃ってんじゃん! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2231.wav|天|ja|おまっ、この野郎! 黙々と揉んでるな~って思ったらこの野郎! あっさり勃起してんじゃん! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2232.wav|天|ja|いまさら否定できねーよ! 超もっこりしてるよ! なんだよっ! にぃにもそうじゃん! モラルより性欲じゃん! なんだよ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2233.wav|天|ja|よっしゃ勝ちだ! あたしの勝ちだ! しよう! エッチしよう! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2234.wav|天|ja|勃起しながら説教してんじゃねーよ! もう入れたろ! このまま挿入したろっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2235.wav|天|ja|しよう! してっ! しろっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2236.wav|天|ja|落ち着かない! 今押し切らないと次はない! 性癖がバレたあたしに失うものなどなにもないっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2237.wav|天|ja|構わんねっ! 一向に構わんねっ! 目的が達成できれば過程などどうでもいいねっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2238.wav|天|ja|だから勃起しながら正論言うなっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2239.wav|天|ja|先っちょ! 先っちょだけでいいから! 先っちょだけだからっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2240.wav|天|ja|待たん! あたしはもう待てん! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2241.wav|天|ja|いやあたしが――ん、んっ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2242.wav|天|ja|まじか…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2243.wav|天|ja|……予想以上にビンビンじゃん。 妹にためらいなしかよ……。 やっぱ兄妹だな……。変態かよ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2244.wav|天|ja|すみませんっ! お願いします! 一発よろしくお願いしますっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2245.wav|天|ja|いきなり弱気にならないでよっ! 勢いでっ! 勢いで行っちゃお! 勢いでっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2246.wav|天|ja|ちょっと待ってて +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2247.wav|天|ja|にぃにの気持ちはわかるんですよ。 そりゃ妹とするのは抵抗があるよ。 でも秘策を思いついた +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2248.wav|天|ja|そう! 待ってて、目をつむって待ってて! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2249.wav|天|ja|いいから! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2250.wav|天|ja|お待たせしました +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2251.wav|天|ja|目開けていいよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2252.wav|天|ja|お願いします! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2253.wav|天|ja|お願いします! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2254.wav|天|ja|どうしたの? はやくっ、いつでもいから +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2255.wav|天|ja|顔を隠せばいけるでしょ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2256.wav|天|ja|顔さえ隠せば、ただのナイスバディの女の子でしょ。 これで抵抗感ちょっとは消えるでしょ。 フル勃起でしょ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2257.wav|天|ja|うっそマジで!? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2258.wav|天|ja|ここまで来てやめるとかそりゃないよお兄たま! お願い! 先っぽだけ入れちゃってよ! 膜破るだけでいいから! お願い処女もらってください! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2259.wav|天|ja|お、ぉう +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2260.wav|天|ja|ぉ、ぉ、ぉ……、ちょ、あの、見えてないから、 なにするか宣言してから……うひょっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2261.wav|天|ja|おぉぉ……っ! どこ触っているぅぅ……っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2262.wav|天|ja|わ、わからんよ! そこはニュアンスで! フィーリングで! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2263.wav|天|ja|あたしだって処女だからわかんねーよ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2264.wav|天|ja|あたしをどんな目で見てんだよ! 指すら入れてないわっ! 最初はにぃにのチンコって願望あったから! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2265.wav|天|ja|いいからもう入れちゃって! はずい! 恥ずか死するっ! 思い切って入れちゃって! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2266.wav|天|ja|お、おすっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2267.wav|天|ja|準備できてます! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2268.wav|天|ja|うるせーよさっさと入れろ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2269.wav|天|ja|お、おぅっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2270.wav|天|ja|おぅ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2271.wav|天|ja|おまぶっ飛ばすぞ童貞丸出しかよ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2272.wav|天|ja|来いやぁ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2273.wav|天|ja|ぅ、ぅぎ……ぃ~~~っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2274.wav|天|ja|ぅ、ぅぅ~~~……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2275.wav|天|ja|ぃっ……! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2276.wav|天|ja|はふっ、ぅ~~~~……っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2277.wav|天|ja|……っ、いぃっった……! クソいってぇ……! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2278.wav|天|ja|だ、だいじょび……、痛いけど、なんか、 脳内麻薬的なのがドッパドッパ出てる……! 痛いけどめっちゃ興奮してる……! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2279.wav|天|ja|あぁ、どうしよ、めっちゃ嬉しい……っ! お兄ちゃんごめ、ありがと、あぁどうしよ、 嬉しすぎて気持ち悪い、死ぬ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2280.wav|天|ja|頭ぼーっとしてきた、はぁはぁっ、なんか息苦しい、 ぁ、これ酸素だっ、酸素足りないっ、 袋の中苦しい、呼吸、呼吸がっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2281.wav|天|ja|お兄ちゃんごめんあたし死ぬっ、でも本望だっ、 お兄ちゃんありがとう、あたし今幸せだぁさよならっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2282.wav|天|ja|おぁぁぁああああ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2283.wav|天|ja|なんで、なんで取ったぁ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2284.wav|天|ja|だ、だって、……っ、も、もういいよ、にぃに、ありがと。 もう満足だから……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2285.wav|天|ja|ぁぅっ、ぅっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2286.wav|天|ja|おぅっ、おぅっ! ひょ~、ひょぁ~っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2287.wav|天|ja|あは~っ、ほぁ~~~っ、ほ~~~ぁたぁっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2288.wav|天|ja|あたたたたたっ、ぁ~~~~っ、あちょぁ~~っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2289.wav|天|ja|な、なにぃ? 大丈夫~、痛いけど痛くない~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2290.wav|天|ja|なにがぁ~っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2291.wav|天|ja|ちがっ、違うんですぅ! 力むと、そういう声出ちゃうんですぅ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2292.wav|天|ja|って、言われてもぉ……っ、 幸せ噛みしめると、力んじゃうぅ……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2293.wav|天|ja|か、可愛く、可愛く…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2294.wav|天|ja|は、はぁ~~ん、ぁぁぁ~~~ん! お、お兄ちゃんのが、あたしの中でぇ、暴れてぇ! 気持ちいい、気持ちいいよぉ! ふぁぁ~~ん! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2295.wav|天|ja|おい待て今舌打ちしたか? おい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2296.wav|天|ja|くっそ、エロゲのヒロインっぽくしたのに……! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2297.wav|天|ja|わ、わかったぁ……、ぅぅ、……っ、はぁ、ぅ、ぅっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2298.wav|天|ja|ぅ、……、はぁ、……、はぁ……、ぅぅ、ぅっ、ぅっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2299.wav|天|ja|痛くないわけじゃ、ないけど、それより、感動が、 大きい……っ、心臓、バクバクして、し、死にそう……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2300.wav|天|ja|わ、わかった、生きるぅ……っ、 ぅ、はぁ、……っ、ぁ、ぁ……っ、ぅ、ぁ、ふぅ、はぁっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2301.wav|天|ja|はふっ、は、は、はっ、……っ、ぅ、ぁ……っ、 ……っ、はぁ、ぅ……、んっ、ぁ、はぁ、はぁ、はぁっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2302.wav|天|ja|ぅ、ぅ、ぅっ、死ぬ、死ぬ、死ぬ……っ、 ず、ずんずん、くるぅ……っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2303.wav|天|ja|は、はやく、ないっすか……っ、 そういう、もん、っすか……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2304.wav|天|ja|そ、そんなこと、言って、気持ちよくて、ぅ、ぁ、 我慢できないん、でしょ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2305.wav|天|ja|ぁ、まじで? なんだよ~、へっへ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2306.wav|天|ja|ほんとに、……っ、痛く、ないから……っ、 はぁ、ふぅ、いいよ、もっと、強く、しても……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2307.wav|天|ja|んぁ、んっ、ぁっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2308.wav|天|ja|ぅ、ぁ、ぁ、ぁ、ぁっ、~~っ、ぅ~っ、 ぁぁ、ぁ、~~~っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2309.wav|天|ja|はぁ、はっ、ぅぅ、はず、ぃ……っ、 ぅぅ、めっちゃ、はず……っ、ぅ、ぁ、 はぁ、ふぅ、ぁ、ぁっ、ぁぁ、ぁっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2310.wav|天|ja|わ、わかり、もうしたぁ……っ、 ぁ、ぅぅぅ、ふぅぅ、はぁ、ぁっ! っ、っ、っ、ぅぅぅ、ぅ~~~っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2311.wav|天|ja|……っ、ぁ、駄目だっ、声、も、無理、 我慢っ、ぁ~~~っ! っ! ぁっ、ぁっ! ふぁ、ぁっ! ぅぅぅ~~~っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2312.wav|天|ja|はやく、出してぇ……っ! 死ぬっ、意識、飛ぶ、飛ぶぅっ! ぅぅ、ぁぁっ! ふぁぁっ! ぁ、ぁぁっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2313.wav|天|ja|ぁ、ぁ、ぁっ! ~~~っ! ぁ~~っ! ぁ~~~~っ! ふぁぁ~~~~っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2314.wav|天|ja|~~~~~~~~~っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2315.wav|天|ja|あぅっ、ぅ、……っ、ぁっ、はぁ……、ふぅ、はぁ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2316.wav|天|ja|はぁ……、……、はぁ……、……、はぁぁ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2317.wav|天|ja|…………、…………、………… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2318.wav|天|ja|ぁ、あの…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2319.wav|天|ja|……中出し、されましたよね? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2320.wav|天|ja|そんな感覚が……あったような…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2321.wav|天|ja|ふふ~、おぅおぅ、なんだよ~。 そんなよかったか~? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2322.wav|天|ja|案ずるな。避妊薬を得る方法は既に心得ておる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2323.wav|天|ja|お兄ちゃんの子供を産めないか真剣に考えた女ですよ。 そのあたりバッチリですよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2324.wav|天|ja|……あの~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2325.wav|天|ja|一回って言ったんですけど……もう一回…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2326.wav|天|ja|あの、全然……興奮がおさまらなくて……。 もっと、して欲しいなって…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2327.wav|天|ja|……ごめん、約束破っちゃ駄目だよね。 今のなし、ごめん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2328.wav|天|ja|ぇ? ぁ、ぅっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2329.wav|天|ja|ぉ、ぉ、ぉ、なになになに? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2330.wav|天|ja|別に好きなだけ揉んでいいけど…… ぇ、まだしてくれるってこと? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2331.wav|天|ja|全然いいけど……ぁっ、ぁっ、ぅぅぅっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2332.wav|天|ja|さ、さっき、と、なんか、違う……っ、 ぁぅ、ぅ、はぁ、ぁ、ぁっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2333.wav|天|ja|ていうか、胸、胸、揉みすぎ、胸……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2334.wav|天|ja|いいけど、さぁ……っ、乳首、あかんっ、あかんてっ、 ビリビリするぅ……っ、ぁ、ぁっ、~っ、はぁ、ぁっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2335.wav|天|ja|……っ、っ、はぁ、……っ、……っ、はぁ、ふぅ……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2336.wav|天|ja|~~っ、ぁ、だ、駄目だ、こ、声、我慢、しなきゃ、 駄目? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2337.wav|天|ja|ほ、ほしょ~はぁ、しかね、ます、がぁ……っ、 ぁ、ぁっ、っ、ふぁぁっ! ぁ~~っ! ぁぁぁ~~~~っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2338.wav|天|ja|妹に、手を出した……っ、変態として、噂になるがいぃ~、 そして、責任とって、あたしをぉ、めとれぇ……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2339.wav|天|ja|あぅ、はぁっ、あ、あ、うぁ~~~っ! ぁ~~~っ! はぁっ、はぁっ! ぁぁっ! ぁぁぁっ! ぁ~~っ! ぁ~~っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2340.wav|天|ja|はぁっ、はっ、はっ、この、体勢……っ、 や、やばっ、密着、してるから……っ、 さ、さっきより、やばい、ドキドキするぅ……っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2341.wav|天|ja|し、刺激がぁ……っ、いろいろな意味でぇ……っ、 ふぁっ、つ、強すぎるぅぅ……っ! ぅぁっ! あ~~っ! ぁ、ぁっ! ぁ~~っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2342.wav|天|ja|……っ、と、飛ぶ、意識、飛ぶ……っ、 ぁっ、は、初めてなのに、イッちゃうやつ、 達成、なるかぁ……っ、うぁっ、ぁっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2343.wav|天|ja|喋ってないとっ、へ、変な声、出るぅ……っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2344.wav|天|ja|は、恥ずかしいぃ……っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2345.wav|天|ja|こ、興奮とか、言うなぁっ、喜ぶぞっ、 あたし、喜ぶぞぉぉっ、あぅっ、ぁ、ぁっ、 ~~~っ! はぁ、ぁっ! ぁっ、あぁっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2346.wav|天|ja|わ、わかったぁっ、お兄様のために、 激しく、喘ぎ、……っ、倒しますぅ……っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2347.wav|天|ja|あぅっ、ぅうっ、はぁ、はぁっ、ぁ、ぁ、ぁ、ぁっ! ~~~っ、はぁ、ふぅ、はぁ、はぁはぁっ、 ぁ~~~っ! ぁ、ぁ、ぁっ! ぁ~~~っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2348.wav|天|ja|ぁ、待って、どうしよ、ぁっ、~~~っ! うぁっ、やっぱ、ぁっ、き、きき、き、き、きっ、 き~~~~~っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2349.wav|天|ja|気持ちよく、なってぇ、きたぁっ、 興奮しすぎて、ラリッてきたぁっ、 あっ、ぁ、ぁっ、ぁ~~~っ! はぁ、ぁぁっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2350.wav|天|ja|ごめ、ぁ、ぁっ、お兄ちゃん、お兄ちゃんっ、 頭、くらくらして、ふぁぁぁっ! なに言ってるか、わ、わかんないっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2351.wav|天|ja|ごめっ、お兄ちゃんっ! 好きっ、好きっ、好きっ、好きっ、好きぃっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2352.wav|天|ja|あ、ぁっ、あ~~っ、ふぁっ、ぁぁっ! も、だめっ、また、飛びそう……っ! 死ぬ、死ぬぅ……っ、あ、あ、あ~~~っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2353.wav|天|ja|あ~~っ、っ、お兄ちゃんお兄ちゃんっ、 お兄ちゃんとエッチ、ぁ、ぁっ、エッチしてるっ、 もっと、したいのぃっ、あぁぁっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2354.wav|天|ja|ふぁぁっ、だめ、も、だめだぁっ、 あたし、だめぇっ、もぅ、むりぃっ! ふぁぁっ、~~~~っ、ぁぁっ、ぁぁぁぁっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2355.wav|天|ja|いいよぉ、きて、きてぇっ、 お兄ちゃんお兄ちゃんお兄ちゃんっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2356.wav|天|ja|好きっ、好き好き好き、好きっ、好きぃっ! お兄ちゃん、大好きぃっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2357.wav|天|ja|大好き、だからぁっ、きてっ、きてっ、 ぁ、ぁ、ぁ、ぁ、ぁっ、ぁ~~~っ、 ぁぁぁぁ、ぁ、ぁっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2358.wav|天|ja|ふぁぁっ、ぁ~~~~~~~~っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2359.wav|天|ja|ぁ、ふぁ、はぁ、ぁ……、 ま、また、中……ふぁぁ……、中ぁ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2360.wav|天|ja|はぁ、ふぅ、はぁぁ、……、 すご、すごかったぁ……、はぁ、ふぅ、はぁ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2361.wav|天|ja|……、……、…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2362.wav|天|ja|……ぉぇっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2363.wav|天|ja|興奮しすぎて、なんか、気持ち悪い……。 けど……なんか……気持ちいい…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2364.wav|天|ja|はふ、ぅ、ぁ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2365.wav|天|ja|はふ、はぁ……、ちょ、ちょっと…… 余韻に浸らせて…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2366.wav|天|ja|はぁ……幸せだ……。夢のよう……。 もう死んでもいい……。 幸せすぎてやばい…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2367.wav|天|ja|気持ちよかったね~……えっへっへ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2368.wav|天|ja|お兄ちゃんお帰り~☆ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2369.wav|天|ja|あたしにする? あたしにする? それとも、;あ・た・し? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2370.wav|天|ja|あたしねっ、オッケー☆ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2371.wav|天|ja|なに? なんだよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2372.wav|天|ja|そのお言葉、そっくりそのままお返ししますけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2373.wav|天|ja|おぅおぅ、待て待て待てぃ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2374.wav|天|ja|せめておかえりのキス! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2375.wav|天|ja|なに言ってんだよ、一日一回だよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2376.wav|天|ja|そして一日二回になり、三回になり、 いつしかキスが当たり前になる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2377.wav|天|ja|お願い! 不意打ちだったから! あれ不意打ちだったからノーカン! ノーカウント! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2378.wav|天|ja|通してっ! お願い! チュッてするだけじゃん! チュッて! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2379.wav|天|ja|我慢したご褒美に! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2380.wav|天|ja|二日間甘えるの我慢した! おとんとおかんの前では我慢した! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2381.wav|天|ja|なんだよ~……ケチぃ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2382.wav|天|ja|あ、にぃに~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2383.wav|天|ja|なにそれ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2384.wav|天|ja|制服になんかついてる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2385.wav|天|ja|ここここ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2386.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2387.wav|天|ja|へっへ~、油断したな馬鹿め~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2388.wav|天|ja|不意打ちのお返しです~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2389.wav|天|ja|ここを通りたければあたしを抱いてからにしろ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2390.wav|天|ja|実家にいる間大変だったんすよ、お兄様 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2391.wav|天|ja|性欲を抑えるのが! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2392.wav|天|ja|いやにぃに呆れてますけどね? ほんとは共感してるでしょ? あたしと一緒でしょ? 持て余してるでしょ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2393.wav|天|ja|素直になれよぅ! あたしはもうしたくてしたくて しゃーない! 快楽を刻み込まれたこの体が 疼いて疼いてしゃーない! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2394.wav|天|ja|だってここまでグイグイいかないと にいやんしてくれないじゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2395.wav|天|ja|あたしの中では既に二回カウントされている! それにお互いの合意があれば約束など無意味! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2396.wav|天|ja|お~ね~が~い~! イチャイチャしたい~! お兄ちゃんとイチャイチャしたい~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2397.wav|天|ja|うぁ~! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2398.wav|天|ja|……、ぁ、……、はぁ……、ん、ぁ……、はぁ……、 はぁ……、……、はぁ、……ぁ、ぁ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2399.wav|天|ja|んぁっ、ぁ、ぁ、あっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2400.wav|天|ja|腰振りながら……んっ、嘆いても、 説得力、ないと、いいますか +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2401.wav|天|ja|ほぁっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2402.wav|天|ja|急に、強くするからぁっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2403.wav|天|ja|ぅっ、ぁっ、……っ、はぁ、ふぅ、はぁっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2404.wav|天|ja|痛いって、言っても、……ぅっ、 優しく、してくれない、でしょ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2405.wav|天|ja|別に、いいけどね……はぁ、ふぅ、……っ、 この前より、全然、マシ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2406.wav|天|ja|次の日……、違和感あって、歩き方、変になってたけど、 今はもう、ぁ、ぁ、……、んっ、だいたい、平気 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2407.wav|天|ja|にぃにの形、覚えちゃったかなぁ~、ぬふふ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2408.wav|天|ja|じゃあ、おっぱい……んっ、揉めばいいじゃん、揉めよぅ。 それでまた、勃起するでしょ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2409.wav|天|ja|その代わり、さ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2410.wav|天|ja|チューして +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2411.wav|天|ja|お前胸のことしか頭にねーのかよ。 唇だよ、アホかよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2412.wav|天|ja|エッチしたのにキスしてないっておかしいじゃん! してよっ! 順番がおかしい! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2413.wav|天|ja|知らん! してっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2414.wav|天|ja|え、マジでしてくれ――んっ、んんっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2415.wav|天|ja|ん、ちゅっ、んんっ、はぁ、ん、んっ、……っ、んんっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2416.wav|天|ja|はふ、ん、ちゅ、んんっ、っ、っ、ちゅ、はふ、 はぁ、はぁっ、……っ、はぁ、ん、んっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2417.wav|天|ja|ん、じゅるっ、んんんっ、はふっ、はぁ、ふぅっ、 ん、ちゅっ、んん、んっ、ちゅるっ、ちゅっ、 んんん、んっ、はふ、はぁ、ん、ん、んっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2418.wav|天|ja|……、ん、はぁ、んっ、はふ、ちゅっ、ちゅるっ、ちゅっ、 はふ、はぁ、ふぅ、……んっ、ぷぁ……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2419.wav|天|ja|……、……、…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2420.wav|天|ja|やばい……、意識飛ぶかと、思った……。 キス……気持ちいい…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2421.wav|天|ja|それ……喋り倒したら、キスしてくれるってこと? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2422.wav|天|ja|ひっど! ん、ちゅ、……んんっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2423.wav|天|ja|ん、ぁっ、ちゅっ、んんん、んむっ、ん、ちゅっ、 ちゅるっ、ちゅっ、ちゅぱっ、……っ、 はぁ、ふぅ……、はぁ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2424.wav|天|ja|お兄ちゃん、きついこと、言うけど……、 結局、あたしのわがまま、聞いてくれるから……好き +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2425.wav|天|ja|ん……っ、あたしの中、気持ちいい? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2426.wav|天|ja|一回くらい、素直に言ってくれてもいいじゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2427.wav|天|ja|気持ちいい? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2428.wav|天|ja|えっへっへ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2429.wav|天|ja|ん、ちゅっ、……はぁ、ふぅ、んんっ、ちゅっ、 ぁ、ぁっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2430.wav|天|ja|ぁ、はぁっ、ん……っ、 順調に、にぃにが……んっ、あたしの虜に、 なりつつある……ぁ、んっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2431.wav|天|ja|そのまま、あたしのこと……はぁ、んっ、ぁっ、 好きに、なっちゃえ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2432.wav|天|ja|え、ちょちょ、や、やめてよ、なんだよぅ、 キュン死するじゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2433.wav|天|ja|性的に見てる時点で、んっ、それ付け足しても、 意味ないって、言うかぁ、……はぁ、んっ、 普通に、嬉しい、んっ、です、け、どっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2434.wav|天|ja|んぐ、んっ、……ちゅっ、はぁ、ふぅ、んっ、 んんっ、ちゅ、んっ、ぷぁ……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2435.wav|天|ja|都合悪く、なったからって、キス、するなぁ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2436.wav|天|ja|だめ、もっとして +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2437.wav|天|ja|――んっ、……っ、ちゅっ、はぁ、んん、ちゅっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2438.wav|天|ja|……っ、はぁ、ぁ、はぁぁ、ぁっ、 お兄ちゃん……ぁ、っ、お兄ちゃぁん……っ、 ぁ、ぁたし、もう、ぁ、ぁ、ぁっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2439.wav|天|ja|いっちゃうぅ~、この体勢、つらくて、腰が、腰がっ、 つらくてっ、いっちゃうのぉん、 あと、背中、こすれて、痛いのぉん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2440.wav|天|ja|だって、し、仕方、ないじゃん……っ、んっ、 む、無理がある……っ、ド素人に、こんな、 AVみたいな体位……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2441.wav|天|ja|う、んっ、……、はぁ、動き、にくく、ない? はぁ、ふぅ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2442.wav|天|ja|おい +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2443.wav|天|ja|わかっ、たぁ、あ、あたしも、い、いけそう、だから、 そ、そのまま、……、そのまま、で……っ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2444.wav|天|ja|ぁ、ぁぁっ、うん、そこ……っ、ぁっ、 気持ちいい、この動き、好き、ぁ、ぁっ、 ぁぁ、~~~っ、ぁぁっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2445.wav|天|ja|喋って、ごまかしてた、けど、 もう、いいよね、我慢、しない、からぁっ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2446.wav|天|ja|ふぁっ、ぁぁっ、ぁ~~~っ、ぁ、ぁっ、 ~~っ! ぁぁっ! ぁ~~っ、ぁぁぁぁっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2447.wav|天|ja|ぁ、ぁっ、~~~っ、ふぁっ、ぁっ、 い、いきそ……、イク……ッ、ぁっ、ふぁっ、 ぁっ、はぁ、ぁぁっ、イッ、ク……ッ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2448.wav|天|ja|ぁぁっ、っ、あぁ~~~~っ! だめっ、ぁっ! ~~っ! もう、だめぇ、だめぇ……っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2449.wav|天|ja|あぁぁっ! イクッ、お兄ちゃん、イッちゃぅっ! ぁ、ぁ、ぁっ! ぁ~~~っ! ぁぁぁ~~~っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2450.wav|天|ja|イクッ! イッちゃぅっ! イッちゃぅっ! イッちゃぅっ! イッちゃぅ~~~~っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2451.wav|天|ja|あぁぁっ、ぁ、ぁ、ぁ、ぁっ! ぁ~~~っ、ぁぁぁぁ~~~~~~っ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2452.wav|天|ja|~~~~~~~~~~~~っ!! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2453.wav|天|ja|っ、ぁっ、ぁ、ぁっ、……、はぁ、ぁ、ぁ……、 ぁ、っ、ぁっ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2454.wav|天|ja|はふ、はぁ……、……、はぁ……、はぁ……、 ん、はぁ……、はぁ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2455.wav|天|ja|……、……、…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2456.wav|天|ja|すご……いっしょに……いっちゃった…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2457.wav|天|ja|まぁ……いったふりしただけなんですけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2458.wav|天|ja|うそうそ。はぁ……気持ちよかった……。 オナニーより……ずっと気持ちいい…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2459.wav|天|ja|だって、もう恥ずかしいことなんてないし。 お兄ちゃんも一人でするより気持ちいいでしょ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2460.wav|天|ja|ふっふ~、これからも、いっぱいしようね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2461.wav|天|ja|そう言いながらも、またあたしを押し倒してしまう 兄なのであった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2462.wav|天|ja|否定しないってことは、もうあたしに夢中ってことだよね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2463.wav|天|ja|へっへ~、もっと堕落するがよい~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2464.wav|天|ja|お兄ちゃん、大好き +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2465.wav|天|ja|へへ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2466.wav|天|ja|ふぁ~…………ふぅ…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2467.wav|天|ja|うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2468.wav|天|ja|一緒にベッドで寝ればいいのに +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2469.wav|天|ja|あっ、そっか~。一緒に寝たらにぃに我慢できなくて あたしを襲っちゃうもんね~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2470.wav|天|ja|うーわ、出た、無視。 一番雑で笑いもなにも生まないやつ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2471.wav|天|ja|は? もう同棲してるつもりですけど。 ここあたしの部屋ですけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2472.wav|天|ja|これでいつでもイチャつけるねっ! やったね! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2473.wav|天|ja|あ、は~い +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2474.wav|天|ja|おやすみ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2475.wav|天|ja|にぃに~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2476.wav|天|ja|まだ起きてる? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2477.wav|天|ja|最近、あんまり寝てないでしょ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2478.wav|天|ja|おいおい~、あたしはにぃやんの寝顔を撮り続けていた 女だぜ? その嘘は通用しませんな~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2479.wav|天|ja|手、握っててあげる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2480.wav|天|ja|いいから +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2481.wav|天|ja|いつもしてもらってばかりだけど、 今度はあたしがしてあげる番だね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2482.wav|天|ja|うそつき。みんな心配してるよ。 みゃーこ先輩も、春風先輩も +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2483.wav|天|ja|特に……春風先輩かな。 そばで見てたから、余計にそう思うんじゃないかな +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2484.wav|天|ja|メッセージ来た。あれはゴーストさんの自業自得で 因果応報だから、新海くんが責任や罪の意識を感じる 必要ないって +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2485.wav|天|ja|もっとはやく伝えられたらよかったんだけどね。 お兄ちゃん……なんていうの? 弱味を見せまいとしてる っていうか、そんな感じだったから、言えなくて +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2486.wav|天|ja|力になれるかはわかんないけど……話してよ。 ちょっとは、楽になるかも +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2487.wav|天|ja|うん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2488.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2489.wav|天|ja|……ごめんね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2490.wav|天|ja|わかってた。わかってたんだ……。 春風先輩から聞いてたのもあるし…… お兄ちゃん、微妙に変だったし +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2491.wav|天|ja|けど……あたし、励まし方とかわからなくて。 最悪なことしちゃった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2492.wav|天|ja|お兄ちゃんが弱ってることわかってて…… あたしのわがまま、押しつけちゃって +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2493.wav|天|ja|お兄ちゃんと恋人みたいなことしたいって…… その気持ちを、優先しちゃった。 ……ごめんね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2494.wav|天|ja|ううん。どんな形でも……あたし、嬉しいよ。 嫌われても……縁切られてもおかしくないのに、 お兄ちゃん、あたしを受け入れてくれた +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2495.wav|天|ja|そっちこそ、謝んないでよ。 あたし、今まで生きてきて一番…… 嬉しかったんだからさ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2496.wav|天|ja|あのさ、あたしは……お兄ちゃんの気持ちの全部を、 わかってあげられないとは思うけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2497.wav|天|ja|でもお兄ちゃんが、そうしようって思ったのは、 あたしのためだったり、みゃーこ先輩のためだったり、 みんなのためでしょ? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2498.wav|天|ja|きっと、誰かがやらなくちゃいけないことで…… 怖くて危ないことを、誰かのために自分がやろうって そう思えたお兄ちゃんを…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2499.wav|天|ja|あたしはかっこいいって思うし、すごいなって思う。 本当に、そう思う +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2500.wav|天|ja|殺しちゃったって、その気持ちは消せないかも しれないけど…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2501.wav|天|ja|あ~…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2502.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2503.wav|天|ja|ごめん、うまく言えないけど……。 あたしがいるからね。ずっと、あたしがそばにいるから +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2504.wav|天|ja|お兄ちゃんが怖がってること……言えないでいること、 わかるよ。わかると思う +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2505.wav|天|ja|でもあたしは……お兄ちゃんを怖がったりしないし、 責めたりもしない。絶対にしない +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2506.wav|天|ja|なにがあっても、誰がどう思っても、 お兄ちゃんはあたしにとって、 最高の大好きなお兄ちゃんだから +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2507.wav|天|ja|それだけは、忘れないでね。 あたしは、お兄ちゃんのそばから離れない たった二人の兄妹だもん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2508.wav|天|ja|そんなつもりはないけど…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2509.wav|天|ja|…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2510.wav|天|ja|でも……おとうさんとおかあさんは、 あたしのことを忘れちゃったけど +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2511.wav|天|ja|お兄ちゃんはあたしのこと、忘れないでいてくれた +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2512.wav|天|ja|なんでもいいよ。 お兄ちゃんのおかげで、あたしは消えちゃわずに済んだ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2513.wav|天|ja|殺しちゃったって悩むのは仕方ないけど…… あたしを救ったってことも、忘れないでね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2514.wav|天|ja|お兄ちゃんは、あたしのヒーローだよ。 誰がなんと言っても、お兄ちゃん自身がどう思ってても、 あたしは、お兄ちゃんが大好き +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2515.wav|天|ja|いつも迷惑かけてばかりだし……もうアーティファクトも なくなっちゃったから、これからなにかあっても なにもできないかもしれないけど…… +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2516.wav|天|ja|あたしは、お兄ちゃんをがんばって支えたいって思ってる。 いつもわがまま聞いてくれる分、あたしがお兄ちゃんの 支えになりたいって、そう思ってるんだ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2517.wav|天|ja|それだけは、忘れないでね。 不安になったら、思い出してね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2518.wav|天|ja|ふふ~、なんかこんな真面目な話、キャラじゃないね。 恥ずかしいかも +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2519.wav|天|ja|ほんとに? +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2520.wav|天|ja|よかった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2521.wav|天|ja|眠れるまで、こうしててあげる。 大丈夫。夢の中にゴーストが出てきても、 あたしが追い払ってあげる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2522.wav|天|ja|だから安心して、ぐっすり眠っちゃって! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2523.wav|天|ja|おやすみ、お兄ちゃん +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2524.wav|天|ja|ごめん、おまたっせ~ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2525.wav|天|ja|だいじょび +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2526.wav|天|ja|ない。おかんかよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2527.wav|天|ja|そういう優しさいらない。 ちゃんと起こしてくれる優しさが欲しかった +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2528.wav|天|ja|起きなきゃ起こしたことになんないでしょうが! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2529.wav|天|ja|記憶にございません! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2530.wav|天|ja|あれだよ、にぃにの寝顔ずっと眺めてたせいで、 寝るの遅くなっちゃったんだよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2531.wav|天|ja|おい、やめろ、おい。 ぐっすり眠れたの誰のおかげだと思ってる +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2532.wav|天|ja|うむ。ちょっと急ぎますわよお兄様 +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2533.wav|天|ja|お腹空いたからはやくコンビニ行きたい。 誰かさんのせいで朝ご飯食べ損ねた +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2534.wav|天|ja|いいじゃん。手を繋いで仲良しアピールしてこうよ +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2535.wav|天|ja|あいつシスコンかよって思わせて にぃにに女の子が寄りつかないようにするために 決まってるでしょうが! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2536.wav|天|ja|これから独占欲全開にしてくし、 嫉妬も露骨にしていきますのでっ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2537.wav|天|ja|ほらほら、急いで急いで! あたしが空腹で倒れちゃう! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2538.wav|天|ja|や~だ! +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2539.wav|天|ja|お兄ちゃんが嫌がっても、 これからぐいぐい行くからね +D:\pyprojs\bv2-dataset\sora\wav35k\sr2540.wav|天|ja|覚悟してよねっ、おに~ちゃん! \ No newline at end of file diff --git a/9nine/sofy/reference_audio/harusf0001.ogg b/9nine/sofy/reference_audio/harusf0001.ogg new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b3a7d5fb3095e89ae4d99279b6d8b734ed058580 Binary files /dev/null and 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+D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0003.ogg|ソフィーティア|ja|「どうも……ああいう騒がしいタイプは苦手なのよねぇ。 大事な場面でしくじりそうで」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0004.ogg|ソフィーティア|ja|「ちょっと、カケル。あなた聞いてるの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0005.ogg|ソフィーティア|ja|「あとにして……? 私の話以上に大事なことなんて ないでしょう」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0006.ogg|ソフィーティア|ja|「まったく……。私の協力者になったという自覚が 足らないわね。そもそもあなた自体が イレギュラーで危険な存在であることを」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0007.ogg|ソフィーティア|ja|「……。もういいわ。しっかりやりなさいよ。しっかりとね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0008.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0009.ogg|ソフィーティア|ja|「……なに?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0010.ogg|ソフィーティア|ja|「……食事中だったのに」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0011.ogg|ソフィーティア|ja|「気のせいよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0012.ogg|ソフィーティア|ja|「で、なぁに? 聞きたいことって。 手短にお願いね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0013.ogg|ソフィーティア|ja|「めんどうね……いくつあるのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0014.ogg|ソフィーティア|ja|「ないとも言えない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0015.ogg|ソフィーティア|ja|「そうなるわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0016.ogg|ソフィーティア|ja|「あなた、カケルの妹ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0017.ogg|ソフィーティア|ja|「知ってるから名乗らなくていいわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0018.ogg|ソフィーティア|ja|「自由に移動はできないわよ。 過干渉を避けるために、セフィロトで 世界間移動ができるのは少なくとも私だけ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0019.ogg|ソフィーティア|ja|「その可能性は捨てきれない。 他の組織や個人のことなんて、 面倒見きれないし」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0020.ogg|ソフィーティア|ja|「仕方ないでしょう? ゲートが開くなんて、私たちにとっても 想定外の大事件なのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0021.ogg|ソフィーティア|ja|「こっちも混乱しているのよ。 準備万端なら、現地の人間に協力なんて頼まない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0022.ogg|ソフィーティア|ja|「ないと断言はできないけれど……なぜ?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0023.ogg|ソフィーティア|ja|「あぁ……。 イーリスの記録が、 こちらの世界にも残っているのね……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0024.ogg|ソフィーティア|ja|「魔眼のイーリス……? こちらでそんな風に呼ばれているの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0025.ogg|ソフィーティア|ja|「よくわからないけれど、 イーリスは前回ゲートが開いた際に、 その混乱を鎮めた人物よ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0026.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。こっちの世界の人間」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0027.ogg|ソフィーティア|ja|「次の質問は?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0028.ogg|ソフィーティア|ja|「一致しているかなんてわからないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0029.ogg|ソフィーティア|ja|「私の話す言葉は、あなたにそのまま届いていない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0030.ogg|ソフィーティア|ja|「本当にお馬鹿さんね……。 言ったでしょう? アーティファクトの力で翻訳していると」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0031.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。私が口にしたアーティファクトという言葉と、 あなたが耳にしたアーティファクトという言葉は、 必ずしも一致しない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0032.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたも理解力に乏しいわねぇ……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0033.ogg|ソフィーティア|ja|「翻訳は、あなたたちの頭の中の知識を使って行うの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0034.ogg|ソフィーティア|ja|「近い意味を持つ言葉をあなたたちが知っていれば、 自動的にその言葉に変換される。知らなければ、 だいたいは聞き取れずに終わり」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0035.ogg|ソフィーティア|ja|「その……なに? アニメ? とかいうのと一致するのは当然でしょう。 あなたたち自身でその言葉をあてはめたんだから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0036.ogg|ソフィーティア|ja|「ほら、知識の差異によって聞こえ方が変わるのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0037.ogg|ソフィーティア|ja|「呼び捨てでいいわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0038.ogg|ソフィーティア|ja|「いいえ、同じ言葉に聞こえているわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0039.ogg|ソフィーティア|ja|「会話の流れで判断できるわよ、それくらい。 お馬鹿な質問ねぇ……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0040.ogg|ソフィーティア|ja|「で、他には?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0041.ogg|ソフィーティア|ja|「ないならもう帰るわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0042.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0043.ogg|ソフィーティア|ja|「…………」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0044.ogg|ソフィーティア|ja|「………………」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0045.ogg|ソフィーティア|ja|「………………」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0046.ogg|ソフィーティア|ja|「……。そうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0047.ogg|ソフィーティア|ja|「聞いてるわよ。そうねぇ……イーリス本人かその血族なら、 自由に移動できるでしょうね。世界を」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0048.ogg|ソフィーティア|ja|「けれど、今のところそういった事実は 確認されていないわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0049.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0050.ogg|ソフィーティア|ja|「うるっさいわね。 もういいでしょう。私は帰るわよ。 せっかく作ったのに冷めちゃう」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0051.ogg|ソフィーティア|ja|「文献なんていいから、魔眼のユーザーを探しなさい。 それがあなたの使命。いいわね?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0052.ogg|ソフィーティア|ja|「まったく……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0053.ogg|ソフィーティア|ja|「随分と景気の悪い顔をしているわねぇ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0054.ogg|ソフィーティア|ja|「ユーザー探し、芳しくないようね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0055.ogg|ソフィーティア|ja|「あら、四人も?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0056.ogg|ソフィーティア|ja|「へぇ……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0057.ogg|ソフィーティア|ja|「四人……。 この枝は随分と展開が早いわねぇ……。 別の枝ではまだなにも進展していないのに」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0058.ogg|ソフィーティア|ja|「別の可能性のことよ。 意外と……ソラが優秀だったのかしら。 そばに置いたのは正解だったわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0059.ogg|ソフィーティア|ja|「察しが悪いわねぇ……。 気が向いたら説明してあげるわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0060.ogg|ソフィーティア|ja|「二人の敵の、ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0061.ogg|ソフィーティア|ja|「ぼやけていてよくわからないわねぇ……。 なぜ敵対したの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0062.ogg|ソフィーティア|ja|「あらあら……支配? 馬鹿げた理想を語るわねぇ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0063.ogg|ソフィーティア|ja|「一番嫌いなタイプだわ。 いいわよ、手伝ってあげる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0064.ogg|ソフィーティア|ja|「根拠は?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0065.ogg|ソフィーティア|ja|「なるほどねぇ……。 一応聞いておくけど、日常的に接点はないわよね?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0066.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。わかったわ。 少し手こずりそうだけれど、一日もらうわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0067.ogg|ソフィーティア|ja|「暦が悪いからあまり動きたくはないのだけれど…… 魔眼のユーザーの疑いがあるのなら、 そういうわけにはいかないわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0068.ogg|ソフィーティア|ja|「占いよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0069.ogg|ソフィーティア|ja|「信じるもなにも、私の占いは当たるのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0070.ogg|ソフィーティア|ja|「なによその気のない返事は。 ……まぁいいわ。じゃあ、私は行くわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0071.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたにしてはよくやったと褒めてあげる。 じゃあね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0072.ogg|ソフィーティア|ja|「調べてあげたわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0073.ogg|ソフィーティア|ja|「男の方はタカミネ レンヤ。 自宅はここからそんなに遠くないわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0074.ogg|ソフィーティア|ja|「名前はもうわかっていたみたいだし。 できる女は一歩先を行くものよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0075.ogg|ソフィーティア|ja|「もちろん調べたわ。……と、言いたいところだけど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0076.ogg|ソフィーティア|ja|「さすがに情報が少なすぎるわね。 学校が一緒だったりあなたがよく行くお店で見かけるとか、 そういう接点があれば、調べやすいのだけど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0077.ogg|ソフィーティア|ja|「この街、子供だらけじゃない。シラミ潰すには多すぎる。 これじゃあ、さすがの私でも苦労するわね。 さすがの私でも」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0078.ogg|ソフィーティア|ja|「けれど、レンヤって男と、 この女は知り合いなんでしょう?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0079.ogg|ソフィーティア|ja|「なに?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0080.ogg|ソフィーティア|ja|「なぁに? それ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0081.ogg|ソフィーティア|ja|「ないわね、まったく。 初めて聞いたわ、そんな単語」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0082.ogg|ソフィーティア|ja|「異世界人ねぇ……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0083.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0084.ogg|ソフィーティア|ja|「…………」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0085.ogg|ソフィーティア|ja|「ま、いいわ。レンヤを監視していれば、 いつかフードの女とも接触するでしょう。 特定は時間の問題ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0086.ogg|ソフィーティア|ja|「ソラの能力ならばたやすいでしょう」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0087.ogg|ソフィーティア|ja|「あら、そう。対抗力の高いアーティファクトを 所持しているようねぇ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0088.ogg|ソフィーティア|ja|「そのうち話してあげるわよ。 それじゃあね、あなたもせいぜいがんばりなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0089.ogg|ソフィーティア|ja|「なにかご用?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0090.ogg|ソフィーティア|ja|「あらそう。いいわ、調べてあげる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0091.ogg|ソフィーティア|ja|「気をつけるって、どうやって?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0092.ogg|ソフィーティア|ja|「適当ねぇ……。ま、いいわ。その心意気は褒めてあげる。 他には?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0093.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。じゃ、また明日」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0094.ogg|ソフィーティア|ja|「ハァイ、こんにちは」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0095.ogg|ソフィーティア|ja|「残念ながらそっちはまだ。 聞きたいことがあるの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0096.ogg|ソフィーティア|ja|「新しい犠牲者って、出ているかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0097.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ、そう」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0098.ogg|ソフィーティア|ja|「出たのかどうか聞いているのはこっち。 調べてくれる? そのパソコンで」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0099.ogg|ソフィーティア|ja|「そう、ありがとう。 やっぱり、完全に枝分かれしてしまっているみたいね……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0100.ogg|ソフィーティア|ja|「あら、覚えてたのね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0101.ogg|ソフィーティア|ja|「珍しく察しがいいわね。そうよ、その通り」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0102.ogg|ソフィーティア|ja|「私は様々な可能性を観測できる、ということよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0103.ogg|ソフィーティア|ja|「そうなるわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0104.ogg|ソフィーティア|ja|「問題というわけじゃないけれど、 かなりレアなケースなのよ。 展開があまりにも違いすぎる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0105.ogg|ソフィーティア|ja|「面倒だけど……まぁいいわ。 せっかくだし話してあげる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0106.ogg|ソフィーティア|ja|「確かにソラの言うとおり、枝は些細なことで分岐するわ。 たとえば、そうね。あなたたちがよく行くミヤコの喫茶店。 なにを頼むか迷ったとするわよね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0107.ogg|ソフィーティア|ja|「コーラを頼んだ枝、ジンジャーエールを頼んだ枝。 枝はそれぞれに分岐する。 けれど、それでなにかが変わると思う?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0108.ogg|ソフィーティア|ja|「どちらを飲んでもあなたは家に帰り、眠り、明日を迎える。 でしょう?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0109.ogg|ソフィーティア|ja|「つまり、そんな些細な選択では、大きな流れは 変わらないってこと。一度は分岐したとしても、 二つの枝はまた一つに統合される」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0110.ogg|ソフィーティア|ja|「デジャビュってあるでしょう? 既視感。 あれは、枝が統合されたことによって起こる現象よ。 別の枝での記憶が、消えずに混在する」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0111.ogg|ソフィーティア|ja|「よって、並行世界なんて簡単には生まれない、 という結論になるわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0112.ogg|ソフィーティア|ja|「戦争が起こったか起こっていないか。 戦争に勝ったか負けたか。そんな大きな出来事でもないと、 枝は完全に分岐しない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0113.ogg|ソフィーティア|ja|「ご明察。 ある地点をきっかけに、流れが大きく変わっているのよ。 観測者としては、厄介な事態ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0114.ogg|ソフィーティア|ja|「残念ながら、カケルが能力を発動させた様子は 一切ないわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0115.ogg|ソフィーティア|ja|「けれど、カケルが中心にいるのは間違いない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0116.ogg|ソフィーティア|ja|「枝分かれのきっかけは、あなたの行動よ。 別の枝ではソラを突き放したけど、 こちらの枝ではソラの要求を受け入れた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0117.ogg|ソフィーティア|ja|「その結果、リグ・ヴェーダと名乗る連中と接触し、 犠牲者を一人減らした」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0118.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ。だから私も困惑しているの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0119.ogg|ソフィーティア|ja|「ない。けど……たまにいるのよねぇ……。 やたらと大きな流れに干渉しちゃう人。 特異点、とでも言えばいいかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0120.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。注意なさい……と言っても無駄でしょうけど、 あなたの行動は、様々な事象に影響を与える かもしれない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0121.ogg|ソフィーティア|ja|「ま、気に留めておくことね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0122.ogg|ソフィーティア|ja|「のんきな兄妹ねぇ……。 ま、いいわ。聞きたいことは聞けたし。じゃあね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0123.ogg|ソフィーティア|ja|「なに?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0124.ogg|ソフィーティア|ja|「手短にお願い」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0125.ogg|ソフィーティア|ja|「大きく?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0126.ogg|ソフィーティア|ja|「そう解釈もできなくもないけれど……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0127.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0128.ogg|ソフィーティア|ja|「あなた、どれくらいの頻度で能力を使っているの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0129.ogg|ソフィーティア|ja|「だったら、遊び感覚で使うのはもうやめることね。 どうなっても知らないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0130.ogg|ソフィーティア|ja|「さぁ、まだわからない。けれどあなたたちは、 アーティファクトの扱い方に慣れていないでしょう? あの男みたいになっても責任は持てないわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0131.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたたちの学校を燃やした男」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0132.ogg|ソフィーティア|ja|「そうしてちょうだい。 それじゃあ、さようなら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0133.ogg|ソフィーティア|ja|「なによ、まだあるの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0134.ogg|ソフィーティア|ja|「夜の八時でしょう? ちゃんと覚えているわよ。 じゃあね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0135.ogg|ソフィーティア|ja|「一触即発だったじゃない。不用心ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0136.ogg|ソフィーティア|ja|「あら、素直ね。ま、いいわ。無事だったんだし」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0137.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ。あなたたちに、しばらくお休みをあげる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0138.ogg|ソフィーティア|ja|「そ。フードのあの子に、接近しないように。 アーティファクト探しも、しばらくいいわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0139.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ、そうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0140.ogg|ソフィーティア|ja|「反論しないところを見ると、客観的に自分の力量を 測れているようね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0141.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。 それにあの子、アーティファクトを複数持っているわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0142.ogg|ソフィーティア|ja|「いいえ。そんな制限はないわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0143.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。というか……限りなくあの子でしょうね。 魔眼を持っているのは」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0144.ogg|ソフィーティア|ja|「いいえ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0145.ogg|ソフィーティア|ja|「認めたくないけれど、そうね。 道理でソラの能力が効かないはずだわ。 あの子……幾重にもエンチャントを重ねている」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0146.ogg|ソフィーティア|ja|「そういうこと。 どうやら……想定していた中でも、最悪の相手みたいね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0147.ogg|ソフィーティア|ja|「アーティファクトの数も、知識も、あなたたちはあの子の 足下にも及ばない。ミヤコと……ノアだったかしら。 二人にも伝えておきなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0148.ogg|ソフィーティア|ja|「あの子には決して近づかないこと。 あなたたちの敵う相手じゃない。 いいわね?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0149.ogg|ソフィーティア|ja|「よろしい。あなたたちをこのまま放っておいたりは しないから、安心なさい。いろいろわかったら、 教えに来てあげるわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0150.ogg|ソフィーティア|ja|「じゃあね。 ちゃんとおとなしくしていなさいよ?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0151.ogg|ソフィーティア|ja|「生きてる?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0152.ogg|ソフィーティア|ja|「そ。よかった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0153.ogg|ソフィーティア|ja|「困るのよね、その子を殺されたら。 将来性がありそうだから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0154.ogg|ソフィーティア|ja|「下手に動かない方がいいわよ。 石になった部位が破損したら、取り返しがつかないから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0155.ogg|ソフィーティア|ja|「お断り。そっちこそ退いてくれるかしら。 痛い目見るわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0156.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0157.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0158.ogg|ソフィーティア|ja|「カケル」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0159.ogg|ソフィーティア|ja|「聞くまでもないけれど、逃げられる?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0160.ogg|ソフィーティア|ja|「でしょうね。じゃあ、せめて目を閉じていなさい。 石像になりたくないのなら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0161.ogg|ソフィーティア|ja|「カケル! 避けなさい!」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0162.ogg|ソフィーティア|ja|「私がそれを許すと思っているの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0163.ogg|ソフィーティア|ja|「……まったく、嫌に」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0164.ogg|ソフィーティア|ja|「落ち着きなさい。時間はかかるでしょうけど、 ちゃんと治るわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0165.ogg|ソフィーティア|ja|「さぁ、カケルを自宅まで運ぶわよ。 もっとも、私は手伝えないけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0166.ogg|ソフィーティア|ja|「なによ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0167.ogg|ソフィーティア|ja|「死ぬわけないでしょ? 何度も話したけど、これは幻体。かりそめの体なの。 本体はピンピンしてるわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0168.ogg|ソフィーティア|ja|「心配かけちゃったわね。謝るつもりはないけれど。 さ、ソラ。役立たずのカケルを運んであげなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0169.ogg|ソフィーティア|ja|「石化した部分、多少の衝撃は大丈夫だけれど、 案外脆いから本当に気をつけなさいよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0170.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ、帰って落ち着いたら、詳しく話してあげるわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0171.ogg|ソフィーティア|ja|「ハァイ、おまたせ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0172.ogg|ソフィーティア|ja|「ちょっと調べ物をしていたの。 急にいなくなって悪かったわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0173.ogg|ソフィーティア|ja|「あの子の目的。あなた、運がよかったわね。 別の枝では、ついさっき三人目の犠牲者が出ているわ。 しかもユーザーの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0174.ogg|ソフィーティア|ja|「それは知らなくていい。 あの子、あなたに言ったのよね? 力をよこせって」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0175.ogg|ソフィーティア|ja|「なるほどね……。 別の枝の私は、あの子とニアミスしていたようね。 間抜けだわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0176.ogg|ソフィーティア|ja|「別の枝でとあるユーザーを石化し破壊したあと、 アーティファクトを回収せずに立ち去っているの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0177.ogg|ソフィーティア|ja|「たぶん回収する……いえ、探す時間が なかったのでしょうね。 破壊した直後に、私が現れたから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0178.ogg|ソフィーティア|ja|「別の枝の私もそう思ったみたいだけれど、違うわね。 破壊する必要があった。それだけよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0179.ogg|ソフィーティア|ja|「魔眼は今のカケルのように、服でもなんでも、 身につけているものと一緒に対象を石化する。 けど、アーティファクトは石にならないのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0180.ogg|ソフィーティア|ja|「あら、あなたにしては理解が早いわね。 そういうこと。どこに隠していても、石像を砕いていけば そのうち出てくる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0181.ogg|ソフィーティア|ja|「そうでもないのよ。強引に契約する手段がある。 あなたたちに教える気はないけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0182.ogg|ソフィーティア|ja|「でしょうね。問題は、どうやって知ったのか。 それとも、最初から知っていたのか」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0183.ogg|ソフィーティア|ja|「あら、じゃあそちら側の人間ね。 ということは……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0184.ogg|ソフィーティア|ja|「自力で気づいたとは思えないし……そうなるでしょうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0185.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね……。はっきりとしたことは言えないけれど……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0186.ogg|ソフィーティア|ja|「死んではいない。 存在が限りなく希薄になっている…… ってところでしょうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0187.ogg|ソフィーティア|ja|「ソラの力、思ったよりも強力だわ。 どう表現すればいいかしら……そうね、 存在感の操作と、あなたは表現していたわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0188.ogg|ソフィーティア|ja|「存在感をソラに操作された結果、 この世界に存在することすらできなくなった。 ……という説明が、わかりやすいかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0189.ogg|ソフィーティア|ja|「死んではいないわよ。 ソラが本気であの子を消し去ろうとしていたら、 あなたたちの記憶からもあの子は消えているはず」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0190.ogg|ソフィーティア|ja|「けれど、消えていない。 かろうじて、まだこの世界に存在している」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0191.ogg|ソフィーティア|ja|「それに……仮に完全に消し去られたとしても、 あの子なら自力でどうにかしちゃうでしょうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0192.ogg|ソフィーティア|ja|「そういうこと。いつになるかはわからないけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0193.ogg|ソフィーティア|ja|「なぁに?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0194.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。あなたの心配もわかっているわ。 ソラ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0195.ogg|ソフィーティア|ja|「体調に変化は?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0196.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。なら、しばらく様子見ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0197.ogg|ソフィーティア|ja|「カケルを助けたくて力を引き出した結果……でしょうね。 急激なスティグマの浸食。 相当な負荷がかかったはずよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0198.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。あまりいいことじゃないのよ。 本当に体調に目立った変化はないのね?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0199.ogg|ソフィーティア|ja|「ならいいわ。しばらく能力の使用は控えなさい。 どうせあの子もいつかは復活する。 能力を維持しようなんて考えないように」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0200.ogg|ソフィーティア|ja|「よろしい。まったく……心配事だらけね。 本当はカケルのことも助けるかどうか迷ったのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0201.ogg|ソフィーティア|ja|「姿を晒すことになるし、リスクなんて背負いたく ないじゃない。けれど、ソラが飛び出そうとしたから、 仕方なく」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0202.ogg|ソフィーティア|ja|「どうせなら、最初からソラに任せちゃえばよかったわね。 悪かったわね、止めて」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0203.ogg|ソフィーティア|ja|「二人とも、今日はもう休みなさい。 まだ聞きたいことはあるでしょうけれど、 それは明日話してあげる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0204.ogg|ソフィーティア|ja|「どういたしまして。じゃあ私も戻るわ。疲れちゃった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0205.ogg|ソフィーティア|ja|「治るわよ。どれくらいかかるか知らないけれど。 じゃあね、また明日」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0206.ogg|ソフィーティア|ja|「その前に、少し時間をもらうわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0207.ogg|ソフィーティア|ja|「ミヤコだけならそうしたでしょうけど、 これ以上リスクを背負いたくないのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0208.ogg|ソフィーティア|ja|「わかっているけど、あの子めんどくさそうなんだもの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0209.ogg|ソフィーティア|ja|「そんな話はどうでもいいのよ。 石化、解け始めているようね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0210.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね……。魔眼について、話してあげる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0211.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたも知っての通り、魔眼の発動トリガーは 視線を合わせること」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0212.ogg|ソフィーティア|ja|「目が合った瞬間、石化が始まる。 逸らすことも、瞬きも許されない。 あっちが逸らすか完全に石化するまでね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0213.ogg|ソフィーティア|ja|「なぁに?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0214.ogg|ソフィーティア|ja|「それについては、悪かったと思っているわ。 でも立場上話せないこともあるのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0215.ogg|ソフィーティア|ja|「アーティファクトに関する情報の開示に慎重なのよ。 前回は話しすぎて、大変なことになった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0216.ogg|ソフィーティア|ja|「人を信じすぎると、混乱が大きくなるの。 理解してちょうだい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0217.ogg|ソフィーティア|ja|「とにかく、魔眼に睨まれたら、それで終わり。 自力では抗えない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0218.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ。 だから一対一を避ければ、魔眼から逃れることは容易よ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0219.ogg|ソフィーティア|ja|「いいのよ。情報を出し渋ったのも、 助けるかどうか迷ったのも事実だし」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0220.ogg|ソフィーティア|ja|「死んだらおしまいよ。 最初の子、指先だったかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0221.ogg|ソフィーティア|ja|「表面だけだったのでしょう? 石になったのは。 おそらく、全身が石に覆われたあとも、 かろうじて生きていたのでしょうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0222.ogg|ソフィーティア|ja|「見る限り、魔眼の扱いに相当慣れてきたようね。 今は体の内部まで石になっている」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0223.ogg|ソフィーティア|ja|「即死ではないけれど、胴体の一部が石になった 時点でほぼアウトね。そこで進行が止まっても、 臓器が石になってしまったらおしまい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0224.ogg|ソフィーティア|ja|「手っ取り早いとは言えないけれど、確実なのよ。 一対一の状況で、視線を合わせる。 あとは待つだけ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0225.ogg|ソフィーティア|ja|「あの子が持っている他のアーティファクトで 相手を攻撃し死に至らしめるよりも、 はるかに楽」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0226.ogg|ソフィーティア|ja|「だからあなたたちも知っての通り、 イーリスも魔眼を使ってアーティファクトを回収したの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0227.ogg|ソフィーティア|ja|「……少し話しすぎたわね。ええ、そうよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0228.ogg|ソフィーティア|ja|「その解釈でいいわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0229.ogg|ソフィーティア|ja|「いろいろとあるのよ、いろいろとね。 魔眼については、以上よ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0230.ogg|ソフィーティア|ja|「話が前後してしまったことは、改めて謝罪するわ。 ごめんなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0231.ogg|ソフィーティア|ja|「これでも責任は感じているのよ。 もう少し、あなたたちを信用すべきだったわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0232.ogg|ソフィーティア|ja|「当然よ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0233.ogg|ソフィーティア|ja|「フォローした記憶はないし、 あなたの怒りはもっともよ。 他になにか聞きたいことはある?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0234.ogg|ソフィーティア|ja|「ないの? 本当に?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0235.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。それならいいけれど……。カケルは?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0236.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。じゃあ私は行くわ。 レンヤ、だったかしら。今のところ動きはないわよ。 まだ気づいていない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0237.ogg|ソフィーティア|ja|「特定中」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0238.ogg|ソフィーティア|ja|「わかってるわよ。 じゃあね。今はゆっくりと休みなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0239.ogg|ソフィーティア|ja|「なにかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0240.ogg|ソフィーティア|ja|「なにも知らせていないのが答え」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0241.ogg|ソフィーティア|ja|「なにもないわね、報告できることは」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0242.ogg|ソフィーティア|ja|「動きなしね。まだ気づいていない。 リング……だったかしら、電話? のメッセージの 返事がないことを、不審がってはいるけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0243.ogg|ソフィーティア|ja|「そのために呼び出したの? なにかあれば知らせるって言ったじゃない。 せっかちね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0244.ogg|ソフィーティア|ja|「なぁに?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0245.ogg|ソフィーティア|ja|「そうねぇ……。まちまちではあるけれど…… だいたいは感情の制御ができなくなって、 欲望に忠実になるわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0246.ogg|ソフィーティア|ja|「末期になると、あなたも知っての通り。 力が暴走して理性を失い、発狂する」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0247.ogg|ソフィーティア|ja|「ソラにその兆候が見られるの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0248.ogg|ソフィーティア|ja|「はっきりしないわねぇ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0249.ogg|ソフィーティア|ja|「別に、としか言えないわね。 まだ天のことはあまり知らないし。 ブラコンなのね、としか」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0250.ogg|ソフィーティア|ja|「確かに、今日は顕著だったわね。 ずっとあなたにべったり。 今まではなかったの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0251.ogg|ソフィーティア|ja|「つまり、特に異常な行動ではない、ということね?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0252.ogg|ソフィーティア|ja|「それなら心配ないわよ。 ……と、言ってあげたいところだけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0253.ogg|ソフィーティア|ja|「付き合いの長いあなたが違和感を覚えたのならば、 異常の前触れと考えた方がいいでしょうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0254.ogg|ソフィーティア|ja|「あるけれど……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0255.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたはどう思っているか知らないけれど、 そこまで冷淡じゃないわよ、私は。 準備はもう進めている」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0256.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ。けれど、その準備がまだ整っていないの。 錬成には時間がかかる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0257.ogg|ソフィーティア|ja|「アンブロシアという霊薬があるの。 仮死状態にすることでアーティファクトを騙し、 契約を解除する」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0258.ogg|ソフィーティア|ja|「魂を休眠させる……と表現した方が正しいかしら。 実際に死ぬわけではないわ。 眠りにつくだけ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0259.ogg|ソフィーティア|ja|「ただし」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0260.ogg|ソフィーティア|ja|「人を殺すことなくアーティファクトを回収できる薬だから、 当然ストックはあるわ。 そのストックを、天に使うこともできる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0261.ogg|ソフィーティア|ja|「はるか昔に枝分かれしたとはいえ、元は同じ人間。 けれど私たちはアーティファクトを扱えるよう進化し、 あなたたちは科学と呼ばれる力を発展させた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0262.ogg|ソフィーティア|ja|「魂という概念にあなたたちは無知で、 その扱いにとても未熟。 刺激が強すぎるようなの、従来のアンブロシアは」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0263.ogg|ソフィーティア|ja|「前回、こちらの世界の人間に使用したら、 そのまま目覚めなかったわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0264.ogg|ソフィーティア|ja|「最後まで聞きなさい。 あなたたち用に、効果を弱めたアンブロシアを 今作らせているの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0265.ogg|ソフィーティア|ja|「ゲートが開いた時点で錬成を始めたから もうすぐできるけれど……あと数日はかかる見込みよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0266.ogg|ソフィーティア|ja|「楽観視もできないけれど…… 今の状態なら、大丈夫でしょうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0267.ogg|ソフィーティア|ja|「力を完全に御しているなら、使う必要はないわよ。 暴走の心配なんてないから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0268.ogg|ソフィーティア|ja|「妹思いね。ま……いいわよ。 結論なんてそう簡単に出せないし、 暴走されるのも後味悪いし」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0269.ogg|ソフィーティア|ja|「錬成が完了したら、一本あげるわ。 好きに使いなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0270.ogg|ソフィーティア|ja|「他になにかある? ないのなら帰るわよ。 あなた、気軽に呼び出しすぎなのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0271.ogg|ソフィーティア|ja|「答えられるかは質問による」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0272.ogg|ソフィーティア|ja|「殺して回る? こちらではそういうことになっているの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0273.ogg|ソフィーティア|ja|「ふ~ん……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0274.ogg|ソフィーティア|ja|「これくらいなら……話していいかしらね。 私の所属する組織のことは、話したわよね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0275.ogg|ソフィーティア|ja|「その通り。実は、セフィロトは二つ存在するの。 わかりやすく言えば……そうね。 穏健派と過激派、と言ったところかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0276.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。できる限り犠牲は出さないよう立ち回る。 もちろん必要であれば非情な決断もするし、 命も奪うけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0277.ogg|ソフィーティア|ja|「イーリスもやむを得ない状況下だけよ、 ユーザーを石にしたのは。 けれど、やむを得ない状況が常態化している連中がいる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0278.ogg|ソフィーティア|ja|「そうなるわね。今までは互いに干渉することは できなかったけれど……別の世界で対立することに なるなんてね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0279.ogg|ソフィーティア|ja|「断言はできないけれど。 もしそうなら……あなたたちには代理戦争を させていることになるわね、私たちの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0280.ogg|ソフィーティア|ja|「あまり気にしなくてもいいわよ。 あちらも監視はしているでしょうけど、 大きな干渉はできない。私のようにね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0281.ogg|ソフィーティア|ja|「今は、自分と天の心配をしていなさい。 面倒なことは私がやるわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0282.ogg|ソフィーティア|ja|「なに?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0283.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0284.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたはっ、私をっ、気軽にっ、呼びすぎっ!」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0285.ogg|ソフィーティア|ja|「こっちの都合を考えなさいよ、もうっ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0286.ogg|ソフィーティア|ja|「まったく……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0287.ogg|ソフィーティア|ja|「……なに?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0288.ogg|ソフィーティア|ja|「よくなかったら来ないわよ。 早く用件を言って」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0289.ogg|ソフィーティア|ja|「三分程度の瞑想じゃ目覚めないわよ、お馬鹿ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0290.ogg|ソフィーティア|ja|「知らないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0291.ogg|ソフィーティア|ja|「言ったじゃない。自覚のないユーザーなんて前例がない。 例外中の例外のアーティファクトの目覚めさせ方なんて、 知らないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0292.ogg|ソフィーティア|ja|「ノリよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0293.ogg|ソフィーティア|ja|「聞かれるまでもなく、知っていたら監視なんて 回りくどいことはせずに、とっくに教えてるわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0294.ogg|ソフィーティア|ja|「ない。対抗力の話はしたでしょう? あなた、とても高いのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0295.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。私の透明化のエンチャントや天の能力を 見破るのもそうだし、睨みあっていた時間に対して 石化の進行が遅い」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0296.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたがユーザーじゃなければ、そんな高い抵抗力を 生まれつき持っていることになる。 私はそんな人間を、見たことがない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0297.ogg|ソフィーティア|ja|「それだけあの子の力が強力、ということでしょうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0298.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0299.ogg|ソフィーティア|ja|「無理」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0300.ogg|ソフィーティア|ja|「この期に及んであなたを信用できないと言うつもりは ないけれど、大きなリスクを伴うのよ。 無責任に教えられないわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0301.ogg|ソフィーティア|ja|「力を得たい気持ちもわかるけれど、落ち着きなさい。 経験上、そういう人間ほど自滅しやすい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0302.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたがまずすべきことは、自覚すること。 特異点であると」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0303.ogg|ソフィーティア|ja|「重要な局面で選択を迫られたとき、 モラルに反しようと、誇りを失おうと、 最善を選択する覚悟を決めておきなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0304.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたの行動が、選択が、運命を左右するのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0305.ogg|ソフィーティア|ja|「とにかく、迂闊な選択はしないことね。 いついかなるときも先を考える癖でもつけておきなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0306.ogg|ソフィーティア|ja|「どういたしまして。 ま……あなたのアーティファクトに関しては、 ある程度見当がついているんだけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0307.ogg|ソフィーティア|ja|「不確かなことはあまり口にしたくないの。 もっとも、知ったところでどうにもならないでしょうし」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0308.ogg|ソフィーティア|ja|「自分で探求なさい。 案外、それが覚醒の鍵かもしれないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0309.ogg|ソフィーティア|ja|「なぁに? 切羽詰まった顔ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0310.ogg|ソフィーティア|ja|「簡潔に話して」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0311.ogg|ソフィーティア|ja|「……確かなの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0312.ogg|ソフィーティア|ja|「そう……。確かに、非常事態ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0313.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0314.ogg|ソフィーティア|ja|「目に見える力じゃないから……気づくのが遅れたわね。 対抗力の弱い人間を、そばに置いておくべきだった。 もっとも……気づいてもすぐには対処できないけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0315.ogg|ソフィーティア|ja|「無理よ、あと数日はかかる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0316.ogg|ソフィーティア|ja|「前って、千年近く前のことよ? ないわよ、ストックなんて」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0317.ogg|ソフィーティア|ja|「アンブロシアが完成するまで、天のことを認識し続ける。 あなたにできることは、それだけよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0318.ogg|ソフィーティア|ja|「少し待って」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0319.ogg|ソフィーティア|ja|「お待たせ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0320.ogg|ソフィーティア|ja|「学校には向かっていないわね。 いつもの道から逸れている」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0321.ogg|ソフィーティア|ja|「わからないわよ、そんなの。 土地勘がないんだもの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0322.ogg|ソフィーティア|ja|「東」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0323.ogg|ソフィーティア|ja|「そんな体で出かけるの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0324.ogg|ソフィーティア|ja|「石になった部分は隠しなさいよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0325.ogg|ソフィーティア|ja|「雑ねぇ……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0326.ogg|ソフィーティア|ja|「してるわよ。北に進路を変えた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0327.ogg|ソフィーティア|ja|「焦る必要はないわよ。 すぐにあなたの記憶が消えることはないわよ。 たぶんね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0328.ogg|ソフィーティア|ja|「あら、素敵なお兄さんね。 天の監視に集中する。しばらく反応できないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0329.ogg|ソフィーティア|ja|「公園よ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0330.ogg|ソフィーティア|ja|「今ベンチに座った。 また移動しないうちに捕まえた方がいいわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0331.ogg|ソフィーティア|ja|「カケル」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0332.ogg|ソフィーティア|ja|「ソラの様子は?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0333.ogg|ソフィーティア|ja|「そうでしょうね。 経験上、これから一気に崩れるわよ。 もう猶予はあまりないわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0334.ogg|ソフィーティア|ja|「あと二、三日ってところね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0335.ogg|ソフィーティア|ja|「急がせてはいるけれどどうにもならないわ、 こればっかりは」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0336.ogg|ソフィーティア|ja|「本人の気の持ちよう。強い意志。それだけよ。 だからこそ、心が折れれば症状が一気に悪化する」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0337.ogg|ソフィーティア|ja|「あなた次第」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0338.ogg|ソフィーティア|ja|「あるわよ。あなたにしかできないことが、もちろん」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0339.ogg|ソフィーティア|ja|「特別なことじゃないわ。 あなたが、ソラの拠り所になっているのは間違いない。 だから、今まで通りいいお兄さんでいてあげればいいのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0340.ogg|ソフィーティア|ja|「支えてあげなさい。 ソラが元気を取り戻せば、一週間でも二週間でももつわよ。 あくまでも、このままじゃ駄目ってだけ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0341.ogg|ソフィーティア|ja|「でも」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0342.ogg|ソフィーティア|ja|「安心するのは早いわよ。 情緒不安定な人間を支えるのは、とても難しい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0343.ogg|ソフィーティア|ja|「話が支離滅裂になって、 会話自体が成立しなくなることだってある」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0344.ogg|ソフィーティア|ja|「逆に感情が乏しくなって、外的刺激にまったく 反応を示さなくなることもある」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0345.ogg|ソフィーティア|ja|「気をつけなさい。ソラの心が折れれば、 消えてしまいたいとでも願ってしまったら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0346.ogg|ソフィーティア|ja|「きっとあなたも、ソラを忘れる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0347.ogg|ソフィーティア|ja|「十二分に気をつけなさい。いつも叩いている憎まれ口。 冗談のつもりでも、それだけでポッキリいっちゃうかも しれないから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0348.ogg|ソフィーティア|ja|「あなた、存外素直なのよねぇ……。 本当に気をつけなさいね。 ときには嘘も必要よ。素直なだけじゃ駄目」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0349.ogg|ソフィーティア|ja|「なにかあったらすぐに呼びなさい。 今回だけは、怒らないであげるわ。 もっとも、力になれるかはわからないけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0350.ogg|ソフィーティア|ja|「あと二日待って」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0351.ogg|ソフィーティア|ja|「なんとかもたせて。こっちもギリギリなのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0352.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0353.ogg|ソフィーティア|ja|「……。約束はできない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0354.ogg|ソフィーティア|ja|「私は観測者。私の記憶は、ソラの力でも消えない。 けれど……ソラ自身が消えてしまったら、 どうにもならないわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0355.ogg|ソフィーティア|ja|「あのゴーストって子と同じ。 行き着く先は、存在の消滅」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0356.ogg|ソフィーティア|ja|「そうなってしまったら、さすがに私でも無理よ。 だから、約束はできない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0357.ogg|ソフィーティア|ja|「弱気じゃなくて、慎重なだけでしょう? 最悪のケースを想定するのは当然」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0358.ogg|ソフィーティア|ja|「ただ……あなた、少し参っているわね。 悲観的かつ自虐的になっている」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0359.ogg|ソフィーティア|ja|「一番つらいのはソラなんだから、 あなたは兄らしくしっかりなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0360.ogg|ソフィーティア|ja|「まったく……柄じゃないわね、こんなお説教。 とにかく、あと二日間なんとかもたせなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0361.ogg|ソフィーティア|ja|「その意気よ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0362.ogg|ソフィーティア|ja|「間に合ったわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0363.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ、たった今ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0364.ogg|ソフィーティア|ja|「汚くないわよ、失礼ね。 念のために、二本持ってきてあげたわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0365.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。針の逆側にボタンがあるでしょう? 体のどこでもいいからその針を刺して、押すだけ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0366.ogg|ソフィーティア|ja|「心配しなくても、体に傷はつかないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0367.ogg|ソフィーティア|ja|「その注射器、アーティファクトの力の応用なのよ。 つまり、肉体ではなく魂に刺さる針」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0368.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。痛みはあるけれど、肉体は傷つかない。 魂に直接、アンブロシアを注入する」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0368a.ogg|ソフィーティア|ja|「飲んでもいいんだけど、その方がはやく効くの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0369.ogg|ソフィーティア|ja|「少しの間眠るだけよ。ただ……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0370.ogg|ソフィーティア|ja|「このアンブロシアはこちらの世界の人間にあわせて 調整はされているけれど……あくまでも、千年前の 人間なのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0371.ogg|ソフィーティア|ja|「以前よりも、あなたたちの魂の力が劣化している 可能性がある。 つまり、これでもまだ強すぎるかもしれない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0372.ogg|ソフィーティア|ja|「霊薬を使っても……ソラ、あなた、死ぬかもしれないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0373.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ、そうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0374.ogg|ソフィーティア|ja|「横になった方がいいわよ。 急に意識を失うかもしれないから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0375.ogg|ソフィーティア|ja|「ソラのアーティファクトはどれ?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0376.ogg|ソフィーティア|ja|「この鞄?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0377.ogg|ソフィーティア|ja|「あった。これは私が預かっておくわね。 カケル、いつでもいいわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0378.ogg|ソフィーティア|ja|「絶対に……とは言い切れないけれど、 あんなに元気があれば平気じゃないかしら。 本当に騒がしいわね……この子」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0379.ogg|ソフィーティア|ja|「契約の破棄には、三十分から数時間ね。 個人差で大きく変わる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0380.ogg|ソフィーティア|ja|「それと説明し忘れたけれど、契約が破棄されても、 消えた記憶が戻るとは限らないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0381.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。そんな前向きなあなたに、いいニュースよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0382.ogg|ソフィーティア|ja|「フードのあの子が目覚めたわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0383.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ、たった今」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0384.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。こちらの状況を把握している、と 考えるのが妥当でしょうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0385.ogg|ソフィーティア|ja|「さっきの言葉、訂正するわ。 たった今、既に目覚めていることを確認できた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0386.ogg|ソフィーティア|ja|「消えた人間は追跡できないから、レンヤって子を ずっと監視していたのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0387.ogg|ソフィーティア|ja|「ソラにアンブロシアが注入された直後に、 レンヤにあの子からメッセージが送られた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0388.ogg|ソフィーティア|ja|「内容はちょっと待って、翻訳中。 音声だったらすぐにわかるんだけれど…… 文字はめんどうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0389.ogg|ソフィーティア|ja|「やっと返事が来たって、喜んでいるわね。 ……、お待たせ。翻訳完了」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0390.ogg|ソフィーティア|ja|「ただの世間話を装っているけれど…… こちらへのメッセージともとれるわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0391.ogg|ソフィーティア|ja|「今神社にいるそうよ。 ああ……本当にいるわね。 あらやだあの子、独り言話し始めたわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0392.ogg|ソフィーティア|ja|「またよろしく頼むぜ、お兄ちゃん。ですって」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0393.ogg|ソフィーティア|ja|「まさか、会いに行く気?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0394.ogg|ソフィーティア|ja|「ソラを置いて?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0395.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたらしくない決断に思えるけれど、 一応聞きましょうか。 どうしてそう思ったのか」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0396.ogg|ソフィーティア|ja|「あなた……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0397.ogg|ソフィーティア|ja|「……。 それがどういうことか、わかって言っているのよね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0398.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。方法は? どうするつもり?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0399.ogg|ソフィーティア|ja|「……そうでしょうね。そう言うと思ったわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0400.ogg|ソフィーティア|ja|「……結論を出す前に、最後まで聞かせて」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0401.ogg|ソフィーティア|ja|「一つは、って言ってたでしょう? 二つ目も、三つ目も、全部話して」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0402.ogg|ソフィーティア|ja|「フードの子は覚えているわよ。 不意打ちできるかもって考えているなら、 甘いんじゃないかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0403.ogg|ソフィーティア|ja|「どういうこと? 協力できないじゃない。 二人の記憶が戻ることを期待して、 今は待った方がいいと思うけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0404.ogg|ソフィーティア|ja|「……ああ、そういうこと」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0405.ogg|ソフィーティア|ja|「ふ~ん……。ドライな決断をするのね。意外だわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0406.ogg|ソフィーティア|ja|「三つ目は?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0407.ogg|ソフィーティア|ja|「その可能性もないとは言えないけれど……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0408.ogg|ソフィーティア|ja|「納得できなくもないけれど…… 四つ目、あるんでしょう?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0409.ogg|ソフィーティア|ja|「かっこなんてつけず、あなたの本心を 聞かせて欲しいものね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0410.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0411.ogg|ソフィーティア|ja|「空いた容器、返してくれる?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0412.ogg|ソフィーティア|ja|「今あなたに渡せるアーティファクトは、それだけ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0413.ogg|ソフィーティア|ja|「その容器で休眠させているの。アーティファクトは使用者に よってその姿を変えるけれど、休眠中はほぼ液体ね。 この状態なら、容易に体内に取り込める」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0414.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0415.ogg|ソフィーティア|ja|「もう覚悟は決めているみたいだし、 魔眼を回収できるなら文句もないし」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0416.ogg|ソフィーティア|ja|「それにあなたが失敗しても、他の枝に期待すればいいだけ。 ローリスクハイリターン。 賭ける価値は、それなりにある」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0417.ogg|ソフィーティア|ja|「いいえ。蓋を開けて飲み込みなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0418.ogg|ソフィーティア|ja|「……ためらわないわね、あなた。 ちょっと見直したわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0419.ogg|ソフィーティア|ja|「今回は、使い方がちゃんとわかったようね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0420.ogg|ソフィーティア|ja|「おおげさね。 すぐに準備できるのがそれしかなかっただけよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0421.ogg|ソフィーティア|ja|「あなた一人で行っても返り討ちでしょうし、 協力を求めたのはこっちだし、仕方ないわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0422.ogg|ソフィーティア|ja|「今日は占いの結果もよかったし、 付き合ってあげるわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0423.ogg|ソフィーティア|ja|「せめて……ミヤコがいてくれるといいのだけど。 あの子は、魔眼の天敵だから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0424.ogg|ソフィーティア|ja|「そうじゃなくて……ああ、いいわ。説明が面倒。 さっさと行きましょ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0425.ogg|ソフィーティア|ja|「お人好しよね、あなた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0426.ogg|ソフィーティア|ja|「一人で行くのは、背負わせたくないからでしょう? 他の子たちに。 これからあなたがすることを」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0427.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたが聞くからじゃない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0428.ogg|ソフィーティア|ja|「書き置きでもしてあげたら? 起きてあなたがいなかったら、泣きだすわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0429.ogg|ソフィーティア|ja|「せっかくあげたアンブロシア。持って行かないの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0430.ogg|ソフィーティア|ja|「それもそうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0431.ogg|ソフィーティア|ja|「魔眼対策よ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0432.ogg|ソフィーティア|ja|「鏡を見たらわかるわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0433.ogg|ソフィーティア|ja|「そ。魔眼のトリガーは、目と目が合うこと。 条件が成立してしまったら、私がすぐに遮断してあげる。 こんな風にね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0434.ogg|ソフィーティア|ja|「幻体だもの、思い通りよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0435.ogg|ソフィーティア|ja|「本気? あなた……センス最悪ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0436.ogg|ソフィーティア|ja|「私を着こなせないあなたが悪いのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0437.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0438.ogg|ソフィーティア|ja|「任せてちょうだい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0439.ogg|ソフィーティア|ja|「ユーザー同士の戦い、特に肉体に損傷を与えられない 能力を有した者同士の戦いは、 精神力の勝負になるわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0440.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたの炎は魂を焼く。 あの子の槍は魂を貫く」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0441.ogg|ソフィーティア|ja|「私のような幻体は傷を負うけれど、 あなたたちの肉体は痛みこそあれど傷つかない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0442.ogg|ソフィーティア|ja|「魂の強さは、心の強さ。 心を強く持てば、魂も揺るがない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0443.ogg|ソフィーティア|ja|「つまり、どちらが先に相手の心を折るか、 そういう戦いになるわ。 勝機があるとすれば、そこね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0444.ogg|ソフィーティア|ja|「心を強く。何者にも屈することのない、折れない心を。 そうすれば、あなたは」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0445.ogg|ソフィーティア|ja|「落ち着きなさい。 あれだけ派手にやれば、消耗もはやい。 むしろ好都合よ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0446.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたはできる限り消耗を抑えなさい。 無茶をすれば、スティグマの浸食を はやめて自滅するわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0447.ogg|ソフィーティア|ja|「リーチの差がありすぎるわね。 なんとかして接近しなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0448.ogg|ソフィーティア|ja|「カケル、もう十分がんばったわ。 今は退きなさい。あなたには無理よ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0449.ogg|ソフィーティア|ja|「駄目ね。あの子、戦い慣れている。 もう無理よ、カケル」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0450.ogg|ソフィーティア|ja|「無茶は駄目よ。あなたは休んでいなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0451.ogg|ソフィーティア|ja|「大丈夫よ、手は打った」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0452.ogg|ソフィーティア|ja|「はい、ご苦労様。あとは流れ作業ね。ノア」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0453.ogg|ソフィーティア|ja|「はい上出来。さぁ、仕上げよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0454.ogg|ソフィーティア|ja|「私がやるわ。あなたたちははやく帰って休みなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0455.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0456.ogg|ソフィーティア|ja|「ル」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0457.ogg|ソフィーティア|ja|「―ケル」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0458.ogg|ソフィーティア|ja|「カケル!」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0459.ogg|ソフィーティア|ja|「なんだよ、じゃないでしょう。 アンブロシアが完成したから、持ってきてあげたの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0460.ogg|ソフィーティア|ja|「寝起きの悪い男ね……。 ソラはどこ?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0461.ogg|ソフィーティア|ja|「……あなた、大丈夫?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0462.ogg|ソフィーティア|ja|「だからそう言ったでしょう? ソラはどこにいるの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0463.ogg|ソフィーティア|ja|「ちょっと、あなた!」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0464.ogg|ソフィーティア|ja|「下半身丸出しじゃないの!」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0465.ogg|ソフィーティア|ja|「まったくもう……。ソラは?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0466.ogg|ソフィーティア|ja|「どこにいるの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0467.ogg|ソフィーティア|ja|「出て行ったみたいね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0468.ogg|ソフィーティア|ja|「失敗したわね、カケル」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0469.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたさっきまで、ソラのこと、忘れていたでしょう」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0470.ogg|ソフィーティア|ja|「違う。寝ぼけていたんじゃない。 あなたは、忘れてしまっていた。 ソラのことを」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0471.ogg|ソフィーティア|ja|「あの子……一人で消えることを選んだみたいね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0472.ogg|ソフィーティア|ja|「出ないわよ。 あの子はもう、あなたの声には応えられない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0473.ogg|ソフィーティア|ja|「……間に合わなかったわね。 あなたはもう……決して思い出せない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0474.ogg|ソフィーティア|ja|「あの子のことを、決して」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0475.ogg|ソフィーティア|ja|「おそらくは、眷属化でしょうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0476.ogg|ソフィーティア|ja|「とある手順を踏むことによって、 自分の持つアーティファクトの力を、 他者に分け与えることができるの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0477.ogg|ソフィーティア|ja|「語らなくて当然。アーティファクトが本来持っている 力じゃなくて、人が生み出した技術なんだから。 当然、私から語るつもりもない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0478.ogg|ソフィーティア|ja|「けれど……ペラペラと話したお馬鹿さんがいたみたいね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0479.ogg|ソフィーティア|ja|「ハルカ、だったかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0480.ogg|ソフィーティア|ja|「あなた、なにか聞かなかった? フードのあの子から」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0481.ogg|ソフィーティア|ja|「そう……。 あの子やレンヤって子のアーティファクトを 見たことは?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0482.ogg|ソフィーティア|ja|「いいえ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0483.ogg|ソフィーティア|ja|「考えられる可能性は二つ。 既に他の適合者のもとへと移動した。 もう一つは……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0484.ogg|ソフィーティア|ja|「あの子たちは、ユーザーではなかった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0485.ogg|ソフィーティア|ja|「そんなに悲観することはないわよ。 フードのあの子……仮に眷属だとしたら、 とんでもない才能だわ、あそこまで力を引き出すなんて」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0486.ogg|ソフィーティア|ja|「眷属として分け与えた力は、通常はかなり弱体化するの。 あそこまで使える子は、滅多にいない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0487.ogg|ソフィーティア|ja|「性格面でもそうよね。力をばらまいてこの世界を 混乱させようとしているとしても、あの子以上どころか、 並ぶような子も簡単には見つからないでしょう」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0488.ogg|ソフィーティア|ja|「つまり、当面は平和が続くってこと。 素直に喜んでいいわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0489.ogg|ソフィーティア|ja|「実際のところ、そっちの方が面倒ね。 ま……どっちにしてもフードのあの子以上に 厄介なことにはならないでしょうけど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0490.ogg|ソフィーティア|ja|「とにかく、みんなよくがんばったわね。 第一部完、ってところかしら。 協力に感謝するわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0491.ogg|ソフィーティア|ja|「なにかあれば、また来るわ。 それまで、ゆっくりと休みなさい。 じゃあね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0492.ogg|ソフィーティア|ja|「ちょうどいいタイミングで一人になってくれたわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0493.ogg|ソフィーティア|ja|「励ますつもりはないけれど、どうもあなた、 内省的すぎるところがあるから、一応話しておいて あげようと思って」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0494.ogg|ソフィーティア|ja|「ノアって子はともかく、ミヤコをつれて行かなかったのは 正解だったわ。あの子……案外、心が脆い」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0495.ogg|ソフィーティア|ja|「フードの子の最後を、受け止めきれなかったでしょうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0496.ogg|ソフィーティア|ja|「そういうわけだから、元気出しなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0497.ogg|ソフィーティア|ja|「少しは見直してあげたのよ、あなたのこと」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0498.ogg|ソフィーティア|ja|「どういたしまして。もっとも、私がミヤコに 力の使い方を教えられたのはあなたのおかげだし、 半分はあなたの功績みたいなものね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0499.ogg|ソフィーティア|ja|「わからなくてもいいわよ。 体調はどうなの? 昨日、随分と無理したみたいだけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0500.ogg|ソフィーティア|ja|「もうしばらく預けておくわ。 また必要になるでしょうから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\sorasf0501.ogg|ソフィーティア|ja|「じゃあね、ゆっくり養生しなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0043.ogg|ソフィーティア|ja|「はぁ……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0044.ogg|ソフィーティア|ja|「警戒するなと言われてもね……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0045.ogg|ソフィーティア|ja|「……なぜ知っているの? 私がイーリスだと。 その名は、とうの昔に捨てたというのに」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0046.ogg|ソフィーティア|ja|「……あなた、なにを言っているの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0047.ogg|ソフィーティア|ja|「……警戒を解きたいのなら、そんな荒唐無稽な嘘を つくべきではなかったわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0048.ogg|ソフィーティア|ja|「…………」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0049.ogg|ソフィーティア|ja|「……そのようね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0050.ogg|ソフィーティア|ja|「……オーバーロード」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0051.ogg|ソフィーティア|ja|「…………」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0052.ogg|ソフィーティア|ja|「……なに?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0053.ogg|ソフィーティア|ja|「……!?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0054.ogg|ソフィーティア|ja|「……ッ!」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0055.ogg|ソフィーティア|ja|「あ、あ、あなたっ、なんでそのことを知って……! 誰からいえっ、必死に隠蔽したから、 誰も知らないはず……!!」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0056.ogg|ソフィーティア|ja|「ど、どっ、どうしてそんなこと知ってるのよ!」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0057.ogg|ソフィーティア|ja|「言うはずがない!」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0058.ogg|ソフィーティア|ja|「ぅ、ぐ……、まさか、お母様かお父様が気づいていて……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0059.ogg|ソフィーティア|ja|「…………」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0060.ogg|ソフィーティア|ja|「はぁ……、もう……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0061.ogg|ソフィーティア|ja|「認めるしかないわね……。 どうやら未来の私は、秘密を打ち明けるくらいには、 あなたを信用している……って」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0062.ogg|ソフィーティア|ja|「それと、説明するまでもなく、 こちらの事情を理解しているみたいね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0063.ogg|ソフィーティア|ja|「待って。場所を移しましょう」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0064.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたの家は? すぐ近く?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0065.ogg|ソフィーティア|ja|「ちゃんとついていくから、 運ぼうとしなくていいわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0066.ogg|ソフィーティア|ja|「で? イーリスが?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0067.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0068.ogg|ソフィーティア|ja|「なるほどね……。 あの女もこの世界に……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0069.ogg|ソフィーティア|ja|「……最悪ね。 予想はしていたけれど、当たって欲しくなかったわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0070.ogg|ソフィーティア|ja|「腹の探り合いをしている場合じゃないみたいね。 まだあなたのことは信用できないけれど…… 未来の私を信じることにする」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0071.ogg|ソフィーティア|ja|「助けてくれるかしら。 あなたの力が、必ず必要になる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0072.ogg|ソフィーティア|ja|「……なによ、その顔は」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0073.ogg|ソフィーティア|ja|「……あなた、性格悪いって言われない?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0074.ogg|ソフィーティア|ja|「で? どうなの? 手伝ってくれるの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0075.ogg|ソフィーティア|ja|「ありがとう」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0145.ogg|ソフィーティア|ja|「もちろん」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0159.ogg|ソフィーティア|ja|「あなた、私のこと忘れていたでしょう」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0160.ogg|ソフィーティア|ja|「この枝でははじめましてだけど、 自己紹介の必要はないわよね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0161.ogg|ソフィーティア|ja|「念のため聞くけど、私の名前は?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0162.ogg|ソフィーティア|ja|「他の枝から情報を得ても半信半疑だったけれど…… 本当にオーバーロードなのね……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0163.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ、もう知っている」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0164.ogg|ソフィーティア|ja|「まったく接触してこないから会いに来てあげたけれど…… 好き放題枝を増やすわね、あなた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0165.ogg|ソフィーティア|ja|「別にいいけれど……。 調子狂うわね……初対面の相手に馴れ馴れしくされるの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0166.ogg|ソフィーティア|ja|「ま……話が早いのは助かるけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0167.ogg|ソフィーティア|ja|「私に会いに来るのを忘れたということは、 それ以上に大事なことがあった、ということよね?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0168.ogg|ソフィーティア|ja|「話して。情報を共有させて」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0169.ogg|ソフィーティア|ja|「なるほどね……。順調ではある、ということね?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0170.ogg|ソフィーティア|ja|「頼りないわね……。私には未来が視えないから、 判断はあなたに委ねるしかないけれど……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0171.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0172.ogg|ソフィーティア|ja|「頼りないわね……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0173.ogg|ソフィーティア|ja|「なにか私にできることは?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0174.ogg|ソフィーティア|ja|「なぜ?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0175.ogg|ソフィーティア|ja|「……止めに行く、ということね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0176.ogg|ソフィーティア|ja|「……なるほど、ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0177.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0178.ogg|ソフィーティア|ja|「幻体だけでも、なんて……。 簡単に言うわねぇ……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0179.ogg|ソフィーティア|ja|「それもあるけど、そうじゃなくて。 そんなに簡単に貸せない、ってこと」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0180.ogg|ソフィーティア|ja|「まだ完全に信頼しているわけでもないし、 仮に信頼していたとしても、 アーティファクトの持ち出しには手続きがいる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0181.ogg|ソフィーティア|ja|「ほんと簡単に言ってくれるわねこの子……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0182.ogg|ソフィーティア|ja|「偉いからこそルールを守らなければいけないの。 好き放題してたら、組織が成り立たないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0183.ogg|ソフィーティア|ja|「……、幻体のアーティファクトね。 なんとかしてあげるわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0184.ogg|ソフィーティア|ja|「今の私が信頼するかどうかは別として…… 未来の私は、秘密を話す程度には信頼しているようだし」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0185.ogg|ソフィーティア|ja|「は?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0186.ogg|ソフィーティア|ja|「手を組みたくなくなってきたけれど…… 未来の私を信じるわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0187.ogg|ソフィーティア|ja|「できる限りのことはしてあげる。 少し時間をちょうだい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0188.ogg|ソフィーティア|ja|「わかっているわよ。なんとかする」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0189.ogg|ソフィーティア|ja|「まだあるの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0190.ogg|ソフィーティア|ja|「が?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0191.ogg|ソフィーティア|ja|「私にも探せ、ということね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0192.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0193.ogg|ソフィーティア|ja|「あんまりこちらの世界の人間とは、 接触したくないけれど……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0194.ogg|ソフィーティア|ja|「話を聞く限り、その子、暴走したあげくに 死ぬんでしょう?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0195.ogg|ソフィーティア|ja|「ならないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0196.ogg|ソフィーティア|ja|「事件が発生した時点で、ユーザーになって せいぜい二日か三日でしょう?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0197.ogg|ソフィーティア|ja|「短期間でスティグマの浸食を許し、暴走。 使い物にならないわよ、そんな子」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0198.ogg|ソフィーティア|ja|「……、その子の特徴は?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0199.ogg|ソフィーティア|ja|「探すだけ。接触はあなたがしなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0200.ogg|ソフィーティア|ja|「で? 特徴は?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0201.ogg|ソフィーティア|ja|「十字架、ね。妹の特徴は?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0202.ogg|ソフィーティア|ja|「調べてあげるけど、あまり期待しないで」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0203.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0204.ogg|ソフィーティア|ja|「……頼りないけれど、善人ではあるようね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0205.ogg|ソフィーティア|ja|「独り言よ。 些事は私に任せて、あなたはノアって子に集中しなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0206.ogg|ソフィーティア|ja|「じゃあね。 なにかわかったら、教えてあげる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0207.ogg|ソフィーティア|ja|「なに?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0208.ogg|ソフィーティア|ja|「わからない、としか言えないわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0209.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。長年世界を観測してきたけれど、 こんなにも枝分かれしたのは初めて」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0210.ogg|ソフィーティア|ja|「だから、わからない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0211.ogg|ソフィーティア|ja|「最後にもうひとつ、って言ってたわよね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0212.ogg|ソフィーティア|ja|「……答えられるかわからないわよ?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0213.ogg|ソフィーティア|ja|「私がオーバーロードの存在に気がついていない枝の 観測もできるから……答えは『いいえ』ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0214.ogg|ソフィーティア|ja|「まだ理解できていないようね。 オーバーロードの力を」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0215.ogg|ソフィーティア|ja|「あのイーリスをなんとかしてくれるなら、 他の枝がどうなろうが私としては構わないけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0216.ogg|ソフィーティア|ja|「……私にどんなイメージを持っているんだか」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0217.ogg|ソフィーティア|ja|「それじゃあね。今度こそ、さようなら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0218.ogg|ソフィーティア|ja|「ちょっといいかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0219.ogg|ソフィーティア|ja|「暴走する子の件だけどちょっと、なにしてるの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0220.ogg|ソフィーティア|ja|「残念だけど、手遅れね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0221.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ、既に兆候が。 急激に浸食が進んで、明後日に爆発。 といったところかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0222.ogg|ソフィーティア|ja|「アンブロシアのことも知っているのね。 ストックはあるから、あげるわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0223.ogg|ソフィーティア|ja|「死んだらオーバーロードでやりなおせばいいじゃない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0224.ogg|ソフィーティア|ja|「自分の命を使うより楽なのに」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0225.ogg|ソフィーティア|ja|「ま……好きにしたらいいけれど。 こちらの世界の人間に合わせたアンブロシアの 完成は、もうしばらく時間がかかるわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0226.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたの知る枝では、どう止めたの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0227.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ。髪の毛の長い子ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0228.ogg|ソフィーティア|ja|「あぁ……、わかった。 暴走した力が行き場を失って……ってところかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0229.ogg|ソフィーティア|ja|「そうねぇ……。それが現実的ではあるわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0230.ogg|ソフィーティア|ja|「アーティファクトを破壊すれば、時間稼ぎはできるわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0231.ogg|ソフィーティア|ja|「おかしくなった精神は治せないけれど、 能力の使用は制限できる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0232.ogg|ソフィーティア|ja|「覚悟は決めておくことね。 オーバーロードの使用者である前に、 あなたはひとりの人間」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0233.ogg|ソフィーティア|ja|「できることに限界はあるわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0234.ogg|ソフィーティア|ja|「まだ話は終わりじゃないわよ。 これから、会うんでしょう? 魔眼のユーザーに」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0235.ogg|ソフィーティア|ja|「それじゃあ、持って行きなさい。 手を出して」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0236.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ。貸してあげる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0237.ogg|ソフィーティア|ja|「ためらいなく飲んだわね……。 感心したわ、少しだけ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0238.ogg|ソフィーティア|ja|「もうひとつの方は、あまり期待しないで。 人を害しかねないアーティファクトは、 管理が厳しいのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0239.ogg|ソフィーティア|ja|「どういたしました。 それじゃあ、しっかりね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0240.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0241.ogg|ソフィーティア|ja|「魔眼の子なら、ちゃんと見てるわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0242.ogg|ソフィーティア|ja|「伝えるわよ、当然。 私では止められないから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0243.ogg|ソフィーティア|ja|「それだけ?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0244.ogg|ソフィーティア|ja|「この子、とんでもないわね……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0245.ogg|ソフィーティア|ja|「この子の対抗力じゃ、炎に触れただけで気絶しても おかしくないのに……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0246.ogg|ソフィーティア|ja|「まさか、気合いで突破しちゃうとはね……。 さすがの私も唖然としたわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0247.ogg|ソフィーティア|ja|「待って」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0248.ogg|ソフィーティア|ja|「あの子、自分に力が返ってきて死ぬんでしょう?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0249.ogg|ソフィーティア|ja|「ふぅん……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0250.ogg|ソフィーティア|ja|「あなた、かなりの練度で幻体を扱えていたわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0251.ogg|ソフィーティア|ja|「幻体って、別に人の形である必要はないのよ?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0252.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたなら、私と同じように使えるはずだけど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0253.ogg|ソフィーティア|ja|「お礼は無事やりとげてから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0254.ogg|ソフィーティア|ja|「混乱を呼ぶためよ。 あの女、そういうの大好きだから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0256.ogg|ソフィーティア|ja|「なに? 呼んだ?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0257.ogg|ソフィーティア|ja|「途中までは」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0258.ogg|ソフィーティア|ja|「またふざけたこと言い出したわね。 無理よ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0259.ogg|ソフィーティア|ja|「……何度説明させるのよ、めんどくさいわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0260.ogg|ソフィーティア|ja|「ここにいるとまた面倒なこと言われそうだし、 そもそもいる意味もなさそうだし、 私は失礼するわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0261.ogg|ソフィーティア|ja|「大事な用があるときだけ呼びなさい。いい?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0262.ogg|ソフィーティア|ja|「それじゃあ、さようなら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0263.ogg|ソフィーティア|ja|「なによ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0264.ogg|ソフィーティア|ja|「あら、律儀ね。好きよ、そういうの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0265.ogg|ソフィーティア|ja|「私はソフィーティア。ソフィでいいわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0266.ogg|ソフィーティア|ja|「あらいけない。うっかりしてた。 それ、預かるわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0267.ogg|ソフィーティア|ja|「どうもこうも、破壊で終わりよ。 自己修復しないよう、破壊し続ける。 アンブロシアができるまでね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0268.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。ミヤコ、もう少し手をこっちに出してくれる?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0269.ogg|ソフィーティア|ja|「ありがと。あぐ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0270.ogg|ソフィーティア|ja|「確かに受け取ったわ。 破壊し終わったら知らせる。 能力の解除は、そのあとにね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0271.ogg|ソフィーティア|ja|「それじゃあね、今度こそさようなら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0272.ogg|ソフィーティア|ja|「なに?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0273.ogg|ソフィーティア|ja|「そんなことも知っていたのね……。 聞きたいことの見当がついた。 イーリスのことね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0274.ogg|ソフィーティア|ja|「もう試した。 イーリスの話を、あなたから聞いたときに」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0275.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ、駄目だった。 イーリスは既に、サツキとの同調をはじめている」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0276.ogg|ソフィーティア|ja|「そして、主導権を奪えるほどの力は、私にはない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0277.ogg|ソフィーティア|ja|「幸いなのは、世界の眼の自己修復が まだ完全には終わっていないことね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0278.ogg|ソフィーティア|ja|「魂と魂がか細く繋がった程度。 サツキの体を乗っ取るようなことは、 まだまだ無理でしょうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0279.ogg|ソフィーティア|ja|「どうかしらね。イーリスにしてみれば、 自分以外の人間なんて、取るに足らない塵芥」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0280.ogg|ソフィーティア|ja|「多少はカケルのことを意識するでしょうけれど、 そこまで警戒はしていないんじゃないかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0281.ogg|ソフィーティア|ja|「オーバーロードの使い手だと、気がつくまでは」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0282.ogg|ソフィーティア|ja|「いつチャンスが訪れるかわからない。 悠長に構えていると、勝機を逃すかもしれないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0283.ogg|ソフィーティア|ja|「修理しようとしているナルセ家の人には悪いけど…… 世界の眼を盗むか壊すか、 チャンスがあったらやってみるわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0284.ogg|ソフィーティア|ja|「もっとも……イーリスがそれを許すとは思えないけれど。 都合のいい可能性にすがらず、最善を尽くすことね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0285.ogg|ソフィーティア|ja|「それじゃあね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0286.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0287.ogg|ソフィーティア|ja|「珍しくうろたえてるわね……。 ま、その子はどうでもいいのよ。 問題は」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0288.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ、そうね。 わかりにくいけれど、首のあたりをよく見て」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0289.ogg|ソフィーティア|ja|「ほぼ全身に広がっていると見て、間違いなさそうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0290.ogg|ソフィーティア|ja|「そうよ、ただの人間」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0291.ogg|ソフィーティア|ja|「のんきね……。 じゃれあうのはあとになさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0292.ogg|ソフィーティア|ja|「あの子……逃げないわね。 襲ってくる様子もない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0293.ogg|ソフィーティア|ja|「ある。そのまま死んじゃうこともね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0294.ogg|ソフィーティア|ja|「もう無理ね……。あの子、ズレちゃってる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0295.ogg|ソフィーティア|ja|「座標とでも言えばいいかしら。 転移を繰り返した結果、世界の狭間に囚われた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0296.ogg|ソフィーティア|ja|「こっちに戻ってこられなくなってしまったのよ。 今目にしているのは、あの子の魂だけ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0297.ogg|ソフィーティア|ja|「幽霊に近い存在、ってところね。 おそらく目撃情報のあった昨日の時点では…… ちゃんと戻ってこられたんでしょうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0298.ogg|ソフィーティア|ja|「けれど今は、私にもわからないどこか別の場所から、 抜け出せなくなってしまっている」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0299.ogg|ソフィーティア|ja|「おそらく……もう普通の人間には、あの子の姿は見えない。 アーティファクトを持つ者だけが、認識できる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0300.ogg|ソフィーティア|ja|「いずれこちらの世界との繋がりも完全に断たれて……、 誰からも認識されなくなるでしょうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0301.ogg|ソフィーティア|ja|「あの子はもう、炎に焼かれているのよ。 あなたが守ってあげるには、遅すぎる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0302.ogg|ソフィーティア|ja|「あとはもう、死を待つだけ。 手遅れよ。どうにもできない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0303.ogg|ソフィーティア|ja|「強いて、できることがあるとすれば」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0304.ogg|ソフィーティア|ja|「楽にしてあげること。それだけよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0305.ogg|ソフィーティア|ja|「なぁに?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0306.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ、そうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0307.ogg|ソフィーティア|ja|「……本当に器用ね。 幻体の扱い、私より上手じゃないかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0308.ogg|ソフィーティア|ja|「まさか……あなたと直接話をする日が来るなんてね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0309.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0310.ogg|ソフィーティア|ja|「……あとで説明するわ。 性格の悪いあなたらしいわね。 カケルに殺させるなんて」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0311.ogg|ソフィーティア|ja|「抑えなさい。 幻体なんて殴るだけ無駄よ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0312.ogg|ソフィーティア|ja|「でしょうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0313.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。 たったそれだけのために、多くの犠牲を出した女よ。 いまさら一人や二人、気にもとめないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0314.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0315.ogg|ソフィーティア|ja|「こんな言い方をしたら、あなたたちは怒るでしょうけど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0316.ogg|ソフィーティア|ja|「よかったのよ、これで。 全員救う。 そんな綺麗事、どうせいつかは破綻するのだから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0317.ogg|ソフィーティア|ja|「割り切りなさい。すべては、救えない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0318.ogg|ソフィーティア|ja|「理想を追い求めて、時を遡り何度もやり直し続けたら、 いずれ必ず、壊れるわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0319.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたを失うわけにはいかない。 だから、割り切りなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0320.ogg|ソフィーティア|ja|「オーバーロードをもってしても、 あなたは万能じゃない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0321.ogg|ソフィーティア|ja|「正しい判断よ。 中途半端に仕掛けたら、警戒されるだけ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0322.ogg|ソフィーティア|ja|「次も幻体で現れてくれれば楽だけれど…… サツキとの同調は、どこまで進んでいるのかしらね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0323.ogg|ソフィーティア|ja|「うまくごまかしても、どうせいつかはバレていたわよ。 問題は……打てる手があまりにも少ないことね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0324.ogg|ソフィーティア|ja|「接触した気配はない。 私が知り得た限りでは、だけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0325.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。 ま……今後の方針は、おいおい考えるとして」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0326.ogg|ソフィーティア|ja|「ノア」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0327.ogg|ソフィーティア|ja|「時間はある?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0328.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。じゃあ、話してあげる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0329.ogg|ソフィーティア|ja|「私のことを、ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0330.ogg|ソフィーティア|ja|「簡単に言ってしまえば、私もイーリスなのよ。 つまり、同一人物」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0331.ogg|ソフィーティア|ja|「そうじゃない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0332.ogg|ソフィーティア|ja|「約千年前、今回のようにアーティファクトが こちらの世界に流出してしまった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0333.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。神様扱いされて困惑を隠せないけれど。 そして」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0334.ogg|ソフィーティア|ja|「回収したあと、アーティファクトをちゃんと 返還したのが私」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0335.ogg|ソフィーティア|ja|「自分のものにしたあげく、他のアーティファクトを 手に入れるために暴れ回ったのがあのイーリス」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0336.ogg|ソフィーティア|ja|「私の選択で、運命が枝分かれた。 互いに干渉できないほどに、大きく」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0337.ogg|ソフィーティア|ja|「その結果、二人の私が生まれたというわけ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0338.ogg|ソフィーティア|ja|「永遠に交わることはないと思っていたのに、 まさかこんな形でもう一人の自分と ご対面することになるなんてね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0339.ogg|ソフィーティア|ja|「おまけに、同じ幻体を使ってこちらに来ているなんて。 もっとも……同じ人間なんだからセンスが一緒なのは 当然だけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0340.ogg|ソフィーティア|ja|「私のふりをして騙そうとするかもしれない。 今後は、十分に気をつけて」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0341.ogg|ソフィーティア|ja|「私については、以上よ。 話すべきことはもう話した……のだけど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0342.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0343.ogg|ソフィーティア|ja|「一応、責任は感じているのよ。 私の尻拭いを、あなたたちのような 子供にさせることになってしまった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0344.ogg|ソフィーティア|ja|「他の世界への過干渉は避けたかったけれど…… せめて、質問には答えるわ。 できる限りは」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0345.ogg|ソフィーティア|ja|「なんでもいいわよ。 答えられるかはわからないけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0346.ogg|ソフィーティア|ja|「もともと繋がっていたのよ。 私たちの世界と、あなたたちの世界は」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0347.ogg|ソフィーティア|ja|「当時は文明レベルにかなり差があったのよね。 魔術の恩恵を受けていた私たちからしてみれば、 あなたたちは貧しいお猿さんだった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0348.ogg|ソフィーティア|ja|「それは、単純に私が長く生きすぎているせいよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0349.ogg|ソフィーティア|ja|「十分の一どころか、下手したら百分の一以下でしょう? 圧倒的年下に生意気なこと言われると、 ムカッとくるのよね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0350.ogg|ソフィーティア|ja|「いまさら敬語なんて使われても気持ち悪いけれど。 続けるわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0351.ogg|ソフィーティア|ja|「文明レベルに差があったから、繋がってはいても 積極的に交流はしていなかった。 特にメリットがなかったから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0352.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。でも、アーティファクトが生まれたことで、 事情が変わった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0353.ogg|ソフィーティア|ja|「アーティファクトは、想定外の性質を持っていた。 説明するまでもないけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0354.ogg|ソフィーティア|ja|「世界まで飛び越えてね。 おかげで、あっちこっちに飛散してしまった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0355.ogg|ソフィーティア|ja|「大半がこちらの世界に渡ってしまったの。 そのせいで、大混乱が起こった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0356.ogg|ソフィーティア|ja|「それが、千年前の災厄の発端ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0357.ogg|ソフィーティア|ja|「どうかしらねぇ……。 怪しいと思ってるのよね。 いくらなんでも偏りすぎていたから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0358.ogg|ソフィーティア|ja|「もっと単純よ。 こっちの世界に、アーティファクトを捨てようとした」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0359.ogg|ソフィーティア|ja|「魔術は、才能のある人間にしか使えなかった。 魔術が使えるだけで、高い地位を得られたのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0360.ogg|ソフィーティア|ja|「アーティファクトは、誰もが魔術を扱えるようにと 開発された道具。 どうなるかは……説明しなくてもわかるんじゃない?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0361.ogg|ソフィーティア|ja|「その通り。高い地位にいる人間ほど、恐れた。 アーティファクトが広く普及してしまうことを」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0362.ogg|ソフィーティア|ja|「本気で回収したかったら、私一人に任せないわよ。 回収任務を失敗させて、責任を私に押しつける。 そんな算段だったのでしょうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0363.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。優秀な私のおかげでね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0364.ogg|ソフィーティア|ja|「忌々しそうな顔をしていたわねぇ……。 そのとき……思ってしまった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0365.ogg|ソフィーティア|ja|「なぜ地位にしがみつくだけの、 ただ魔術が使えるだけの無能に、 この私が従属しなければいけないんだ……って」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0366.ogg|ソフィーティア|ja|「それが、運命の分かれ道。 アーティファクトを着服した私は、その力に酔いしれた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0367.ogg|ソフィーティア|ja|「さらなる力を求めて、アーティファクトをかき集めた。 ときには人を殺して、奪って」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0368.ogg|ソフィーティア|ja|「数え切れないほどの罪を犯して、 誰にも支配されない存在になって」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0369.ogg|ソフィーティア|ja|「もう一人の私は、こう呼ばれるようになった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0370.ogg|ソフィーティア|ja|「災厄の魔女、イーリス」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0371.ogg|ソフィーティア|ja|「それが厄介なことに……あの女、正気なのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0372.ogg|ソフィーティア|ja|「こちらの世界の人間よりも、私たちの魂は強い。 暴走することは稀」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0373.ogg|ソフィーティア|ja|「それを差し引いても、私には……才能があったようね。 多くのアーティファクトを御してしまう、才能が」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0374.ogg|ソフィーティア|ja|「ああなってしまうのを恐れている、というのが一番ね。 あとは……立場上の問題」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0375.ogg|ソフィーティア|ja|「ちゃんと返還した私の枝でも、 それなりに面倒な争いが起こっているの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0376.ogg|ソフィーティア|ja|「アーティファクトを広く普及したい勢力と、 地位を守るために根絶してしまいたい勢力が、 表立ってぶつかっちゃったのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0377.ogg|ソフィーティア|ja|「詳細は省くけれど、 間に入ってなんとかまとめあげたのが、私」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0378.ogg|ソフィーティア|ja|「おかげで、聖女なんて恥ずかしいにもほどがある 二つ名で呼ばれるハメになった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0379.ogg|ソフィーティア|ja|「本当にいやだったからソフィーティアと名前を 変えたんだけど、ま……その話はいいわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0380.ogg|ソフィーティア|ja|「セフィロトは、危険なアーティファクトを管理するために 私が作った組織」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0381.ogg|ソフィーティア|ja|「その私が好き放題アーティファクトを濫用していたら、 示しがつかないでしょう?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0382.ogg|ソフィーティア|ja|「理解してくれた?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0383.ogg|ソフィーティア|ja|「考えてみれば……千年前も今回も、 あなたたちは、私たちの世界のいざこざの とばっちりを受けているだけよね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0384.ogg|ソフィーティア|ja|「質問だけじゃなくて、文句も受け付けるわよ。 イライラしないで聞いてあげる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0385.ogg|ソフィーティア|ja|「今回に限っては、完全に私のせいよ?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0386.ogg|ソフィーティア|ja|「物分かりがいいのも、困りものね……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0387.ogg|ソフィーティア|ja|「その方が楽なときもある」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0388.ogg|ソフィーティア|ja|「やめなさいよそれ。 神様とか言われると、自分の年齢を実感しちゃって 嫌になるのよね……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0389.ogg|ソフィーティア|ja|「今日はこのくらいにしておきましょう。 喋りすぎて疲れたわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0390.ogg|ソフィーティア|ja|「どういたしました。 他に聞きたいことがあれば、そのうち答えてあげるわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0391.ogg|ソフィーティア|ja|「それじゃあね。 十分に気をつけなさい。 あの性悪女が、いつ仕掛けてくるかわからないから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0392.ogg|ソフィーティア|ja|「なぁに?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0393.ogg|ソフィーティア|ja|「あぁ……そういうこと。ええ、いいわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0394.ogg|ソフィーティア|ja|「そこは信用してるわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0395.ogg|ソフィーティア|ja|「……あら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0396.ogg|ソフィーティア|ja|「……おもしろいわね。 届いたわよ。世界を越えて、私に」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0397.ogg|ソフィーティア|ja|「もっと思い切りやってもよかったのに」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0398.ogg|ソフィーティア|ja|「……そう。 ま、なんでもいいわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0399.ogg|ソフィーティア|ja|「それじゃあね、おやすみなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0400.ogg|ソフィーティア|ja|「なにか用?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0401.ogg|ソフィーティア|ja|「教えられることなら、教えてあげる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0402.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0403.ogg|ソフィーティア|ja|「なぜ?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0404.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0405.ogg|ソフィーティア|ja|「ノア一人に委ねるよりも確実ではあるから…… 本来なら、反対する理由はないのだけど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0406.ogg|ソフィーティア|ja|「眷属化のリスク、ちゃんと知った上で言ってる?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0407.ogg|ソフィーティア|ja|「拒否反応が出るかもしれない。 最悪死ぬわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0408.ogg|ソフィーティア|ja|「……自分の命には無頓着ね、あなた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0409.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0410.ogg|ソフィーティア|ja|「感染症」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0411.ogg|ソフィーティア|ja|「アーティファクトを体内に取り込んだ者の血液、 あるいは体液を取り込む。 それが眷属化の方法」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0412.ogg|ソフィーティア|ja|「なにか病気を持っていれば、あなたにもうつるわよ。 っていう、単純な話」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0413.ogg|ソフィーティア|ja|「そんなことって、あなたねぇ……。 健康にも無頓着ね。それともこちらの世界には、 不治の病なんてないのかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0414.ogg|ソフィーティア|ja|「まったく……。あなたたちを気遣って伏せていたのが 馬鹿らしく思えてくるわね……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0415.ogg|ソフィーティア|ja|「……そう言われると、私は黙るしかないわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0416.ogg|ソフィーティア|ja|「ノアにアーティファクトを飲み込ませる必要がある。 それもおすすめできない理由」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0417.ogg|ソフィーティア|ja|「アーティファクトを取り込めば、 その分強く結びついてしまう」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0418.ogg|ソフィーティア|ja|「浸食のリスクが上がるのよ。 だから、教えたくなかった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0419.ogg|ソフィーティア|ja|「そもそもあなた、ノアの能力を理解してるの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0420.ogg|ソフィーティア|ja|「その程度の理解で、よく自分の命をかけられるわね……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0421.ogg|ソフィーティア|ja|「……痴話喧嘩は終わった?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0422.ogg|ソフィーティア|ja|「私たちの話、どこから聞いてたの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0423.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。多少劣化するけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0424.ogg|ソフィーティア|ja|「……と、言ってるけど?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0425.ogg|ソフィーティア|ja|「そう、わかった。 罪人と認めた者に効果を及ぼす……。 だから世界を越えて私にも届いた、というわけね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0426.ogg|ソフィーティア|ja|「似たような特性を持つアーティファクトがないか、 一応探しておくわ。 あっても渡せるかはわからないけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0427.ogg|ソフィーティア|ja|「それじゃあね。痴話喧嘩はほどほどに」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0427a.ogg|ソフィーティア|ja|「どうしたの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0427b.ogg|ソフィーティア|ja|「聞くだけ聞いてあげる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0427c.ogg|ソフィーティア|ja|「聞きたいのは、イーリスの行動も観測できるかどうか?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0428.ogg|ソフィーティア|ja|「今は無理」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0429.ogg|ソフィーティア|ja|「大昔はできた。二人の私に枝分かれて、しばらくは」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0430.ogg|ソフィーティア|ja|「たぶん、私のことを疎ましく思ったのでしょうね。 観測されないように、こっちの目を攪乱してる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0431.ogg|ソフィーティア|ja|「だから、今は無理」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0432.ogg|ソフィーティア|ja|「どうかしらね……。イーリスも私の行動を正確に 把握しているようには見えない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0433.ogg|ソフィーティア|ja|「攪乱の代償として、あちら側にもなんらかの 制限が生まれていそうではあるわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0434.ogg|ソフィーティア|ja|「したくてもできないのよ。 本当に最低限のアーティファクトとしか、 私は契約していないから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0435.ogg|ソフィーティア|ja|「同一人物だけど、決して同格ではないのよ。 私の力を一としたら、イーリスは百か千か、最悪万か」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0436.ogg|ソフィーティア|ja|「それくらいの力の差がある。 ということを、しっかり認識しておいて」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0437.ogg|ソフィーティア|ja|「世界の眼を餌にできるか、ということね?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0438.ogg|ソフィーティア|ja|「イーリスがどれほど世界の眼を大事にしているかは、 私にはわからない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0439.ogg|ソフィーティア|ja|「けれど重要かどうかに関わらず、 ほぼ間違いなく釣れるわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0440.ogg|ソフィーティア|ja|「釣られた上で、叩き潰す。 あえて希望を与えて、絶望へと叩き落とす。 それがあの女」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0441.ogg|ソフィーティア|ja|「ほぼほぼ直っているけれど、まだ完全ではないわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0442.ogg|ソフィーティア|ja|「ナルセ家がこちらの世界の物質で補修したおかげね。 不純物が混ざって、自己修復が遅れてる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0443.ogg|ソフィーティア|ja|「完全に修復されるまで…… 長くてもあと一週間ってところかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0444.ogg|ソフィーティア|ja|「無理ね。さっき話した、ナルセ家による補修。 こちらの世界の物質が混ざった影響で、 強度が上がっちゃったのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0445.ogg|ソフィーティア|ja|「私の力では無理。 自己修復が完了してこちらの世界の物質が排除されれば、 どうとでもなるけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0446.ogg|ソフィーティア|ja|「単純に、大きさの問題」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0447.ogg|ソフィーティア|ja|「無理ね、たとえイーリスでも。 生物と一定以上の大きさの物体は、世界を渡れない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0448.ogg|ソフィーティア|ja|「もっとも……人型の幻体を使えたとしても、 そうはしないでしょうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0449.ogg|ソフィーティア|ja|「知り合いの体。 嫌がらせにはもってこいじゃない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0450.ogg|ソフィーティア|ja|「前も言った気がするけれど、 あまり悠長に構えていられないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0451.ogg|ソフィーティア|ja|「それもあるけれど、他の枝でイーリスと戦ったのはいつ?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0452.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたたちを塵芥と侮っているから、 イーリスは遊んでいるの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0453.ogg|ソフィーティア|ja|「けれどただの塵芥ではなく、自分を殺しうる塵芥だと わかったのなら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0454.ogg|ソフィーティア|ja|「でしょうね。本気で殺しにくるわよ、きっと」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0455.ogg|ソフィーティア|ja|「侮ってくれているうちに仕掛けるしかないわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0456.ogg|ソフィーティア|ja|「使えそうなアーティファクトはあるにはある、 ……のだけど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0457.ogg|ソフィーティア|ja|「他者に危害を加えられるアーティファクトって、 ほとんどが開発当時に作られたものなの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0458.ogg|ソフィーティア|ja|「実験的に、ほとんど手当たり次第に魔術を アーティファクト化した」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0459.ogg|ソフィーティア|ja|「いわゆる、アーティファクトの第一世代。 強力かつ危険だから、ほぼすべてセフィロトで 厳重に管理してる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0460.ogg|ソフィーティア|ja|「非常時だからなんとかしてあげたいけれど…… 期待しないで、としか言えないわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0461.ogg|ソフィーティア|ja|「なに?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0462.ogg|ソフィーティア|ja|「当然あるわよ。 アーティファクトって、こちらの世界でいう 機械のようなものなのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0463.ogg|ソフィーティア|ja|「有用かつ比較的安全なものは、量産されている。 カケルに渡した幻体のアーティファクトもそう」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0464.ogg|ソフィーティア|ja|「逆に、人を害しかねないアーティファクトは製造中止。 作れば罪に問われる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0465.ogg|ソフィーティア|ja|「そうとも言い切れないのよねぇ……。 罪に問われるとは言ったけれど、 作っちゃう馬鹿はいるのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0466.ogg|ソフィーティア|ja|「セフィロトが管理できていないアーティファクトは、 数え切れないほど存在している。 というのが、実情ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0467.ogg|ソフィーティア|ja|「あとは、イーリスの世界で生まれたアーティファクトか」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0468.ogg|ソフィーティア|ja|「随分とややこしいことになっちゃってるのよねぇ……。 イーリスの世界と私の世界が混線しちゃってる、 って表現であっているのかもわからないけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0469.ogg|ソフィーティア|ja|「そうみたいね。 だから今、この世界は二つの世界と繋がっちゃってる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0470.ogg|ソフィーティア|ja|「なぜ……と考えても無駄ね。 世界がどう成り立っているのかは、 千年使っても解明できなかったから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0471.ogg|ソフィーティア|ja|「そういうこと。ただ、作ったのはイーリスでは ないでしょうね。自分で作っておいて、手放すはずがない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0472.ogg|ソフィーティア|ja|「おそらくは。 結果は……こちらの世界に来てしまっている時点で、 お察しだけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0473.ogg|ソフィーティア|ja|「他人の事情まで背負う必要はないわよ。 私が言うのもなんだけど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0474.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。好きになさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0475.ogg|ソフィーティア|ja|「聞きたいこと、他には?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0476.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ。それじゃあ、またね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0477.ogg|ソフィーティア|ja|「その計画、中止しなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0478.ogg|ソフィーティア|ja|「世界の眼が消えた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0479.ogg|ソフィーティア|ja|「サツキの家、大騒ぎよ。 ジンギ? が盗まれたって」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0480.ogg|ソフィーティア|ja|「でしょうね。悪用するつもりなのかただ隠したのかは、 わからないけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0481.ogg|ソフィーティア|ja|「世界の眼は、他のアーティファクトとは違うのよ。 契約者のそばへ転移する性質は持っていない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0482.ogg|ソフィーティア|ja|「あの空間にあることが大事なの。 あっちこっちへ転移されたら、扉の封印ができない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0483.ogg|ソフィーティア|ja|「つまり、契約者ではなく特定の場所に転移する。 もっとも……今はその性質も機能していないでしょうけど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0484.ogg|ソフィーティア|ja|「悪いけど、思いつかない。 わざわざこちらの世界の眼を盗む理由がない。 イーリスは、対の眼を持っているんだから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0485.ogg|ソフィーティア|ja|「そっちの方が可能性高いわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0486.ogg|ソフィーティア|ja|「時間稼ぎ……かしらね。 嫌がらせ以上の目的を、達するための」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0487.ogg|ソフィーティア|ja|「さぁ、わからない。 ただ……いい予感はしないわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0488.ogg|ソフィーティア|ja|「短絡的ねぇ……。 もっとうまく力を使いなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0489.ogg|ソフィーティア|ja|「やりなおすのはいい。けど、今じゃない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0490.ogg|ソフィーティア|ja|「イーリスがなにをする気なのか。 それを見届けてからよ。 その方が効率的」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0491.ogg|ソフィーティア|ja|「前も言ったけれど、割り切りなさい。 “もし”や“かも”で力を濫用したら、 どんな反動がくるかわからないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0492.ogg|ソフィーティア|ja|「しんみりした空気は気が滅入るわね……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0493.ogg|ソフィーティア|ja|「とにかく、伝えたわよ。 どうするかは、あなたたちに任せる。 私もイーリスの動向に注意しておく」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0494.ogg|ソフィーティア|ja|「聞く準備がととのったのなら、話してあげる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0495.ogg|ソフィーティア|ja|「十中八九そうね。 でも、暴れているのはユーザーじゃないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0496.ogg|ソフィーティア|ja|「あくまでも推測になってしまうし、 説明も長くなってしまうけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0497.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたたちにどこまで理解できるかわからないから、 うまく翻訳されない言葉があっても流してちょうだい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0498.ogg|ソフィーティア|ja|「私の世界の人間は、魔術を用いる。 構築した術式に魂の力を流すことで、魔術は発動する」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0499.ogg|ソフィーティア|ja|「術式の構築は誰にでもできる。 けれど、力を流すには才能が必要。 才能のない者に、魔術は扱えない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0500.ogg|ソフィーティア|ja|「だから、魔術を誰にでも扱えるようにする研究が、 盛んに行われていた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0501.ogg|ソフィーティア|ja|「その答えの一つが、アーティファクト。 あらかじめ術式が刻まれ、発動までの処理を自動で 行ってくれる道具」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0502.ogg|ソフィーティア|ja|「数え切れないほどたくさんね。 けれど、アーティファクトの研究と 同じくらい盛んだったのは、もう一つだけ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0503.ogg|ソフィーティア|ja|「術式と力を流す回路を、人間に直接刻むこと。 つまり、わかりやすく言えば」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0504.ogg|ソフィーティア|ja|「人間を、アーティファクトにする」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0505.ogg|ソフィーティア|ja|「スティグマも術式よ。 正確には、その一部ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0506.ogg|ソフィーティア|ja|「アーティファクトを使用すると、 術式が体に刻まれてしまうの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0507.ogg|ソフィーティア|ja|「使えば使うほど、刻まれていく。 それが、スティグマの浸食」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0508.ogg|ソフィーティア|ja|「スティグマが全身に浸食する つまり、術式のすべてが体に刻まれると、 その分、発動する魔術も強くなる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0509.ogg|ソフィーティア|ja|「けれど、魂が乱されるの。 術式のせいで、力の流れがおかしくなる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0510.ogg|ソフィーティア|ja|「魂の力が強ければ問題ないけれど、 この世界の人間は総じて弱いから、耐えきれない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0511.ogg|ソフィーティア|ja|「それが、暴走。 魂が弱り、精神にも異常をきたす。 果てに、魔術を制御できなくなり自滅」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0512.ogg|ソフィーティア|ja|「わからない。私も知らないアーティファクトを たくさん持っているでしょうし、 推測すらできないわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0513.ogg|ソフィーティア|ja|「これも“おそらく”になってしまうけど、 イーリスが力を流しているんじゃないかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0514.ogg|ソフィーティア|ja|「そのために、世界の眼が必要だったのかも。 術式を刻んだ人間と同調し、 暴走のタイミングを操作するために」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0515.ogg|ソフィーティア|ja|「落ち着くかもしれないわね。 保証はまったくできないけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0516.ogg|ソフィーティア|ja|「手ならあるわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0517.ogg|ソフィーティア|ja|「ちょっと手間取ったけど、イーリスの位置がわかるわよ。 それなりに正確に」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0518.ogg|ソフィーティア|ja|「大勢の人を暴走させるために、力を垂れ流しにしてる。 さすがにここまでされたらわかるわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0519.ogg|ソフィーティア|ja|「そこら中イーリスの気配だらけだけど、 一際大きな力を感じる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0520.ogg|ソフィーティア|ja|「きっとそこに、イーリスはいる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0521.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ、任せて」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0522.ogg|ソフィーティア|ja|「感染……。ありえるわね。眷属化の応用かしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0523.ogg|ソフィーティア|ja|「アーティファクト化した人間の体液を媒介に、 術式を拡散している」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0524.ogg|ソフィーティア|ja|「噛みつかれたりするのは、避けた方がよさそうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0525.ogg|ソフィーティア|ja|「体液による感染よりも……領域を展開している 可能性の方が高いかしらね。 対抗力の低い人間から、アーティファクト化している」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0526.ogg|ソフィーティア|ja|「だとすれば、ぼんやりしているとあなたたちも いずれああなるわよ。 もう領域の中にいるでしょうし」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0527.ogg|ソフィーティア|ja|「このまままっすぐ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0528.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ、まっすぐ。 イーリスが移動したら、その都度伝えるわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0529.ogg|ソフィーティア|ja|「気をつけて、近いわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0530.ogg|ソフィーティア|ja|「簡単に言わないで。 その術を私は持っていない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0531.ogg|ソフィーティア|ja|「弱気になっていると、能力にも影響するわよ。 心の強さが力の強さ。自信を持ちなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0532.ogg|ソフィーティア|ja|「あえて希望をもたせるでしょうね。 その方が、絶望がより深くなるから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0533.ogg|ソフィーティア|ja|「別にいいわよ、事実だし。 カケル、気にせず続けて」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0534.ogg|ソフィーティア|ja|「……緊張感ないわね、この子たち。 それでちょうどいいのかもしれないけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0535.ogg|ソフィーティア|ja|「そろそろ動きなさい。 イーリスがいつまで待ってくれるかわからないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0536.ogg|ソフィーティア|ja|「正面の大きな建物。 あのあたりから、強い力を感じるわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0537.ogg|ソフィーティア|ja|「私を見ても、出せないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0538.ogg|ソフィーティア|ja|「いたわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0539.ogg|ソフィーティア|ja|「気づかれたわよ。 感染者にも、イーリスにも」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0540.ogg|ソフィーティア|ja|「どんどん来るわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0541.ogg|ソフィーティア|ja|「ない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0542.ogg|ソフィーティア|ja|「ありもしない希望を持たせる方が残酷でしょう? 私も歯がゆくは思っているのよ。 見ていることしかできなくて」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0543.ogg|ソフィーティア|ja|「今伝えられるのは、あなたたちが注意を引いたおかげで、 ソラたちは無事に近くまで来られた。 ということだけね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0544.ogg|ソフィーティア|ja|「……同一存在以外の人間に、完全に同調している? それしか考えられないけれど……ありえない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0545.ogg|ソフィーティア|ja|「さっぱり理解できないわね……。 いったいどんな術式を刻めば、 こんな芸当ができるのかしら……。むかつくわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0546.ogg|ソフィーティア|ja|「怒りはしまっておいた方がいいわよ。 強い感情は、アーティファクトの力を 引き出しすぎてしまうから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0547.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたがあなたでいたいのなら、 しっかりと制御しなさいということよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0548.ogg|ソフィーティア|ja|「馬鹿な選択をしたのは、あなたであって私じゃない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0549.ogg|ソフィーティア|ja|「千年もたてば、もう別人よ。 あまりにも違いすぎて、自分を重ねたくても重ねられない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0550.ogg|ソフィーティア|ja|「もともとひねくれ者ではあるけれど…… よくもまぁ、そこまでねじくれたものね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0551.ogg|ソフィーティア|ja|「理解し合えないから、道を違えたまま 千年もたってしまったのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0552.ogg|ソフィーティア|ja|「結界が消えた。ミヤコ、今よ!」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0553.ogg|ソフィーティア|ja|「イーリスは体内に取り込んで使っていただけ。 アーティファクトが選んだ契約者はいない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0554.ogg|ソフィーティア|ja|「ミヤコが所有権を手放せば、体内に取り込んだあなたのものよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0555.ogg|ソフィーティア|ja|「そのようね。無茶したツケよ。 大勢の人間に力を流し続ければ、当然そうなる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0556.ogg|ソフィーティア|ja|「サツキの体にガタが来たのよ。 頭に血が上って限界を見誤るなんて……無様ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0557.ogg|ソフィーティア|ja|「イーリスの慢心を、あなたたちがうまくついた。 それでいいじゃない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0558.ogg|ソフィーティア|ja|「千年生きても……終わりはあっけなく訪れる。 きっと、そんなものなのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0559.ogg|ソフィーティア|ja|「急いだ方がいいわよ。 人が近づいてきてる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0560.ogg|ソフィーティア|ja|「なにかあったら呼んで。 念のため調べておく。 イーリスをちゃんと倒せたか」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0561.ogg|ソフィーティア|ja|「最後に少しだけいいかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0562.ogg|ソフィーティア|ja|「ちょっとした報告。 世界の眼を使って、イーリスの気配を追ってみた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0563.ogg|ソフィーティア|ja|「今まで感じていた朧気な繋がりが、消えているの。 ほぼほぼ間違いなく、イーリスは死んだと考えて いいでしょうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0564.ogg|ソフィーティア|ja|「断言できないのは、勘弁してちょうだい。 別の世界のことだし、 死んだ証拠なんてなかなか出せないもの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0565.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。イーリスを倒せたのは、今のところこの枝だけ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0566.ogg|ソフィーティア|ja|「私としては、それで十分。 大きく枝分かれして並行世界化してしまう可能性は あるけれど、たいした弊害はないでしょうし」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0567.ogg|ソフィーティア|ja|「それに、今は生きているというだけで、 別の枝のあなたたちがなんとかしてくれるかもしれないし」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0568.ogg|ソフィーティア|ja|「様子を見るわ。 オーバーロードを使って別の枝でも、とは言わないから、 安心なさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0569.ogg|ソフィーティア|ja|「言ったでしょう? もう十分よくやってくれた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0570.ogg|ソフィーティア|ja|「みんなお疲れ様。 それと、ありがとう」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0571.ogg|ソフィーティア|ja|「千年前の私の過ちを、正してくれて」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0572.ogg|ソフィーティア|ja|「以上よ。 まだ話したいことはあるけれど、後日にするわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0573.ogg|ソフィーティア|ja|「今日はゆっくり休みなさい。 それじゃあね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0574.ogg|ソフィーティア|ja|「いいかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0575.ogg|ソフィーティア|ja|「全員が集まるタイミングを待ってたけど、 多分なさそうだからあなたたちにだけ伝えておくわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0576.ogg|ソフィーティア|ja|「ないわよ。ただのお別れの挨拶」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0577.ogg|ソフィーティア|ja|「終わってないけれど、一度世界を閉じたいのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0578.ogg|ソフィーティア|ja|「イーリスが死んだことで、契約していた数百 最悪数千のアーティファクトが解き放たれた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0579.ogg|ソフィーティア|ja|「危険なアーティファクトが、さらにこちらの世界に 流出してしまうかもしれない。 今以上に混乱してしまうかも」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0580.ogg|ソフィーティア|ja|「だから一度、世界を閉じる。 私の世界とだけ繋がる方法を確立できたら、また来るわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0581.ogg|ソフィーティア|ja|「それまで、しばしのお別れね。 アーティファクトも預けておくわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0582.ogg|ソフィーティア|ja|「これはあくまでも私からのお願いだから、 必ずしも聞く必要はないのだけど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0583.ogg|ソフィーティア|ja|「またユーザーが暴走したり、 自分の意思で悪事を働くようなことがあれば」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0584.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたたちに、止めて欲しいのよ。 だから、預けておく」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0585.ogg|ソフィーティア|ja|「ありがとう。 あと、懸念事項があるとすれば…… 実はまだ、世界の眼が見つかっていないのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0586.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ。存在は感じるのだけど……位置が特定できない。 イーリスの細工がまだ悪さをしているみたいね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0587.ogg|ソフィーティア|ja|「それは問題ないわ。 修復自体はほぼほぼ完了しているみたいだから。 ちゃんと機能している」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0588.ogg|ソフィーティア|ja|「見つからないまま閉じるのは不安が残るけれど…… 仕方ないわね。今この瞬間にも、イーリスの アーティファクトがこちらに来ているかもしれないし」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0589.ogg|ソフィーティア|ja|「すぐに世界を閉じる。 他の子たちにも伝えておいてくれる? しばらくお任せするわ、って」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0590.ogg|ソフィーティア|ja|「頼んだわよ。それじゃあね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0591.ogg|ソフィーティア|ja|「ああ、そうだ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0592.ogg|ソフィーティア|ja|「改めて、もう一度言っておくわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0593.ogg|ソフィーティア|ja|「ありがとう。 私の間違いを正してくれて」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0594.ogg|ソフィーティア|ja|「それじゃあね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0595.ogg|ソフィーティア|ja|「イーリス……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0596.ogg|ソフィーティア|ja|「……うまく隠れているわね。 まんまと騙されたわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0597.ogg|ソフィーティア|ja|「……解せないわね。 なぜ戻ってきたの? いまさらカケルたちにこだわる理由なんてないでしょう」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0598.ogg|ソフィーティア|ja|「……カケル、この枝はもう無理。 オーバーロードを使いなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0599.ogg|ソフィーティア|ja|「カケル!」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0600.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0601.ogg|ソフィーティア|ja|「わかった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0641.ogg|ソフィーティア|ja|「私が中から開けた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0642.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ、はじめまして。 どの枝よりも絶望的で、異常な状況ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0643.ogg|ソフィーティア|ja|「この枝では、イーリスがサツキに興味を 示していないみたいなの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0644.ogg|ソフィーティア|ja|「だから、私から接触した。 いざとなったら、同調させてもらおうと思って」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0645.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。衰えに衰えた私では、 深く同調することも難しいし。 ま……気休めね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0646.ogg|ソフィーティア|ja|「そういうこと……。ソラのアーティファクトね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0647.ogg|ソフィーティア|ja|「私が観測できた範囲のことは、伝えてある」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0648.ogg|ソフィーティア|ja|「ヨイチって子に、徹底的にやられたことも」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0649.ogg|ソフィーティア|ja|「……謝るのは私の方ね。 もともとは……私の蒔いた種だから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0650.ogg|ソフィーティア|ja|「軽く言ったつもりはないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0651.ogg|ソフィーティア|ja|「……。サツキ、行きましょう」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0652.ogg|ソフィーティア|ja|「サツキ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0653.ogg|ソフィーティア|ja|「行きましょう」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0654.ogg|ソフィーティア|ja|「ああ、そう。最後に私からも、いいかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0655.ogg|ソフィーティア|ja|「あなた、本当に……折れてしまったの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0656.ogg|ソフィーティア|ja|「……そう。わかった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0657.ogg|ソフィーティア|ja|「行きましょう、サツキ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0658.ogg|ソフィーティア|ja|「それだけじゃ、不足ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0659.ogg|ソフィーティア|ja|「使いなさい、カケル!」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0660.ogg|ソフィーティア|ja|「説明はあと。さっさと契約を済ませなさい!」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0661.ogg|ソフィーティア|ja|「大丈夫よ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0662.ogg|ソフィーティア|ja|「第一世代のアーティファクト。 要するに、イーリスが好む類いの強力なやつよ。 持ち出せるだけ持ち出した」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0663.ogg|ソフィーティア|ja|「あの中に無理矢理詰め込んだから、 一気に飲んだら反動が凄まじいでしょうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0664.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたたちにも共有されているでしょうけど、 使おうと思わない方がいいわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0665.ogg|ソフィーティア|ja|「強力な分、消耗も激しいから、 せっかくの同調が切れちゃう」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0666.ogg|ソフィーティア|ja|「見てるだけでいいのよ。 もうあの子に、負ける要素はない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0667.ogg|ソフィーティア|ja|「……圧倒的ね。やり過ぎよ、カケル」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0668.ogg|ソフィーティア|ja|「カケルの言ったとおり、あなたはイーリスの力を 借りているだけ。同調している以上、 威力が劣るのは当然」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0669.ogg|ソフィーティア|ja|「それと、才能の違い。あなた、幻体のアーティファクトを 使いこなせていなかったでしょう? カケルはなんでも使えちゃうのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0670.ogg|ソフィーティア|ja|「たとえ借り物の力じゃなくても、 勝てないわよ、あなたじゃ、カケルに」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0671.ogg|ソフィーティア|ja|「……魂がひどく揺らいでいる。 もうあの子は、カケルに敵わない。 勝負はついたわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0672.ogg|ソフィーティア|ja|「すぐにわかるわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0673.ogg|ソフィーティア|ja|「……信じなさい、カケルを。 考えがあるのよ、あの子には」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0674.ogg|ソフィーティア|ja|「人体アーティファクト化の……その極致、 といったところかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0675.ogg|ソフィーティア|ja|「……捨ててしまったわね、人を」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0676.ogg|ソフィーティア|ja|「乗っ取りなんて生やさしいものじゃないわ。 ……あの子の魂を感じない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0677.ogg|ソフィーティア|ja|「あの体は……完全に、イーリスのものになった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0724.ogg|ソフィーティア|ja|「ノア、ためらわないで」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0725.ogg|ソフィーティア|ja|「“すべてのイーリス”を、討つのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0727.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0728.ogg|ソフィーティア|ja|「……死に損なったわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0729.ogg|ソフィーティア|ja|「……そのようね。どういうわけか」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0730.ogg|ソフィーティア|ja|「最後の贖罪のつもりだったけれど……。 もうしばらく、生き恥をさらすことになりそうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0731.ogg|ソフィーティア|ja|「私のことはいいから、カケルの心配をしてあげなさい。 今にも倒れそう」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0732.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ。この子もアーティファクトを持っていると、 偶然気がついたの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0733.ogg|ソフィーティア|ja|「他の枝でカケルと関わりがあるようだったから、 万が一のときは手を貸して、って」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0734.ogg|ソフィーティア|ja|「無駄に長生きしているから、わかるのよ。 本当に絶望したのかどうか、目を見ればね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0735.ogg|ソフィーティア|ja|「いつか立ち上がるとわかっていた。 だから私も、準備をしていたの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0736.ogg|ソフィーティア|ja|「お礼ならサツキに言ってあげて。 私にもできることあるでしょって、怒っていたわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0737.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ、終わった。 あなたと、あなたの仲間と、もう一人のあなたの力で」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0738.ogg|ソフィーティア|ja|「カケル……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0739.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0740.ogg|ソフィーティア|ja|「……おやすみ、カケル」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0741.ogg|ソフィーティア|ja|「ゆっくり、休みなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0742.ogg|ソフィーティア|ja|「そのようね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0743.ogg|ソフィーティア|ja|「途中までしか観測できないから、イーリスと本当に 決着がついたのかどうかはわからないけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0744.ogg|ソフィーティア|ja|「確かに、気配が消えているの。 いつも朧気に感じていたもう一人の自分の存在が、 綺麗さっぱり消えている」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0745.ogg|ソフィーティア|ja|「別の枝のあなたたちが、うまくやってくれたみたいね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0746.ogg|ソフィーティア|ja|「私も調べておくわ。念入りにね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0747.ogg|ソフィーティア|ja|「それじゃあ、私の話は済んだから行くわ。 またね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\yukisf0748.ogg|ソフィーティア|ja|「ゆっくりでいいわよ。 最大の脅威はもう排除できたし」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0001.ogg|ソフィーティア|ja|「用がなかったら来ないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0002.ogg|ソフィーティア|ja|「質問があるの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0003.ogg|ソフィーティア|ja|「なにか変わったことは?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0004.ogg|ソフィーティア|ja|「その中でも特に変わったことよ。 あえて聞いてるんだから、それくらいわかるでしょう? 察しが悪いわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0005.ogg|ソフィーティア|ja|「あるの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0006.ogg|ソフィーティア|ja|「聞かせて」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0007.ogg|ソフィーティア|ja|「それのどこが変わったことなのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0008.ogg|ソフィーティア|ja|「もっと具体的に」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0009.ogg|ソフィーティア|ja|「たとえば?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0010.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0011.ogg|ソフィーティア|ja|「そんな言い方をするってことは、 確証はないけど確信がある、ってことね?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0012.ogg|ソフィーティア|ja|「根拠のない確信……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0013.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0014.ogg|ソフィーティア|ja|「普段なら……あなたの勘違い、思い込みでしょって、 そう済ませるところだけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0015.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたの行動には、不可解な点が多いのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0016.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。もう少し観測させてちょうだい。 なにかわかったら教えてあげる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0017.ogg|ソフィーティア|ja|「わかったら、教えてあげる、と言ったのよ?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0018.ogg|ソフィーティア|ja|「せっかちねぇ……。 ま、気持ちはわからないでもないけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0019.ogg|ソフィーティア|ja|「無意識で処理した情報が、直感として表れる。 馬鹿にできないわよ、あながち」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0020.ogg|ソフィーティア|ja|「もっとも、直感に確信を持つというのも変な話ね。 なかなか興味深いわ。 ちゃんと調べてあげるから、安心なさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0021.ogg|ソフィーティア|ja|「ま……あなたが所持しているアーティファクトに、 心当たりがないわけではないのよね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0022.ogg|ソフィーティア|ja|「そうなの。ただ、それだと説明がつかないのよねぇ……。 とにかく、わかったら教えてあげる。 それまでいい子にして待ってなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0023.ogg|ソフィーティア|ja|「じゃあね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0024.ogg|ソフィーティア|ja|「ハァイ、こんばんは」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0025.ogg|ソフィーティア|ja|「そうじゃなきゃ来ないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0026.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたの能力に関してだけど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0027.ogg|ソフィーティア|ja|「がっつかないの。順を追って話すわ。 あなたの行動には不可解な点が多い。 そう話したわよね?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0028.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたの行動、事象に影響を与えすぎるのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0029.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。あなたの小さな選択が大勢に影響を与え、 枝分かれを発生させている」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0030.ogg|ソフィーティア|ja|「その通り。あなた、ソラがハルカに連絡しようとしたとき、 止めたわよね?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0031.ogg|ソフィーティア|ja|「別の枝では、ソラにそのまま任せているのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0032.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ。リグ・ヴェーダ、だったかしら。 彼らの懐に飛び込む、なんて展開にはなっていないわね。 あなたの行動によって、まったく別の枝が発生したの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0033.ogg|ソフィーティア|ja|「こんなこと、滅多にないのよ。 個人の選択が、枝に影響を与えるなんて」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0034.ogg|ソフィーティア|ja|「違う、と、思っていたんだけど……。 少し事情が変わってきたわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0035.ogg|ソフィーティア|ja|「アーティファクトは、魂の力。 能力を行使するときに、揺らぎ……と言えばいいかしら。 魂になんらかの反応があるのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0036.ogg|ソフィーティア|ja|「けれど、あなたにはそれがない。 なんの変化も検知されない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0037.ogg|ソフィーティア|ja|「だから私は、あなたは運命に干渉する希有な才能を 持つ特異点である、と結論づけようとしていた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0038.ogg|ソフィーティア|ja|「そう、特異点。けれど、ソラに聞いたわ。 あなた、指を怪我したそうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0039.ogg|ソフィーティア|ja|「ある。話すか迷ったけれど…… アーティファクトと強制的に契約する方法があるの。 体内に取り込むこと」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0040.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。あなたは世界の眼の欠片を、 体内に取り込んだ可能性がある」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0041.ogg|ソフィーティア|ja|「かもしれない。世界の眼は、世界と世界を繋ぐ力。 そして、世界を観測する力」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0042.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたは無意識に他世界……つまり、他の枝を観測し、 そうして得た情報を直感として処理し、 行動を変え、新たな枝を発生させた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0043.ogg|ソフィーティア|ja|「世界の眼の一部しか取り込んでいないから、 他の枝の情報を直感としてしか処理できない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0044.ogg|ソフィーティア|ja|「魂の揺らぎを検知できないのも、常に揺らいでいたから。 ずっと能力を発動していたから、非発動時との比較が できなかった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0045.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたは私と同じ、観測者。 ただし、不完全で無自覚な観測者」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0046.ogg|ソフィーティア|ja|「でも」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0047.ogg|ソフィーティア|ja|「その推測には、致命的な矛盾があるのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0048.ogg|ソフィーティア|ja|「世界の眼は、現在から過去を視る力。 おまけに、自分が経験したことしか視ることはできない。 でも、あなたはそれ以上のことをしている」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0049.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたのこと、ずっと監視していた。 あなたの行動は、ほぼすべて、記録してある」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0050.ogg|ソフィーティア|ja|「ハルカに操られているところも、 ハルカが眠っている間に鼻の穴広げて 下着を凝視しているところも、記録してあるわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0051.ogg|ソフィーティア|ja|「その記録を確認してみたのだけど…… おかしいのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0052.ogg|ソフィーティア|ja|「世界の眼で観測するためには、 ゴーストって子が魔眼のユーザーであると、 どこかの枝であなたが確信する必要がある」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0053.ogg|ソフィーティア|ja|「けれど、どの枝のあなたも、そんな確信を得ていない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0054.ogg|ソフィーティア|ja|「他の枝を観測したとしても、現時点では、 ゴーストが魔眼のユーザーであるという情報を、 得られるはずがない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0055.ogg|ソフィーティア|ja|「つまり、あなたは未来を視ている、 あるいは、未来から一部の記憶を維持したまま、 過去へと遡っている。ということになる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0056.ogg|ソフィーティア|ja|「けれど、世界の眼に、そんな力はない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0057.ogg|ソフィーティア|ja|「よって、あなたは世界の眼のユーザーではない。 ということになるわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0058.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0059.ogg|ソフィーティア|ja|「荒唐無稽な話ではあるんだけど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0060.ogg|ソフィーティア|ja|「一つだけ、あるのよ。 そんな力を持つアーティファクトが。ただ……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0061.ogg|ソフィーティア|ja|「お伽噺に出てくるだけ。 実際に存在するかどうかは、確認されていない。 私も半信半疑」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0062.ogg|ソフィーティア|ja|「過去を、今を、そして未来を。 運命を司るアーティファクト」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0063.ogg|ソフィーティア|ja|「手にした者はあらゆる世界を統べる、 王のアーティファクト。 その名も」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0064.ogg|ソフィーティア|ja|「オーバーロード」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0065.ogg|ソフィーティア|ja|「もしあなたがオーバーロードのユーザーなら、 歴史的な大事件ね。可能性は低いでしょうけど、 否定もできない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0066.ogg|ソフィーティア|ja|「使いこなしなさい。 そうすれば、あなたは王になる。世界の」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0067.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。私も半分冗談。でも半分は本気」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0068.ogg|ソフィーティア|ja|「あれから変わったことは? また直感が働いた?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0069.ogg|ソフィーティア|ja|「聞かせてくれるかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0070.ogg|ソフィーティア|ja|「ヨイチ……。あなたのクラスメイトね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0071.ogg|ソフィーティア|ja|「けれど、わざわざ話したってことは、 あったんでしょう? 同じ感覚が」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0072.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0073.ogg|ソフィーティア|ja|「ゴーストって子の情報が欲しいわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0074.ogg|ソフィーティア|ja|「なんでもいいわ。あなたが見て、気づいたこと。 感じた違和感。なんでも」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0075.ogg|ソフィーティア|ja|「なにも?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0076.ogg|ソフィーティア|ja|「顔が似ているのよね? ヨイチって子と」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0077.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0078.ogg|ソフィーティア|ja|「幻体かもしれないわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0079.ogg|ソフィーティア|ja|「ゴーストは、ヨイチの幻体」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0080.ogg|ソフィーティア|ja|「そうなるわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0081.ogg|ソフィーティア|ja|「生み出された幻体は意思を持ち、自ら考えて行動する。 それが本来の使い方。私のように直接操作するのは、 イレギュラーな使い方なのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0082.ogg|ソフィーティア|ja|「そういう可能性もあるわね。 作りだした幻体が主の制御を離れ、 魔眼の力を濫用している、ということも」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0083.ogg|ソフィーティア|ja|「簡単に消せる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0084.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。手に負えないと判断したら、普通はすぐに消して、 二度と作らないでしょうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0085.ogg|ソフィーティア|ja|「幻体のアーティファクトの適性が低いのか、それとも 練度不足か。うまく扱えないと、自分に似た幻体しか 作れないのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0086.ogg|ソフィーティア|ja|「顔だけじゃなく、体格もかなり似ていたんじゃないかしら。 どう?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0087.ogg|ソフィーティア|ja|「なんにせよ、可能性は捨てきれない。 食物を摂取しない。顔や体格が双子のように似ている。 幻体である根拠が二つ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0088.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたがゴーストの正体に気がついていたとすると…… やっぱり、未来を知っているとしか考えられないわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0089.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたがオーバーロードの所持者なんて、 かなり複雑だわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0090.ogg|ソフィーティア|ja|「裏付けが必要ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0091.ogg|ソフィーティア|ja|「手段は任せるわ。今のあなたなら、失敗しても それを糧に別の枝でよりよい結果をつかみ取るでしょうし」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0092.ogg|ソフィーティア|ja|「随分と長話をしちゃったわね。 そろそろ私は」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0093.ogg|ソフィーティア|ja|「なに?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0094.ogg|ソフィーティア|ja|「約束通り最後まで手出しはしないであげたかったけど、 ここまでね。勝てないわよ、あなたじゃ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0095.ogg|ソフィーティア|ja|「気を失ってるけれど、心配しなくていいわよ。 じきに目覚める」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0096.ogg|ソフィーティア|ja|「ね?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0097.ogg|ソフィーティア|ja|「そのまま休んでいた方がいいわよ。 カケルとハルカ以外は、対抗力があまり強くないようね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0098.ogg|ソフィーティア|ja|「ソラはともかく、カケルの力が鍵になりそうよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0099.ogg|ソフィーティア|ja|「姿を隠しているとはいえ、念のためよ。 面倒だから、自己紹介は省かせてもらうわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0100.ogg|ソフィーティア|ja|「結論から言うと、見失ったわ。 あの子、かなり厄介ね。こっちの世界の住人とは 思えないくらい、アーティファクトの扱いに慣れている」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0101.ogg|ソフィーティア|ja|「少し違うわね。探知能力を持つアーティファクトを 攪乱し、逃れているのよ。こうなると、 一筋縄ではいかないわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0102.ogg|ソフィーティア|ja|「数多くのアーティファクトに選ばれる素質があったか、 あるいは奪ったか」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0103.ogg|ソフィーティア|ja|「違う。能力で一時的に奪うんじゃない。 未来永劫、所有権を奪うのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0104.ogg|ソフィーティア|ja|「所有者を殺してね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0105.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ、殺して。強制的に契約を結ぶ方法があるの。 あなたたちに教える気はないけれど……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0106.ogg|ソフィーティア|ja|「その方法を、知っているのでしょうね。 あの子は、どういうわけか」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0107.ogg|ソフィーティア|ja|「そう考えるのが妥当でしょうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0108.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0109.ogg|ソフィーティア|ja|「え、今の私のことだったの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0110.ogg|ソフィーティア|ja|「……独特な表現を使うわね、この子。 意味不明だったから聞き流しちゃったわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0111.ogg|ソフィーティア|ja|「なにかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0112.ogg|ソフィーティア|ja|「幻体は本体の延長上。だから同じ力を使用できる。 レンヤって子には、ヨイチって子が貸して あげたんでしょうね。力を」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0113.ogg|ソフィーティア|ja|「できる。力の使用権限を、他者にも与えることがね。 眷属化、っていうの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0114.ogg|ソフィーティア|ja|「方法を教えるつもりはない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0115.ogg|ソフィーティア|ja|「死にたくないでしょう?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0116.ogg|ソフィーティア|ja|「とにかく、黙りがちだし、今日は帰って休みなさい。 このまま話していても無駄よ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0117.ogg|ソフィーティア|ja|「それじゃあ、お先に。 なにかあったらいつでも呼んでちょうだい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0118.ogg|ソフィーティア|ja|「魔眼のユーザーを特定できたのは、 今のところこの枝だけ。さすがに本腰入れるわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0119.ogg|ソフィーティア|ja|「疑問があれば、答えてあげる。 もちろん、答えられることだけだけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0120.ogg|ソフィーティア|ja|「じゃあね。しっかり休むのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0121.ogg|ソフィーティア|ja|「やめておきなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0122.ogg|ソフィーティア|ja|「なによ、寝ぼけてる?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0123.ogg|ソフィーティア|ja|「おはよう。今日も集まるつもり?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0124.ogg|ソフィーティア|ja|「しっかりと休んだ方がいいわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0125.ogg|ソフィーティア|ja|「気持ちはわかるけれど、魂へのダメージは見た目で わからない分、厄介なのよ。 回復しているつもりでも、そうじゃなかったりする」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0126.ogg|ソフィーティア|ja|「どうせ、まだ疲れが残っているんでしょう?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0127.ogg|ソフィーティア|ja|「学校は?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0128.ogg|ソフィーティア|ja|「だったら、二日間ゆっくり休んでリフレッシュしなさい。 どうせ集まったところで、そんな陰気な顔していちゃ、 なにも進展しないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0129.ogg|ソフィーティア|ja|「話し合うのは、気持ちが前向きになってから。 いい?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0130.ogg|ソフィーティア|ja|「よろしい。じゃあね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0131.ogg|ソフィーティア|ja|「いいかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0132.ogg|ソフィーティア|ja|「またユーザーを見つけたみたいね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0133.ogg|ソフィーティア|ja|「彼女、ナルセ家の人間よね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0134.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。眼はあの子を選んだのね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0135.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。特殊なアーティファクトなのよ、あれは。 どう? ちゃんと使いこなせてる?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0136.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。破損してしまった影響かしらね……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0137.ogg|ソフィーティア|ja|「それはあくまでも仮説。 あなたの中にあるかもしれないし、ないかもしれない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0138.ogg|ソフィーティア|ja|「どちらにせよ、力を失ってはいないようね。 不完全かもしれないけれど、眼は機能している」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0139.ogg|ソフィーティア|ja|「あの子が観測者として目覚めてくれれば 私も楽になるけれど……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0140.ogg|ソフィーティア|ja|「ま……期待せずに待つことにするわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0141.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。 もっとも、まだ見つかっていないって報告だけだけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0142.ogg|ソフィーティア|ja|「なぁに?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0143.ogg|ソフィーティア|ja|「もちろんあるわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0144.ogg|ソフィーティア|ja|「薬がある。それを使うのは、あまり現実的とは 言えないでしょうけど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0145.ogg|ソフィーティア|ja|「アンブロシアという霊薬があるの。 魂を仮死状態にして、アーティファクトを騙す薬。 それを使えば、契約を強制的に破棄できる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0146.ogg|ソフィーティア|ja|「もともとそのつもりだけれど、今は無理ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0147.ogg|ソフィーティア|ja|「手元にないのよ。 急ピッチで作らせてはいるけれど、 あと半月はかかるわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0148.ogg|ソフィーティア|ja|「私もそう思うけれど、仕方がないわ。 こんな事態、想定してなかったんだもの。 なにも準備をしていなかった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0149.ogg|ソフィーティア|ja|「とにかく、できあがれば渡すから。 それまでおとなしくしていなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0150.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。半月鍛えた程度じゃ、 あなたたちはあの子に勝てないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0151.ogg|ソフィーティア|ja|「あら、もっと怒ると思ったのに。 自覚があるのね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0152.ogg|ソフィーティア|ja|「……。一応、アドバイスしてあげるけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0153.ogg|ソフィーティア|ja|「アーティファクトの力を引き出す鍵は、 心魂の強さ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0154.ogg|ソフィーティア|ja|「心を強く持てば、アーティファクトもそれに応える」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0155.ogg|ソフィーティア|ja|「そういうことね。ただ……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0156.ogg|ソフィーティア|ja|「急激な成長は破滅を招く。 あなたたちの校舎を燃やした、あの子のようにね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0157.ogg|ソフィーティア|ja|「だから、おとなしくしていなさい。 焦りから生まれた強さは、あなたの身を滅ぼす。 きっとね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0158.ogg|ソフィーティア|ja|「素直でよろしい。もっとも、あなたのアーティファクトは 戦うためのものじゃないし、心よりも体を鍛えて ムキムキになった方がよさそうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0159.ogg|ソフィーティア|ja|「修行なんかじゃなくて、 アンブロシアをどう服用させるか。 その作戦を練るのがいいでしょうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0160.ogg|ソフィーティア|ja|「じゃあね。 なにか進展があったら報告するわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0161.ogg|ソフィーティア|ja|「あら、ご挨拶ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0162.ogg|ソフィーティア|ja|「随分とのんびりしているじゃない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0163.ogg|ソフィーティア|ja|「アーティファクトの回収が、あなたの仕事。 約束を守ってくれないと困るわ。 見返りにいろいろ教えてあげたんだから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0164.ogg|ソフィーティア|ja|「なんの話かしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0165.ogg|ソフィーティア|ja|「あぁ、そのこと」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0166.ogg|ソフィーティア|ja|「当然でしょう? アーティファクトを効率よく回収するために、 コマは多い方がいい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0167.ogg|ソフィーティア|ja|「ひどいわねぇ。せっかく手伝ってあげたのに、 邪魔だなんて」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0168.ogg|ソフィーティア|ja|「言ったでしょう? 私の目的は、アーティファクトの回収」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0169.ogg|ソフィーティア|ja|「あなた理由を与えてあげないと、 あの子たちを殺そうとしないみたいだから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0170.ogg|ソフィーティア|ja|「やる気になったでしょう?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0171.ogg|ソフィーティア|ja|「フフ、期待しているわよ。 じゃあ、またね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0172.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0173.ogg|ソフィーティア|ja|「選択を間違えたわね、カケル」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0174.ogg|ソフィーティア|ja|「もうこの枝は終わりね。 取り返しがつかない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0175.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ、ずっと」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0176.ogg|ソフィーティア|ja|「言わなかったのか? だって、信じないでしょう? あんな状況じゃあ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0177.ogg|ソフィーティア|ja|「一応、誤解は解いておくけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0178.ogg|ソフィーティア|ja|「私の協力者は、あなたたちだけよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0179.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。あなたが見たっていう私は、私じゃない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0180.ogg|ソフィーティア|ja|「なぜ、言わなかったのか。 もう一つ、理由があるわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0181.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたは、失敗を糧にできる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0182.ogg|ソフィーティア|ja|「この枝では失敗してしまっても、 別の枝のあなたが、成功をつかみとる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0183.ogg|ソフィーティア|ja|「実感はないかもしれないけれど、 あなたはそうやって少しずつ、前進してきたのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0184.ogg|ソフィーティア|ja|「さぁ、どうするの? もう諦める? それとも」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0131.ogg|ソフィーティア|ja|「いいかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0132.ogg|ソフィーティア|ja|「またユーザーを見つけたみたいね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0133.ogg|ソフィーティア|ja|「彼女、ナルセ家の人間よね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0134.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。眼はあの子を選んだのね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0135.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。特殊なアーティファクトなのよ、あれは。 どう? ちゃんと使いこなせてる?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0190.ogg|ソフィーティア|ja|「? どうしたの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0191.ogg|ソフィーティア|ja|「ちょっと、大丈夫?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0192.ogg|ソフィーティア|ja|「ちょ、ちょっと!」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0193.ogg|ソフィーティア|ja|「なによっ!」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0194.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0195.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0196.ogg|ソフィーティア|ja|「とりあえず、放してくれる?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0197.ogg|ソフィーティア|ja|「気にしなくていいから、このまま話しなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0198.ogg|ソフィーティア|ja|「細工しようが、どうせいつかは知られるってこと」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0199.ogg|ソフィーティア|ja|「イーリスも、世界の眼を持っている。 今この瞬間、他の枝とは明らかに異なる行動を、 あなたはとった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0200.ogg|ソフィーティア|ja|「世界を観測した瞬間、バレるわよ。 どれだけ取り繕っても」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0201.ogg|ソフィーティア|ja|「複雑な事情があるんだけど……ま、そうね。 眼だからって、二つとは限らない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0202.ogg|ソフィーティア|ja|「また力が発動したのね?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0203.ogg|ソフィーティア|ja|「今度はどんな直感を得たの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0204.ogg|ソフィーティア|ja|「未来の……。どんな記憶?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0205.ogg|ソフィーティア|ja|「……。詳しく話してくれるかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0206.ogg|ソフィーティア|ja|「そのあたりは省いていいわ。 だいたい把握しているから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0207.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ。見ていた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0208.ogg|ソフィーティア|ja|「血を吐いた……?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0209.ogg|ソフィーティア|ja|「……イーリスの狙いは、魔眼ね?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0210.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたも?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0211.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0212.ogg|ソフィーティア|ja|「アンブロシア、ハルカに渡していたわよね?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0213.ogg|ソフィーティア|ja|「間違っても試さないように伝えておきなさい。 毒薬よ、それ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0214.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ。眠ったまま起きないことはあるでしょうけど、 血を吐くなんてありえない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0215.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたに魔眼のあの子を始末させるつもりで、 毒薬を渡したんでしょうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0216.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ。片目だけでは、不十分。 両眼が揃うことで、真の力を発揮する」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0217.ogg|ソフィーティア|ja|「そういうことね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0218.ogg|ソフィーティア|ja|「……そうね。よくないことが起こるのは、 わかっていたから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0219.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0220.ogg|ソフィーティア|ja|「イーリスは、昔からああだったわけじゃないのよ。 けれど、千年前の災厄で……変わった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0221.ogg|ソフィーティア|ja|「多くのアーティファクトを回収したイーリスは、 その魔力に取り憑かれた。この力をすべて我が物に できれば……ってね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0222.ogg|ソフィーティア|ja|「一度は振り払ったの。世界の眼の一方をナルセ家に託し、 異世界の扉を閉じた。二度と悲劇を起こさないよう、 セフィロトを設立した」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0223.ogg|ソフィーティア|ja|「アーティファクトとの契約も、大半は破棄した。 けれど……結局、闇に落ちた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0224.ogg|ソフィーティア|ja|「昔は聖女なんて呼ばれていたけれど、 今じゃ、ただの悪魔」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0225.ogg|ソフィーティア|ja|「本能のままに破壊と殺戮を楽しむ、魔女よ。 それが、イーリスという女」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0226.ogg|ソフィーティア|ja|「ま……仕方ないわね。 親しい人間の顔で、声で。 信じたくなる気持ちもわかる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0227.ogg|ソフィーティア|ja|「あるにはあるでしょうけれど……。 サツキにしか同調できないのは、本当の話よ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0228.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ。十中八九」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0229.ogg|ソフィーティア|ja|「でしょうね。私はヨイチって子と、 一度も接触したことはない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0230.ogg|ソフィーティア|ja|「……。かもしれないわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0231.ogg|ソフィーティア|ja|「できないのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0232.ogg|ソフィーティア|ja|「魂を同調させることで、 こちらの世界でもイーリスは存分に力をふるえる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0233.ogg|ソフィーティア|ja|「逆に言えば、十分に同調できていないと、 力の半分も発揮できないのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0234.ogg|ソフィーティア|ja|「魂の同調には、時間がかかる。 サツキの体に、イーリスの魂がまだ馴染んで いないのでしょうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0235.ogg|ソフィーティア|ja|「その証拠に、他の枝ではイーリスは目立った動きを 見せていない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0236.ogg|ソフィーティア|ja|「焦ってはいないでしょうけど……。 自分でコントロールしたかったんでしょうね。 この状況を」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0237.ogg|ソフィーティア|ja|「本当はあなたたちが十分に成長してから、 魔眼の子にぶつけたかったでしょうから、 仕方なくではあるでしょうね、出てきたのは」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0238.ogg|ソフィーティア|ja|「そう考えるのが妥当でしょうけど……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0239.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0240.ogg|ソフィーティア|ja|「もっと、趣味の悪い理由かもしれないわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0241.ogg|ソフィーティア|ja|「独り言よ、気にしないで」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0242.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたたちが殺されたのは、二日後よね?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0243.ogg|ソフィーティア|ja|「未来のことはわからないけれど……少なくとも他の枝では、 イーリスはあなたたちに接触していない……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0244.ogg|ソフィーティア|ja|「完全な同調には、 まだしばらく時間がかかると見ていいわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0245.ogg|ソフィーティア|ja|「その段階は、もう過ぎているでしょうね。もしまだ 主導権を奪い合うような状況であれば、止めている はずでしょう? あなたたちに害意を向けたときに」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0246.ogg|ソフィーティア|ja|「ずっと前から、その準備は進めていたのでしょうね。 ……甘かったわね、当然予想できた。 対策しておくべきだったわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0247.ogg|ソフィーティア|ja|「無理よ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0248.ogg|ソフィーティア|ja|「……と、言いたいところだけれど。 もう認める必要があるわね。 オーバーロードは、実在する」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0249.ogg|ソフィーティア|ja|「だとすれば、話は別」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0250.ogg|ソフィーティア|ja|「可能性はある。 十分に同調できていない、今なら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0251.ogg|ソフィーティア|ja|「ただし、真っ向から勝負しようって考えているなら、 お門違いよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0252.ogg|ソフィーティア|ja|「その通り。サツキの体を痛めつけても無意味。 あちらからの干渉を断たなければいけない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0253.ogg|ソフィーティア|ja|「一番確実なのは、二つの世界を繋ぐ扉を閉じること。 けれど、少なくとも今は無理ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0254.ogg|ソフィーティア|ja|「それもあるけれど、ただ単に閉じることができないだけ。 今はね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0255.ogg|ソフィーティア|ja|「世界の両眼は相互に干渉ができるけれど、 今はできない。こちらの命令を受け付けないの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0256.ogg|ソフィーティア|ja|「破損の影響か、それともイーリスに制御権を 奪われてしまったのか」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0257.ogg|ソフィーティア|ja|「とにかく、私の力では、扉を閉じることはできない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0258.ogg|ソフィーティア|ja|「世界の眼を、サツキから切り離す」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0259.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。 わかりやすく説明すると、世界の眼はいわば、座標。 道しるべなのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0260.ogg|ソフィーティア|ja|「世界の眼があるからこそ、 イーリスはサツキの魂の座がどこにあるのか 正確に把握し、同調することができる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0261.ogg|ソフィーティア|ja|「そういうこと。 この方法が確実だけれど、問題がある」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0262.ogg|ソフィーティア|ja|「あるにはある」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0263.ogg|ソフィーティア|ja|「改良した薬がね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0264.ogg|ソフィーティア|ja|「通常のアンブロシアは、こっちの世界の人間には 強すぎるのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0265.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ。仮死状態から、永遠に目覚めない。 サツキには問題ない可能性もあるけれど…… そんな博打はできないでしょう?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0266.ogg|ソフィーティア|ja|「そうなるわね。 いよいよとなったら……手段を選んでいられないかも しれないけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0267.ogg|ソフィーティア|ja|「あったら言ってるわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0268.ogg|ソフィーティア|ja|「研究していないわけではないんだけれど…… アンブロシア自体常用する薬ではないし、 私の世界の人間に副作用が出ることも、極々稀」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0269.ogg|ソフィーティア|ja|「つまり、儲からない薬ってこと。 誰も作りたがらない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0270.ogg|ソフィーティア|ja|「どこの世界も、似たようなものね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0271.ogg|ソフィーティア|ja|「同調は止められるでしょうけれど……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0272.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0273.ogg|ソフィーティア|ja|「あまりおすすめできないわねぇ……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0274.ogg|ソフィーティア|ja|「火事のこと、もちろん覚えているわよね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0275.ogg|ソフィーティア|ja|「ミヤコがアーティファクトを奪ったあと、 どうなった?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0276.ogg|ソフィーティア|ja|「ミヤコの能力は、確かにアーティファクトを奪える。 けれど、既に発動している能力までは奪えない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0277.ogg|ソフィーティア|ja|「能力者本人はアーティファクトを失ったから、 力を制御できない。 その結果、どうなったか」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0278.ogg|ソフィーティア|ja|「最悪、サツキにも同じことが起こるわよ。 通常のアンブロシアを試すのと変わらない。 博打よ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0279.ogg|ソフィーティア|ja|「試してみて、別の枝のあなたに託すって方法もあるけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0280.ogg|ソフィーティア|ja|「もったいないわねぇ……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0281.ogg|ソフィーティア|ja|「せっかく運命を操る力を手に入れたのに、 失敗を恐れるなんて」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0282.ogg|ソフィーティア|ja|「あらゆる犠牲を厭わない非情ささえあれば、 あなたはどんな未来も手に入れられるのに」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0283.ogg|ソフィーティア|ja|「さぁ、どうかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0284.ogg|ソフィーティア|ja|「イーリスがどう出るかはわからないけれど…… なんとか半月もたせて」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0285.ogg|ソフィーティア|ja|「一瞬で石にされたのよね?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0286.ogg|ソフィーティア|ja|「半端な同調率でその威力。 魔眼が揃ったら、おしまいね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0287.ogg|ソフィーティア|ja|「ヨイチから奪えるならそれでいいし、 奪えないならなんとしても死守するように 言い含めておきなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0288.ogg|ソフィーティア|ja|「魔眼さえ渡さなければ、 まだ勝機は……ある、とも言えないけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0289.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。 急いでも……やはりあと二週間はかかるわね。 アンブロシアが完成するまでなんとかなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0290.ogg|ソフィーティア|ja|「気をつけようがないと思うけれど……。 主導権は、もうイーリスに握られているでしょうし」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0291.ogg|ソフィーティア|ja|「遅いか早いかの違いしかないけれど。 警戒は強めておきなさい。 サツキのふりをして接触してくる可能性もあるのだから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0292.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたねぇ……。 見たままを信じていたら、足下すくわれて次も死ぬわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0293.ogg|ソフィーティア|ja|「もちろんある。 完全に乗っ取られてしまっている可能性も」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0294.ogg|ソフィーティア|ja|「念のため、サツキにはしばらく接触しない方がいいわね。 幸い、学校は休みなんでしょう?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0295.ogg|ソフィーティア|ja|「犠牲を出したくないのなら、慎重に行動なさい。 あなたの選択が、命運を握っているのだから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0296.ogg|ソフィーティア|ja|「なにかあったらすぐに呼びなさい。 もっとも……イーリス相手じゃ、 私もできることは限られているけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0297.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ、じゃあね。 少し顔色が悪いわ、今日はゆっくり休みなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0298.ogg|ソフィーティア|ja|「それじゃあね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0299.ogg|ソフィーティア|ja|「どうしたの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0300.ogg|ソフィーティア|ja|「あぁ……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0301.ogg|ソフィーティア|ja|「抜けてるわね、私も。 どうして真っ先に思いつかなかったのかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0302.ogg|ソフィーティア|ja|「アーティファクトは、自己修復を行う。 だから破壊しても、いずれは元通り」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0303.ogg|ソフィーティア|ja|「けれど、今はアンブロシアが完成するまでの 時間稼ぎができればいい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0304.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね、いけるわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0305.ogg|ソフィーティア|ja|「大丈夫……とは言い切れない。 破壊しても力を失うわけではないから、 なんらかの不具合が発生する可能性が高い」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0306.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。つまり、現時点で正常に動いてないのよ。 だから……と、繋げるのは強引だけれど、 ミヤコの力で奪うよりは、安全でしょうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0307.ogg|ソフィーティア|ja|「大事なのは、破壊したあと。 世界の眼の欠片を、分散すること」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0308.ogg|ソフィーティア|ja|「そういうこと。 イーリスは、サツキの魂の座を見失う」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0309.ogg|ソフィーティア|ja|「けれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0310.ogg|ソフィーティア|ja|「世界の眼が急所であることは、 イーリスもわかっているはず」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0311.ogg|ソフィーティア|ja|「たとえば……体内に取り込まれてしまったら、 破壊はもう不可能ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0312.ogg|ソフィーティア|ja|「今のところは、大丈夫みたいだけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0313.ogg|ソフィーティア|ja|「どういう状態にあるか、くらいはね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0314.ogg|ソフィーティア|ja|「さぁ。体内に取り込むリスクもあるにはあるけれど、 それを負うのは、イーリスじゃなくてサツキ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0315.ogg|ソフィーティア|ja|「どうかしらね……。 あのイーリスが他人の体を心配するとは 思えないけれど……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0316.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0317.ogg|ソフィーティア|ja|「教えても実行はできないでしょうから、 言うつもりはなかったけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0318.ogg|ソフィーティア|ja|「イーリスの魂を弱らせて、サツキの体から引き剥がす」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0319.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。まず不可能でしょうし、 仮にできたとしても、サツキも無事ではないかもしれない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0320.ogg|ソフィーティア|ja|「イーリスは、何百……最悪、何千ものアーティファクトを 取り込んでいる、文字通りの化け物よ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0321.ogg|ソフィーティア|ja|「教えておいてなんだけれど、真っ向勝負は避けること。 そうならざるを得なくなったら、まず逃げることを 考えなさい。いいわね?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0322.ogg|ソフィーティア|ja|「くれぐれも、一人で突っ走らないように。 サツキのことも、既にイーリスの傀儡になってしまったと 考えておきなさい。慎重に進めるのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0323.ogg|ソフィーティア|ja|「こちらもアンブロシア製造を急ぐ。 完成したらすぐに知らせるわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0324.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ、じゃあね。 くどいけれど、突っ走らないように」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0325.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ。ぐっすり寝て…………ああ、もう」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0326.ogg|ソフィーティア|ja|「私が言うのもなんだけれど……本当に嫌な女」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0327.ogg|ソフィーティア|ja|「寝室から消えた。警戒しなさい。来るわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0328.ogg|ソフィーティア|ja|「こんな力まで持っていたなんて……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0329.ogg|ソフィーティア|ja|「決まったわよ。けれど、届かなかった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0330.ogg|ソフィーティア|ja|「……そう。幾重にも張り巡らせているようね。 その一枚を、破っただけ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0331.ogg|ソフィーティア|ja|「ッ、伏せなさい!」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0332.ogg|ソフィーティア|ja|「それは私が預かるわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0333.ogg|ソフィーティア|ja|「ご苦労様。よくがんばったわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0334.ogg|ソフィーティア|ja|「平気よ。気休め程度ではあるけれど、 治療しておいた。命に別状はない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0335.ogg|ソフィーティア|ja|「失礼ね。やれることをやっていただけよ。 カケル、もう少しだけ我慢しなさい。 あなたも私のアーティファクトで治してあげる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0336.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたは消耗しているだけだから、 しっかり眠れば治るわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0337.ogg|ソフィーティア|ja|「改めて、ご苦労様。 調子はどう? 特にカケル」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0338.ogg|ソフィーティア|ja|「私では無理ね。そもそも、傷を塞いであげただけでも 大サービスなのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0339.ogg|ソフィーティア|ja|「感謝しているからこそ、サービスしてあげたの。 ミヤコとソラは問題なさそうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0340.ogg|ソフィーティア|ja|「ノアは?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0341.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。ハルカは?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0342.ogg|ソフィーティア|ja|「本当に?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0343.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0344.ogg|ソフィーティア|ja|「ハルカは気づいていたかしら。 全身に、スティグマが浮かんでいたのを」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0345.ogg|ソフィーティア|ja|「自覚がないのが、少し心配ではあるけれど……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0346.ogg|ソフィーティア|ja|「あっている。けれど引き出したのではなく、 引き出してしまった、ということもある」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0347.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。そのまま力が暴走したあげく…… なんてこともありうるわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0348.ogg|ソフィーティア|ja|「その感覚があるなら、心配ないかもしれないわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0349.ogg|ソフィーティア|ja|「断言はできないけれど。 でも、これも気がついていないでしょうね。 スティグマの色が変化していたことに」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0350.ogg|ソフィーティア|ja|「あれは、あなたの心の色。 アーティファクトが、あなたの心に染まった証」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0351.ogg|ソフィーティア|ja|「なのだけど、こちらの世界の人間が、 その境地に至った前例がないのよね。 だから、たぶん大丈夫としか言えないのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0352.ogg|ソフィーティア|ja|「対抗力に関しては、仕方ないわよ。 もともとこちらの世界の人間は低いようだから、 余計に契約したアーティファクトに依存してしまうの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0353.ogg|ソフィーティア|ja|「気合いで立ち上がったノアが、特別だっただけ。 気にしなくてもいいわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0354.ogg|ソフィーティア|ja|「そもそもまだ終わってないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0355.ogg|ソフィーティア|ja|「魔眼は回収できた。 そういう意味では、大きな山は越えたけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0356.ogg|ソフィーティア|ja|「それも残っているし、忘れているかもしれないけれど、 私の目的は全アーティファクトの回収。 まだまだぜんぜん終わってない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0357.ogg|ソフィーティア|ja|「それと、イーリスを倒したつもりでいるみたいだけれど、 サツキと同調することを妨害しただけ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0358.ogg|ソフィーティア|ja|「イーリスはピンピンしているから、 こちらの世界に幻体を送り込むことはいくらでもできる。 私と同じようにね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0359.ogg|ソフィーティア|ja|「とはいえ、脅威ではないわね。 依代がない以上、こちらの世界で力を振るうことは もうできないし、なにより」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0360.ogg|ソフィーティア|ja|「カケルから世界の眼を奪うことは、絶対にできない。 この枝でイーリスが行動を起こすことは、 もうないでしょうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0361.ogg|ソフィーティア|ja|「もう一度世界を閉じるまでは、 あなたに持っていて欲しい。それが一番安全」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0362.ogg|ソフィーティア|ja|「あなた、今いくつ持っていたかしら。 アーティファクト」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0363.ogg|ソフィーティア|ja|「オーバーロードとあわせて四つ。 もう一度聞くけど、体調は?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0364.ogg|ソフィーティア|ja|「あなた……契約したばかりのアーティファクトを、 妙にうまく扱うのよね。才能があるのかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0365.ogg|ソフィーティア|ja|「むかついてるのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0366.ogg|ソフィーティア|ja|「とにかく、あなたたちにはまだ働いてもらうから、 今はしっかり休んでおきなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0367.ogg|ソフィーティア|ja|「なに?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0368.ogg|ソフィーティア|ja|「さぁ。治療してあげたあとは、 レンヤって子に任せたから知らないわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0369.ogg|ソフィーティア|ja|「あの子のことも、まだ片付いていないわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0370.ogg|ソフィーティア|ja|「忘れろ、とは言わないけれど、今は気にせず休みなさい。 あの子はあなた以上の重傷だし、 すぐには動けないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0371.ogg|ソフィーティア|ja|「そうなさい。それと」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0372.ogg|ソフィーティア|ja|「ありがとう。イーリスを止めてくれて」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0373.ogg|ソフィーティア|ja|「なによ、その顔は」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0374.ogg|ソフィーティア|ja|「……そんな反応されるなら、言わなければよかった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0375.ogg|ソフィーティア|ja|「同調が不完全だったとはいえ、 イーリスと真正面から戦ってその程度で済んだのは、 ラッキーだったわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0376.ogg|ソフィーティア|ja|「今生きてるんだからいいじゃない。 しっかりと養生なさい。じゃあね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0377.ogg|ソフィーティア|ja|「私も、それで納得してもらえるとありがたいわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0378.ogg|ソフィーティア|ja|「暴走したユーザーは、あなたたちの手に余る。 人を殺める覚悟がない、あなたたちには」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0379.ogg|ソフィーティア|ja|「二人は帰りなさい。 あとは私たちが処理するから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0380.ogg|ソフィーティア|ja|「ふぅ……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0381.ogg|ソフィーティア|ja|「なぁに?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0382.ogg|ソフィーティア|ja|「私よ、私」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0383.ogg|ソフィーティア|ja|「無差別には殺さない……。 よく平然と嘘をつけるわねぇ、感心しちゃう」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0384.ogg|ソフィーティア|ja|「手加減してあげたじゃない。 今だって助けてあげたし」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0385.ogg|ソフィーティア|ja|「その子、持ってないわよ。 アーティファクト」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0386.ogg|ソフィーティア|ja|「実験の産物。 スペアボディが欲しいんだけど……これは失敗ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0387.ogg|ソフィーティア|ja|「もちろん。あなたの体もね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0388.ogg|ソフィーティア|ja|「違うわよ。 この子、カケルたちと関わりがあるみたいだったから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0389.ogg|ソフィーティア|ja|「フフフ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0390.ogg|ソフィーティア|ja|「性格悪いもの同士、これからも仲良くしましょ?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0391.ogg|ソフィーティア|ja|「私がいないと、アーティファクトを探すのも 一苦労でしょう?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0392.ogg|ソフィーティア|ja|「もちろん。いいコンビになれるわ、私たち。 フフフ……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0393.ogg|ソフィーティア|ja|「ああ、やっと繋がった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0394.ogg|ソフィーティア|ja|「どう? 私の声は聞こえているかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0395.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0396a.ogg|ソフィーティア|ja|「やっぱり、意思疎通は難しいみたいね。 そもそも、私の姿も見えてる? かなり怪しいわね……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0396b.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたの姿も私からは見えないし…… 存在を感じる、といった程度。 繋がれたと言っても、かろうじて……といった状態ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0396c.ogg|ソフィーティア|ja|「まぁいいわ。声は届いているみたいだし、 勝手に喋らせてもらうわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0396d.ogg|ソフィーティア|ja|「もうわかっていると思うけれど、 一応自己紹介しておくわね。 あなたと直接話すのは、初めてだし」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0398.ogg|ソフィーティア|ja|「私はソフィーティア。 そう、あのソフィーティア。 幻体じゃなくて本体の、ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0399.ogg|ソフィーティア|ja|「苦労したわ、あなたを見つけるの。 思った以上に遠い世界にいるんだもの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0400.ogg|ソフィーティア|ja|「ま……そんな話はいいわね。 本題に入りましょう」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0401.ogg|ソフィーティア|ja|「話すことはたくさんあるのだけど……そうね、 まずはイーリスのことから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0402.ogg|ソフィーティア|ja|「カケルには、話していないことがあるの。 あなたには、しっかりと話しておくわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0403.ogg|ソフィーティア|ja|「イーリスは、魔術の研究者だった。 魔術師じゃない。ただの研究者。 才能がなかったのよ、魔術の」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0404.ogg|ソフィーティア|ja|「誰よりも魔術を愛し、誰よりも深く魔術を 理解していたのに、才能がなかったために 魔術を扱えなかった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0405.ogg|ソフィーティア|ja|「だから地位は低かったし、いくら知識だけあっても、 尊敬されることは決してなかった。 蔑まれていたと言ってもいい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0406.ogg|ソフィーティア|ja|「下っ端だから、流出したアーティファクトの回収なんて つまらない仕事を押しつけられた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0407.ogg|ソフィーティア|ja|「なぜイーリスたった一人で回収していたのか、 疑問に思ったんじゃないかしら。 理由は、今言ったとおり」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0408.ogg|ソフィーティア|ja|「別に他の世界が混乱しようが、どうでもよかったのよ。 だから下っ端の研究者たった一人に、 アーティファクト回収を命じた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0409.ogg|ソフィーティア|ja|「イーリスはナルセ家の力を借りて、 アーティファクトを回収した。 それが、イーリスの転機だった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0410.ogg|ソフィーティア|ja|「魔術を扱えないイーリスにとって、 アーティファクトは魅力的な道具だった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0411.ogg|ソフィーティア|ja|「回収したアーティファクトを、素直に渡す必要があるのか。 自分のものにできないか。 そう考えたの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0412.ogg|ソフィーティア|ja|「魔術師たちはこの任務を重要視していなかったから、 監視の目はない。今なら、大量のアーティファクトを 手に入れることができる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0413.ogg|ソフィーティア|ja|「あとは……わかるわよね。 誘惑に負けたのが、あのイーリス」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0414.ogg|ソフィーティア|ja|「そして……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0415.ogg|ソフィーティア|ja|「誘惑に抗い、しっかりとアーティファクトを 返還したのが、この私」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0416.ogg|ソフィーティア|ja|「そう……。私も、イーリスなのよ。 あの女と同じ、イーリス」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0417.ogg|ソフィーティア|ja|「誘惑に負けたイーリスは、すべてのアーティファクトを 手に入れるために、世界に災厄をもたらした」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0418.ogg|ソフィーティア|ja|「誘惑に打ち勝ったイーリスは、世界を守るために セフィロトを設立し、アーティファクトを厳重に保管した」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0419.ogg|ソフィーティア|ja|「私の選択で、世界が枝分かれたの。 お互いに干渉できないくらい、大きくね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0420.ogg|ソフィーティア|ja|「世界を滅ぼす魔女イーリス。 世界を守る聖女イーリス。 私には、二人の“私”がいる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0421.ogg|ソフィーティア|ja|「聖女なんて呼ばれるほど綺麗な身じゃないから、 今ではソフィーティアと名乗っているけれど。 つまり、そういうことなのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0422.ogg|ソフィーティア|ja|「イーリスは、私のふりをしていたんじゃない。 私の幻体を、声を真似ていたわけじゃない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0423.ogg|ソフィーティア|ja|「もともと同一人物だから、同じ姿、同じ声だった。 それだけのことよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0424.ogg|ソフィーティア|ja|「世界の眼を通して、お互いにもう一人の自分がいることは、 認識していた。 認識していただけ。干渉はできなかった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0425.ogg|ソフィーティア|ja|「けれど、この世界への扉が開いたことで、事情が変わった。 まさか別の世界で……もう一人の自分と 交わることになるなんてね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0426.ogg|ソフィーティア|ja|「ようやく、私の過ちを……正すチャンスを得た」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0427.ogg|ソフィーティア|ja|「お願いがあるの。 イーリスを、あの魔女を、滅して欲しい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0428.ogg|ソフィーティア|ja|「できれば自分でやりたいけれど……理由は、話したとおり。 私はただの研究者で、アーティファクトも最低限しか 所持していない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0429.ogg|ソフィーティア|ja|「あの魔女のように、強大な力をもっているわけじゃないの。 つまり……弱い。 私では、魔女を滅ぼせない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0430.ogg|ソフィーティア|ja|「だから、あなたに頼るしかない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0431.ogg|ソフィーティア|ja|「どう滅するか。その方法は……悪いけれど、 まだ見つけられていない。 でもきっと、あなたなら打ち勝てる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0432.ogg|ソフィーティア|ja|「鍵は、九人のユーザーたち」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0433.ogg|ソフィーティア|ja|「カケル」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0434.ogg|ソフィーティア|ja|「ミヤコ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0435.ogg|ソフィーティア|ja|「ソラ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0436.ogg|ソフィーティア|ja|「ハルカ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0437.ogg|ソフィーティア|ja|「ノア」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0438.ogg|ソフィーティア|ja|「サツキ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0439.ogg|ソフィーティア|ja|「ヨイチ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0440.ogg|ソフィーティア|ja|「レンヤ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0441.ogg|ソフィーティア|ja|「そして」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0442.ogg|ソフィーティア|ja|「あなた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0443.ogg|ソフィーティア|ja|「あぁ……朧気に伝わってくるわ、あなたの感情が。 これは、戸惑いね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0444.ogg|ソフィーティア|ja|「やっぱり……ちゃんと力を理解していなかったのね。 安心して、ちゃんと説明するわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0445.ogg|ソフィーティア|ja|「カケルには可哀想なことをしちゃったけれど…… オーバーロードのユーザーは、あの子じゃなかった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0446.ogg|ソフィーティア|ja|「カケルのアーティファクトは、世界の眼のその断片。 怪我をしたときに、体内に取り込んでいた。 それが正解だったみたい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0447.ogg|ソフィーティア|ja|「断片ゆえに、枝の観測ができるほどの力はなかった。 けれど、別の力が発現していた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0448.ogg|ソフィーティア|ja|「異世界への扉を開く力」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0449.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。カケルは、独自のゲートを持っていたの。 そのゲートを通して、九番目のあなたと繋がった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0450.ogg|ソフィーティア|ja|「そろそろ、話が見えてきたんじゃないかしら。 そう、九番目のあなたは……別の世界のカケル。 カケルと魂を同じくする、カケルの同一存在」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0451.ogg|ソフィーティア|ja|「ゲートを通し、あなたはカケルと繋がった。 そしてカケルの内側から、ときには俯瞰的に 世界を観測し、干渉してきた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0452.ogg|ソフィーティア|ja|「つまり……オーバーロードの所持者は、あなたよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0453.ogg|ソフィーティア|ja|「オーバーロードはカケルのゲートを通り、 九番目のあなたにもたらされた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0454.ogg|ソフィーティア|ja|「どういう形であなたの手に渡ったかはわからない。 けれどあなたはオーバーロードの力を用いカケルと同調し、 運命を変えてきた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0455.ogg|ソフィーティア|ja|「よりよい結末へと、運命を導いてきた。 ならばきっと、魔女を滅する運命も、 あなたならば掴めるはず」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0456.ogg|ソフィーティア|ja|「世界の支配者たる、あなたなら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0457.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0458.ogg|ソフィーティア|ja|「反応が薄いから、どこまで伝わっているか不安ね……。 とにかく、あなたが頼りってこと。 わかってくれたかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0459.ogg|ソフィーティア|ja|「以上。 あなたが私の期待に応えてくれることを、願っているわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0460.ogg|ソフィーティア|ja|「……あぁ、そうね、最後にもう一つ。 いつまでもあなたとか、九番目、なんて呼ぶのは 味気ないわね。名前をつけてもいいかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0461.ogg|ソフィーティア|ja|「安易な思いつきだし、あなたの世界の言葉で どう聞こえるかはわからないけれど、 ダサくても文句は受けつけないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0462.ogg|ソフィーティア|ja|「それじゃ、今度こそ話は以上。 頼んだわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\harusf0463.ogg|ソフィーティア|ja|「ナイン」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0026.ogg|ソフィーティア|ja|「別にいいわよ、私は」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0027.ogg|ソフィーティア|ja|「その言葉に嘘がなければ、だけど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0028.ogg|ソフィーティア|ja|「そうしたいところだけど、 まだあなたたち用のアンブロシアは」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0029.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0030.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0031.ogg|ソフィーティア|ja|「オーバーロードのことを理解したのがついさっきだから、 まだ戸惑ってはいるけれど……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0032.ogg|ソフィーティア|ja|「ま、いいわ。あなたたちの言うとおりにしてあげる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0033.ogg|ソフィーティア|ja|「じゃあね、またあとで」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0034.ogg|ソフィーティア|ja|「私を待っているのかと思って、急いで来たのだけど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0035.ogg|ソフィーティア|ja|「眠っていたのね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0036.ogg|ソフィーティア|ja|「明日、ねぇ……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0037.ogg|ソフィーティア|ja|「アーティファクトはもう回収したわよ。 あっさりアンブロシアを打った。 本当にあっさり」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0038.ogg|ソフィーティア|ja|「単純に、私がまだ事態を把握しきれていないだけ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0039.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたたちの暦で、五月六日」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0040.ogg|ソフィーティア|ja|「すべての枝の、ね……。 確かに、気配はしないけど……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0041.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0042.ogg|ソフィーティア|ja|「ま、いいわ。しばらく時間をもらうわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0043.ogg|ソフィーティア|ja|「それだけじゃないわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0044.ogg|ソフィーティア|ja|「……。一旦預かる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0045.ogg|ソフィーティア|ja|「いいえ、私は使えない。 事実をしっかりと把握できたら、 あなたに渡すかどうか決める」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0046.ogg|ソフィーティア|ja|「別の枝の私は信じ切っているようだけど。 念のためよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0047.ogg|ソフィーティア|ja|「それじゃあね、十七日になったら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0048.ogg|ソフィーティア|ja|「じゃあ十八日に」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0049.ogg|ソフィーティア|ja|「ミヤコ、ちゃんと寝かせてあげた方がいいわよ。 かなり消耗してる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0050.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0051.ogg|ソフィーティア|ja|「これ、渡しておくわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0052.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。でも、探知のアーティファクトだけ。 一緒に入っていた他のは、こちらで管理する」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0053.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ。 この枝で契約すれば、他の枝でも使えるように なるんでしょう?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0054.ogg|ソフィーティア|ja|「いえ、私は使えない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0055.ogg|ソフィーティア|ja|「そう、使えないの。 ある意味、一番危険なアーティファクトだから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0056.ogg|ソフィーティア|ja|「違う。効果自体が危険ってこと」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0057.ogg|ソフィーティア|ja|「それが問題なのよ。 千年前とは、状況が違うから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0058.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。千年前にも使ってるの。 というか、私が作ったのよ、それ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0059.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ、持ってる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0060.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。迂闊に使ったら、セフィロトが解体に 追い込まれちゃう」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0061.ogg|ソフィーティア|ja|「こちらの世界で、ほぼ全員が持っているような 道具とかある?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0062.ogg|ソフィーティア|ja|「そのスマホの位置を、ある組織が特定できるとしたら?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0063.ogg|ソフィーティア|ja|「そう、どこに誰がいるのか把握できる。 つまり、プライバシーを暴くことになってしまうわけ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0064.ogg|ソフィーティア|ja|「そんなアーティファクト、おいそれとは使えないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0065.ogg|ソフィーティア|ja|「……なによその反応。 共感できるように説明したつもりだけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0066.ogg|ソフィーティア|ja|「じーぴーえす?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0067.ogg|ソフィーティア|ja|「そんな機能があるの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0068.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0069.ogg|ソフィーティア|ja|「えぇ?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0070.ogg|ソフィーティア|ja|「とんでもない管理社会じゃない……。 こっちの世界、どうなってるの……?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0071.ogg|ソフィーティア|ja|「思わぬところで価値観の違いを目の当たりにしたわね……。 でも……そうね、スマホって密造品はあるの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0072.ogg|ソフィーティア|ja|「勝手に作ったら罪になるとか」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0073.ogg|ソフィーティア|ja|「所持すること自体は罪ではない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0074.ogg|ソフィーティア|ja|「だとすれば、例が悪かったわね。 アーティファクトには、あるのよ。密造品が」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0075.ogg|ソフィーティア|ja|「危険な魔術のアーティファクト化は禁じられているし、 昔に作られたものを見つけても、所持しては駄目。 セフィロトが回収する決まりになっている」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0076.ogg|ソフィーティア|ja|「でも……いるのよねぇ。 勝手に作ったり、勝手に自分のものにしちゃう人が。 たくさん」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0077.ogg|ソフィーティア|ja|「しかも、いわゆる立場のある人ほど、 そういう隠しごとをしたがるのよね……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0078.ogg|ソフィーティア|ja|「そうなるわね。だから……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0079.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0080.ogg|ソフィーティア|ja|「情報を伏せていたのは、過干渉を避けるための 私の判断ではあるけれど……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0081.ogg|ソフィーティア|ja|「こちらの世界のくだらない政治のせいで、 十分なサポートができていなかったことは事実。 これからも、おそらく十分にはできない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0082.ogg|ソフィーティア|ja|「だからそのアーティファクトは、あなたが使って」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0083.ogg|ソフィーティア|ja|「私はそのアーティファクトの存在すら知らない。 ということにしておいて」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0084.ogg|ソフィーティア|ja|「ちゃんと謝っておくわ。 今までのことと、これからのこと。 ごめんなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0085.ogg|ソフィーティア|ja|「あそこまでさせておいて言えるわけないじゃない。 まだ信用できない、なんて」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0086.ogg|ソフィーティア|ja|「ミヤコはまだ回復していないの?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0087.ogg|ソフィーティア|ja|「さっきから浮かない顔をしているから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0088.ogg|ソフィーティア|ja|「……。まず第一に」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0089.ogg|ソフィーティア|ja|「あの枝のミヤコは、アーティファクトを入手した直後、 つまり、能力を理解する前に殺されている。 練度を上げる時間すらなかった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0090.ogg|ソフィーティア|ja|「第二に、今のあなたがあの枝の幻体と同調したとしても、 全力は出せない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0091.ogg|ソフィーティア|ja|「少しでも無理よ。スティグマの色が変化したつまり、 完全に使いこなしたにもかかわらず、 あなた一週間も寝込んだのよ?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0092.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。軽くなってもなお、莫大な魂の力を消費した」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0093.ogg|ソフィーティア|ja|「生身でも短時間しか持たなかった。 幻体で使ったら、発動した瞬間に同調が切れるわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0094.ogg|ソフィーティア|ja|「仕方ないわよ。アーティファクトは、 断片的にしか能力者に情報を与えないし」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0095.ogg|ソフィーティア|ja|「ソラとハルカも、力の本質を理解できていなかった。 ノアくらいじゃないかしら、最初からある程度 扱えていたのは」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0096.ogg|ソフィーティア|ja|「それに、カケルだってわかっていなかったんでしょう? ミヤコのアーティファクトと契約しても」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0097.ogg|ソフィーティア|ja|「あなた、力を嫌っていたでしょう」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0098.ogg|ソフィーティア|ja|「ありえるでしょうね。 無意識下で、理解を拒んでいた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0099.ogg|ソフィーティア|ja|「能力の効果が不安定だったのも、そのせいでしょうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0100.ogg|ソフィーティア|ja|「覚えてる? 契約直後は、奪いたいものと同時に記憶も奪っていたの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0101.ogg|ソフィーティア|ja|「けれど契約から時間がたつにつれて あなたに余裕がない状況では、顕著だったわね。 奪いたいもののみを奪い、記憶は奪っていなかった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0102.ogg|ソフィーティア|ja|「能力への嫌悪、罪悪感から、 無意識に対象者の記憶を奪っていたのでしょう。 泥棒である自分を隠すために」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0103.ogg|ソフィーティア|ja|「落ち込まなくていいわよ。 これからは胸を張りなさい。 あなたは泥棒ではなく、王様なんだから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0104.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたの力は奪うのではなく、徴集って表現がしっくりくる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0105.ogg|ソフィーティア|ja|「領域を展開し、領域内のなにもかもがあなたのものになる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0106.ogg|ソフィーティア|ja|「支配のアーティファクト。それが本質。 今まで使っていたのは、その力の極一部に過ぎなかった、 というわけね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0107.ogg|ソフィーティア|ja|「卑屈ねぇ……。 褒められているのだから、素直に受け取りなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0108.ogg|ソフィーティア|ja|「ま……、王の素質があるかどうかは別として、 特別ではありそうなのよね、ミヤコって」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0109.ogg|ソフィーティア|ja|「特異点の話、ミヤコにしたかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0110.ogg|ソフィーティア|ja|「そう。ミヤコって他の子たちに比べて、 行動の振り幅……とでも言えばいいかしら。 妙に大きいのよね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0111.ogg|ソフィーティア|ja|「カケルに影響を受けたのは間違いないにしても、 他の枝では至れなかった新しい力の使い方に、 自力で辿り着いたりするし」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0112.ogg|ソフィーティア|ja|「現にこの枝だって、ミヤコの覚醒によって 分岐した枝と言えなくもない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0113.ogg|ソフィーティア|ja|「本当の特異点は、ミヤコだったのかもしれないわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0114.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたの生み出したこの枝が、 カケルにとって大きな意味を持った」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0115.ogg|ソフィーティア|ja|「素直に誇っていいんじゃないかしら。 あなたはあなたのできることを、 常に精一杯していたのだから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0116.ogg|ソフィーティア|ja|「それと……改めて、お礼を」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0117.ogg|ソフィーティア|ja|「ありがとう。私の過ちを、正してくれて」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0118.ogg|ソフィーティア|ja|「……なに笑ってるのよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0119.ogg|ソフィーティア|ja|「穏やか……。 勘違いしているみたいだけど、私もイーリスよ?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0120.ogg|ソフィーティア|ja|「根っこは同じなの。 冷淡で底意地が悪いのが、本当の私」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0121.ogg|ソフィーティア|ja|「……だからニヤニヤするのやめなさいよ。むかつくわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0122.ogg|ソフィーティア|ja|「まったく……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0123.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0124.ogg|ソフィーティア|ja|「ま……でも、付き合いは短いけれど、 いくつもの枝の、様々な可能性のあなたたちを、 私は観測してきた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0125.ogg|ソフィーティア|ja|「多少は情も湧くわよ。 いくら下等なお猿さんでもね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0126.ogg|ソフィーティア|ja|「……ミヤコまでやめなさいよ。 むかつくわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0127.ogg|ソフィーティア|ja|「……、もう行くわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0128.ogg|ソフィーティア|ja|「イーリスは消えたけれど、 まだアーティファクトは残ってる。 これからも頼むわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0129.ogg|ソフィーティア|ja|「ま……急ぐ必要はないけれど。 それじゃあね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0138.ogg|ソフィーティア|ja|「もちろん」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0139.ogg|ソフィーティア|ja|「見つけたのはいいけれど……ってところかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0140.ogg|ソフィーティア|ja|「自分の力が自分に返ってくる。 その例は、もう目にしたでしょう?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0141.ogg|ソフィーティア|ja|「……。アーティファクトが見当たらないわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0142.ogg|ソフィーティア|ja|「いえ、アーティファクトは石化しない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0143.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね、他の主をもう見つけてしまったのかも しれない。あるいは……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0144.ogg|ソフィーティア|ja|「そういう可能性も、あるでしょうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0145.ogg|ソフィーティア|ja|「仮にこの子が犯人じゃなかったにしても…… 息を潜めるでしょうね。 よほどの馬鹿じゃない限り」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0146.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたの行動が先読みされている以上、 無駄かもしれないわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0147.ogg|ソフィーティア|ja|「ないとは言い切れない。 少なくともセフィロトで管理はしていないし、 発見もしていない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0148.ogg|ソフィーティア|ja|「もっとも……そんな強力なアーティファクトが 未発見であるはずがないし、単純にあなたよりも うわてだっただけでしょうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0149.ogg|ソフィーティア|ja|「結論を出すのは、しばらく様子を見てから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0150.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたたちのアーティファクトのこともあるしね。 仕事は山積み」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0151.ogg|ソフィーティア|ja|「ひとまずはお疲れ様。 よくがんばったわね。 なんの成果もなかったけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0152.ogg|ソフィーティア|ja|「見つかったようね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0153.ogg|ソフィーティア|ja|「距離はある程度正確にわかるはずだけど……。 他の枝ではなんでも器用に使っていたのに、 めずらしいわね、手こずるなんて」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0154.ogg|ソフィーティア|ja|「がんばりなさい。 千年前と同じなら、それほど広範囲には 拡散していないはずよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0155.ogg|ソフィーティア|ja|「もっとも……当時とは状況が違いすぎるけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0156.ogg|ソフィーティア|ja|「長距離移動の手段が豊富かつ簡単に利用できる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0157.ogg|ソフィーティア|ja|「言い出したのは私だけれど、 考えてみれば、そこまで心配する必要は ないかもしれないわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0158.ogg|ソフィーティア|ja|「アーティファクトは、より強い魂を求める傾向にあるから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0159.ogg|ソフィーティア|ja|「察しが悪いわね……。 肉体同様、魂も加齢と共に衰える」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0160.ogg|ソフィーティア|ja|「つまり、候補者が複数いる場合、 より若い人間が選ばれやすい、ということ。 あくまでも傾向であって、例外はあるけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0161.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたたちって、学校というコミュニティに 縛られているでしょう? 毎日、学校と自宅の往復」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0162.ogg|ソフィーティア|ja|「海を越えて旅に出ることなんて、 滅多にないんじゃない?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0163.ogg|ソフィーティア|ja|「なによ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0164.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ、回収した」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0165.ogg|ソフィーティア|ja|「あのねぇ……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0166.ogg|ソフィーティア|ja|「だったら何度も言わせないで。 政治的な理由で、使えないの、私は」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0167.ogg|ソフィーティア|ja|「回収してすぐ各所に報告して、保管庫にぶちこんだわよ。 厳重に封をして」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0168.ogg|ソフィーティア|ja|「だから、使えない、わかった?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0169.ogg|ソフィーティア|ja|「その代わり、あなたたちにできないことは ちゃんとやってあげるわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0170.ogg|ソフィーティア|ja|「十分。ちょっとだけ時間をちょうだい。 明日までに調べておく」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0171.ogg|ソフィーティア|ja|「たぶんだけど、あの子、自分の常識の外にある事象を、 受け止められないタイプね。 私の姿を見たら、面倒なことになりそう」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0172.ogg|ソフィーティア|ja|「こちらの世界の人間との接触は控えたくもあるし、 あなたたちに任せるわ。 うまくやってちょうだい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0173.ogg|ソフィーティア|ja|「もうしばらくかかりそうね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0174.ogg|ソフィーティア|ja|「平気よ、ちゃんと見ているから。 話しておきたいことがあるの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0175.ogg|ソフィーティア|ja|「すべきことを終えていないから後日にしようと 思ったのだけど、ミヤコに伝えるのが 一番はやいみたいだから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0176.ogg|ソフィーティア|ja|「別の枝で、ユーザーを見つけたの。 今回の子とは別のね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0177.ogg|ソフィーティア|ja|「こちらの枝での確認はまだだけど、 観測して得た情報によれば、 最近急に話題になった学生社長、だそうよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0178.ogg|ソフィーティア|ja|「そのパーティーに乗り込んで、探っていたみたいね。 その彼女がユーザーかどうか」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0179.ogg|ソフィーティア|ja|「探知のアーティファクトを使えない枝の話よ、お馬鹿ね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0180.ogg|ソフィーティア|ja|「だって私、過去のことしかわからないもの。 常に他の枝を観測しているわけでもないし」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0181.ogg|ソフィーティア|ja|「そもそも、カケルならわかるはずでしょう? オーバーロードで、未来を」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0182.ogg|ソフィーティア|ja|「手段は任せるわ。 なにかあれば相談してちょうだい。 それじゃあね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0183.ogg|ソフィーティア|ja|「だから、私は使えないの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0184.ogg|ソフィーティア|ja|「何度も言わせないで。 政治的な理由で、使えないの、私は」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0185.ogg|ソフィーティア|ja|「名前や年齢がわかったからって、それがなんなのよ。 この話になると噛み合わないわね、まったく」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0186.ogg|ソフィーティア|ja|「はっきり言うと、わからないわね。 私自身、千年前に使ったきりだから」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0187.ogg|ソフィーティア|ja|「しかもあの頃は好き放題に使うお猿さんが多くて、 暴走していないユーザーの方が少なかったくらい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0188.ogg|ソフィーティア|ja|「反応の強弱について精査している余裕なんて、 まるでなかった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0189.ogg|ソフィーティア|ja|「そう考えると、千年間で随分と分別がついたものねぇ……。 なにも起きていないわけではないけれど、 少なくとも混乱は起きていない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0190.ogg|ソフィーティア|ja|「千年前は、探知しなくとも自然と耳に入ったのよね。 今回もそうなると思っていたのだけど……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0191.ogg|ソフィーティア|ja|「いまだアーティファクトの存在すら知られていない。 昔の人間は未知の力に畏怖を抱いたけれど、 今の人間は関心を示さないみたいねぇ……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0192.ogg|ソフィーティア|ja|「ま……いいわ。話が逸れた。 私自身熟達しているわけではないから、 そのアーティファクトの使い方は教えてあげられない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0193.ogg|ソフィーティア|ja|「自力で理解するしかないわね。 あなたなら、さほど時間はかからないでしょ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0194.ogg|ソフィーティア|ja|「だから、私は使えないの」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0195.ogg|ソフィーティア|ja|「何度も言わせないで。 政治的な理由で、使えないの、私は」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0196.ogg|ソフィーティア|ja|「名前や年齢がわかったからって、それがなんなのよ。 この話になると噛み合わないわね、まったく」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0197.ogg|ソフィーティア|ja|「ハァイ、こんにちは」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0198.ogg|ソフィーティア|ja|「ちょっとした報告。 イーリスがなぜ世界の眼を隠したのか」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0199.ogg|ソフィーティア|ja|「ちゃんと神社にあるわよ。 個人的に気になったの。 あの枝ではなぜ隠したのか」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0200.ogg|ソフィーティア|ja|「一応教えてあげようと思ったのだけど、 興味ないなら帰るわ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0201.ogg|ソフィーティア|ja|「じゃ、教えてあげる」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0202.ogg|ソフィーティア|ja|「おおよそ予想はついているでしょうけど、 あの領域を作り出すために必要だったみたいね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0203.ogg|ソフィーティア|ja|「おそらくね。ただ……あの枝イーリスを 倒した枝では、世界の眼は私と沙月の 管理下にあったのよね……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0204.ogg|ソフィーティア|ja|「不特定多数の人間と同調するために必要だったのか……。 あるいは、オーバーロードを手にしたことで 必要なくなったのか……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0205.ogg|ソフィーティア|ja|「その可能性もなくはないけれど…… あの騒動はただの実験で、なんらかの成果を得て 世界の眼が必要なくなった、と考えた方が妥当かしら……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0206.ogg|ソフィーティア|ja|「…………」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0207.ogg|ソフィーティア|ja|「……いえ、今考えても仕方ないわね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0208.ogg|ソフィーティア|ja|「悔しいけど。 頓挫したはずの人体アーティファクト化の技術も 絡んでいるみたいだし……解明には時間がかかりそう」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0209.ogg|ソフィーティア|ja|「どうかしらね。 あの枝は剪定されているみたいだから、 仮に消失していても問題はないけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0210.ogg|ソフィーティア|ja|「本来の機能を失っていなければ、 いずれ神社に戻るわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0211.ogg|ソフィーティア|ja|「なに?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0212.ogg|ソフィーティア|ja|「できない。飲み込んでも契約者のもとへ戻る」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0213.ogg|ソフィーティア|ja|「そうねぇ……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0214.ogg|ソフィーティア|ja|「はじめてのケースだから、仮説にはなってしまうけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0215.ogg|ソフィーティア|ja|「世界の眼は特殊なアーティファクトだと、 説明したかしら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0216.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。世界の眼は人ではなく、扉の座標を記憶している。 そして、カケルの中にも扉がある」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0217.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたは破損した世界の眼を取り込んだ。 一時的に機能を失っていた欠片をね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0218.ogg|ソフィーティア|ja|「本来なら体内に取り込んでも、私とサツキしか使えない。 けれど破損して不具合を起こしていたために、 あなたにも使えてしまった」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0219.ogg|ソフィーティア|ja|「おそらくは。断言はできないけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0220.ogg|ソフィーティア|ja|「そうなる可能性もゼロとは言えないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0221.ogg|ソフィーティア|ja|「他に聞きたいことは?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0222.ogg|ソフィーティア|ja|「終わり。 じゃあね。次の契約者が見つかったら呼んでちょうだい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0223.ogg|ソフィーティア|ja|「お疲れ様」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0224.ogg|ソフィーティア|ja|「ええ、終わり。全部回収できたわ。 観測できる範囲では」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0225.ogg|ソフィーティア|ja|「細かいわねぇ……。 もう反応は無いんでしょう?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0226.ogg|ソフィーティア|ja|「だったら、あなたたちはすべきことを不足なく、 すべてやってくれた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0227.ogg|ソフィーティア|ja|「ありがとう。おかげで助かったわ。とてもね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0228.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね、それでおしまい。 あなたともお別れね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0229.ogg|ソフィーティア|ja|「いやよ。あなたから適当に説明しておいて」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0230.ogg|ソフィーティア|ja|「湿っぽいのが嫌いなだけ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0231.ogg|ソフィーティア|ja|「もう少しだけ様子を見て、扉を閉じるわ。 そのときには……ちゃんとお別れを言いにきてあげるわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0232.ogg|ソフィーティア|ja|「せいせいするの間違いでしょう? それじゃあね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0233.ogg|ソフィーティア|ja|「帰ろうとするといっつも呼び止めるわね、あなた……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0234.ogg|ソフィーティア|ja|「それで? なに?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0235.ogg|ソフィーティア|ja|「回収する気はないわよ。 こちらに置いておかないと、機能しないし」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0236.ogg|ソフィーティア|ja|「ナインのこともあるし、万が一のときのために 現状維持が望ましいけれど……。 契約を破棄したいのなら、それでも構わない」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0237.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。欠けた状態でも機能に問題がないことは、 確認できているし」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0238.ogg|ソフィーティア|ja|「なに?」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0239.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。仮説にすぎないけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0240.ogg|ソフィーティア|ja|「あぁ……、そういうこと。 あの日に戻るのね」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0241.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0242.ogg|ソフィーティア|ja|「どうかしらね……。 砕けたアーティファクトを取り込めば…… 体内で修復される」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0243.ogg|ソフィーティア|ja|「通常なら、修復された時点で本来の契約者のもとへ 戻るでしょうけど……世界の眼は、 特殊なアーティファクト」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0244.ogg|ソフィーティア|ja|「それに、カケル自身も特別な才能を持っている。 欠片の力を引き出し、扉を開いた……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0245.ogg|ソフィーティア|ja|「……」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0246.ogg|ソフィーティア|ja|「研究者として、不確かなことは あまり言いたくないのだけど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0247.ogg|ソフィーティア|ja|「やってみる価値は、十分にある」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0248.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたがそうしたいのなら、そうなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0249.ogg|ソフィーティア|ja|「なによ、その顔は」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0250.ogg|ソフィーティア|ja|「知らないわよ、そんなの。 まぁ……あえて言うなら」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0251.ogg|ソフィーティア|ja|「あなたはとても、がんばってくれた」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0252.ogg|ソフィーティア|ja|「ちょっとくらい好き勝手なことしても、いいんじゃない? 誰も文句言わないわよ」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0253.ogg|ソフィーティア|ja|「もっとも……あなたしか知りえないんだから、 文句言いようもないけれど」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0254.ogg|ソフィーティア|ja|「そうね。だらだらしていたら、 アーティファクトが動き出す」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0255.ogg|ソフィーティア|ja|「ナインとのお別れは、今のうちに済ませておきなさい」 +D:\pyprojs\bv2-dataset\9nine\reference_audio\newsf0256.ogg|ソフィーティア|ja|「助けてもらったのは私の方。 それに、私とのお別れはまだ先」 \ No newline at end of file diff --git a/AR/__init__.py b/AR/__init__.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e69de29bb2d1d6434b8b29ae775ad8c2e48c5391 diff --git a/AR/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc b/AR/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..50f2403906675e263a4e3642dd9a699336aeef86 Binary files /dev/null and b/AR/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc differ diff --git a/AR/data/__init__.py b/AR/data/__init__.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e69de29bb2d1d6434b8b29ae775ad8c2e48c5391 diff --git a/AR/data/bucket_sampler.py b/AR/data/bucket_sampler.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ee5947982f16d9f12a2875006e753846c8625f62 --- /dev/null +++ b/AR/data/bucket_sampler.py @@ -0,0 +1,157 @@ +# modified from https://github.com/feng-yufei/shared_debugging_code/blob/main/bucketsampler.py +import itertools +import math +import random +from random import shuffle +from typing import Iterator +from typing import Optional +from typing import TypeVar + +import torch +import torch.distributed as dist +from torch.utils.data import Dataset +from torch.utils.data import Sampler + +__all__ = [ + "DistributedBucketSampler", +] + +T_co = TypeVar('T_co', covariant=True) + + +class DistributedBucketSampler(Sampler[T_co]): + r""" + sort the dataset wrt. input length + divide samples into buckets + sort within buckets + divide buckets into batches + sort batches + """ + + def __init__(self, + dataset: Dataset, + num_replicas: Optional[int]=None, + rank: Optional[int]=None, + shuffle: bool=True, + seed: int=0, + drop_last: bool=False, + batch_size: int=32) -> None: + if num_replicas is None: + if not dist.is_available(): + raise RuntimeError( + "Requires distributed package to be available") + num_replicas = dist.get_world_size() + if rank is None: + if not dist.is_available(): + raise RuntimeError( + "Requires distributed package to be available") + rank = dist.get_rank() + torch.cuda.set_device(rank) + if rank >= num_replicas or rank < 0: + raise ValueError("Invalid rank {}, rank should be in the interval" + " [0, {}]".format(rank, num_replicas - 1)) + self.dataset = dataset + self.num_replicas = num_replicas + self.rank = rank + self.epoch = 0 + self.drop_last = drop_last + # If the dataset length is evenly divisible by # of replicas, then there + # is no need to drop any data, since the dataset will be split equally. + if self.drop_last and len( + self. + dataset) % self.num_replicas != 0: # type: ignore[arg-type] + # Split to nearest available length that is evenly divisible. + # This is to ensure each rank receives the same amount of data when + # using this Sampler. + self.num_samples = math.ceil( + (len(self.dataset) - self.num_replicas) / + self.num_replicas # type: ignore[arg-type] + ) + else: + self.num_samples = math.ceil( + len(self.dataset) / self.num_replicas) # type: ignore[arg-type] + self.total_size = self.num_samples * self.num_replicas + self.shuffle = shuffle + self.seed = seed + self.batch_size = batch_size + self.id_with_length = self._get_sample_lengths() + self.id_buckets = self.make_buckets(bucket_width=2.0) + + def _get_sample_lengths(self): + id_with_lengths = [] + for i in range(len(self.dataset)): + id_with_lengths.append((i, self.dataset.get_sample_length(i))) + id_with_lengths.sort(key=lambda x: x[1]) + return id_with_lengths + + def make_buckets(self, bucket_width: float=2.0): + buckets = [] + cur = [] + max_sec = bucket_width + for id, sec in self.id_with_length: + if sec < max_sec: + cur.append(id) + else: + buckets.append(cur) + cur = [id] + max_sec += bucket_width + if len(cur) > 0: + buckets.append(cur) + return buckets + + def __iter__(self) -> Iterator[T_co]: + if self.shuffle: + # deterministically shuffle based on epoch and seed + g = torch.Generator() + g.manual_seed(self.seed + self.epoch) + random.seed(self.epoch + self.seed) + shuffled_bucket = [] + for buc in self.id_buckets: + buc_copy = buc.copy() + shuffle(buc_copy) + shuffled_bucket.append(buc_copy) + grouped_batch_size = self.batch_size * self.num_replicas + shuffled_bucket = list(itertools.chain(*shuffled_bucket)) + n_batch = int(math.ceil(len(shuffled_bucket) / grouped_batch_size)) + batches = [ + shuffled_bucket[b * grouped_batch_size:(b + 1) * + grouped_batch_size] for b in range(n_batch) + ] + shuffle(batches) + indices = list(itertools.chain(*batches)) + else: + # type: ignore[arg-type] + indices = list(range(len(self.dataset))) + + if not self.drop_last: + # add extra samples to make it evenly divisible + padding_size = self.total_size - len(indices) + if padding_size <= len(indices): + indices += indices[:padding_size] + else: + indices += (indices * math.ceil(padding_size / + len(indices)))[:padding_size] + else: + # remove tail of data to make it evenly divisible. + indices = indices[:self.total_size] + assert len(indices) == self.total_size + + # subsample + indices = indices[self.rank:self.total_size:self.num_replicas] + assert len(indices) == self.num_samples + + return iter(indices) + + def __len__(self) -> int: + return self.num_samples + + def set_epoch(self, epoch: int) -> None: + r""" + Sets the epoch for this sampler. When :attr:`shuffle=True`, this ensures all replicas + use a different random ordering for each epoch. Otherwise, the next iteration of this + sampler will yield the same ordering. + + Args: + epoch (int): Epoch number. + """ + self.epoch = epoch diff --git a/AR/data/data_module.py b/AR/data/data_module.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4c300f1b400cbf94cae4f1179d7de2b9af5afe4a --- /dev/null +++ b/AR/data/data_module.py @@ -0,0 +1,66 @@ +# modified from https://github.com/feng-yufei/shared_debugging_code/blob/main/data_module.py +from pytorch_lightning import LightningDataModule +from AR.data.bucket_sampler import DistributedBucketSampler +from AR.data.dataset import Text2SemanticDataset +from torch.utils.data import DataLoader + + +class Text2SemanticDataModule(LightningDataModule): + def __init__(self, config, train_semantic_path, train_phoneme_path,dev_semantic_path=None, dev_phoneme_path=None): + super().__init__() + self.config = config + self.train_semantic_path = train_semantic_path + self.train_phoneme_path = train_phoneme_path + self.dev_semantic_path = dev_semantic_path + self.dev_phoneme_path = dev_phoneme_path + self.num_workers = self.config['data']['num_workers'] + + def prepare_data(self): + pass + + def setup(self, stage=None, output_logs=False): + self._train_dataset = Text2SemanticDataset( + phoneme_path=self.train_phoneme_path, + semantic_path=self.train_semantic_path, + max_sec=self.config['data']['max_sec'], + pad_val=self.config['data']['pad_val']) + self._dev_dataset = self._train_dataset + # self._dev_dataset = Text2SemanticDataset( + # phoneme_path=self.dev_phoneme_path, + # semantic_path=self.dev_semantic_path, + # max_sample=self.config['data']['max_eval_sample'], + # max_sec=self.config['data']['max_sec'], + # pad_val=self.config['data']['pad_val']) + + def train_dataloader(self): + batch_size = self.config['train']['batch_size'] + sampler = DistributedBucketSampler( + self._train_dataset, batch_size=batch_size) + return DataLoader( + self._train_dataset, + batch_size=batch_size, + sampler=sampler, + collate_fn=self._train_dataset.collate, + num_workers=self.num_workers, + persistent_workers=True, + prefetch_factor=16 + ) + + def val_dataloader(self): + return DataLoader( + self._dev_dataset, + batch_size=1, + shuffle=False, + collate_fn=self._train_dataset.collate, + num_workers=max(self.num_workers,12), + persistent_workers=True, + prefetch_factor=16 + ) + + # 这个会使用到嘛? + def test_dataloader(self): + return DataLoader( + self._dev_dataset, + batch_size=1, + shuffle=False, + collate_fn=self._train_dataset.collate) diff --git a/AR/data/dataset.py b/AR/data/dataset.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..72c9e2e296723d6c4bb07430a1f1deee8fa8818f --- /dev/null +++ b/AR/data/dataset.py @@ -0,0 +1,302 @@ +# modified from https://github.com/feng-yufei/shared_debugging_code/blob/main/t2s_dataset.py +import pdb +import sys +# sys.path.append("/data/docker/liujing04/gpt-vits/mq-vits-s1bert_no_bert") +import traceback,os +from typing import Dict +from typing import List + +import numpy as np +import pandas as pd +import torch,json +from torch.utils.data import DataLoader +from torch.utils.data import Dataset +from transformers import AutoTokenizer + +from text import cleaned_text_to_sequence +# from config import exp_dir + +def batch_sequences(sequences: List[np.array], axis: int = 0, pad_value: int = 0): + seq = sequences[0] + ndim = seq.ndim + if axis < 0: + axis += ndim + dtype = seq.dtype + pad_value = dtype.type(pad_value) + seq_lengths = [seq.shape[axis] for seq in sequences] + max_length = np.max(seq_lengths) + + padded_sequences = [] + for seq, length in zip(sequences, seq_lengths): + padding = [(0, 0)] * axis + [(0, max_length - length)] + [(0, 0)] * ( + ndim - axis - 1) + padded_seq = np.pad( + seq, padding, mode='constant', constant_values=pad_value) + padded_sequences.append(padded_seq) + batch = np.stack(padded_sequences) + return batch + +class Text2SemanticDataset(Dataset): + """dataset class for text tokens to semantic model training.""" + + def __init__(self, + phoneme_path: str, + semantic_path: str, + max_sample: int = None, + max_sec: int = 100, + pad_val: int = 1024, + # min value of phoneme/sec + min_ps_ratio: int = 3, + # max value of phoneme/sec + max_ps_ratio: int = 25) -> None: + super().__init__() + + self.semantic_data = pd.read_csv(semantic_path, delimiter='\t', encoding="utf-8") + # get dict + self.path2=phoneme_path#"%s/2-name2text.txt"%exp_dir#phoneme_path + self.path3="%s/3-bert"%(os.path.basename(phoneme_path))#"%s/3-bert"%exp_dir#bert_dir + self.path6=semantic_path#"%s/6-name2semantic.tsv"%exp_dir#semantic_path + assert os.path.exists(self.path2) + assert os.path.exists(self.path6) + self.phoneme_data={} + with open(self.path2,"r",encoding="utf8")as f: + lines=f.read().strip("\n").split("\n") + + for line in lines: + tmp=line.split("\t") + if(len(tmp)!=4):continue + self.phoneme_data[tmp[0]]=[tmp[1],tmp[2],tmp[3]] + + # self.phoneme_data = np.load(phoneme_path, allow_pickle=True).item() + # pad for semantic tokens + self.PAD: int = pad_val + # self.hz = 25 + # with open("/data/docker/liujing04/gpt-vits/mq-vits-s1bert_no_bert/configs/s2.json", "r") as f:data = f.read() + # data=json.loads(data)["model"]["semantic_frame_rate"]#50hz + # self.hz=int(data[:-2])# + self.hz=int(os.environ.get("hz","25hz")[:-2]) + + # max seconds of semantic token + self.max_sec = max_sec + self.min_ps_ratio = min_ps_ratio + self.max_ps_ratio = max_ps_ratio + + if max_sample is not None: + self.semantic_data = self.semantic_data[:max_sample] + + # {idx: (semantic, phoneme)} + # semantic list, phoneme list + self.semantic_phoneme = [] + self.item_names = [] + + self.inited = False + + if not self.inited: + # 调用初始化函数 + self.init_batch() + self.inited = True + del self.semantic_data + del self.phoneme_data + # self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large") + # self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/data/docker/liujing04/bert-vits2/Bert-VITS2-master20231106/bert/chinese-roberta-wwm-ext-large") + + + def init_batch(self): + semantic_data_len = len(self.semantic_data) + phoneme_data_len = len(self.phoneme_data.keys()) + print("semantic_data_len:", semantic_data_len) + print("phoneme_data_len:", phoneme_data_len) + idx = 0 + num_not_in = 0 + num_deleted_bigger = 0 + num_deleted_ps = 0 + for i in range(semantic_data_len): + # 先依次遍历 + # get str + item_name = self.semantic_data['item_name'][i] + # print(self.phoneme_data) + try: + phoneme, word2ph, text = self.phoneme_data[item_name] + except Exception: + traceback.print_exc() + # print(f"{item_name} not in self.phoneme_data !") + num_not_in += 1 + continue + + semantic_str = self.semantic_data['semantic_audio'][i] + # get token list + semantic_ids = [int(idx) for idx in semantic_str.split(' ')] + # (T), 是否需要变成 (1, T) -> 不需要,因为需要求 len + # 过滤掉太长的样本 + if len(semantic_ids) > self.max_sec * self.hz:#########1###根据token个数推测总时长过滤时长60s(config里)#40*25=1k + num_deleted_bigger += 1 + continue + # (T, ), 这个速度不会很慢,所以可以在一开始就处理,无需在 __getitem__ 里面单个处理#### + phoneme = phoneme.split(' ') + + try: + phoneme_ids = cleaned_text_to_sequence(phoneme) + except: + traceback.print_exc() + # print(f"{item_name} not in self.phoneme_data !") + num_not_in += 1 + continue + # if len(phoneme_ids) >400:###########2:改为恒定限制为semantic/2.5就行 + if len(phoneme_ids) >self.max_sec * self.hz/2.5:###########2:改为恒定限制为semantic/2.5就行 + num_deleted_ps += 1 + continue + # if len(semantic_ids) > 1000:###########3 + # num_deleted_bigger += 1 + # continue + + ps_ratio = len(phoneme_ids) / (len(semantic_ids) / self.hz) + + if ps_ratio > self.max_ps_ratio or ps_ratio < self.min_ps_ratio:##########4#3~25#每秒多少个phone + num_deleted_ps += 1 + # print(item_name) + continue + + self.semantic_phoneme.append((semantic_ids, phoneme_ids)) + idx += 1 + self.item_names.append(item_name) + + min_num=100#20直接不补#30补了也不存ckpt + leng =len(self.semantic_phoneme) + if(leng 0: + print(f"there are {num_not_in} semantic datas not in phoneme datas") + if num_deleted_bigger > 0: + print( + f"deleted {num_deleted_bigger} audios who's duration are bigger than {self.max_sec} seconds" + ) + if num_deleted_ps > 0: + # 4702 for LibriTTS, LirbriTTS 是标注数据, 是否需要筛?=> 需要,有值为 100 的极端值 + print( + f"deleted {num_deleted_ps} audios who's phoneme/sec are bigger than {self.max_ps_ratio} or smaller than {self.min_ps_ratio}" + ) + ''' + there are 31 semantic datas not in phoneme datas + deleted 34 audios who's duration are bigger than 54 seconds + deleted 3190 audios who's phoneme/sec are bigger than 25 or smaller than 3 + dataset.__len__(): 366463 + + ''' + # 345410 for LibriTTS + print("dataset.__len__():", self.__len__()) + + def __get_item_names__(self) -> List[str]: + return self.item_names + + def __len__(self) -> int: + return len(self.semantic_phoneme) + + def __getitem__(self, idx: int) -> Dict: + semantic_ids, phoneme_ids = self.semantic_phoneme[idx] + item_name = self.item_names[idx] + phoneme_ids_len = len(phoneme_ids) + # semantic tokens target + semantic_ids_len = len(semantic_ids) + + flag=0 + path_bert = "%s/%s.pt" % (self.path3, item_name) + if(os.path.exists(path_bert)==True):bert_feature = torch.load(path_bert,map_location="cpu") + else:flag=1 + if(flag==1): + # bert_feature=torch.zeros_like(phoneme_ids,dtype=torch.float32) + bert_feature=None + else: + assert bert_feature.shape[-1] == len(phoneme_ids) + return { + 'idx': idx, + 'phoneme_ids': phoneme_ids, + 'phoneme_ids_len': phoneme_ids_len, + 'semantic_ids': semantic_ids, + 'semantic_ids_len': semantic_ids_len, + 'bert_feature': bert_feature, + } + + def get_sample_length(self, idx: int): + semantic_ids = self.semantic_phoneme[idx][0] + sec = 1.0 * len(semantic_ids) / self.hz + return sec + + def collate(self, examples: List[Dict]) -> Dict: + sample_index: List[int] = [] + phoneme_ids: List[torch.Tensor] = [] + phoneme_ids_lens: List[int] = [] + semantic_ids: List[torch.Tensor] = [] + semantic_ids_lens: List[int] = [] + # return + + + for item in examples: + sample_index.append(item["idx"]) + phoneme_ids.append(np.array(item["phoneme_ids"], dtype=np.int64)) + semantic_ids.append(np.array(item["semantic_ids"], dtype=np.int64)) + phoneme_ids_lens.append(item["phoneme_ids_len"]) + semantic_ids_lens.append(item["semantic_ids_len"]) + + # pad 0 + phoneme_ids = batch_sequences(phoneme_ids) + semantic_ids = batch_sequences(semantic_ids, pad_value=self.PAD) + + # # convert each batch to torch.tensor + phoneme_ids = torch.tensor(phoneme_ids) + semantic_ids = torch.tensor(semantic_ids) + phoneme_ids_lens = torch.tensor(phoneme_ids_lens) + semantic_ids_lens = torch.tensor(semantic_ids_lens) + bert_padded = torch.FloatTensor(len(examples), 1024, max(phoneme_ids_lens)) + bert_padded.zero_() + + for idx, item in enumerate(examples): + bert = item['bert_feature'] + if(bert!=None): + bert_padded[idx, :, :bert.shape[-1]] = bert + + return { + # List[int] + "ids": sample_index, + # torch.Tensor (B, max_phoneme_length) + "phoneme_ids": phoneme_ids, + # torch.Tensor (B) + "phoneme_ids_len": phoneme_ids_lens, + # torch.Tensor (B, max_semantic_ids_length) + "semantic_ids": semantic_ids, + # torch.Tensor (B) + "semantic_ids_len": semantic_ids_lens, + # torch.Tensor (B, 1024, max_phoneme_length) + "bert_feature": bert_padded, + } + + +if __name__ == '__main__': + root_dir = '/data/docker/liujing04/gpt-vits/prepare/dump_mix/' + dataset = Text2SemanticDataset( + phoneme_path=root_dir + 'phoneme_train.npy', + semantic_path=root_dir + 'semantic_train.tsv') + + batch_size = 12 + dataloader = DataLoader( + dataset, + batch_size=batch_size, + collate_fn=dataset.collate, + shuffle=False) + for i, batch in enumerate(dataloader): + if(i%1000==0):print(i) + # if i == 0: + # print('batch["ids"]:', batch["ids"]) + # print('batch["phoneme_ids"]:', batch["phoneme_ids"], + # batch["phoneme_ids"].shape) + # print('batch["phoneme_ids_len"]:', batch["phoneme_ids_len"], + # batch["phoneme_ids_len"].shape) + # print('batch["semantic_ids"]:', batch["semantic_ids"], + # batch["semantic_ids"].shape) + # print('batch["semantic_ids_len"]:', batch["semantic_ids_len"], + # batch["semantic_ids_len"].shape) diff --git a/AR/models/__init__.py b/AR/models/__init__.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e69de29bb2d1d6434b8b29ae775ad8c2e48c5391 diff --git a/AR/models/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc b/AR/models/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..66e6ad7a67b8f80ae9f109bf40345be15c8a5c95 Binary files /dev/null and b/AR/models/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc differ diff --git a/AR/models/__pycache__/t2s_lightning_module.cpython-310.pyc b/AR/models/__pycache__/t2s_lightning_module.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ddc461a79cdbabcb44e50a1442ffb363f34f250c Binary files /dev/null and b/AR/models/__pycache__/t2s_lightning_module.cpython-310.pyc differ diff --git a/AR/models/__pycache__/t2s_model.cpython-310.pyc b/AR/models/__pycache__/t2s_model.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..480efceab09d0871cc861d8067c76382ab5eb307 Binary files /dev/null and b/AR/models/__pycache__/t2s_model.cpython-310.pyc differ diff --git a/AR/models/__pycache__/utils.cpython-310.pyc b/AR/models/__pycache__/utils.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..74f96ccaba7a9ea58452200bdd08b5c3c81f4811 Binary files /dev/null and b/AR/models/__pycache__/utils.cpython-310.pyc differ diff --git a/AR/models/t2s_lightning_module.py b/AR/models/t2s_lightning_module.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..149d88e7d6567b089a3ff028199f62ca6a9cfec8 --- /dev/null +++ b/AR/models/t2s_lightning_module.py @@ -0,0 +1,128 @@ +# modified from https://github.com/feng-yufei/shared_debugging_code/blob/main/model/t2s_lightning_module.py +import os,sys +now_dir = os.getcwd() +sys.path.append(now_dir) +from typing import Dict + +import torch +from pytorch_lightning import LightningModule +from AR.models.t2s_model import Text2SemanticDecoder +from AR.modules.lr_schedulers import WarmupCosineLRSchedule +from AR.modules.optim import ScaledAdam + + +class Text2SemanticLightningModule(LightningModule): + def __init__(self, config, output_dir,is_train=True): + super().__init__() + self.config = config + self.top_k = 3 + self.model = Text2SemanticDecoder(config=config, top_k=self.top_k) + pretrained_s1=config.get("pretrained_s1") + if(pretrained_s1 and is_train): + # print(self.load_state_dict(torch.load(pretrained_s1,map_location="cpu")["state_dict"])) + print(self.load_state_dict(torch.load(pretrained_s1,map_location="cpu")["weight"])) + if is_train: + self.automatic_optimization = False + self.save_hyperparameters() + self.eval_dir = output_dir / 'eval' + self.eval_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + + def training_step(self, batch: Dict, batch_idx: int): + + opt = self.optimizers() + scheduler = self.lr_schedulers() + loss, acc = self.model.forward( + batch['phoneme_ids'], batch['phoneme_ids_len'], + batch['semantic_ids'], batch['semantic_ids_len'], + batch['bert_feature']) + self.manual_backward(loss) + if batch_idx > 0 and batch_idx % 4 == 0: + opt.step() + opt.zero_grad() + scheduler.step() + + self.log( + "total_loss", + loss, + on_step=True, + on_epoch=True, + prog_bar=True, + sync_dist=True) + self.log( + "lr", + scheduler.get_last_lr()[0], + on_epoch=True, + prog_bar=True, + sync_dist=True) + self.log( + f"top_{self.top_k}_acc", + acc, + on_step=True, + on_epoch=True, + prog_bar=True, + sync_dist=True) + + def validation_step(self, batch: Dict, batch_idx: int):return + # # get loss + # loss, acc = self.model.forward( + # batch['phoneme_ids'], batch['phoneme_ids_len'], + # batch['semantic_ids'], batch['semantic_ids_len'], + # batch['bert_feature'] + # ) + # + # self.log( + # "val_total_loss", + # loss, + # on_step=True, + # on_epoch=True, + # prog_bar=True, + # sync_dist=True) + # self.log( + # f"val_top_{self.top_k}_acc", + # acc, + # on_step=True, + # on_epoch=True, + # prog_bar=True, + # sync_dist=True) + # + # # get infer output + # semantic_len = batch['semantic_ids'].size(1) + # prompt_len = min(int(semantic_len * 0.5), 150) + # prompt = batch['semantic_ids'][:, :prompt_len] + # pred_semantic = self.model.infer(batch['phoneme_ids'], + # batch['phoneme_ids_len'], prompt, + # batch['bert_feature'] + # ) + # save_name = f'semantic_toks_{batch_idx}.pt' + # save_path = os.path.join(self.eval_dir, save_name) + # torch.save(pred_semantic.detach().cpu(), save_path) + + def configure_optimizers(self): + model_parameters = self.model.parameters() + parameters_names = [] + parameters_names.append([ + name_param_pair[0] + for name_param_pair in self.model.named_parameters() + ]) + lm_opt = ScaledAdam( + model_parameters, + lr=0.01, + betas=(0.9, 0.95), + clipping_scale=2.0, + parameters_names=parameters_names, + show_dominant_parameters=False, + clipping_update_period=1000, ) + + return { + "optimizer": lm_opt, + "lr_scheduler": { + "scheduler": + WarmupCosineLRSchedule( + lm_opt, + init_lr=self.config['optimizer']['lr_init'], + peak_lr=self.config['optimizer']['lr'], + end_lr=self.config['optimizer']['lr_end'], + warmup_steps=self.config['optimizer']['warmup_steps'], + total_steps=self.config['optimizer']['decay_steps']) + } + } diff --git a/AR/models/t2s_model.py b/AR/models/t2s_model.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..023dff7b92ddc7fefca358875677220db7977c8c --- /dev/null +++ b/AR/models/t2s_model.py @@ -0,0 +1,301 @@ +# modified from https://github.com/feng-yufei/shared_debugging_code/blob/main/model/t2s_model.py +import torch +from tqdm import tqdm + +from AR.models.utils import make_pad_mask +from AR.models.utils import topk_sampling,sample,logits_to_probs,multinomial_sample_one_no_sync +from AR.modules.embedding import SinePositionalEmbedding +from AR.modules.embedding import TokenEmbedding +from AR.modules.transformer import LayerNorm +from AR.modules.transformer import TransformerEncoder +from AR.modules.transformer import TransformerEncoderLayer +from torch import nn +from torch.nn import functional as F +from torchmetrics.classification import MulticlassAccuracy + +default_config = { + "embedding_dim": 512, + "hidden_dim": 512, + "num_head": 8, + "num_layers": 12, + "num_codebook": 8, + "p_dropout": 0.0, + "vocab_size": 1024 + 1, + "phoneme_vocab_size": 512, + "EOS": 1024 +} + + +class Text2SemanticDecoder(nn.Module): + def __init__(self, config, norm_first=False, top_k=3): + super(Text2SemanticDecoder, self).__init__() + self.model_dim = config['model']["hidden_dim"] + self.embedding_dim = config['model']["embedding_dim"] + self.num_head = config['model']["head"] + self.num_layers = config['model']["n_layer"] + self.norm_first = norm_first + self.vocab_size = config['model']["vocab_size"] + self.phoneme_vocab_size = config['model']["phoneme_vocab_size"] + self.p_dropout = config['model']["dropout"] + self.EOS = config['model']["EOS"] + self.norm_first = norm_first + assert self.EOS == self.vocab_size - 1 + # should be same as num of kmeans bin + # assert self.EOS == 1024 + self.bert_proj = nn.Linear(1024, self.embedding_dim) + self.ar_text_embedding = TokenEmbedding( + self.embedding_dim, self.phoneme_vocab_size, self.p_dropout) + self.ar_text_position = SinePositionalEmbedding( + self.embedding_dim, dropout=0.1, scale=False, alpha=True) + self.ar_audio_embedding = TokenEmbedding( + self.embedding_dim, self.vocab_size, self.p_dropout) + self.ar_audio_position = SinePositionalEmbedding( + self.embedding_dim, dropout=0.1, scale=False, alpha=True) + + self.h = TransformerEncoder( + TransformerEncoderLayer( + d_model=self.model_dim, + nhead=self.num_head, + dim_feedforward=self.model_dim * 4, + dropout=0.1, + batch_first=True, + norm_first=norm_first, ), + num_layers=self.num_layers, + norm=LayerNorm(self.model_dim) if norm_first else None, ) + + self.ar_predict_layer = nn.Linear( + self.model_dim, self.vocab_size, bias=False) + self.loss_fct = nn.CrossEntropyLoss(reduction='sum') + + self.ar_accuracy_metric = MulticlassAccuracy( + self.vocab_size, + top_k=top_k, + average="micro", + multidim_average="global", + ignore_index=self.EOS, ) + + def forward(self, x, x_lens, y, y_lens, bert_feature): + ''' + x: phoneme_ids + y: semantic_ids + ''' + x = self.ar_text_embedding(x) + x = x + self.bert_proj(bert_feature.transpose(1,2)) + x = self.ar_text_position(x) + x_mask = make_pad_mask(x_lens) + + y_mask = make_pad_mask(y_lens) + y_mask_int = y_mask.type(torch.int64) + codes = y.type(torch.int64) * (1 - y_mask_int) + + # Training + # AR Decoder + y, targets = self.pad_y_eos(codes, y_mask_int, eos_id=self.EOS) + x_len = x_lens.max() + y_len = y_lens.max() + y_emb = self.ar_audio_embedding(y) + y_pos = self.ar_audio_position(y_emb) + + xy_padding_mask = torch.concat([x_mask, y_mask], dim=1) + ar_xy_padding_mask = xy_padding_mask + + x_attn_mask = F.pad( + torch.zeros((x_len, x_len), dtype=torch.bool, device=x.device), + (0, y_len), + value=True, ) + y_attn_mask = F.pad( + torch.triu( + torch.ones(y_len, y_len, dtype=torch.bool, device=x.device), + diagonal=1, ), + (x_len, 0), + value=False, ) + xy_attn_mask = torch.concat([x_attn_mask, y_attn_mask], dim=0) + bsz, src_len = x.shape[0], x_len + y_len + _xy_padding_mask = (ar_xy_padding_mask.view(bsz, 1, 1, src_len) + .expand(-1, self.num_head, -1, -1) + .reshape(bsz * self.num_head, 1, src_len)) + xy_attn_mask = xy_attn_mask.logical_or(_xy_padding_mask) + new_attn_mask = torch.zeros_like(xy_attn_mask, dtype=x.dtype) + new_attn_mask.masked_fill_(xy_attn_mask, float("-inf")) + xy_attn_mask = new_attn_mask + # x 和完整的 y 一次性输入模型 + xy_pos = torch.concat([x, y_pos], dim=1) + xy_dec, _ = self.h( + (xy_pos, None), + mask=xy_attn_mask, ) + logits = self.ar_predict_layer(xy_dec[:, x_len:]).permute(0, 2, 1) + # loss + # from feiteng: 每次 duration 越多, 梯度更新也应该更多, 所以用 sum + loss = F.cross_entropy(logits, targets, reduction='sum') + acc = self.ar_accuracy_metric(logits.detach(), targets).item() + return loss, acc + + # 需要看下这个函数和 forward 的区别以及没有 semantic 的时候 prompts 输入什么 + def infer(self, + x, + x_lens, + prompts, + bert_feature, + top_k: int=-100, + early_stop_num: int=-1, + temperature: float=1.0): + + x = self.ar_text_embedding(x) + x = x + self.bert_proj(bert_feature.transpose(1,2)) + x = self.ar_text_position(x) + + # AR Decoder + y = prompts + prefix_len = y.shape[1] + x_len = x.shape[1] + x_attn_mask = torch.zeros((x_len, x_len), dtype=torch.bool) + stop = False + for _ in tqdm(range(1500)): + y_emb = self.ar_audio_embedding(y) + y_pos = self.ar_audio_position(y_emb) + # x 和逐渐增长的 y 一起输入给模型 + xy_pos = torch.concat([x, y_pos], dim=1) + y_len = y.shape[1] + x_attn_mask_pad = F.pad( + x_attn_mask, + (0, y_len), + value=True, ) + y_attn_mask = F.pad( + torch.triu( + torch.ones(y_len, y_len, dtype=torch.bool), diagonal=1), + (x_len, 0), + value=False, ) + xy_attn_mask = torch.concat( + [x_attn_mask_pad, y_attn_mask], dim=0).to(y.device) + + xy_dec, _ = self.h( + (xy_pos, None), + mask=xy_attn_mask, ) + logits = self.ar_predict_layer(xy_dec[:, -1]) + samples = topk_sampling( + logits, top_k=top_k, top_p=1.0, temperature=temperature) + + if early_stop_num != -1 and (y.shape[1] - prefix_len + ) > early_stop_num: + print("use early stop num:", early_stop_num) + stop = True + + if torch.argmax( + logits, dim=-1)[0] == self.EOS or samples[0, 0] == self.EOS: + # print(torch.argmax(logits, dim=-1)[0] == self.EOS, samples[0, 0] == self.EOS) + stop = True + if stop: + if prompts.shape[1] == y.shape[1]: + y = torch.concat([y, torch.zeros_like(samples)], dim=1) + print('bad zero prediction') + print(f"T2S Decoding EOS [{prefix_len} -> {y.shape[1]}]") + break + # 本次生成的 semantic_ids 和之前的 y 构成新的 y + # print(samples.shape)#[1,1]#第一个1是bs + # import os + # os._exit(2333) + y = torch.concat([y, samples], dim=1) + return y + + def pad_y_eos(self, y, y_mask_int, eos_id): + targets = F.pad( + y, (0, 1), value=0) + eos_id * F.pad( + y_mask_int, (0, 1), value=1) + # 错位 + return targets[:, :-1], targets[:, 1:] + + def infer_panel(self, + x,#####全部文本token + x_lens, + prompts,####参考音频token + bert_feature, + top_k: int=-100, + early_stop_num: int=-1, + temperature: float=1.0): + + x = self.ar_text_embedding(x) + x = x + self.bert_proj(bert_feature.transpose(1,2)) + x = self.ar_text_position(x) + + # AR Decoder + y = prompts + prefix_len = y.shape[1] + x_len = x.shape[1] + x_attn_mask = torch.zeros((x_len, x_len), dtype=torch.bool) + stop = False + # print(1111111,self.num_layers) + cache={ + "all_stage":self.num_layers, + "k":[None]*self.num_layers,###根据配置自己手写 + "v":[None]*self.num_layers, + # "xy_pos":None,##y_pos位置编码每次都不一样的没法缓存,每次都要重新拼xy_pos.主要还是写法原因,其实是可以历史统一一样的,但也没啥计算量就不管了 + "y_emb":None,##只需要对最新的samples求emb,再拼历史的就行 + # "logits":None,###原版就已经只对结尾求再拼接了,不用管 + # "xy_dec":None,###不需要,本来只需要最后一个做logits + "first_infer":1, + "stage":0 + } + for idx in tqdm(range(1500)): + if(cache["first_infer"]==1): + y_emb = self.ar_audio_embedding(y) + else: + y_emb = torch.cat([cache["y_emb"],self.ar_audio_embedding(y[:,-1:])],1) + cache["y_emb"]=y_emb + y_pos = self.ar_audio_position(y_emb) + # x 和逐渐增长的 y 一起输入给模型 + if(cache["first_infer"]==1): + xy_pos = torch.concat([x, y_pos], dim=1) + else: + xy_pos=y_pos[:,-1:] + y_len = y_pos.shape[1] + ###以下3个不做缓存 + if (cache["first_infer"] == 1): + x_attn_mask_pad = F.pad( + x_attn_mask, + (0, y_len),###xx的纯0扩展到xx纯0+xy纯1,(x,x+y) + value=True, ) + y_attn_mask = F.pad(###yy的右上1扩展到左边xy的0,(y,x+y) + torch.triu( + torch.ones(y_len, y_len, dtype=torch.bool), diagonal=1), + (x_len, 0), + value=False, ) + xy_attn_mask = torch.concat( + [x_attn_mask_pad, y_attn_mask], dim=0).to(y.device) + else: + ###最右边一列(是错的) + # xy_attn_mask=torch.ones((1, x_len+y_len), dtype=torch.bool,device=xy_pos.device) + # xy_attn_mask[:,-1]=False + ###最下面一行(是对的) + xy_attn_mask = torch.zeros((1, x_len + y_len), dtype=torch.bool, device=xy_pos.device) + # pdb.set_trace() + ###缓存重头戏 + # print(1111,xy_pos.shape,xy_attn_mask.shape,x_len,y_len) + xy_dec, _ = self.h( + (xy_pos, None), + mask=xy_attn_mask,cache=cache ) + logits = self.ar_predict_layer(xy_dec[:, -1])##不用改,如果用了cache的默认就是只有一帧,取最后一帧一样的 + if(idx==0): + logits = logits[:,:-1] + # samples = topk_sampling(logits, top_k=top_k, top_p=1.0, temperature=temperature) + samples = sample(logits[0], y, top_k=top_k, top_p=1.0, repetition_penalty=1.35)[0].unsqueeze(0) + if early_stop_num != -1 and (y.shape[1] - prefix_len + ) > early_stop_num: + print("use early stop num:", early_stop_num) + stop = True + + if torch.argmax( + logits, dim=-1)[0] == self.EOS or samples[0, 0] == self.EOS: + # print(torch.argmax(logits, dim=-1)[0] == self.EOS, samples[0, 0] == self.EOS) + stop = True + if stop: + if prompts.shape[1] == y.shape[1]: + y = torch.concat([y, torch.zeros_like(samples)], dim=1) + print(y.shape) + print('bad zero prediction') + print(f"T2S Decoding EOS [{prefix_len} -> {y.shape[1]}]") + break + # 本次生成的 semantic_ids 和之前的 y 构成新的 y + # print(samples.shape)#[1,1]#第一个1是bs + y = torch.concat([y, samples], dim=1) + cache["first_infer"]=0 + return y,idx diff --git a/AR/models/utils.py b/AR/models/utils.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..dfe1d8a0662fab48081a2c677ccb8c8d7699a398 --- /dev/null +++ b/AR/models/utils.py @@ -0,0 +1,162 @@ +# modified from https://github.com/feng-yufei/shared_debugging_code/blob/main/model/utils.py\ +import torch +import torch.nn.functional as F + +def sequence_mask(length, max_length=None): + if max_length is None: + max_length = length.max() + x = torch.arange(max_length, dtype=length.dtype, device=length.device) + return x.unsqueeze(0) < length.unsqueeze(1) + + +def make_pad_mask(lengths: torch.Tensor, max_len: int=0) -> torch.Tensor: + """ + Args: + lengths: + A 1-D tensor containing sentence lengths. + max_len: + The length of masks. + Returns: + Return a 2-D bool tensor, where masked positions + are filled with `True` and non-masked positions are + filled with `False`. + + #>>> lengths = torch.tensor([1, 3, 2, 5]) + #>>> make_pad_mask(lengths) + tensor([[False, True, True, True, True], + [False, False, False, True, True], + [False, False, True, True, True], + [False, False, False, False, False]]) + """ + assert lengths.ndim == 1, lengths.ndim + max_len = max(max_len, lengths.max()) + n = lengths.size(0) + seq_range = torch.arange(0, max_len, device=lengths.device) + expaned_lengths = seq_range.unsqueeze(0).expand(n, max_len) + + return expaned_lengths >= lengths.unsqueeze(-1) + + +# https://github.com/microsoft/unilm/blob/master/xtune/src/transformers/modeling_utils.py +def top_k_top_p_filtering(logits, + top_k=0, + top_p=1.0, + filter_value=-float("Inf"), + min_tokens_to_keep=1): + """Filter a distribution of logits using top-k and/or nucleus (top-p) filtering + Args: + logits: logits distribution shape (batch size, vocabulary size) + if top_k > 0: keep only top k tokens with highest probability (top-k filtering). + if top_p < 1.0: keep the top tokens with cumulative probability >= top_p (nucleus filtering). + Nucleus filtering is described in Holtzman et al. (http://arxiv.org/abs/1904.09751) + Make sure we keep at least min_tokens_to_keep per batch example in the output + From: https://gist.github.com/thomwolf/1a5a29f6962089e871b94cbd09daf317 + """ + if top_k > 0: + top_k = min(max(top_k, min_tokens_to_keep), + logits.size(-1)) # Safety check + # Remove all tokens with a probability less than the last token of the top-k + indices_to_remove = logits < torch.topk(logits, top_k)[0][..., -1, None] + logits[indices_to_remove] = filter_value + + if top_p < 1.0: + sorted_logits, sorted_indices = torch.sort(logits, descending=True) + cumulative_probs = torch.cumsum( + F.softmax(sorted_logits, dim=-1), dim=-1) + + # Remove tokens with cumulative probability above the threshold (token with 0 are kept) + sorted_indices_to_remove = cumulative_probs > top_p + if min_tokens_to_keep > 1: + # Keep at least min_tokens_to_keep (set to min_tokens_to_keep-1 because we add the first one below) + sorted_indices_to_remove[..., :min_tokens_to_keep] = 0 + # Shift the indices to the right to keep also the first token above the threshold + sorted_indices_to_remove[..., 1:] = sorted_indices_to_remove[ + ..., :-1].clone() + sorted_indices_to_remove[..., 0] = 0 + + # scatter sorted tensors to original indexing + indices_to_remove = sorted_indices_to_remove.scatter( + 1, sorted_indices, sorted_indices_to_remove) + logits[indices_to_remove] = filter_value + return logits + + +def topk_sampling(logits, top_k=10, top_p=1.0, temperature=1.0): + # temperature: (`optional`) float + # The value used to module the next token probabilities. Must be strictly positive. Default to 1.0. + # top_k: (`optional`) int + # The number of highest probability vocabulary tokens to keep for top-k-filtering. Between 1 and infinity. Default to 50. + # top_p: (`optional`) float + # The cumulative probability of parameter highest probability vocabulary tokens to keep for nucleus sampling. Must be between 0 and 1. Default to 1. + + # Temperature (higher temperature => more likely to sample low probability tokens) + if temperature != 1.0: + logits = logits / temperature + # Top-p/top-k filtering + logits = top_k_top_p_filtering(logits, top_k=top_k, top_p=top_p) + # Sample + token = torch.multinomial(F.softmax(logits, dim=-1), num_samples=1) + return token + + +from typing import Optional, Tuple +def multinomial_sample_one_no_sync( + probs_sort, +): # Does multinomial sampling without a cuda synchronization + q = torch.empty_like(probs_sort).exponential_(1) + return torch.argmax(probs_sort / q, dim=-1, keepdim=True).to(dtype=torch.int) + + +def logits_to_probs( + logits, + previous_tokens: Optional[torch.Tensor] = None, + temperature: float = 1.0, + top_k: Optional[int] = None, + top_p: Optional[int] = None, + repetition_penalty: float = 1.0, +): + previous_tokens=previous_tokens.squeeze() + # print(logits.shape,previous_tokens.shape) + # pdb.set_trace() + if previous_tokens is not None and repetition_penalty != 1.0: + previous_tokens = previous_tokens.long() + score = torch.gather(logits, dim=0, index=previous_tokens) + score = torch.where( + score < 0, score * repetition_penalty, score / repetition_penalty + ) + logits.scatter_(dim=0, index=previous_tokens, src=score) + + if top_p is not None and top_p < 1.0: + sorted_logits, sorted_indices = torch.sort(logits, descending=True) + cum_probs = torch.cumsum( + torch.nn.functional.softmax(sorted_logits, dim=-1), dim=-1 + ) + sorted_indices_to_remove = cum_probs > top_p + sorted_indices_to_remove[0] = False # keep at least one option + indices_to_remove = sorted_indices_to_remove.scatter( + dim=0, index=sorted_indices, src=sorted_indices_to_remove + ) + logits = logits.masked_fill(indices_to_remove, -float("Inf")) + + logits = logits / max(temperature, 1e-5) + + if top_k is not None: + v, _ = torch.topk(logits, min(top_k, logits.size(-1))) + pivot = v.select(-1, -1).unsqueeze(-1) + logits = torch.where(logits < pivot, -float("Inf"), logits) + + probs = torch.nn.functional.softmax(logits, dim=-1) + return probs + + +def sample( + logits, + previous_tokens: Optional[torch.Tensor] = None, + **sampling_kwargs, +) -> Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]: + probs = logits_to_probs( + logits=logits, previous_tokens=previous_tokens, **sampling_kwargs + ) + idx_next = multinomial_sample_one_no_sync(probs) + return idx_next, probs + diff --git a/AR/modules/__init__.py b/AR/modules/__init__.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e69de29bb2d1d6434b8b29ae775ad8c2e48c5391 diff --git a/AR/modules/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc b/AR/modules/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..86b0f64a48e29ce49e5fc363bcda9bfb0f688945 Binary files /dev/null and b/AR/modules/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc differ diff --git a/AR/modules/__pycache__/activation.cpython-310.pyc b/AR/modules/__pycache__/activation.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..70601fe04694b5927669b94bd7d3228954cdd398 Binary files /dev/null and b/AR/modules/__pycache__/activation.cpython-310.pyc differ diff --git a/AR/modules/__pycache__/embedding.cpython-310.pyc b/AR/modules/__pycache__/embedding.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f78d2d26e7c883c53dd7af0d8403d2c5dd0d9112 Binary files /dev/null and b/AR/modules/__pycache__/embedding.cpython-310.pyc differ diff --git a/AR/modules/__pycache__/lr_schedulers.cpython-310.pyc b/AR/modules/__pycache__/lr_schedulers.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7837b4fd01594c53f1acaf7a59456aea0e613515 Binary files /dev/null and b/AR/modules/__pycache__/lr_schedulers.cpython-310.pyc differ diff --git a/AR/modules/__pycache__/optim.cpython-310.pyc b/AR/modules/__pycache__/optim.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..1b511059666a497d774865fcaa57db650c93780d Binary files /dev/null and b/AR/modules/__pycache__/optim.cpython-310.pyc differ diff --git a/AR/modules/__pycache__/patched_mha_with_cache.cpython-310.pyc b/AR/modules/__pycache__/patched_mha_with_cache.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ed9b7e9ea7eb975ad944441873036a21a9e4e771 Binary files /dev/null and b/AR/modules/__pycache__/patched_mha_with_cache.cpython-310.pyc differ diff --git a/AR/modules/__pycache__/scaling.cpython-310.pyc b/AR/modules/__pycache__/scaling.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ce992f24703df700b62589c7d54805c8a78c71da Binary files /dev/null and b/AR/modules/__pycache__/scaling.cpython-310.pyc differ diff --git a/AR/modules/__pycache__/transformer.cpython-310.pyc b/AR/modules/__pycache__/transformer.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..2a953ad15312176baa508cde49c1b1dec4f41cae Binary files /dev/null and b/AR/modules/__pycache__/transformer.cpython-310.pyc differ diff --git a/AR/modules/activation.py b/AR/modules/activation.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..50631e94e1a9a4e572813e524c79fce747c52940 --- /dev/null +++ b/AR/modules/activation.py @@ -0,0 +1,397 @@ +# modified from https://github.com/lifeiteng/vall-e/blob/main/valle/modules/activation.py +from typing import Optional +from typing import Tuple +import torch +from torch import Tensor +from torch.nn import Linear +from torch.nn import Module +from torch.nn.init import constant_ +from torch.nn.init import xavier_normal_ +from torch.nn.init import xavier_uniform_ +from torch.nn.modules.linear import NonDynamicallyQuantizableLinear +from torch.nn.parameter import Parameter + +from torch.nn import functional as F +from AR.modules.patched_mha_with_cache import multi_head_attention_forward_patched +F.multi_head_attention_forward=multi_head_attention_forward_patched + +class MultiheadAttention(Module): + r"""Allows the model to jointly attend to information + from different representation subspaces as described in the paper: + `Attention Is All You Need `_. + + Multi-Head Attention is defined as: + + .. math:: + \text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}(head_1,\dots,head_h)W^O + + where :math:`head_i = \text{Attention}(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V)`. + + ``forward()`` will use a special optimized implementation if all of the following + conditions are met: + + - self attention is being computed (i.e., ``query``, ``key``, and ``value`` are the same tensor. This + restriction will be loosened in the future.) + - Either autograd is disabled (using ``torch.inference_mode`` or ``torch.no_grad``) or no tensor argument ``requires_grad`` + - training is disabled (using ``.eval()``) + - dropout is 0 + - ``add_bias_kv`` is ``False`` + - ``add_zero_attn`` is ``False`` + - ``batch_first`` is ``True`` and the input is batched + - ``kdim`` and ``vdim`` are equal to ``embed_dim`` + - at most one of ``key_padding_mask`` or ``attn_mask`` is passed + - if a `NestedTensor `_ is passed, neither ``key_padding_mask`` + nor ``attn_mask`` is passed + + If the optimized implementation is in use, a + `NestedTensor `_ can be passed for + ``query``/``key``/``value`` to represent padding more efficiently than using a + padding mask. In this case, a `NestedTensor `_ + will be returned, and an additional speedup proportional to the fraction of the input + that is padding can be expected. + + Args: + embed_dim: Total dimension of the model. + num_heads: Number of parallel attention heads. Note that ``embed_dim`` will be split + across ``num_heads`` (i.e. each head will have dimension ``embed_dim // num_heads``). + dropout: Dropout probability on ``attn_output_weights``. Default: ``0.0`` (no dropout). + bias: If specified, adds bias to input / output projection layers. Default: ``True``. + add_bias_kv: If specified, adds bias to the key and value sequences at dim=0. Default: ``False``. + add_zero_attn: If specified, adds a new batch of zeros to the key and value sequences at dim=1. + Default: ``False``. + kdim: Total number of features for keys. Default: ``None`` (uses ``kdim=embed_dim``). + vdim: Total number of features for values. Default: ``None`` (uses ``vdim=embed_dim``). + batch_first: If ``True``, then the input and output tensors are provided + as (batch, seq, feature). Default: ``False`` (seq, batch, feature). + + Examples:: + + >>> # xdoctest: +SKIP + >>> multihead_attn = nn.MultiheadAttention(embed_dim, num_heads) + >>> attn_output, attn_output_weights = multihead_attn(query, key, value) + + """ + __constants__ = ["batch_first"] + bias_k: Optional[torch.Tensor] + bias_v: Optional[torch.Tensor] + + def __init__( + self, + embed_dim, + num_heads, + dropout=0.0, + bias=True, + add_bias_kv=False, + add_zero_attn=False, + kdim=None, + vdim=None, + batch_first=False, + linear1_cls=Linear, + linear2_cls=Linear, + device=None, + dtype=None, ) -> None: + factory_kwargs = {"device": device, "dtype": dtype} + super(MultiheadAttention, self).__init__() + self.embed_dim = embed_dim + self.kdim = kdim if kdim is not None else embed_dim + self.vdim = vdim if vdim is not None else embed_dim + self._qkv_same_embed_dim = (self.kdim == embed_dim and + self.vdim == embed_dim) + + self.num_heads = num_heads + self.dropout = dropout + self.batch_first = batch_first + self.head_dim = embed_dim // num_heads + assert (self.head_dim * num_heads == self.embed_dim + ), "embed_dim must be divisible by num_heads" + + if add_bias_kv: + self.bias_k = Parameter( + torch.empty((1, 1, embed_dim), **factory_kwargs)) + self.bias_v = Parameter( + torch.empty((1, 1, embed_dim), **factory_kwargs)) + else: + self.bias_k = self.bias_v = None + + if linear1_cls == Linear: + if not self._qkv_same_embed_dim: + self.q_proj_weight = Parameter( + torch.empty((embed_dim, embed_dim), **factory_kwargs)) + self.k_proj_weight = Parameter( + torch.empty((embed_dim, self.kdim), **factory_kwargs)) + self.v_proj_weight = Parameter( + torch.empty((embed_dim, self.vdim), **factory_kwargs)) + self.register_parameter("in_proj_weight", None) + else: + self.in_proj_weight = Parameter( + torch.empty((3 * embed_dim, embed_dim), **factory_kwargs)) + self.register_parameter("q_proj_weight", None) + self.register_parameter("k_proj_weight", None) + self.register_parameter("v_proj_weight", None) + + if bias: + self.in_proj_bias = Parameter( + torch.empty(3 * embed_dim, **factory_kwargs)) + else: + self.register_parameter("in_proj_bias", None) + self.out_proj = NonDynamicallyQuantizableLinear( + embed_dim, embed_dim, bias=bias, **factory_kwargs) + + self._reset_parameters() + else: + if not self._qkv_same_embed_dim: + raise NotImplementedError + else: + self.in_proj_linear = linear1_cls( + embed_dim, 3 * embed_dim, bias=bias, **factory_kwargs) + self.in_proj_weight = self.in_proj_linear.weight + + self.register_parameter("q_proj_weight", None) + self.register_parameter("k_proj_weight", None) + self.register_parameter("v_proj_weight", None) + + if bias: + self.in_proj_bias = self.in_proj_linear.bias + else: + self.register_parameter("in_proj_bias", None) + + self.out_proj = linear2_cls( + embed_dim, embed_dim, bias=bias, **factory_kwargs) + + if self.bias_k is not None: + xavier_normal_(self.bias_k) + if self.bias_v is not None: + xavier_normal_(self.bias_v) + + self.add_zero_attn = add_zero_attn + + def _reset_parameters(self): + if self._qkv_same_embed_dim: + xavier_uniform_(self.in_proj_weight) + else: + xavier_uniform_(self.q_proj_weight) + xavier_uniform_(self.k_proj_weight) + xavier_uniform_(self.v_proj_weight) + + if self.in_proj_bias is not None: + constant_(self.in_proj_bias, 0.0) + constant_(self.out_proj.bias, 0.0) + + if self.bias_k is not None: + xavier_normal_(self.bias_k) + if self.bias_v is not None: + xavier_normal_(self.bias_v) + + def __setstate__(self, state): + # Support loading old MultiheadAttention checkpoints generated by v1.1.0 + if "_qkv_same_embed_dim" not in state: + state["_qkv_same_embed_dim"] = True + + super(MultiheadAttention, self).__setstate__(state) + + def forward( + self, + query: Tensor, + key: Tensor, + value: Tensor, + key_padding_mask: Optional[Tensor]=None, + need_weights: bool=True, + attn_mask: Optional[Tensor]=None, + average_attn_weights: bool=True,cache=None + ) -> Tuple[Tensor, Optional[Tensor]]: + r""" + Args: + query: Query embeddings of shape :math:`(L, E_q)` for unbatched input, :math:`(L, N, E_q)` when ``batch_first=False`` + or :math:`(N, L, E_q)` when ``batch_first=True``, where :math:`L` is the target sequence length, + :math:`N` is the batch size, and :math:`E_q` is the query embedding dimension ``embed_dim``. + Queries are compared against key-value pairs to produce the output. + See "Attention Is All You Need" for more details. + key: Key embeddings of shape :math:`(S, E_k)` for unbatched input, :math:`(S, N, E_k)` when ``batch_first=False`` + or :math:`(N, S, E_k)` when ``batch_first=True``, where :math:`S` is the source sequence length, + :math:`N` is the batch size, and :math:`E_k` is the key embedding dimension ``kdim``. + See "Attention Is All You Need" for more details. + value: Value embeddings of shape :math:`(S, E_v)` for unbatched input, :math:`(S, N, E_v)` when + ``batch_first=False`` or :math:`(N, S, E_v)` when ``batch_first=True``, where :math:`S` is the source + sequence length, :math:`N` is the batch size, and :math:`E_v` is the value embedding dimension ``vdim``. + See "Attention Is All You Need" for more details. + key_padding_mask: If specified, a mask of shape :math:`(N, S)` indicating which elements within ``key`` + to ignore for the purpose of attention (i.e. treat as "padding"). For unbatched `query`, shape should be :math:`(S)`. + Binary and byte masks are supported. + For a binary mask, a ``True`` value indicates that the corresponding ``key`` value will be ignored for + the purpose of attention. For a float mask, it will be directly added to the corresponding ``key`` value. + need_weights: If specified, returns ``attn_output_weights`` in addition to ``attn_outputs``. + Default: ``True``. + attn_mask: If specified, a 2D or 3D mask preventing attention to certain positions. Must be of shape + :math:`(L, S)` or :math:`(N\cdot\text{num\_heads}, L, S)`, where :math:`N` is the batch size, + :math:`L` is the target sequence length, and :math:`S` is the source sequence length. A 2D mask will be + broadcasted across the batch while a 3D mask allows for a different mask for each entry in the batch. + Binary, byte, and float masks are supported. For a binary mask, a ``True`` value indicates that the + corresponding position is not allowed to attend. For a byte mask, a non-zero value indicates that the + corresponding position is not allowed to attend. For a float mask, the mask values will be added to + the attention weight. + average_attn_weights: If true, indicates that the returned ``attn_weights`` should be averaged across + heads. Otherwise, ``attn_weights`` are provided separately per head. Note that this flag only has an + effect when ``need_weights=True``. Default: ``True`` (i.e. average weights across heads) + + Outputs: + - **attn_output** - Attention outputs of shape :math:`(L, E)` when input is unbatched, + :math:`(L, N, E)` when ``batch_first=False`` or :math:`(N, L, E)` when ``batch_first=True``, + where :math:`L` is the target sequence length, :math:`N` is the batch size, and :math:`E` is the + embedding dimension ``embed_dim``. + - **attn_output_weights** - Only returned when ``need_weights=True``. If ``average_attn_weights=True``, + returns attention weights averaged across heads of shape :math:`(L, S)` when input is unbatched or + :math:`(N, L, S)`, where :math:`N` is the batch size, :math:`L` is the target sequence length, and + :math:`S` is the source sequence length. If ``average_attn_weights=False``, returns attention weights per + head of shape :math:`(\text{num\_heads}, L, S)` when input is unbatched or :math:`(N, \text{num\_heads}, L, S)`. + + .. note:: + `batch_first` argument is ignored for unbatched inputs. + """ + is_batched = query.dim() == 3 + if key_padding_mask is not None: + _kpm_dtype = key_padding_mask.dtype + if _kpm_dtype != torch.bool and not torch.is_floating_point( + key_padding_mask): + raise AssertionError( + "only bool and floating types of key_padding_mask are supported" + ) + why_not_fast_path = "" + if not is_batched: + why_not_fast_path = f"input not batched; expected query.dim() of 3 but got {query.dim()}" + elif query is not key or key is not value: + # When lifting this restriction, don't forget to either + # enforce that the dtypes all match or test cases where + # they don't! + why_not_fast_path = "non-self attention was used (query, key, and value are not the same Tensor)" + elif (self.in_proj_bias is not None and + query.dtype != self.in_proj_bias.dtype): + why_not_fast_path = f"dtypes of query ({query.dtype}) and self.in_proj_bias ({self.in_proj_bias.dtype}) don't match" + elif (self.in_proj_weight is not None and + query.dtype != self.in_proj_weight.dtype): + # this case will fail anyway, but at least they'll get a useful error message. + why_not_fast_path = f"dtypes of query ({query.dtype}) and self.in_proj_weight ({self.in_proj_weight.dtype}) don't match" + elif self.training: + why_not_fast_path = "training is enabled" + elif not self.batch_first: + why_not_fast_path = "batch_first was not True" + elif self.bias_k is not None: + why_not_fast_path = "self.bias_k was not None" + elif self.bias_v is not None: + why_not_fast_path = "self.bias_v was not None" + elif self.dropout: + why_not_fast_path = f"dropout was {self.dropout}, required zero" + elif self.add_zero_attn: + why_not_fast_path = "add_zero_attn was enabled" + elif not self._qkv_same_embed_dim: + why_not_fast_path = "_qkv_same_embed_dim was not True" + elif attn_mask is not None: + why_not_fast_path = "attn_mask was not None" + elif query.is_nested and key_padding_mask is not None: + why_not_fast_path = ( + "key_padding_mask is not supported with NestedTensor input") + elif self.num_heads % 2 == 1: + why_not_fast_path = "num_heads is odd" + elif torch.is_autocast_enabled(): + why_not_fast_path = "autocast is enabled" + + if not why_not_fast_path: + tensor_args = (query, key, value, self.in_proj_weight, + self.in_proj_bias, self.out_proj.weight, + self.out_proj.bias, ) + # We have to use list comprehensions below because TorchScript does not support + # generator expressions. + if torch.overrides.has_torch_function(tensor_args): + why_not_fast_path = "some Tensor argument has_torch_function" + elif not all([(x is None or x.is_cuda or "cpu" in str(x.device)) + for x in tensor_args]): + why_not_fast_path = ( + "some Tensor argument is neither CUDA nor CPU") + elif torch.is_grad_enabled() and any( + [x is not None and x.requires_grad for x in tensor_args]): + why_not_fast_path = ( + "grad is enabled and at least one of query or the " + "input/output projection weights or biases requires_grad") + if not why_not_fast_path: + return torch._native_multi_head_attention( + query, + key, + value, + self.embed_dim, + self.num_heads, + self.in_proj_weight, + self.in_proj_bias, + self.out_proj.weight, + self.out_proj.bias, + key_padding_mask + if key_padding_mask is not None else attn_mask, + need_weights, + average_attn_weights, + 1 if key_padding_mask is not None else 0 + if attn_mask is not None else None, ) + + any_nested = query.is_nested or key.is_nested or value.is_nested + assert not any_nested, ( + "MultiheadAttention does not support NestedTensor outside of its fast path. " + + f"The fast path was not hit because {why_not_fast_path}") + + if self.batch_first and is_batched: + # make sure that the transpose op does not affect the "is" property + if key is value: + if query is key: + query = key = value = query.transpose(1, 0) + else: + query, key = [x.transpose(1, 0) for x in (query, key)] + value = key + else: + query, key, value = [ + x.transpose(1, 0) for x in (query, key, value) + ] + + if not self._qkv_same_embed_dim: + attn_output, attn_output_weights = F.multi_head_attention_forward( + query, + key, + value, + self.embed_dim, + self.num_heads, + self.in_proj_weight, + self.in_proj_bias, + self.bias_k, + self.bias_v, + self.add_zero_attn, + self.dropout, + self.out_proj.weight, + self.out_proj.bias, + training=self.training, + key_padding_mask=key_padding_mask, + need_weights=need_weights, + attn_mask=attn_mask, + use_separate_proj_weight=True, + q_proj_weight=self.q_proj_weight, + k_proj_weight=self.k_proj_weight, + v_proj_weight=self.v_proj_weight, + average_attn_weights=average_attn_weights,cache=cache ) + else: + attn_output, attn_output_weights = F.multi_head_attention_forward( + query, + key, + value, + self.embed_dim, + self.num_heads, + self.in_proj_weight, + self.in_proj_bias, + self.bias_k, + self.bias_v, + self.add_zero_attn, + self.dropout, + self.out_proj.weight, + self.out_proj.bias, + training=self.training, + key_padding_mask=key_padding_mask, + need_weights=need_weights, + attn_mask=attn_mask, + average_attn_weights=average_attn_weights,cache=cache ) + if self.batch_first and is_batched: + return attn_output.transpose(1, 0), attn_output_weights + else: + return attn_output, attn_output_weights diff --git a/AR/modules/embedding.py b/AR/modules/embedding.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..35063c7c8913bc3891306bf44ba02d897f43a7b3 --- /dev/null +++ b/AR/modules/embedding.py @@ -0,0 +1,78 @@ +# modified from https://github.com/lifeiteng/vall-e/blob/main/valle/modules/embedding.py +import math + +import torch +from torch import nn + + +class TokenEmbedding(nn.Module): + def __init__( + self, + embedding_dim: int, + vocab_size: int, + dropout: float=0.0, ): + super().__init__() + + self.vocab_size = vocab_size + self.embedding_dim = embedding_dim + + self.dropout = torch.nn.Dropout(p=dropout) + self.word_embeddings = nn.Embedding(self.vocab_size, self.embedding_dim) + + @property + def weight(self) -> torch.Tensor: + return self.word_embeddings.weight + + def embedding(self, index: int) -> torch.Tensor: + return self.word_embeddings.weight[index:index + 1] + + def forward(self, x: torch.Tensor): + x = self.word_embeddings(x) + x = self.dropout(x) + return x + + +class SinePositionalEmbedding(nn.Module): + def __init__( + self, + embedding_dim: int, + dropout: float=0.0, + scale: bool=False, + alpha: bool=False, ): + super().__init__() + self.embedding_dim = embedding_dim + self.x_scale = math.sqrt(embedding_dim) if scale else 1.0 + self.alpha = nn.Parameter(torch.ones(1), requires_grad=alpha) + self.dropout = torch.nn.Dropout(p=dropout) + + self.reverse = False + self.pe = None + self.extend_pe(torch.tensor(0.0).expand(1, 4000)) + + def extend_pe(self, x): + """Reset the positional encodings.""" + if self.pe is not None: + if self.pe.size(1) >= x.size(1): + if self.pe.dtype != x.dtype or self.pe.device != x.device: + self.pe = self.pe.to(dtype=x.dtype, device=x.device) + return + pe = torch.zeros(x.size(1), self.embedding_dim) + if self.reverse: + position = torch.arange( + x.size(1) - 1, -1, -1.0, dtype=torch.float32).unsqueeze(1) + else: + position = torch.arange( + 0, x.size(1), dtype=torch.float32).unsqueeze(1) + div_term = torch.exp( + torch.arange(0, self.embedding_dim, 2, dtype=torch.float32) * + -(math.log(10000.0) / self.embedding_dim)) + pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term) + pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term) + pe = pe.unsqueeze(0) + self.pe = pe.to(device=x.device, dtype=x.dtype).detach() + + def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: + self.extend_pe(x) + output = x.unsqueeze(-1) if x.ndim == 2 else x + output = output * self.x_scale + self.alpha * self.pe[:, :x.size(1)] + return self.dropout(output) diff --git a/AR/modules/lr_schedulers.py b/AR/modules/lr_schedulers.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..955d8040c8028838a30850895c01eac2b7400df6 --- /dev/null +++ b/AR/modules/lr_schedulers.py @@ -0,0 +1,85 @@ +# modified from https://github.com/feng-yufei/shared_debugging_code/blob/main/model/lr_schedulers.py +import math + +import torch +from matplotlib import pyplot as plt +from torch import nn +from torch.optim import Adam + + +class WarmupCosineLRSchedule(torch.optim.lr_scheduler._LRScheduler): + """ + Implements Warmup learning rate schedule until 'warmup_steps', going from 'init_lr' to 'peak_lr' for multiple optimizers. + """ + + def __init__(self, + optimizer, + init_lr, + peak_lr, + end_lr, + warmup_steps=10000, + total_steps=400000, + current_step=0): + self.init_lr = init_lr + self.peak_lr = peak_lr + self.end_lr = end_lr + self.optimizer = optimizer + self._warmup_rate = (peak_lr - init_lr) / warmup_steps + self._decay_rate = (end_lr - peak_lr) / (total_steps - warmup_steps) + self._current_step = current_step + self.lr = init_lr + self.warmup_steps = warmup_steps + self.total_steps = total_steps + self._last_lr = [self.lr] + + def set_lr(self, lr): + self._last_lr = [g['lr'] for g in self.optimizer.param_groups] + for g in self.optimizer.param_groups: + # g['lr'] = lr + g['lr'] = self.end_lr###锁定用线性 + + def step(self): + if self._current_step < self.warmup_steps: + lr = self.init_lr + self._warmup_rate * self._current_step + + elif self._current_step > self.total_steps: + lr = self.end_lr + + else: + decay_ratio = (self._current_step - self.warmup_steps) / ( + self.total_steps - self.warmup_steps) + if decay_ratio < 0.0 or decay_ratio > 1.0: + raise RuntimeError( + "Decay ratio must be in [0.0, 1.0]. Fix LR scheduler settings." + ) + coeff = 0.5 * (1.0 + math.cos(math.pi * decay_ratio)) + lr = self.end_lr + coeff * (self.peak_lr - self.end_lr) + + self.lr=lr=self.end_lr=0.002###锁定用线性###不听话,直接锁定! + self.set_lr(lr) + self.lr = lr + self._current_step += 1 + return self.lr + + + +if __name__ == '__main__': + m = nn.Linear(10, 10) + opt = Adam(m.parameters(), lr=1e-4) + s = WarmupCosineLRSchedule( + opt, + 1e-6, + 2e-4, + 1e-6, + warmup_steps=2000, + total_steps=20000, + current_step=0) + lrs = [] + for i in range(25000): + s.step() + lrs.append(s.lr) + print(s.lr) + + plt.plot(lrs) + plt.plot(range(0, 25000), lrs) + plt.show() diff --git a/AR/modules/optim.py b/AR/modules/optim.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..98785f05b2e3aa123ae22955d677b9f68efec256 --- /dev/null +++ b/AR/modules/optim.py @@ -0,0 +1,622 @@ +# Copyright 2022 Xiaomi Corp. (authors: Daniel Povey) +# +# See ../LICENSE for clarification regarding multiple authors +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +import contextlib +import logging +from collections import defaultdict +from typing import List +from typing import Tuple + +import torch +from torch import Tensor +from torch.optim import Optimizer + + +class BatchedOptimizer(Optimizer): + """ + This class adds to class Optimizer the capability to optimize parameters in batches: + it will stack the parameters and their grads for you so the optimizer can work + on tensors with an extra leading dimension. This is intended for speed with GPUs, + as it reduces the number of kernels launched in the optimizer. + + Args: + params: + """ + + def __init__(self, params, defaults): + super(BatchedOptimizer, self).__init__(params, defaults) + + @contextlib.contextmanager + def batched_params(self, param_group, group_params_names): + """ + This function returns (technically, yields) a list of + of tuples (p, state), where + p is a `fake` parameter that is stacked (over axis 0) from real parameters + that share the same shape, and its gradient is also stacked; + `state` is the state corresponding to this batch of parameters + (it will be physically located in the "state" for one of the real + parameters, the last one that has any particular shape and dtype). + + This function is decorated as a context manager so that it can + write parameters back to their "real" locations. + + The idea is, instead of doing: + + for p in group["params"]: + state = self.state[p] + ... + + you can do: + + with self.batched_params(group["params"]) as batches: + for p, state, p_names in batches: + ... + + + Args: + group: a parameter group, which is a list of parameters; should be + one of self.param_groups. + group_params_names: name for each parameter in group, + which is List[str]. + """ + batches = defaultdict( + list + ) # `batches` maps from tuple (dtype_as_str,*shape) to list of nn.Parameter + batches_names = defaultdict( + list + ) # `batches` maps from tuple (dtype_as_str,*shape) to list of str + + assert len(param_group) == len(group_params_names) + for p, named_p in zip(param_group, group_params_names): + key = (str(p.dtype), *p.shape) + batches[key].append(p) + batches_names[key].append(named_p) + + batches_names_keys = list(batches_names.keys()) + sorted_idx = sorted( + range(len(batches_names)), key=lambda i: batches_names_keys[i]) + batches_names = [ + batches_names[batches_names_keys[idx]] for idx in sorted_idx + ] + batches = [batches[batches_names_keys[idx]] for idx in sorted_idx] + + stacked_params_dict = dict() + + # turn batches into a list, in deterministic order. + # tuples will contain tuples of (stacked_param, state, stacked_params_names), + # one for each batch in `batches`. + tuples = [] + + for batch, batch_names in zip(batches, batches_names): + p = batch[0] + # we arbitrarily store the state in the + # state corresponding to the 1st parameter in the + # group. class Optimizer will take care of saving/loading state. + state = self.state[p] + p_stacked = torch.stack(batch) + grad = torch.stack([ + torch.zeros_like(p) if p.grad is None else p.grad for p in batch + ]) + p_stacked.grad = grad + stacked_params_dict[key] = p_stacked + tuples.append((p_stacked, state, batch_names)) + + yield tuples # <-- calling code will do the actual optimization here! + + for ((stacked_params, _state, _names), batch) in zip(tuples, batches): + for i, p in enumerate(batch): # batch is list of Parameter + p.copy_(stacked_params[i]) + + +class ScaledAdam(BatchedOptimizer): + """ + Implements 'Scaled Adam', a variant of Adam where we scale each parameter's update + proportional to the norm of that parameter; and also learn the scale of the parameter, + in log space, subject to upper and lower limits (as if we had factored each parameter as + param = underlying_param * log_scale.exp()) + + + Args: + params: The parameters or param_groups to optimize (like other Optimizer subclasses) + lr: The learning rate. We will typically use a learning rate schedule that starts + at 0.03 and decreases over time, i.e. much higher than other common + optimizers. + clipping_scale: (e.g. 2.0) + A scale for gradient-clipping: if specified, the normalized gradients + over the whole model will be clipped to have 2-norm equal to + `clipping_scale` times the median 2-norm over the most recent period + of `clipping_update_period` minibatches. By "normalized gradients", + we mean after multiplying by the rms parameter value for this tensor + [for non-scalars]; this is appropriate because our update is scaled + by this quantity. + betas: beta1,beta2 are momentum constants for regular momentum, and moving sum-sq grad. + Must satisfy 0 < beta <= beta2 < 1. + scalar_lr_scale: A scaling factor on the learning rate, that we use to update the + scale of each parameter tensor and scalar parameters of the mode.. + If each parameter were decomposed + as p * p_scale.exp(), where (p**2).mean().sqrt() == 1.0, scalar_lr_scale + would be a the scaling factor on the learning rate of p_scale. + eps: A general-purpose epsilon to prevent division by zero + param_min_rms: Minimum root-mean-square value of parameter tensor, for purposes of + learning the scale on the parameters (we'll constrain the rms of each non-scalar + parameter tensor to be >= this value) + param_max_rms: Maximum root-mean-square value of parameter tensor, for purposes of + learning the scale on the parameters (we'll constrain the rms of each non-scalar + parameter tensor to be <= this value) + scalar_max: Maximum absolute value for scalar parameters (applicable if your + model has any parameters with numel() == 1). + size_update_period: The periodicity, in steps, with which we update the size (scale) + of the parameter tensor. This is provided to save a little time + in the update. + clipping_update_period: if clipping_scale is specified, this is the period + """ + + def __init__( + self, + params, + lr=3e-02, + clipping_scale=None, + betas=(0.9, 0.98), + scalar_lr_scale=0.1, + eps=1.0e-08, + param_min_rms=1.0e-05, + param_max_rms=3.0, + scalar_max=10.0, + size_update_period=4, + clipping_update_period=100, + parameters_names=None, + show_dominant_parameters=True, ): + + assert parameters_names is not None, ( + "Please prepare parameters_names," + "which is a List[List[str]]. Each List[str] is for a group" + "and each str is for a parameter") + defaults = dict( + lr=lr, + clipping_scale=clipping_scale, + betas=betas, + scalar_lr_scale=scalar_lr_scale, + eps=eps, + param_min_rms=param_min_rms, + param_max_rms=param_max_rms, + scalar_max=scalar_max, + size_update_period=size_update_period, + clipping_update_period=clipping_update_period, ) + + super(ScaledAdam, self).__init__(params, defaults) + assert len(self.param_groups) == len(parameters_names) + self.parameters_names = parameters_names + self.show_dominant_parameters = show_dominant_parameters + + def __setstate__(self, state): + super(ScaledAdam, self).__setstate__(state) + + @torch.no_grad() + def step(self, closure=None): + """Performs a single optimization step. + + Arguments: + closure (callable, optional): A closure that reevaluates the model + and returns the loss. + """ + loss = None + if closure is not None: + with torch.enable_grad(): + loss = closure() + + batch = True + + for group, group_params_names in zip(self.param_groups, + self.parameters_names): + + with self.batched_params(group["params"], + group_params_names) as batches: + + # batches is list of pairs (stacked_param, state). stacked_param is like + # a regular parameter, and will have a .grad, but the 1st dim corresponds to + # a stacking dim, it is not a real dim. + + if (len(batches[0][1]) == + 0): # if len(first state) == 0: not yet initialized + clipping_scale = 1 + else: + clipping_scale = self._get_clipping_scale(group, batches) + + for p, state, _ in batches: + # Perform optimization step. + # grad is not going to be None, we handled that when creating the batches. + grad = p.grad + if grad.is_sparse: + raise RuntimeError( + "ScaledAdam optimizer does not support sparse gradients" + ) + # State initialization + if len(state) == 0: + self._init_state(group, p, state) + + self._step_one_batch(group, p, state, clipping_scale) + + return loss + + def _init_state(self, group: dict, p: Tensor, state: dict): + """ + Initializes state dict for parameter 'p'. Assumes that dim 0 of tensor p + is actually the batch dimension, corresponding to batched-together + parameters of a given shape. + + + Args: + group: Dict to look up configuration values. + p: The parameter that we are initializing the state for + state: Dict from string to whatever state we are initializing + """ + size_update_period = group["size_update_period"] + + state["step"] = 0 + + kwargs = {"device": p.device, "dtype": p.dtype} + + # 'delta' implements conventional momentum. There are + # several different kinds of update going on, so rather than + # compute "exp_avg" like in Adam, we store and decay a + # parameter-change "delta", which combines all forms of + # update. this is equivalent to how it's done in Adam, + # except for the first few steps. + state["delta"] = torch.zeros_like( + p, memory_format=torch.preserve_format) + + batch_size = p.shape[0] + numel = p.numel() // batch_size + numel = p.numel() + + if numel > 1: + # "param_rms" just periodically records the scalar root-mean-square value of + # the parameter tensor. + # it has a shape like (batch_size, 1, 1, 1, 1) + param_rms = ( + (p**2).mean(dim=list(range(1, p.ndim)), keepdim=True).sqrt()) + state["param_rms"] = param_rms + + state["scale_exp_avg_sq"] = torch.zeros_like(param_rms) + state["scale_grads"] = torch.zeros(size_update_period, + *param_rms.shape, **kwargs) + + # exp_avg_sq is the weighted sum of scaled gradients. as in Adam. + state["exp_avg_sq"] = torch.zeros_like( + p, memory_format=torch.preserve_format) + + def _get_clipping_scale(self, + group: dict, + tuples: List[Tuple[Tensor, dict, List[str]]] + ) -> float: + """ + Returns a scalar factor <= 1.0 that dictates gradient clipping, i.e. we will scale the gradients + by this amount before applying the rest of the update. + + Args: + group: the parameter group, an item in self.param_groups + tuples: a list of tuples of (param, state, param_names) + where param is a batched set of parameters, + with a .grad (1st dim is batch dim) + and state is the state-dict where optimization parameters are kept. + param_names is a List[str] while each str is name for a parameter + in batched set of parameters "param". + """ + assert len(tuples) >= 1 + clipping_scale = group["clipping_scale"] + (first_p, first_state, _) = tuples[0] + step = first_state["step"] + if clipping_scale is None or step == 0: + # no clipping. return early on step == 0 because the other + # parameters' state won't have been initialized yet. + return 1.0 + clipping_update_period = group["clipping_update_period"] + + tot_sumsq = torch.tensor(0.0, device=first_p.device) + for (p, state, param_names) in tuples: + grad = p.grad + if grad.is_sparse: + raise RuntimeError( + "ScaledAdam optimizer does not support sparse gradients") + if p.numel() == p.shape[0]: # a batch of scalars + tot_sumsq += (grad**2).sum() # sum() to change shape [1] to [] + else: + tot_sumsq += ((grad * state["param_rms"])**2).sum() + + tot_norm = tot_sumsq.sqrt() + if "model_norms" not in first_state: + first_state["model_norms"] = torch.zeros( + clipping_update_period, device=p.device) + first_state["model_norms"][step % clipping_update_period] = tot_norm + + if step % clipping_update_period == 0: + # Print some stats. + # We don't reach here if step == 0 because we would have returned + # above. + sorted_norms = first_state["model_norms"].sort()[0].to("cpu") + quartiles = [] + for n in range(0, 5): + index = min( + clipping_update_period - 1, + (clipping_update_period // 4) * n, ) + quartiles.append(sorted_norms[index].item()) + + median = quartiles[2] + threshold = clipping_scale * median + first_state["model_norm_threshold"] = threshold + percent_clipped = (first_state["num_clipped"] * 100.0 / + clipping_update_period + if "num_clipped" in first_state else 0.0) + first_state["num_clipped"] = 0 + quartiles = " ".join(["%.3e" % x for x in quartiles]) + logging.info( + f"Clipping_scale={clipping_scale}, grad-norm quartiles {quartiles}, " + f"threshold={threshold:.3e}, percent-clipped={percent_clipped:.1f}" + ) + + if step < clipping_update_period: + return 1.0 # We have not yet estimated a norm to clip to. + else: + try: + model_norm_threshold = first_state["model_norm_threshold"] + except KeyError: + logging.info( + "Warning: model_norm_threshold not in state: possibly " + "you changed config when restarting, adding clipping_scale option?" + ) + return 1.0 + ans = min(1.0, (model_norm_threshold / (tot_norm + 1.0e-20)).item()) + if ans < 1.0: + first_state["num_clipped"] += 1 + if ans < 0.1: + logging.warn( + f"Scaling gradients by {ans}, model_norm_threshold={model_norm_threshold}" + ) + if self.show_dominant_parameters: + assert p.shape[0] == len(param_names) + self._show_gradient_dominating_parameter(tuples, tot_sumsq) + return ans + + def _show_gradient_dominating_parameter( + self, tuples: List[Tuple[Tensor, dict, List[str]]], + tot_sumsq: Tensor): + """ + Show information of parameter wihch dominanting tot_sumsq. + + Args: + tuples: a list of tuples of (param, state, param_names) + where param is a batched set of parameters, + with a .grad (1st dim is batch dim) + and state is the state-dict where optimization parameters are kept. + param_names is a List[str] while each str is name for a parameter + in batched set of parameters "param". + tot_sumsq: sumsq of all parameters. Though it's could be calculated + from tuples, we still pass it to save some time. + """ + all_sumsq_orig = {} + for (p, state, batch_param_names) in tuples: + # p is a stacked batch parameters. + batch_grad = p.grad + if p.numel() == p.shape[0]: # a batch of scalars + batch_sumsq_orig = batch_grad**2 + # Dummpy values used by following `zip` statement. + batch_rms_orig = torch.ones(p.shape[0]) + else: + batch_rms_orig = state["param_rms"] + batch_sumsq_orig = ((batch_grad * batch_rms_orig)**2).sum( + dim=list(range(1, batch_grad.ndim))) + + for name, sumsq_orig, rms, grad in zip(batch_param_names, + batch_sumsq_orig, + batch_rms_orig, batch_grad): + + proportion_orig = sumsq_orig / tot_sumsq + all_sumsq_orig[name] = (proportion_orig, sumsq_orig, rms, grad) + + assert torch.isclose( + sum([value[0] for value in all_sumsq_orig.values()]).cpu(), + torch.tensor(1.0), ) + sorted_by_proportion = { + k: v + for k, v in sorted( + all_sumsq_orig.items(), + key=lambda item: item[1][0], + reverse=True, ) + } + dominant_param_name = next(iter(sorted_by_proportion)) + (dominant_proportion, dominant_sumsq, dominant_rms, + dominant_grad, ) = sorted_by_proportion[dominant_param_name] + logging.info(f"Parameter Dominanting tot_sumsq {dominant_param_name}" + f" with proportion {dominant_proportion:.2f}," + f" where dominant_sumsq=(grad_sumsq*orig_rms_sq)" + f"={dominant_sumsq:.3e}," + f" grad_sumsq = {(dominant_grad**2).sum():.3e}," + f" orig_rms_sq={(dominant_rms**2).item():.3e}") + + def _step_one_batch(self, + group: dict, + p: Tensor, + state: dict, + clipping_scale: float): + """ + Do the step for one parameter, which is actually going to be a batch of + `real` parameters, with dim 0 as the batch dim. + Args: + group: dict to look up configuration values + p: parameter to update (actually multiple parameters stacked together + as a batch) + state: state-dict for p, to look up the optimizer state + """ + lr = group["lr"] + size_update_period = group["size_update_period"] + beta1 = group["betas"][0] + + grad = p.grad + if clipping_scale != 1.0: + grad = grad * clipping_scale + step = state["step"] + delta = state["delta"] + + delta.mul_(beta1) + batch_size = p.shape[0] + numel = p.numel() // batch_size + if numel > 1: + # Update the size/scale of p, and set param_rms + scale_grads = state["scale_grads"] + scale_grads[step % size_update_period] = (p * grad).sum( + dim=list(range(1, p.ndim)), keepdim=True) + if step % size_update_period == size_update_period - 1: + param_rms = state["param_rms"] # shape: (batch_size, 1, 1, ..) + param_rms.copy_((p**2) + .mean(dim=list(range(1, p.ndim)), keepdim=True) + .sqrt()) + if step > 0: + # self._size_update() learns the overall scale on the + # parameter, by shrinking or expanding it. + self._size_update(group, scale_grads, p, state) + + if numel == 1: + # For parameters with 1 element we just use regular Adam. + # Updates delta. + self._step_scalar(group, p, state) + else: + self._step(group, p, state) + + state["step"] = step + 1 + + def _size_update(self, + group: dict, + scale_grads: Tensor, + p: Tensor, + state: dict) -> None: + """ + Called only where p.numel() > 1, this updates the scale of the parameter. + If we imagine: p = underlying_param * scale.exp(), and we are doing + gradient descent on underlying param and on scale, this function does the update + on `scale`. + + Args: + group: dict to look up configuration values + scale_grads: a tensor of shape (size_update_period, batch_size, 1, 1,...) containing + grads w.r.t. the scales. + p: The parameter to update + state: The state-dict of p + """ + + param_rms = state["param_rms"] + beta1, beta2 = group["betas"] + size_lr = group["lr"] * group["scalar_lr_scale"] + param_min_rms = group["param_min_rms"] + param_max_rms = group["param_max_rms"] + eps = group["eps"] + step = state["step"] + batch_size = p.shape[0] + + size_update_period = scale_grads.shape[0] + # correct beta2 for the size update period: we will have + # faster decay at this level. + beta2_corr = beta2**size_update_period + + scale_exp_avg_sq = state[ + "scale_exp_avg_sq"] # shape: (batch_size, 1, 1, ..) + scale_exp_avg_sq.mul_(beta2_corr).add_( + (scale_grads**2).mean(dim=0), # mean over dim `size_update_period` + alpha=1 - beta2_corr, ) # shape is (batch_size, 1, 1, ...) + + # The 1st time we reach here is when size_step == 1. + size_step = (step + 1) // size_update_period + bias_correction2 = 1 - beta2_corr**size_step + # we don't bother with bias_correction1; this will help prevent divergence + # at the start of training. + + denom = scale_exp_avg_sq.sqrt() + eps + + scale_step = (-size_lr * (bias_correction2**0.5) * + scale_grads.sum(dim=0) / denom) + + is_too_small = param_rms < param_min_rms + is_too_large = param_rms > param_max_rms + + # when the param gets too small, just don't shrink it any further. + scale_step.masked_fill_(is_too_small, 0.0) + # when it gets too large, stop it from getting any larger. + scale_step.masked_fill_(is_too_large, -size_lr * size_update_period) + delta = state["delta"] + # the factor of (1-beta1) relates to momentum. + delta.add_(p * scale_step, alpha=(1 - beta1)) + + def _step(self, group: dict, p: Tensor, state: dict): + """ + This function does the core update of self.step(), in the case where the members of + the batch have more than 1 element. + + Args: + group: A dict which will be used to look up configuration values + p: The parameter to be updated + grad: The grad of p + state: The state-dict corresponding to parameter p + + This function modifies p. + """ + grad = p.grad + lr = group["lr"] + beta1, beta2 = group["betas"] + eps = group["eps"] + param_min_rms = group["param_min_rms"] + step = state["step"] + + exp_avg_sq = state["exp_avg_sq"] + exp_avg_sq.mul_(beta2).addcmul_(grad, grad, value=(1 - beta2)) + + this_step = state["step"] - (state["zero_step"] + if "zero_step" in state else 0) + bias_correction2 = 1 - beta2**(this_step + 1) + if bias_correction2 < 0.99: + # note: not in-place. + exp_avg_sq = exp_avg_sq * (1.0 / bias_correction2) + + denom = exp_avg_sq.sqrt() + denom += eps + grad = grad / denom + + alpha = -lr * (1 - beta1) * state["param_rms"].clamp(min=param_min_rms) + + delta = state["delta"] + delta.add_(grad * alpha) + p.add_(delta) + + def _step_scalar(self, group: dict, p: Tensor, state: dict): + """ + A simplified form of the core update for scalar tensors, where we cannot get a good + estimate of the parameter rms. + """ + beta1, beta2 = group["betas"] + scalar_max = group["scalar_max"] + eps = group["eps"] + lr = group["lr"] * group["scalar_lr_scale"] + grad = p.grad + + exp_avg_sq = state["exp_avg_sq"] # shape: (batch_size,) + exp_avg_sq.mul_(beta2).addcmul_(grad, grad, value=1 - beta2) + + # bias_correction2 is like in Adam. Don't bother with bias_correction1; + # slower update at the start will help stability anyway. + bias_correction2 = 1 - beta2**(state["step"] + 1) + denom = (exp_avg_sq / bias_correction2).sqrt() + eps + + delta = state["delta"] + delta.add_(grad / denom, alpha=-lr * (1 - beta1)) + p.clamp_(min=-scalar_max, max=scalar_max) + p.add_(delta) diff --git a/AR/modules/patched_mha_with_cache.py b/AR/modules/patched_mha_with_cache.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..77378c0929d51f347d51ebcfb489ab341672ae65 --- /dev/null +++ b/AR/modules/patched_mha_with_cache.py @@ -0,0 +1,388 @@ +from torch.nn.functional import * +from torch.nn.functional import _mha_shape_check,_canonical_mask,_none_or_dtype,_in_projection_packed +# import torch +# Tensor = torch.Tensor +# from typing import Callable, List, Optional, Tuple, Union + +def multi_head_attention_forward_patched( + query: Tensor, + key: Tensor, + value: Tensor, + embed_dim_to_check: int, + num_heads: int, + in_proj_weight: Optional[Tensor], + in_proj_bias: Optional[Tensor], + bias_k: Optional[Tensor], + bias_v: Optional[Tensor], + add_zero_attn: bool, + dropout_p: float, + out_proj_weight: Tensor, + out_proj_bias: Optional[Tensor], + training: bool = True, + key_padding_mask: Optional[Tensor] = None, + need_weights: bool = True, + attn_mask: Optional[Tensor] = None, + use_separate_proj_weight: bool = False, + q_proj_weight: Optional[Tensor] = None, + k_proj_weight: Optional[Tensor] = None, + v_proj_weight: Optional[Tensor] = None, + static_k: Optional[Tensor] = None, + static_v: Optional[Tensor] = None, + average_attn_weights: bool = True, + is_causal: bool = False,cache=None +) -> Tuple[Tensor, Optional[Tensor]]: + r""" + Args: + query, key, value: map a query and a set of key-value pairs to an output. + See "Attention Is All You Need" for more details. + embed_dim_to_check: total dimension of the model. + num_heads: parallel attention heads. + in_proj_weight, in_proj_bias: input projection weight and bias. + bias_k, bias_v: bias of the key and value sequences to be added at dim=0. + add_zero_attn: add a new batch of zeros to the key and + value sequences at dim=1. + dropout_p: probability of an element to be zeroed. + out_proj_weight, out_proj_bias: the output projection weight and bias. + training: apply dropout if is ``True``. + key_padding_mask: if provided, specified padding elements in the key will + be ignored by the attention. This is an binary mask. When the value is True, + the corresponding value on the attention layer will be filled with -inf. + need_weights: output attn_output_weights. + Default: `True` + Note: `needs_weight` defaults to `True`, but should be set to `False` + For best performance when attention weights are not nedeeded. + *Setting needs_weights to `True` + leads to a significant performance degradation.* + attn_mask: 2D or 3D mask that prevents attention to certain positions. A 2D mask will be broadcasted for all + the batches while a 3D mask allows to specify a different mask for the entries of each batch. + is_causal: If specified, applies a causal mask as attention mask, and ignores + attn_mask for computing scaled dot product attention. + Default: ``False``. + .. warning:: + is_causal is provides a hint that the attn_mask is the + causal mask.Providing incorrect hints can result in + incorrect execution, including forward and backward + compatibility. + use_separate_proj_weight: the function accept the proj. weights for query, key, + and value in different forms. If false, in_proj_weight will be used, which is + a combination of q_proj_weight, k_proj_weight, v_proj_weight. + q_proj_weight, k_proj_weight, v_proj_weight, in_proj_bias: input projection weight and bias. + static_k, static_v: static key and value used for attention operators. + average_attn_weights: If true, indicates that the returned ``attn_weights`` should be averaged across heads. + Otherwise, ``attn_weights`` are provided separately per head. Note that this flag only has an effect + when ``need_weights=True.``. Default: True + + + Shape: + Inputs: + - query: :math:`(L, E)` or :math:`(L, N, E)` where L is the target sequence length, N is the batch size, E is + the embedding dimension. + - key: :math:`(S, E)` or :math:`(S, N, E)`, where S is the source sequence length, N is the batch size, E is + the embedding dimension. + - value: :math:`(S, E)` or :math:`(S, N, E)` where S is the source sequence length, N is the batch size, E is + the embedding dimension. + - key_padding_mask: :math:`(S)` or :math:`(N, S)` where N is the batch size, S is the source sequence length. + If a FloatTensor is provided, it will be directly added to the value. + If a BoolTensor is provided, the positions with the + value of ``True`` will be ignored while the position with the value of ``False`` will be unchanged. + - attn_mask: 2D mask :math:`(L, S)` where L is the target sequence length, S is the source sequence length. + 3D mask :math:`(N*num_heads, L, S)` where N is the batch size, L is the target sequence length, + S is the source sequence length. attn_mask ensures that position i is allowed to attend the unmasked + positions. If a BoolTensor is provided, positions with ``True`` + are not allowed to attend while ``False`` values will be unchanged. If a FloatTensor + is provided, it will be added to the attention weight. + - static_k: :math:`(N*num_heads, S, E/num_heads)`, where S is the source sequence length, + N is the batch size, E is the embedding dimension. E/num_heads is the head dimension. + - static_v: :math:`(N*num_heads, S, E/num_heads)`, where S is the source sequence length, + N is the batch size, E is the embedding dimension. E/num_heads is the head dimension. + + Outputs: + - attn_output: :math:`(L, E)` or :math:`(L, N, E)` where L is the target sequence length, N is the batch size, + E is the embedding dimension. + - attn_output_weights: Only returned when ``need_weights=True``. If ``average_attn_weights=True``, returns + attention weights averaged across heads of shape :math:`(L, S)` when input is unbatched or + :math:`(N, L, S)`, where :math:`N` is the batch size, :math:`L` is the target sequence length, and + :math:`S` is the source sequence length. If ``average_attn_weights=False``, returns attention weights per + head of shape :math:`(num_heads, L, S)` when input is unbatched or :math:`(N, num_heads, L, S)`. + """ + tens_ops = (query, key, value, in_proj_weight, in_proj_bias, bias_k, bias_v, out_proj_weight, out_proj_bias) + if has_torch_function(tens_ops): + return handle_torch_function( + multi_head_attention_forward, + tens_ops, + query, + key, + value, + embed_dim_to_check, + num_heads, + in_proj_weight, + in_proj_bias, + bias_k, + bias_v, + add_zero_attn, + dropout_p, + out_proj_weight, + out_proj_bias, + training=training, + key_padding_mask=key_padding_mask, + need_weights=need_weights, + attn_mask=attn_mask, + is_causal=is_causal, + use_separate_proj_weight=use_separate_proj_weight, + q_proj_weight=q_proj_weight, + k_proj_weight=k_proj_weight, + v_proj_weight=v_proj_weight, + static_k=static_k, + static_v=static_v, + average_attn_weights=average_attn_weights,cache=cache + ) + + is_batched = _mha_shape_check(query, key, value, key_padding_mask, attn_mask, num_heads) + + # For unbatched input, we unsqueeze at the expected batch-dim to pretend that the input + # is batched, run the computation and before returning squeeze the + # batch dimension so that the output doesn't carry this temporary batch dimension. + if not is_batched: + # unsqueeze if the input is unbatched + query = query.unsqueeze(1) + key = key.unsqueeze(1) + value = value.unsqueeze(1) + if key_padding_mask is not None: + key_padding_mask = key_padding_mask.unsqueeze(0) + + # set up shape vars + tgt_len, bsz, embed_dim = query.shape + src_len, _, _ = key.shape + + key_padding_mask = _canonical_mask( + mask=key_padding_mask, + mask_name="key_padding_mask", + other_type=_none_or_dtype(attn_mask), + other_name="attn_mask", + target_type=query.dtype + ) + + if is_causal and attn_mask is None: + raise RuntimeError( + "Need attn_mask if specifying the is_causal hint. " + "You may use the Transformer module method " + "`generate_square_subsequent_mask` to create this mask." + ) + + if is_causal and key_padding_mask is None and not need_weights: + # when we have a kpm or need weights, we need attn_mask + # Otherwise, we use the is_causal hint go as is_causal + # indicator to SDPA. + attn_mask = None + else: + attn_mask = _canonical_mask( + mask=attn_mask, + mask_name="attn_mask", + other_type=None, + other_name="", + target_type=query.dtype, + check_other=False, + ) + + + if key_padding_mask is not None: + # We have the attn_mask, and use that to merge kpm into it. + # Turn off use of is_causal hint, as the merged mask is no + # longer causal. + is_causal = False + + assert embed_dim == embed_dim_to_check, \ + f"was expecting embedding dimension of {embed_dim_to_check}, but got {embed_dim}" + if isinstance(embed_dim, torch.Tensor): + # embed_dim can be a tensor when JIT tracing + head_dim = embed_dim.div(num_heads, rounding_mode='trunc') + else: + head_dim = embed_dim // num_heads + assert head_dim * num_heads == embed_dim, f"embed_dim {embed_dim} not divisible by num_heads {num_heads}" + if use_separate_proj_weight: + # allow MHA to have different embedding dimensions when separate projection weights are used + assert key.shape[:2] == value.shape[:2], \ + f"key's sequence and batch dims {key.shape[:2]} do not match value's {value.shape[:2]}" + else: + assert key.shape == value.shape, f"key shape {key.shape} does not match value shape {value.shape}" + + # + # compute in-projection + # + if not use_separate_proj_weight: + assert in_proj_weight is not None, "use_separate_proj_weight is False but in_proj_weight is None" + q, k, v = _in_projection_packed(query, key, value, in_proj_weight, in_proj_bias) + else: + assert q_proj_weight is not None, "use_separate_proj_weight is True but q_proj_weight is None" + assert k_proj_weight is not None, "use_separate_proj_weight is True but k_proj_weight is None" + assert v_proj_weight is not None, "use_separate_proj_weight is True but v_proj_weight is None" + if in_proj_bias is None: + b_q = b_k = b_v = None + else: + b_q, b_k, b_v = in_proj_bias.chunk(3) + q, k, v = _in_projection(query, key, value, q_proj_weight, k_proj_weight, v_proj_weight, b_q, b_k, b_v) + if(cache!=None): + if(cache["first_infer"]==1): + cache["k"][cache["stage"]]=k + # print(0,cache["k"].shape) + cache["v"][cache["stage"]]=v + else:###12个layer每个都要留自己的cache_kv + # print(1,cache["k"].shape) + cache["k"][cache["stage"]]=torch.cat([cache["k"][cache["stage"]],k],0)##本来时序是1,但是proj的时候可能transpose了所以时序到0维了 + cache["v"][cache["stage"]]=torch.cat([cache["v"][cache["stage"]],v],0) + # print(2, cache["k"].shape) + src_len = cache["k"][cache["stage"]].shape[0] + k=cache["k"][cache["stage"]] + v=cache["v"][cache["stage"]] + # if attn_mask is not None: + # attn_mask=attn_mask[-1:,] + # print(attn_mask.shape,attn_mask) + cache["stage"] = (cache["stage"] + 1) % cache["all_stage"] + # print(2333,cache) + # prep attention mask + + attn_mask = _canonical_mask( + mask=attn_mask, + mask_name="attn_mask", + other_type=None, + other_name="", + target_type=q.dtype, + check_other=False, + ) + + if attn_mask is not None: + # ensure attn_mask's dim is 3 + if attn_mask.dim() == 2: + correct_2d_size = (tgt_len, src_len) + if attn_mask.shape != correct_2d_size: + raise RuntimeError(f"The shape of the 2D attn_mask is {attn_mask.shape}, but should be {correct_2d_size}.") + attn_mask = attn_mask.unsqueeze(0) + elif attn_mask.dim() == 3: + correct_3d_size = (bsz * num_heads, tgt_len, src_len) + if attn_mask.shape != correct_3d_size: + raise RuntimeError(f"The shape of the 3D attn_mask is {attn_mask.shape}, but should be {correct_3d_size}.") + else: + raise RuntimeError(f"attn_mask's dimension {attn_mask.dim()} is not supported") + + # add bias along batch dimension (currently second) + if bias_k is not None and bias_v is not None: + assert static_k is None, "bias cannot be added to static key." + assert static_v is None, "bias cannot be added to static value." + k = torch.cat([k, bias_k.repeat(1, bsz, 1)]) + v = torch.cat([v, bias_v.repeat(1, bsz, 1)]) + if attn_mask is not None: + attn_mask = pad(attn_mask, (0, 1)) + if key_padding_mask is not None: + key_padding_mask = pad(key_padding_mask, (0, 1)) + else: + assert bias_k is None + assert bias_v is None + + # + # reshape q, k, v for multihead attention and make em batch first + # + q = q.view(tgt_len, bsz * num_heads, head_dim).transpose(0, 1) + if static_k is None: + k = k.view(k.shape[0], bsz * num_heads, head_dim).transpose(0, 1) + else: + # TODO finish disentangling control flow so we don't do in-projections when statics are passed + assert static_k.size(0) == bsz * num_heads, \ + f"expecting static_k.size(0) of {bsz * num_heads}, but got {static_k.size(0)}" + assert static_k.size(2) == head_dim, \ + f"expecting static_k.size(2) of {head_dim}, but got {static_k.size(2)}" + k = static_k + if static_v is None: + v = v.view(v.shape[0], bsz * num_heads, head_dim).transpose(0, 1) + else: + # TODO finish disentangling control flow so we don't do in-projections when statics are passed + assert static_v.size(0) == bsz * num_heads, \ + f"expecting static_v.size(0) of {bsz * num_heads}, but got {static_v.size(0)}" + assert static_v.size(2) == head_dim, \ + f"expecting static_v.size(2) of {head_dim}, but got {static_v.size(2)}" + v = static_v + + # add zero attention along batch dimension (now first) + if add_zero_attn: + zero_attn_shape = (bsz * num_heads, 1, head_dim) + k = torch.cat([k, torch.zeros(zero_attn_shape, dtype=k.dtype, device=k.device)], dim=1) + v = torch.cat([v, torch.zeros(zero_attn_shape, dtype=v.dtype, device=v.device)], dim=1) + if attn_mask is not None: + attn_mask = pad(attn_mask, (0, 1)) + if key_padding_mask is not None: + key_padding_mask = pad(key_padding_mask, (0, 1)) + + # update source sequence length after adjustments + src_len = k.size(1) + + # merge key padding and attention masks + if key_padding_mask is not None: + assert key_padding_mask.shape == (bsz, src_len), \ + f"expecting key_padding_mask shape of {(bsz, src_len)}, but got {key_padding_mask.shape}" + key_padding_mask = key_padding_mask.view(bsz, 1, 1, src_len). \ + expand(-1, num_heads, -1, -1).reshape(bsz * num_heads, 1, src_len) + if attn_mask is None: + attn_mask = key_padding_mask + else: + attn_mask = attn_mask + key_padding_mask + + # adjust dropout probability + if not training: + dropout_p = 0.0 + + # + # (deep breath) calculate attention and out projection + # + + if need_weights: + B, Nt, E = q.shape + q_scaled = q / math.sqrt(E) + + assert not (is_causal and attn_mask is None), "FIXME: is_causal not implemented for need_weights" + + if attn_mask is not None: + attn_output_weights = torch.baddbmm(attn_mask, q_scaled, k.transpose(-2, -1)) + else: + attn_output_weights = torch.bmm(q_scaled, k.transpose(-2, -1)) + attn_output_weights = softmax(attn_output_weights, dim=-1) + if dropout_p > 0.0: + attn_output_weights = dropout(attn_output_weights, p=dropout_p) + + attn_output = torch.bmm(attn_output_weights, v) + + attn_output = attn_output.transpose(0, 1).contiguous().view(tgt_len * bsz, embed_dim) + attn_output = linear(attn_output, out_proj_weight, out_proj_bias) + attn_output = attn_output.view(tgt_len, bsz, attn_output.size(1)) + + # optionally average attention weights over heads + attn_output_weights = attn_output_weights.view(bsz, num_heads, tgt_len, src_len) + if average_attn_weights: + attn_output_weights = attn_output_weights.mean(dim=1) + + if not is_batched: + # squeeze the output if input was unbatched + attn_output = attn_output.squeeze(1) + attn_output_weights = attn_output_weights.squeeze(0) + return attn_output, attn_output_weights + else: + # attn_mask can be either (L,S) or (N*num_heads, L, S) + # if attn_mask's shape is (1, L, S) we need to unsqueeze to (1, 1, L, S) + # in order to match the input for SDPA of (N, num_heads, L, S) + if attn_mask is not None: + if attn_mask.size(0) == 1 and attn_mask.dim() == 3: + attn_mask = attn_mask.unsqueeze(0) + else: + attn_mask = attn_mask.view(bsz, num_heads, -1, src_len) + + q = q.view(bsz, num_heads, tgt_len, head_dim) + k = k.view(bsz, num_heads, src_len, head_dim) + v = v.view(bsz, num_heads, src_len, head_dim) + + attn_output = scaled_dot_product_attention(q, k, v, attn_mask, dropout_p, is_causal) + attn_output = attn_output.permute(2, 0, 1, 3).contiguous().view(bsz * tgt_len, embed_dim) + + attn_output = linear(attn_output, out_proj_weight, out_proj_bias) + attn_output = attn_output.view(tgt_len, bsz, attn_output.size(1)) + if not is_batched: + # squeeze the output if input was unbatched + attn_output = attn_output.squeeze(1) + return attn_output, None diff --git a/AR/modules/scaling.py b/AR/modules/scaling.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ec31d616b18dec97962fb55dbc5c264cc1c3c39a --- /dev/null +++ b/AR/modules/scaling.py @@ -0,0 +1,319 @@ +# Copyright 2022 Xiaomi Corp. (authors: Daniel Povey) +# +# See ../../../../LICENSE for clarification regarding multiple authors +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +import logging +import math +import random +from typing import Optional +from typing import Tuple +from typing import Union + +import torch +import torch.nn as nn +from torch import Tensor + + +class DoubleSwishFunction(torch.autograd.Function): + """ + double_swish(x) = x * torch.sigmoid(x-1) + This is a definition, originally motivated by its close numerical + similarity to swish(swish(x)), where swish(x) = x * sigmoid(x). + + Memory-efficient derivative computation: + double_swish(x) = x * s, where s(x) = torch.sigmoid(x-1) + double_swish'(x) = d/dx double_swish(x) = x * s'(x) + x' * s(x) = x * s'(x) + s(x). + Now, s'(x) = s(x) * (1-s(x)). + double_swish'(x) = x * s'(x) + s(x). + = x * s(x) * (1-s(x)) + s(x). + = double_swish(x) * (1-s(x)) + s(x) + ... so we just need to remember s(x) but not x itself. + """ + + @staticmethod + def forward(ctx, x: Tensor) -> Tensor: + requires_grad = x.requires_grad + x_dtype = x.dtype + if x.dtype == torch.float16: + x = x.to(torch.float32) + + s = torch.sigmoid(x - 1.0) + y = x * s + + if requires_grad: + deriv = y * (1 - s) + s + # notes on derivative of x * sigmoid(x - 1): + # https://www.wolframalpha.com/input?i=d%2Fdx+%28x+*+sigmoid%28x-1%29%29 + # min \simeq -0.043638. Take floor as -0.043637 so it's a lower bund + # max \simeq 1.1990. Take ceil to be 1.2 so it's an upper bound. + # the combination of "+ torch.rand_like(deriv)" and casting to torch.uint8 (which + # floors), should be expectation-preserving. + floor = -0.043637 + ceil = 1.2 + d_scaled = (deriv - floor) * (255.0 / (ceil - floor) + ) + torch.rand_like(deriv) + if __name__ == "__main__": + # for self-testing only. + assert d_scaled.min() >= 0.0 + assert d_scaled.max() < 256.0 + d_int = d_scaled.to(torch.uint8) + ctx.save_for_backward(d_int) + if x.dtype == torch.float16 or torch.is_autocast_enabled(): + y = y.to(torch.float16) + return y + + @staticmethod + def backward(ctx, y_grad: Tensor) -> Tensor: + (d, ) = ctx.saved_tensors + # the same constants as used in forward pass. + floor = -0.043637 + ceil = 1.2 + d = d * ((ceil - floor) / 255.0) + floor + return y_grad * d + + +class DoubleSwish(torch.nn.Module): + def forward(self, x: Tensor) -> Tensor: + """Return double-swish activation function which is an approximation to Swish(Swish(x)), + that we approximate closely with x * sigmoid(x-1). + """ + if torch.jit.is_scripting() or torch.jit.is_tracing(): + return x * torch.sigmoid(x - 1.0) + return DoubleSwishFunction.apply(x) + + +class ActivationBalancerFunction(torch.autograd.Function): + @staticmethod + def forward( + ctx, + x: Tensor, + scale_factor: Tensor, + sign_factor: Optional[Tensor], + channel_dim: int, ) -> Tensor: + if channel_dim < 0: + channel_dim += x.ndim + ctx.channel_dim = channel_dim + xgt0 = x > 0 + if sign_factor is None: + ctx.save_for_backward(xgt0, scale_factor) + else: + ctx.save_for_backward(xgt0, scale_factor, sign_factor) + return x + + @staticmethod + def backward(ctx, x_grad: Tensor) -> Tuple[Tensor, None, None, None]: + if len(ctx.saved_tensors) == 3: + xgt0, scale_factor, sign_factor = ctx.saved_tensors + for _ in range(ctx.channel_dim, x_grad.ndim - 1): + scale_factor = scale_factor.unsqueeze(-1) + sign_factor = sign_factor.unsqueeze(-1) + factor = sign_factor + scale_factor * (xgt0.to(x_grad.dtype) - 0.5) + else: + xgt0, scale_factor = ctx.saved_tensors + for _ in range(ctx.channel_dim, x_grad.ndim - 1): + scale_factor = scale_factor.unsqueeze(-1) + factor = scale_factor * (xgt0.to(x_grad.dtype) - 0.5) + neg_delta_grad = x_grad.abs() * factor + return (x_grad - neg_delta_grad, None, None, None, ) + + +def _compute_scale_factor( + x: Tensor, + channel_dim: int, + min_abs: float, + max_abs: float, + gain_factor: float, + max_factor: float, ) -> Tensor: + if channel_dim < 0: + channel_dim += x.ndim + sum_dims = [d for d in range(x.ndim) if d != channel_dim] + x_abs_mean = torch.mean(x.abs(), dim=sum_dims).to(torch.float32) + + if min_abs == 0.0: + below_threshold = 0.0 + else: + # below_threshold is 0 if x_abs_mean > min_abs, can be at most max_factor if + # x_abs)_mean , min_abs. + below_threshold = ( + (min_abs - x_abs_mean) * (gain_factor / min_abs)).clamp( + min=0, max=max_factor) + + above_threshold = ((x_abs_mean - max_abs) * (gain_factor / max_abs)).clamp( + min=0, max=max_factor) + + return below_threshold - above_threshold + + +def _compute_sign_factor( + x: Tensor, + channel_dim: int, + min_positive: float, + max_positive: float, + gain_factor: float, + max_factor: float, ) -> Tensor: + if channel_dim < 0: + channel_dim += x.ndim + sum_dims = [d for d in range(x.ndim) if d != channel_dim] + proportion_positive = torch.mean((x > 0).to(torch.float32), dim=sum_dims) + if min_positive == 0.0: + factor1 = 0.0 + else: + # 0 if proportion_positive >= min_positive, else can be + # as large as max_factor. + factor1 = ((min_positive - proportion_positive) * + (gain_factor / min_positive)).clamp_( + min=0, max=max_factor) + + if max_positive == 1.0: + factor2 = 0.0 + else: + # 0 if self.proportion_positive <= max_positive, else can be + # as large as -max_factor. + factor2 = ((proportion_positive - max_positive) * + (gain_factor / (1.0 - max_positive))).clamp_( + min=0, max=max_factor) + sign_factor = factor1 - factor2 + # require min_positive != 0 or max_positive != 1: + assert not isinstance(sign_factor, float) + return sign_factor + + +class ActivationBalancer(torch.nn.Module): + """ + Modifies the backpropped derivatives of a function to try to encourage, for + each channel, that it is positive at least a proportion `threshold` of the + time. It does this by multiplying negative derivative values by up to + (1+max_factor), and positive derivative values by up to (1-max_factor), + interpolated from 1 at the threshold to those extremal values when none + of the inputs are positive. + + Args: + num_channels: the number of channels + channel_dim: the dimension/axis corresponding to the channel, e.g. + -1, 0, 1, 2; will be interpreted as an offset from x.ndim if negative. + min_positive: the minimum, per channel, of the proportion of the time + that (x > 0), below which we start to modify the derivatives. + max_positive: the maximum, per channel, of the proportion of the time + that (x > 0), above which we start to modify the derivatives. + max_factor: the maximum factor by which we modify the derivatives for + either the sign constraint or the magnitude constraint; + e.g. with max_factor=0.02, the the derivatives would be multiplied by + values in the range [0.98..1.02]. + sign_gain_factor: determines the 'gain' with which we increase the + change in gradient once the constraints on min_positive and max_positive + are violated. + scale_gain_factor: determines the 'gain' with which we increase the + change in gradient once the constraints on min_abs and max_abs + are violated. + min_abs: the minimum average-absolute-value difference from the mean + value per channel, which we allow, before we start to modify + the derivatives to prevent this. + max_abs: the maximum average-absolute-value difference from the mean + value per channel, which we allow, before we start to modify + the derivatives to prevent this. + min_prob: determines the minimum probability with which we modify the + gradients for the {min,max}_positive and {min,max}_abs constraints, + on each forward(). This is done randomly to prevent all layers + from doing it at the same time. Early in training we may use + higher probabilities than this; it will decay to this value. + """ + + def __init__( + self, + num_channels: int, + channel_dim: int, + min_positive: float=0.05, + max_positive: float=0.95, + max_factor: float=0.04, + sign_gain_factor: float=0.01, + scale_gain_factor: float=0.02, + min_abs: float=0.2, + max_abs: float=100.0, + min_prob: float=0.1, ): + super(ActivationBalancer, self).__init__() + self.num_channels = num_channels + self.channel_dim = channel_dim + self.min_positive = min_positive + self.max_positive = max_positive + self.max_factor = max_factor + self.min_abs = min_abs + self.max_abs = max_abs + self.min_prob = min_prob + self.sign_gain_factor = sign_gain_factor + self.scale_gain_factor = scale_gain_factor + + # count measures how many times the forward() function has been called. + # We occasionally sync this to a tensor called `count`, that exists to + # make sure it is synced to disk when we load and save the model. + self.cpu_count = 0 + self.register_buffer("count", torch.tensor(0, dtype=torch.int64)) + + def forward(self, x: Tensor) -> Tensor: + if (torch.jit.is_scripting() or not x.requires_grad or + torch.jit.is_tracing()): + return _no_op(x) + + count = self.cpu_count + self.cpu_count += 1 + + if random.random() < 0.01: + # Occasionally sync self.cpu_count with self.count. + # count affects the decay of 'prob'. don't do this on every iter, + # because syncing with the GPU is slow. + self.cpu_count = max(self.cpu_count, self.count.item()) + self.count.fill_(self.cpu_count) + + # the prob of doing some work exponentially decreases from 0.5 till it hits + # a floor at min_prob (==0.1, by default) + prob = max(self.min_prob, 0.5**(1 + (count / 4000.0))) + + if random.random() < prob: + sign_gain_factor = 0.5 + if self.min_positive != 0.0 or self.max_positive != 1.0: + sign_factor = _compute_sign_factor( + x, + self.channel_dim, + self.min_positive, + self.max_positive, + gain_factor=self.sign_gain_factor / prob, + max_factor=self.max_factor, ) + else: + sign_factor = None + + scale_factor = _compute_scale_factor( + x.detach(), + self.channel_dim, + min_abs=self.min_abs, + max_abs=self.max_abs, + gain_factor=self.scale_gain_factor / prob, + max_factor=self.max_factor, ) + return ActivationBalancerFunction.apply( + x, + scale_factor, + sign_factor, + self.channel_dim, ) + else: + return _no_op(x) + + +def BalancedDoubleSwish(d_model, channel_dim=-1, max_abs=10.0, + min_prob=0.25) -> nn.Sequential: + """ + ActivationBalancer -> DoubleSwish + """ + balancer = ActivationBalancer( + d_model, channel_dim=channel_dim, max_abs=max_abs, min_prob=min_prob) + return nn.Sequential( + balancer, + DoubleSwish(), ) diff --git a/AR/modules/transformer.py b/AR/modules/transformer.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..04f0b1bea152c8f6cd5c6fc0ea60058691e0947e --- /dev/null +++ b/AR/modules/transformer.py @@ -0,0 +1,347 @@ +# modified from https://github.com/lifeiteng/vall-e/blob/main/valle/modules/transformer.py +import copy +import numbers +from functools import partial +from typing import Any +from typing import Callable +from typing import List +from typing import Optional +from typing import Tuple +from typing import Union + +import torch +from AR.modules.activation import MultiheadAttention +from AR.modules.scaling import BalancedDoubleSwish +from torch import nn +from torch import Tensor +from torch.nn import functional as F + +_shape_t = Union[int, List[int], torch.Size] + + +class LayerNorm(nn.Module): + __constants__ = ["normalized_shape", "eps", "elementwise_affine"] + normalized_shape: Tuple[int, ...] + eps: float + elementwise_affine: bool + + def __init__( + self, + normalized_shape: _shape_t, + eps: float=1e-5, + elementwise_affine: bool=True, + device=None, + dtype=None, ) -> None: + factory_kwargs = {"device": device, "dtype": dtype} + super(LayerNorm, self).__init__() + if isinstance(normalized_shape, numbers.Integral): + # mypy error: incompatible types in assignment + normalized_shape = (normalized_shape, ) # type: ignore[assignment] + self.normalized_shape = tuple( + normalized_shape) # type: ignore[arg-type] + self.eps = eps + self.elementwise_affine = elementwise_affine + if self.elementwise_affine: + self.weight = nn.Parameter( + torch.empty(self.normalized_shape, **factory_kwargs)) + self.bias = nn.Parameter( + torch.empty(self.normalized_shape, **factory_kwargs)) + else: + self.register_parameter("weight", None) + self.register_parameter("bias", None) + + self.reset_parameters() + + def reset_parameters(self) -> None: + if self.elementwise_affine: + nn.init.ones_(self.weight) + nn.init.zeros_(self.bias) + + def forward(self, input: Tensor, embedding: Any=None) -> Tensor: + if isinstance(input, tuple): + input, embedding = input + return (F.layer_norm( + input, + self.normalized_shape, + self.weight, + self.bias, + self.eps, ), embedding, ) + + assert embedding is None + return F.layer_norm(input, self.normalized_shape, self.weight, + self.bias, self.eps) + + def extra_repr(self) -> str: + return ( + "{normalized_shape}, eps={eps}, " + "elementwise_affine={elementwise_affine}".format(**self.__dict__)) + + +class IdentityNorm(nn.Module): + def __init__( + self, + d_model: int, + eps: float=1e-5, + device=None, + dtype=None, ) -> None: + super(IdentityNorm, self).__init__() + + def forward(self, input: Tensor, embedding: Any=None) -> Tensor: + if isinstance(input, tuple): + return input + + assert embedding is None + return input + + +class TransformerEncoder(nn.Module): + r"""TransformerEncoder is a stack of N encoder layers. Users can build the + BERT(https://arxiv.org/abs/1810.04805) model with corresponding parameters. + + Args: + encoder_layer: an instance of the TransformerEncoderLayer() class (required). + num_layers: the number of sub-encoder-layers in the encoder (required). + norm: the layer normalization component (optional). + enable_nested_tensor: if True, input will automatically convert to nested tensor + (and convert back on output). This will improve the overall performance of + TransformerEncoder when padding rate is high. Default: ``True`` (enabled). + + Examples:: + >>> encoder_layer = TransformerEncoderLayer(d_model=512, nhead=8) + >>> transformer_encoder = TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=6) + >>> src = torch.rand(10, 32, 512) + >>> out = transformer_encoder(src) + """ + __constants__ = ["norm"] + + def __init__(self, encoder_layer, num_layers, norm=None): + super(TransformerEncoder, self).__init__() + self.layers = _get_clones(encoder_layer, num_layers) + self.num_layers = num_layers + self.norm = norm + + def forward( + self, + src: Tensor, + mask: Optional[Tensor]=None, + src_key_padding_mask: Optional[Tensor]=None, + return_layer_states: bool=False,cache=None ) -> Tensor: + r"""Pass the input through the encoder layers in turn. + + Args: + src: the sequence to the encoder (required). + mask: the mask for the src sequence (optional). + src_key_padding_mask: the mask for the src keys per batch (optional). + return_layer_states: return layers' state (optional). + + Shape: + see the docs in Transformer class. + """ + if return_layer_states: + layer_states = [] # layers' output + output = src + for mod in self.layers: + output = mod( + output, + src_mask=mask, + src_key_padding_mask=src_key_padding_mask, cache=cache) + layer_states.append(output[0]) + + if self.norm is not None: + output = self.norm(output) + + return layer_states, output + + output = src + for mod in self.layers: + output = mod(output, + src_mask=mask, + src_key_padding_mask=src_key_padding_mask, cache=cache) + + if self.norm is not None: + output = self.norm(output) + + return output + + +class TransformerEncoderLayer(nn.Module): + __constants__ = ["batch_first", "norm_first"] + + def __init__( + self, + d_model: int, + nhead: int, + dim_feedforward: int=2048, + dropout: float=0.1, + activation: Union[str, Callable[[Tensor], Tensor]]=F.relu, + batch_first: bool=False, + norm_first: bool=False, + device=None, + dtype=None, + linear1_self_attention_cls: nn.Module=nn.Linear, + linear2_self_attention_cls: nn.Module=nn.Linear, + linear1_feedforward_cls: nn.Module=nn.Linear, + linear2_feedforward_cls: nn.Module=nn.Linear, + layer_norm_cls: nn.Module=LayerNorm, + layer_norm_eps: float=1e-5, + adaptive_layer_norm=False, ) -> None: + factory_kwargs = {"device": device, "dtype": dtype} + super(TransformerEncoderLayer, self).__init__() + # print(233333333333,d_model,nhead) + # import os + # os._exit(2333333) + self.self_attn = MultiheadAttention( + d_model,#512 16 + nhead, + dropout=dropout, + batch_first=batch_first, + linear1_cls=linear1_self_attention_cls, + linear2_cls=linear2_self_attention_cls, + **factory_kwargs, ) + + # Implementation of Feedforward model + self.linear1 = linear1_feedforward_cls(d_model, dim_feedforward, + **factory_kwargs) + self.dropout = nn.Dropout(dropout) + self.linear2 = linear2_feedforward_cls(dim_feedforward, d_model, + **factory_kwargs) + + self.norm_first = norm_first + self.dropout1 = nn.Dropout(dropout) + self.dropout2 = nn.Dropout(dropout) + + # Legacy string support for activation function. + if isinstance(activation, str): + activation = _get_activation_fn(activation) + elif isinstance(activation, partial): + activation = activation(d_model) + elif activation == BalancedDoubleSwish: + activation = BalancedDoubleSwish(d_model) + + # # We can't test self.activation in forward() in TorchScript, + # # so stash some information about it instead. + # if activation is F.relu or isinstance(activation, torch.nn.ReLU): + # self.activation_relu_or_gelu = 1 + # elif activation is F.gelu or isinstance(activation, torch.nn.GELU): + # self.activation_relu_or_gelu = 2 + # else: + # self.activation_relu_or_gelu = 0 + self.activation = activation + + norm1 = layer_norm_cls(d_model, eps=layer_norm_eps, **factory_kwargs) + if layer_norm_cls == IdentityNorm: + norm2 = BalancedBasicNorm( + d_model, eps=layer_norm_eps, **factory_kwargs) + else: + norm2 = layer_norm_cls( + d_model, eps=layer_norm_eps, **factory_kwargs) + + if adaptive_layer_norm: + self.norm1 = AdaptiveLayerNorm(d_model, norm1) + self.norm2 = AdaptiveLayerNorm(d_model, norm2) + else: + self.norm1 = norm1 + self.norm2 = norm2 + + def __setstate__(self, state): + super(TransformerEncoderLayer, self).__setstate__(state) + if not hasattr(self, "activation"): + self.activation = F.relu + + def forward( + self, + src: Tensor, + src_mask: Optional[Tensor]=None, + src_key_padding_mask: Optional[Tensor]=None,cache=None ) -> Tensor: + r"""Pass the input through the encoder layer. + + Args: + src: the sequence to the encoder layer (required). + src_mask: the mask for the src sequence (optional). + src_key_padding_mask: the mask for the src keys per batch (optional). + + Shape: + see the docs in Transformer class. + """ + x, stage_embedding = src, None + is_src_tuple = False + if isinstance(src, tuple): + x, stage_embedding = src + is_src_tuple = True + + if src_key_padding_mask is not None: + _skpm_dtype = src_key_padding_mask.dtype + if _skpm_dtype != torch.bool and not torch.is_floating_point( + src_key_padding_mask): + raise AssertionError( + "only bool and floating types of key_padding_mask are supported" + ) + + if self.norm_first: + x = x + self._sa_block( + self.norm1(x, stage_embedding), + src_mask, + src_key_padding_mask,cache=cache ) + x = x + self._ff_block(self.norm2(x, stage_embedding)) + else: + x = self.norm1( + x + self._sa_block(x, src_mask, src_key_padding_mask,cache=cache), + stage_embedding, ) + x = self.norm2(x + self._ff_block(x), stage_embedding) + + if is_src_tuple: + return (x, stage_embedding) + return x + + # self-attention block + def _sa_block( + self, + x: Tensor, + attn_mask: Optional[Tensor], + key_padding_mask: Optional[Tensor],cache=None ) -> Tensor: + # print(x.shape,attn_mask.shape,key_padding_mask) + #torch.Size([1, 188, 512]) torch.Size([188, 188]) None + # import os + # os._exit(23333) + x = self.self_attn( + x, + x, + x, + attn_mask=attn_mask, + key_padding_mask=key_padding_mask, + need_weights=False,cache=cache )[0] + return self.dropout1(x) + + # feed forward block + def _ff_block(self, x: Tensor) -> Tensor: + x = self.linear2(self.dropout(self.activation(self.linear1(x)))) + return self.dropout2(x) + + +class AdaptiveLayerNorm(nn.Module): + r"""Adaptive Layer Normalization""" + + def __init__(self, d_model, norm) -> None: + super(AdaptiveLayerNorm, self).__init__() + self.project_layer = nn.Linear(d_model, 2 * d_model) + self.norm = norm + self.d_model = d_model + self.eps = self.norm.eps + + def forward(self, input: Tensor, embedding: Tensor=None) -> Tensor: + if isinstance(input, tuple): + input, embedding = input + weight, bias = torch.split( + self.project_layer(embedding), + split_size_or_sections=self.d_model, + dim=-1, ) + return (weight * self.norm(input) + bias, embedding) + + weight, bias = torch.split( + self.project_layer(embedding), + split_size_or_sections=self.d_model, + dim=-1, ) + return weight * self.norm(input) + bias + +def _get_clones(module, N): + return nn.ModuleList([copy.deepcopy(module) for i in range(N)]) diff --git a/AR/text_processing/__init__.py b/AR/text_processing/__init__.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e69de29bb2d1d6434b8b29ae775ad8c2e48c5391 diff --git a/AR/text_processing/phonemizer.py b/AR/text_processing/phonemizer.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..83ecfb76fa0fe1ab8a6e78380c0534eee165b4db --- /dev/null +++ b/AR/text_processing/phonemizer.py @@ -0,0 +1,80 @@ +# modified from https://github.com/feng-yufei/shared_debugging_code/blob/main/text_processing/phonemizer.py +import itertools +import re +from typing import Dict +from typing import List + +import regex +from gruut import sentences +from gruut.const import Sentence +from gruut.const import Word +from AR.text_processing.symbols import SYMBOL_TO_ID + + +class GruutPhonemizer: + def __init__(self, language: str): + self._phonemizer = sentences + self.lang = language + self.symbol_to_id = SYMBOL_TO_ID + self._special_cases_dict: Dict[str] = { + r"\.\.\.": "... ", + ";": "; ", + ":": ": ", + ",": ", ", + r"\.": ". ", + "!": "! ", + r"\?": "? ", + "—": "—", + "…": "… ", + "«": "«", + "»": "»" + } + self._punctuation_regexp: str = rf"([{''.join(self._special_cases_dict.keys())}])" + + def _normalize_punctuation(self, text: str) -> str: + text = regex.sub(fr"\pZ+{self._punctuation_regexp}", r"\1", text) + text = regex.sub(fr"{self._punctuation_regexp}(\pL)", r"\1 \2", text) + text = regex.sub(r"\pZ+", r" ", text) + return text.strip() + + def _convert_punctuation(self, word: Word) -> str: + if not word.phonemes: + return '' + if word.phonemes[0] in ['‖', '|']: + return word.text.strip() + + phonemes = ''.join(word.phonemes) + # remove modifier characters ˈˌː with regex + phonemes = re.sub(r'[ˈˌː͡]', '', phonemes) + return phonemes.strip() + + def phonemize(self, text: str, espeak: bool=False) -> str: + text_to_phonemize: str = self._normalize_punctuation(text) + sents: List[Sentence] = [ + sent + for sent in self._phonemizer( + text_to_phonemize, lang="en-us", espeak=espeak) + ] + words: List[str] = [ + self._convert_punctuation(word) for word in itertools.chain(*sents) + ] + return ' '.join(words) + + def transform(self, phonemes): + # convert phonemes to ids + # dictionary is in symbols.py + return [ + self.symbol_to_id[p] for p in phonemes + if p in self.symbol_to_id.keys() + ] + + +if __name__ == "__main__": + phonemizer = GruutPhonemizer("en-us") + # text -> IPA + phonemes = phonemizer.phonemize("Hello, wor-ld ?") + print("phonemes:", phonemes) + print("len(phonemes):", len(phonemes)) + phoneme_ids = phonemizer.transform(phonemes) + print("phoneme_ids:", phoneme_ids) + print("len(phoneme_ids):", len(phoneme_ids)) diff --git a/AR/text_processing/symbols.py b/AR/text_processing/symbols.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6bc9a0c3eb77594b10670eb8caca7016cbbe9fdf --- /dev/null +++ b/AR/text_processing/symbols.py @@ -0,0 +1,9 @@ +# modified from https://github.com/feng-yufei/shared_debugging_code/blob/main/text_processing/symbols.py +PAD = '_' +PUNCTUATION = ';:,.!?¡¿—…"«»“” ' +LETTERS = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz' +IPA_LETTERS = "ɑɐɒæɓʙβɔɕçɗɖðʤəɘɚɛɜɝɞɟʄɡɠɢʛɦɧħɥʜɨɪʝɭɬɫɮʟɱɯɰŋɳɲɴøɵɸθœɶʘɹɺɾɻʀʁɽʂʃʈʧʉʊʋⱱʌɣɤʍχʎʏʑʐʒʔʡʕʢǀǁǂǃˈˌːˑʼʴʰʱʲʷˠˤ˞↓↑→↗↘'̩'ᵻ" +SYMBOLS = [PAD] + list(PUNCTUATION) + list(LETTERS) + list(IPA_LETTERS) +SPACE_ID = SYMBOLS.index(" ") +SYMBOL_TO_ID = {s: i for i, s in enumerate(SYMBOLS)} +ID_TO_SYMBOL = {i: s for i, s in enumerate(SYMBOLS)} diff --git a/AR/utils/__init__.py b/AR/utils/__init__.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c2eaf61adcfee96d6e7ec8fd70a7603e18afb567 --- /dev/null +++ b/AR/utils/__init__.py @@ -0,0 +1,37 @@ +import re + + +def str2bool(str): + return True if str.lower() == 'true' else False + + +def get_newest_ckpt(string_list): + # 定义一个正则表达式模式,用于匹配字符串中的数字 + pattern = r'epoch=(\d+)-step=(\d+)\.ckpt' + + # 使用正则表达式提取每个字符串中的数字信息,并创建一个包含元组的列表 + extracted_info = [] + for string in string_list: + match = re.match(pattern, string) + if match: + epoch = int(match.group(1)) + step = int(match.group(2)) + extracted_info.append((epoch, step, string)) + # 按照 epoch 后面的数字和 step 后面的数字进行排序 + sorted_info = sorted( + extracted_info, key=lambda x: (x[0], x[1]), reverse=True) + # 获取最新的 ckpt 文件名 + newest_ckpt = sorted_info[0][2] + return newest_ckpt + + +# 文本存在且不为空时 return True +def check_txt_file(file_path): + try: + with open(file_path, 'r') as file: + text = file.readline().strip() + assert text.strip() != '' + return text + except Exception: + return False + return False diff --git a/AR/utils/initialize.py b/AR/utils/initialize.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..17ff9f92e51c8941973139d6e34d4a1c7cd8daaa --- /dev/null +++ b/AR/utils/initialize.py @@ -0,0 +1,38 @@ +#!/usr/bin/env python3 +"""Initialize modules for espnet2 neural networks.""" +import torch +from typeguard import check_argument_types + + +def initialize(model: torch.nn.Module, init: str): + """Initialize weights of a neural network module. + + Parameters are initialized using the given method or distribution. + + Custom initialization routines can be implemented into submodules + as function `espnet_initialization_fn` within the custom module. + + Args: + model: Target. + init: Method of initialization. + """ + assert check_argument_types() + print("init with", init) + + # weight init + for p in model.parameters(): + if p.dim() > 1: + if init == "xavier_uniform": + torch.nn.init.xavier_uniform_(p.data) + elif init == "xavier_normal": + torch.nn.init.xavier_normal_(p.data) + elif init == "kaiming_uniform": + torch.nn.init.kaiming_uniform_(p.data, nonlinearity="relu") + elif init == "kaiming_normal": + torch.nn.init.kaiming_normal_(p.data, nonlinearity="relu") + else: + raise ValueError("Unknown initialization: " + init) + # bias init + for name, p in model.named_parameters(): + if ".bias" in name and p.dim() == 1: + p.data.zero_() diff --git a/AR/utils/io.py b/AR/utils/io.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..24f1be625d1c767fe68c2f348b1d04011cd82699 --- /dev/null +++ b/AR/utils/io.py @@ -0,0 +1,32 @@ +import sys + +import torch +import yaml + + +def load_yaml_config(path): + with open(path) as f: + config = yaml.full_load(f) + return config + + +def save_config_to_yaml(config, path): + assert path.endswith('.yaml') + with open(path, 'w') as f: + f.write(yaml.dump(config)) + f.close() + + +def write_args(args, path): + args_dict = dict((name, getattr(args, name)) for name in dir(args) + if not name.startswith('_')) + with open(path, 'a') as args_file: + args_file.write('==> torch version: {}\n'.format(torch.__version__)) + args_file.write( + '==> cudnn version: {}\n'.format(torch.backends.cudnn.version())) + args_file.write('==> Cmd:\n') + args_file.write(str(sys.argv)) + args_file.write('\n==> args:\n') + for k, v in sorted(args_dict.items()): + args_file.write(' %s: %s\n' % (str(k), str(v))) + args_file.close() diff --git a/README.md b/README.md index 94bf73cfd629c954107f45feb1cf6f58ea31af76..235163d64a224339dbfee4630d4e308af50156c6 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,10 +1,10 @@ --- -title: GPT-SoVITS-ToneControl Test -emoji: 🏆 -colorFrom: red -colorTo: purple +title: GPT-SoVITS-KITASATO +emoji: 🐠 +colorFrom: blue +colorTo: green sdk: gradio -sdk_version: 4.16.0 +sdk_version: 4.14.0 app_file: app.py pinned: false license: apache-2.0 diff --git a/app.py b/app.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..040a1a4295d9b2ab5637ea2209383ea71f16158c --- /dev/null +++ b/app.py @@ -0,0 +1,329 @@ +import os +cnhubert_base_path = "pretrained_models/chinese-hubert-base" +bert_path = "pretrained_models/chinese-roberta-wwm-ext-large" +import re +import gradio as gr +from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer +import torch,numpy as np +from pathlib import Path +import os,librosa,torch +from feature_extractor import cnhubert +cnhubert.cnhubert_base_path=cnhubert_base_path +from module.models import SynthesizerTrn +from AR.models.t2s_lightning_module import Text2SemanticLightningModule +from text import cleaned_text_to_sequence +from text.cleaner import clean_text +from time import time as ttime +from module.mel_processing import spectrogram_torch +from my_utils import load_audio + +import logging +logging.getLogger('httpx').setLevel(logging.WARNING) +logging.getLogger('httpcore').setLevel(logging.WARNING) +logging.getLogger('multipart').setLevel(logging.WARNING) + +device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" +#device = "cpu" +is_half = False + +tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(bert_path) +bert_model=AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(bert_path) +if(is_half==True):bert_model=bert_model.half().to(device) +else:bert_model=bert_model.to(device) +# bert_model=bert_model.to(device) +def get_bert_feature(text, word2ph): # Bert(不是HuBERT的特征计算) + with torch.no_grad(): + inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") + for i in inputs: + inputs[i] = inputs[i].to(device)#####输入是long不用管精度问题,精度随bert_model + res = bert_model(**inputs, output_hidden_states=True) + res = torch.cat(res["hidden_states"][-3:-2], -1)[0].cpu()[1:-1] + assert len(word2ph) == len(text) + phone_level_feature = [] + for i in range(len(word2ph)): + repeat_feature = res[i].repeat(word2ph[i], 1) + phone_level_feature.append(repeat_feature) + phone_level_feature = torch.cat(phone_level_feature, dim=0) + # if(is_half==True):phone_level_feature=phone_level_feature.half() + return phone_level_feature.T + + +def load_model(sovits_path, gpt_path): + dict_s2 = torch.load(sovits_path, map_location="cpu") + hps = dict_s2["config"] + + class DictToAttrRecursive: + def __init__(self, input_dict): + for key, value in input_dict.items(): + if isinstance(value, dict): + # 如果值是字典,递归调用构造函数 + setattr(self, key, DictToAttrRecursive(value)) + else: + setattr(self, key, value) + + hps = DictToAttrRecursive(hps) + hps.model.semantic_frame_rate = "25hz" + dict_s1 = torch.load(gpt_path, map_location="cpu") + config = dict_s1["config"] + ssl_model = cnhubert.get_model() + if (is_half == True): + ssl_model = ssl_model.half().to(device) + else: + ssl_model = ssl_model.to(device) + + vq_model = SynthesizerTrn( + hps.data.filter_length // 2 + 1, + hps.train.segment_size // hps.data.hop_length, + n_speakers=hps.data.n_speakers, + **hps.model) + if (is_half == True): + vq_model = vq_model.half().to(device) + else: + vq_model = vq_model.to(device) + vq_model.eval() + vq_model.load_state_dict(dict_s2["weight"], strict=False) + hz = 50 + max_sec = config['data']['max_sec'] + # t2s_model = Text2SemanticLightningModule.load_from_checkpoint(checkpoint_path=gpt_path, config=config, map_location="cpu")#########todo + t2s_model = Text2SemanticLightningModule(config, "ojbk", is_train=False) + t2s_model.load_state_dict(dict_s1["weight"]) + if (is_half == True): t2s_model = t2s_model.half() + t2s_model = t2s_model.to(device) + t2s_model.eval() + total = sum([param.nelement() for param in t2s_model.parameters()]) + print("Number of parameter: %.2fM" % (total / 1e6)) + return vq_model, ssl_model, t2s_model, hps, config, hz, max_sec + + +def get_spepc(hps, filename): + audio=load_audio(filename,int(hps.data.sampling_rate)) + audio=torch.FloatTensor(audio) + audio_norm = audio + audio_norm = audio_norm.unsqueeze(0) + spec = spectrogram_torch(audio_norm, hps.data.filter_length,hps.data.sampling_rate, hps.data.hop_length, hps.data.win_length,center=False) + return spec + + +def create_tts_fn(vq_model, ssl_model, t2s_model, hps, config, hz, max_sec): + def tts_fn(ref_wav_path, prompt_text, prompt_language, target_phone, text_language): + t0 = ttime() + prompt_text=prompt_text.strip() + prompt_language=prompt_language + with torch.no_grad(): + wav16k, sr = librosa.load(ref_wav_path, sr=16000) # 派蒙 + # 添加0.3s的静音 + wav16k = np.concatenate([np.zeros(int(hps.data.sampling_rate * 0.3)), wav16k]) + wav16k = torch.from_numpy(wav16k) + # 使用全精度 + wav16k = wav16k.float() + if(is_half==True):wav16k=wav16k.half().to(device) + else:wav16k=wav16k.to(device) + print(wav16k.shape) # 读取16k音频 + ssl_content = ssl_model.model(wav16k.unsqueeze(0))["last_hidden_state"].transpose(1, 2)#.float() + # 取出HuBERT特征(先Wav2Vec2再HuBERT) + print(ssl_content.shape) + codes = vq_model.extract_latent(ssl_content) + print(codes.shape) + prompt_semantic = codes[0, 0] + t1 = ttime() + phones1, word2ph1, norm_text1 = clean_text(prompt_text, prompt_language) + phones1=cleaned_text_to_sequence(phones1) + #texts=text.split("\n") + audio_opt = [] + zero_wav=np.zeros(int(hps.data.sampling_rate*0.3),dtype=np.float16 if is_half==True else np.float32) + phones = get_phone_from_str_list(target_phone, text_language) + for phones2 in phones: + if(len(phones2) == 0): + continue + if(len(phones2) == 1 and phones2[0] == ""): + continue + #phones2, word2ph2, norm_text2 = clean_text(text, text_language) + print(phones2) + phones2 = cleaned_text_to_sequence(phones2) + #if(prompt_language=="zh"):bert1 = get_bert_feature(norm_text1, word2ph1).to(device) + bert1 = torch.zeros((1024, len(phones1)),dtype=torch.float16 if is_half==True else torch.float32).to(device) + #if(text_language=="zh"):bert2 = get_bert_feature(norm_text2, word2ph2).to(device) + bert2 = torch.zeros((1024, len(phones2))).to(bert1) + bert = torch.cat([bert1, bert2], 1) + + all_phoneme_ids = torch.LongTensor(phones1+phones2).to(device).unsqueeze(0) + bert = bert.to(device).unsqueeze(0) + all_phoneme_len = torch.tensor([all_phoneme_ids.shape[-1]]).to(device) + prompt = prompt_semantic.unsqueeze(0).to(device) + t2 = ttime() + idx = 0 + cnt = 0 + while idx == 0 and cnt < 2: + with torch.no_grad(): + # pred_semantic = t2s_model.model.infer + pred_semantic,idx = t2s_model.model.infer_panel( + all_phoneme_ids, + all_phoneme_len, + prompt, + bert, + # prompt_phone_len=ph_offset, + top_k=config['inference']['top_k'], + early_stop_num=hz * max_sec) + t3 = ttime() + cnt+=1 + if idx == 0: + return "Error: Generation failure: bad zero prediction.", None + pred_semantic = pred_semantic[:,-idx:].unsqueeze(0) # .unsqueeze(0)#mq要多unsqueeze一次 + refer = get_spepc(hps, ref_wav_path)#.to(device) + if(is_half==True):refer=refer.half().to(device) + else:refer=refer.to(device) + # audio = vq_model.decode(pred_semantic, all_phoneme_ids, refer).detach().cpu().numpy()[0, 0] + audio = vq_model.decode(pred_semantic, torch.LongTensor(phones2).to(device).unsqueeze(0), refer).detach().cpu().numpy()[0, 0]###试试重建不带上prompt部分 + audio_opt.append(audio) + audio_opt.append(zero_wav) + t4 = ttime() + print("%.3f\t%.3f\t%.3f\t%.3f" % (t1 - t0, t2 - t1, t3 - t2, t4 - t3)) + return "Success", (hps.data.sampling_rate,(np.concatenate(audio_opt,0)*32768).astype(np.int16)) + return tts_fn + + +def get_str_list_from_phone(text, text_language): + # raw文本过g2p得到音素列表,再转成字符串 + # 注意,这里的text是一个段落,可能包含多个句子 + # 段落间\n分割,音素间空格分割 + texts=text.split("\n") + phone_list = [] + for text in texts: + phones2, word2ph2, norm_text2 = clean_text(text, text_language) + phone_list.append(" ".join(phones2)) + return "\n".join(phone_list) + +def get_phone_from_str_list(str_list:str, language:str = 'ja'): + # 从音素字符串中得到音素列表 + # 注意,这里的text是一个段落,可能包含多个句子 + # 段落间\n分割,音素间空格分割 + sentences = str_list.split("\n") + phones = [] + for sentence in sentences: + phones.append(sentence.split(" ")) + return phones + +splits={",","。","?","!",",",".","?","!","~",":",":","—","…",}#不考虑省略号 +def split(todo_text): + todo_text = todo_text.replace("……", "。").replace("——", ",") + if (todo_text[-1] not in splits): todo_text += "。" + i_split_head = i_split_tail = 0 + len_text = len(todo_text) + todo_texts = [] + while (1): + if (i_split_head >= len_text): break # 结尾一定有标点,所以直接跳出即可,最后一段在上次已加入 + if (todo_text[i_split_head] in splits): + i_split_head += 1 + todo_texts.append(todo_text[i_split_tail:i_split_head]) + i_split_tail = i_split_head + else: + i_split_head += 1 + return todo_texts + + +def change_reference_audio(prompt_text, transcripts): + return transcripts[prompt_text] + + +models = [] +models_info = { + "nimi_sora":{ + "gpt_weight": "9nine/nimi_sora/sora-e3.ckpt", + "sovits_weight": "9nine/nimi_sora/sora_e20_s13100.pth", + "title": "9-nine-新海天", + "cover": "",#"https://9-nine-project.com/wp/wp-content/themes/nine-project/assets/images/pc/character/img_sora_01.png", + "example_reference": "わ~い! 焼っき肉~♪ 焼っき肉~♪" + }, + "sofy":{ + "gpt_weight": "9nine/sofy/sofy-e5.ckpt", + "sovits_weight": "9nine/sofy/sofy_e30_s8430.pth", + "title": "sofy", + "cover": "", + "example_reference": "「ハァイ、早速アーティファクトを見つけたみたいね。 思ったより優秀じゃないの」" + }, + } +for i, info in models_info.items(): + title = info['title'] + cover = info['cover'] + gpt_weight = info['gpt_weight'] + sovits_weight = info['sovits_weight'] + example_reference = info['example_reference'] + transcripts = {} + with open(f"9nine/{i}/transcript.txt", 'r', encoding='utf-8') as file: + for line in file: + line = line.strip().replace("\\", "/") + wav,_,_, t = line.split("|") + wav = os.path.basename(wav) + transcripts[t] = os.path.join(f"9nine/{i}/reference_audio", wav) + + vq_model, ssl_model, t2s_model, hps, config, hz, max_sec = load_model(sovits_weight, gpt_weight) + + + models.append( + ( + i, + title, + cover, + transcripts, + example_reference, + create_tts_fn( + vq_model, ssl_model, t2s_model, hps, config, hz, max_sec + ) + ) + ) +with gr.Blocks() as app: + gr.Markdown( + "#
GPT-SoVITS Demo\n" + ) + with gr.Tabs(): + for (name, title, cover, transcripts, example_reference, tts_fn) in models: + with gr.TabItem(name): + with gr.Row(): + gr.Markdown( + '
' + f'{title}' + '
') + with gr.Row(): + with gr.Column(): + prompt_text = gr.Dropdown( + label="Transcript of the Reference Audio", + value=example_reference, + choices=list(transcripts.keys()) + ) + inp_ref_audio = gr.Audio( + label="Reference Audio", + type="filepath", + interactive=False, + value=transcripts[example_reference] + ) + transcripts_state = gr.State(value=transcripts) + prompt_text.change( + fn=change_reference_audio, + inputs=[prompt_text, transcripts_state], + outputs=[inp_ref_audio] + ) + prompt_language = gr.State(value="ja") + with gr.Column(): + text = gr.Textbox(label="Input Text", value="こんにちは、私はあなたのAIアシスタントです。仲良くしましょうね。") + text_language = gr.Dropdown( + label="Language", + choices=["ja"], + value="ja" + ) + clean_button = gr.Button("Clean Text", variant="primary") + inference_button = gr.Button("Generate", variant="primary") + cleaned_text = gr.Textbox(label="Cleaned Text") + output = gr.Audio(label="Output Audio") + om = gr.Textbox(label="Output Message") + clean_button.click( + fn=get_str_list_from_phone, + inputs=[text, text_language], + outputs=[cleaned_text] + ) + inference_button.click( + fn=tts_fn, + inputs=[inp_ref_audio, prompt_text, prompt_language, cleaned_text, text_language], + outputs=[om, output] + ) + +app.queue().launch(share=True) \ No newline at end of file diff --git a/feature_extractor/__init__.py b/feature_extractor/__init__.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..79aa9294fec8fd823afae7d1a18e3279533dd7cf --- /dev/null +++ b/feature_extractor/__init__.py @@ -0,0 +1,6 @@ +from . import cnhubert, whisper_enc + +content_module_map = { + 'cnhubert': cnhubert, + 'whisper': whisper_enc +} \ No newline at end of file diff --git a/feature_extractor/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc b/feature_extractor/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c092862760bedfc89dcd266aaa07cb74a47611b1 Binary files /dev/null and b/feature_extractor/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc differ diff --git a/feature_extractor/__pycache__/cnhubert.cpython-310.pyc b/feature_extractor/__pycache__/cnhubert.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0ff112f8c8d5196eafaaa59da5a6b7e8e17aef4a Binary files /dev/null and b/feature_extractor/__pycache__/cnhubert.cpython-310.pyc differ diff --git a/feature_extractor/__pycache__/whisper_enc.cpython-310.pyc b/feature_extractor/__pycache__/whisper_enc.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..9adef898de63da24144ded55fa6b00cea79a4f7d Binary files /dev/null and b/feature_extractor/__pycache__/whisper_enc.cpython-310.pyc differ diff --git a/feature_extractor/cnhubert.py b/feature_extractor/cnhubert.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..048dc85c8093cd849232b34c8b059cf6040a4cc0 --- /dev/null +++ b/feature_extractor/cnhubert.py @@ -0,0 +1,97 @@ +import time + +import librosa +import torch +import torch.nn.functional as F +import soundfile as sf +import logging + +logging.getLogger("numba").setLevel(logging.WARNING) + +from transformers import ( + Wav2Vec2FeatureExtractor, + HubertModel, + Wav2Vec2Model, +) + +import utils +import torch.nn as nn + +cnhubert_base_path=None +class CNHubert(nn.Module): + def __init__(self): + super().__init__() + self.model = HubertModel.from_pretrained(cnhubert_base_path) + self.feature_extractor = Wav2Vec2FeatureExtractor.from_pretrained(cnhubert_base_path) + def forward(self, x): + input_values = self.feature_extractor(x, return_tensors="pt", sampling_rate=16000).input_values.to(x.device) + feats = self.model(input_values)["last_hidden_state"] + return feats + +# class CNHubertLarge(nn.Module): +# def __init__(self): +# super().__init__() +# self.model = HubertModel.from_pretrained("/data/docker/liujing04/gpt-vits/chinese-hubert-large") +# self.feature_extractor = Wav2Vec2FeatureExtractor.from_pretrained("/data/docker/liujing04/gpt-vits/chinese-hubert-large") +# def forward(self, x): +# input_values = self.feature_extractor(x, return_tensors="pt", sampling_rate=16000).input_values.to(x.device) +# feats = self.model(input_values)["last_hidden_state"] +# return feats +# +# class CVec(nn.Module): +# def __init__(self): +# super().__init__() +# self.model = HubertModel.from_pretrained("/data/docker/liujing04/vc-webui-big/hubert_base") +# self.feature_extractor = Wav2Vec2FeatureExtractor.from_pretrained("/data/docker/liujing04/vc-webui-big/hubert_base") +# def forward(self, x): +# input_values = self.feature_extractor(x, return_tensors="pt", sampling_rate=16000).input_values.to(x.device) +# feats = self.model(input_values)["last_hidden_state"] +# return feats +# +# class cnw2v2base(nn.Module): +# def __init__(self): +# super().__init__() +# self.model = Wav2Vec2Model.from_pretrained("/data/docker/liujing04/gpt-vits/chinese-wav2vec2-base") +# self.feature_extractor = Wav2Vec2FeatureExtractor.from_pretrained("/data/docker/liujing04/gpt-vits/chinese-wav2vec2-base") +# def forward(self, x): +# input_values = self.feature_extractor(x, return_tensors="pt", sampling_rate=16000).input_values.to(x.device) +# feats = self.model(input_values)["last_hidden_state"] +# return feats + + + +def get_model(): + model = CNHubert() + model.eval() + return model + +# def get_large_model(): +# model = CNHubertLarge() +# model.eval() +# return model +# +# def get_model_cvec(): +# model = CVec() +# model.eval() +# return model +# +# def get_model_cnw2v2base(): +# model = cnw2v2base() +# model.eval() +# return model + +def get_content(hmodel, wav_16k_tensor): + with torch.no_grad(): + feats = hmodel(wav_16k_tensor) + return feats.transpose(1,2) + + +if __name__ == '__main__': + model = get_model() + src_path = "/Users/Shared/原音频2.wav" + wav_16k_tensor = utils.load_wav_to_torch_and_resample(src_path, 16000) + model = model + wav_16k_tensor = wav_16k_tensor + feats = get_content(model,wav_16k_tensor) + print(feats.shape) + diff --git a/feature_extractor/whisper_enc.py b/feature_extractor/whisper_enc.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..023f751275bbf9d498b76a4da7ccd302e437949f --- /dev/null +++ b/feature_extractor/whisper_enc.py @@ -0,0 +1,22 @@ +import torch + + +def get_model(): + import whisper + model = whisper.load_model("small", device='cpu') + + return model.encoder + + +def get_content(model=None, wav_16k_tensor=None): + from whisper import log_mel_spectrogram, pad_or_trim + dev = next(model.parameters()).device + mel = log_mel_spectrogram(wav_16k_tensor).to(dev)[:, :3000] + # if torch.cuda.is_available(): + # mel = mel.to(torch.float16) + feature_len = mel.shape[-1] // 2 + assert mel.shape[-1] < 3000, "输入音频过长,只允许输入30以内音频" + with torch.no_grad(): + feature = model(pad_or_trim(mel, 3000).unsqueeze(0))[:1, :feature_len, :].transpose(1,2) + return feature + diff --git a/module/__init__.py b/module/__init__.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e69de29bb2d1d6434b8b29ae775ad8c2e48c5391 diff --git a/module/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc b/module/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..68a6704aa9f0630e6c7e8720e245d113640e8658 Binary files /dev/null and b/module/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc differ diff --git a/module/__pycache__/attentions.cpython-310.pyc b/module/__pycache__/attentions.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7f99b4bbc4773caa9cf11ced483c9509d02c6912 Binary files /dev/null and b/module/__pycache__/attentions.cpython-310.pyc differ diff --git a/module/__pycache__/commons.cpython-310.pyc b/module/__pycache__/commons.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b8fc772b4bcd4426ff67ad1f0a4cffc1820d7349 Binary files /dev/null and b/module/__pycache__/commons.cpython-310.pyc differ diff --git a/module/__pycache__/core_vq.cpython-310.pyc b/module/__pycache__/core_vq.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d01fe2cd7d6a0cb5560372396a533de210843cc4 Binary files /dev/null and b/module/__pycache__/core_vq.cpython-310.pyc differ diff --git a/module/__pycache__/mel_processing.cpython-310.pyc b/module/__pycache__/mel_processing.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a71927b45e130b9668d31002d6a29f034d0d1830 Binary files /dev/null and b/module/__pycache__/mel_processing.cpython-310.pyc differ diff --git a/module/__pycache__/models.cpython-310.pyc b/module/__pycache__/models.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..67d2333ee076aed204f722581500b53e335e0533 Binary files /dev/null and b/module/__pycache__/models.cpython-310.pyc differ diff --git a/module/__pycache__/modules.cpython-310.pyc b/module/__pycache__/modules.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..9578517b6844b4f089acec31a39e24b13d69dd23 Binary files /dev/null and b/module/__pycache__/modules.cpython-310.pyc differ diff --git a/module/__pycache__/mrte_model.cpython-310.pyc b/module/__pycache__/mrte_model.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..dd586b1e8f6b01cab39c514d41ff70d66db79c87 Binary files /dev/null and b/module/__pycache__/mrte_model.cpython-310.pyc differ diff --git a/module/__pycache__/quantize.cpython-310.pyc b/module/__pycache__/quantize.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e003673a1327fa1d7ddb9780475fea55344a7e54 Binary files /dev/null and b/module/__pycache__/quantize.cpython-310.pyc differ diff --git a/module/__pycache__/transforms.cpython-310.pyc b/module/__pycache__/transforms.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3f3cfe19e8dbd29060257458dc4b7834de38de37 Binary files /dev/null and b/module/__pycache__/transforms.cpython-310.pyc differ diff --git a/module/attentions.py b/module/attentions.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..07672e248f62c18e98381b75d739dad566e5663f --- /dev/null +++ b/module/attentions.py @@ -0,0 +1,514 @@ +import math +import torch +from torch import nn +from torch.nn import functional as F + +from module import commons +from module. modules import LayerNorm + + +class Encoder(nn.Module): + def __init__(self, hidden_channels, filter_channels, n_heads, n_layers, kernel_size=1, p_dropout=0., window_size=4,isflow=False, **kwargs): + super().__init__() + self.hidden_channels = hidden_channels + self.filter_channels = filter_channels + self.n_heads = n_heads + self.n_layers = n_layers + self.kernel_size = kernel_size + self.p_dropout = p_dropout + self.window_size = window_size + + self.drop = nn.Dropout(p_dropout) + self.attn_layers = nn.ModuleList() + self.norm_layers_1 = nn.ModuleList() + self.ffn_layers = nn.ModuleList() + self.norm_layers_2 = nn.ModuleList() + for i in range(self.n_layers): + self.attn_layers.append(MultiHeadAttention(hidden_channels, hidden_channels, n_heads, p_dropout=p_dropout, window_size=window_size)) + self.norm_layers_1.append(LayerNorm(hidden_channels)) + self.ffn_layers.append(FFN(hidden_channels, hidden_channels, filter_channels, kernel_size, p_dropout=p_dropout)) + self.norm_layers_2.append(LayerNorm(hidden_channels)) + if isflow: + cond_layer = torch.nn.Conv1d(kwargs["gin_channels"], 2*hidden_channels*n_layers, 1) + self.cond_pre = torch.nn.Conv1d(hidden_channels, 2*hidden_channels, 1) + self.cond_layer = weight_norm_modules(cond_layer, name='weight') + self.gin_channels = kwargs["gin_channels"] + def forward(self, x, x_mask, g=None): + attn_mask = x_mask.unsqueeze(2) * x_mask.unsqueeze(-1) + x = x * x_mask + if g is not None: + g = self.cond_layer(g) + + for i in range(self.n_layers): + if g is not None: + x = self.cond_pre(x) + cond_offset = i * 2 * self.hidden_channels + g_l = g[:,cond_offset:cond_offset+2*self.hidden_channels,:] + x = commons.fused_add_tanh_sigmoid_multiply( + x, + g_l, + torch.IntTensor([self.hidden_channels])) + y = self.attn_layers[i](x, x, attn_mask) + y = self.drop(y) + x = self.norm_layers_1[i](x + y) + + y = self.ffn_layers[i](x, x_mask) + y = self.drop(y) + x = self.norm_layers_2[i](x + y) + x = x * x_mask + return x + + +class Decoder(nn.Module): + def __init__(self, hidden_channels, filter_channels, n_heads, n_layers, kernel_size=1, p_dropout=0., proximal_bias=False, proximal_init=True, **kwargs): + super().__init__() + self.hidden_channels = hidden_channels + self.filter_channels = filter_channels + self.n_heads = n_heads + self.n_layers = n_layers + self.kernel_size = kernel_size + self.p_dropout = p_dropout + self.proximal_bias = proximal_bias + self.proximal_init = proximal_init + + self.drop = nn.Dropout(p_dropout) + self.self_attn_layers = nn.ModuleList() + self.norm_layers_0 = nn.ModuleList() + self.encdec_attn_layers = nn.ModuleList() + self.norm_layers_1 = nn.ModuleList() + self.ffn_layers = nn.ModuleList() + self.norm_layers_2 = nn.ModuleList() + for i in range(self.n_layers): + self.self_attn_layers.append(MultiHeadAttention(hidden_channels, hidden_channels, n_heads, p_dropout=p_dropout, proximal_bias=proximal_bias, proximal_init=proximal_init)) + self.norm_layers_0.append(LayerNorm(hidden_channels)) + self.encdec_attn_layers.append(MultiHeadAttention(hidden_channels, hidden_channels, n_heads, p_dropout=p_dropout)) + self.norm_layers_1.append(LayerNorm(hidden_channels)) + self.ffn_layers.append(FFN(hidden_channels, hidden_channels, filter_channels, kernel_size, p_dropout=p_dropout, causal=True)) + self.norm_layers_2.append(LayerNorm(hidden_channels)) + + def forward(self, x, x_mask, h, h_mask): + """ + x: decoder input + h: encoder output + """ + self_attn_mask = commons.subsequent_mask(x_mask.size(2)).to(device=x.device, dtype=x.dtype) + encdec_attn_mask = h_mask.unsqueeze(2) * x_mask.unsqueeze(-1) + x = x * x_mask + for i in range(self.n_layers): + y = self.self_attn_layers[i](x, x, self_attn_mask) + y = self.drop(y) + x = self.norm_layers_0[i](x + y) + + y = self.encdec_attn_layers[i](x, h, encdec_attn_mask) + y = self.drop(y) + x = self.norm_layers_1[i](x + y) + + y = self.ffn_layers[i](x, x_mask) + y = self.drop(y) + x = self.norm_layers_2[i](x + y) + x = x * x_mask + return x + + +class MultiHeadAttention(nn.Module): + def __init__(self, channels, out_channels, n_heads, p_dropout=0., window_size=None, heads_share=True, block_length=None, proximal_bias=False, proximal_init=False): + super().__init__() + assert channels % n_heads == 0 + + self.channels = channels + self.out_channels = out_channels + self.n_heads = n_heads + self.p_dropout = p_dropout + self.window_size = window_size + self.heads_share = heads_share + self.block_length = block_length + self.proximal_bias = proximal_bias + self.proximal_init = proximal_init + self.attn = None + + self.k_channels = channels // n_heads + self.conv_q = nn.Conv1d(channels, channels, 1) + self.conv_k = nn.Conv1d(channels, channels, 1) + self.conv_v = nn.Conv1d(channels, channels, 1) + self.conv_o = nn.Conv1d(channels, out_channels, 1) + self.drop = nn.Dropout(p_dropout) + + if window_size is not None: + n_heads_rel = 1 if heads_share else n_heads + rel_stddev = self.k_channels**-0.5 + self.emb_rel_k = nn.Parameter(torch.randn(n_heads_rel, window_size * 2 + 1, self.k_channels) * rel_stddev) + self.emb_rel_v = nn.Parameter(torch.randn(n_heads_rel, window_size * 2 + 1, self.k_channels) * rel_stddev) + + nn.init.xavier_uniform_(self.conv_q.weight) + nn.init.xavier_uniform_(self.conv_k.weight) + nn.init.xavier_uniform_(self.conv_v.weight) + if proximal_init: + with torch.no_grad(): + self.conv_k.weight.copy_(self.conv_q.weight) + self.conv_k.bias.copy_(self.conv_q.bias) + + def forward(self, x, c, attn_mask=None): + q = self.conv_q(x) + k = self.conv_k(c) + v = self.conv_v(c) + + x, self.attn = self.attention(q, k, v, mask=attn_mask) + + x = self.conv_o(x) + return x + + def attention(self, query, key, value, mask=None): + # reshape [b, d, t] -> [b, n_h, t, d_k] + b, d, t_s, t_t = (*key.size(), query.size(2)) + query = query.view(b, self.n_heads, self.k_channels, t_t).transpose(2, 3) + key = key.view(b, self.n_heads, self.k_channels, t_s).transpose(2, 3) + value = value.view(b, self.n_heads, self.k_channels, t_s).transpose(2, 3) + + scores = torch.matmul(query / math.sqrt(self.k_channels), key.transpose(-2, -1)) + if self.window_size is not None: + assert t_s == t_t, "Relative attention is only available for self-attention." + key_relative_embeddings = self._get_relative_embeddings(self.emb_rel_k, t_s) + rel_logits = self._matmul_with_relative_keys(query /math.sqrt(self.k_channels), key_relative_embeddings) + scores_local = self._relative_position_to_absolute_position(rel_logits) + scores = scores + scores_local + if self.proximal_bias: + assert t_s == t_t, "Proximal bias is only available for self-attention." + scores = scores + self._attention_bias_proximal(t_s).to(device=scores.device, dtype=scores.dtype) + if mask is not None: + scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e4) + if self.block_length is not None: + assert t_s == t_t, "Local attention is only available for self-attention." + block_mask = torch.ones_like(scores).triu(-self.block_length).tril(self.block_length) + scores = scores.masked_fill(block_mask == 0, -1e4) + p_attn = F.softmax(scores, dim=-1) # [b, n_h, t_t, t_s] + p_attn = self.drop(p_attn) + output = torch.matmul(p_attn, value) + if self.window_size is not None: + relative_weights = self._absolute_position_to_relative_position(p_attn) + value_relative_embeddings = self._get_relative_embeddings(self.emb_rel_v, t_s) + output = output + self._matmul_with_relative_values(relative_weights, value_relative_embeddings) + output = output.transpose(2, 3).contiguous().view(b, d, t_t) # [b, n_h, t_t, d_k] -> [b, d, t_t] + return output, p_attn + + def _matmul_with_relative_values(self, x, y): + """ + x: [b, h, l, m] + y: [h or 1, m, d] + ret: [b, h, l, d] + """ + ret = torch.matmul(x, y.unsqueeze(0)) + return ret + + def _matmul_with_relative_keys(self, x, y): + """ + x: [b, h, l, d] + y: [h or 1, m, d] + ret: [b, h, l, m] + """ + ret = torch.matmul(x, y.unsqueeze(0).transpose(-2, -1)) + return ret + + def _get_relative_embeddings(self, relative_embeddings, length): + max_relative_position = 2 * self.window_size + 1 + # Pad first before slice to avoid using cond ops. + pad_length = max(length - (self.window_size + 1), 0) + slice_start_position = max((self.window_size + 1) - length, 0) + slice_end_position = slice_start_position + 2 * length - 1 + if pad_length > 0: + padded_relative_embeddings = F.pad( + relative_embeddings, + commons.convert_pad_shape([[0, 0], [pad_length, pad_length], [0, 0]])) + else: + padded_relative_embeddings = relative_embeddings + used_relative_embeddings = padded_relative_embeddings[:,slice_start_position:slice_end_position] + return used_relative_embeddings + + def _relative_position_to_absolute_position(self, x): + """ + x: [b, h, l, 2*l-1] + ret: [b, h, l, l] + """ + batch, heads, length, _ = x.size() + # Concat columns of pad to shift from relative to absolute indexing. + x = F.pad(x, commons.convert_pad_shape([[0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 1]])) + + # Concat extra elements so to add up to shape (len+1, 2*len-1). + x_flat = x.view([batch, heads, length * 2 * length]) + x_flat = F.pad(x_flat, commons.convert_pad_shape([[0, 0], [0, 0], [0, length - 1]])) + + # Reshape and slice out the padded elements. + x_final = x_flat.view([batch, heads, length+1, 2*length-1])[:, :, :length, length-1:] + return x_final + + def _absolute_position_to_relative_position(self, x): + """ + x: [b, h, l, l] + ret: [b, h, l, 2*l-1] + """ + batch, heads, length, _ = x.size() + # padd along column + x = F.pad(x, commons.convert_pad_shape([[0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, length - 1]])) + x_flat = x.view([batch, heads, length**2 + length*(length -1)]) + # add 0's in the beginning that will skew the elements after reshape + x_flat = F.pad(x_flat, commons.convert_pad_shape([[0, 0], [0, 0], [length, 0]])) + x_final = x_flat.view([batch, heads, length, 2*length])[:,:,:,1:] + return x_final + + def _attention_bias_proximal(self, length): + """Bias for self-attention to encourage attention to close positions. + Args: + length: an integer scalar. + Returns: + a Tensor with shape [1, 1, length, length] + """ + r = torch.arange(length, dtype=torch.float32) + diff = torch.unsqueeze(r, 0) - torch.unsqueeze(r, 1) + return torch.unsqueeze(torch.unsqueeze(-torch.log1p(torch.abs(diff)), 0), 0) + + +class FFN(nn.Module): + def __init__(self, in_channels, out_channels, filter_channels, kernel_size, p_dropout=0., activation=None, causal=False): + super().__init__() + self.in_channels = in_channels + self.out_channels = out_channels + self.filter_channels = filter_channels + self.kernel_size = kernel_size + self.p_dropout = p_dropout + self.activation = activation + self.causal = causal + + if causal: + self.padding = self._causal_padding + else: + self.padding = self._same_padding + + self.conv_1 = nn.Conv1d(in_channels, filter_channels, kernel_size) + self.conv_2 = nn.Conv1d(filter_channels, out_channels, kernel_size) + self.drop = nn.Dropout(p_dropout) + + def forward(self, x, x_mask): + x = self.conv_1(self.padding(x * x_mask)) + if self.activation == "gelu": + x = x * torch.sigmoid(1.702 * x) + else: + x = torch.relu(x) + x = self.drop(x) + x = self.conv_2(self.padding(x * x_mask)) + return x * x_mask + + def _causal_padding(self, x): + if self.kernel_size == 1: + return x + pad_l = self.kernel_size - 1 + pad_r = 0 + padding = [[0, 0], [0, 0], [pad_l, pad_r]] + x = F.pad(x, commons.convert_pad_shape(padding)) + return x + + def _same_padding(self, x): + if self.kernel_size == 1: + return x + pad_l = (self.kernel_size - 1) // 2 + pad_r = self.kernel_size // 2 + padding = [[0, 0], [0, 0], [pad_l, pad_r]] + x = F.pad(x, commons.convert_pad_shape(padding)) + return x + + +import torch.nn as nn +from torch.nn.utils import remove_weight_norm, weight_norm + + +class Depthwise_Separable_Conv1D(nn.Module): + def __init__( + self, + in_channels, + out_channels, + kernel_size, + stride=1, + padding=0, + dilation=1, + bias=True, + padding_mode='zeros', # TODO: refine this type + device=None, + dtype=None + ): + super().__init__() + self.depth_conv = nn.Conv1d(in_channels=in_channels, out_channels=in_channels, kernel_size=kernel_size, + groups=in_channels, stride=stride, padding=padding, dilation=dilation, bias=bias, + padding_mode=padding_mode, device=device, dtype=dtype) + self.point_conv = nn.Conv1d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=1, bias=bias, + device=device, dtype=dtype) + + def forward(self, input): + return self.point_conv(self.depth_conv(input)) + + def weight_norm(self): + self.depth_conv = weight_norm(self.depth_conv, name='weight') + self.point_conv = weight_norm(self.point_conv, name='weight') + + def remove_weight_norm(self): + self.depth_conv = remove_weight_norm(self.depth_conv, name='weight') + self.point_conv = remove_weight_norm(self.point_conv, name='weight') + + +class Depthwise_Separable_TransposeConv1D(nn.Module): + def __init__( + self, + in_channels, + out_channels, + kernel_size, + stride=1, + padding=0, + output_padding=0, + bias=True, + dilation=1, + padding_mode='zeros', # TODO: refine this type + device=None, + dtype=None + ): + super().__init__() + self.depth_conv = nn.ConvTranspose1d(in_channels=in_channels, out_channels=in_channels, kernel_size=kernel_size, + groups=in_channels, stride=stride, output_padding=output_padding, + padding=padding, dilation=dilation, bias=bias, padding_mode=padding_mode, + device=device, dtype=dtype) + self.point_conv = nn.Conv1d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=1, bias=bias, + device=device, dtype=dtype) + + def forward(self, input): + return self.point_conv(self.depth_conv(input)) + + def weight_norm(self): + self.depth_conv = weight_norm(self.depth_conv, name='weight') + self.point_conv = weight_norm(self.point_conv, name='weight') + + def remove_weight_norm(self): + remove_weight_norm(self.depth_conv, name='weight') + remove_weight_norm(self.point_conv, name='weight') + + +def weight_norm_modules(module, name='weight', dim=0): + if isinstance(module, Depthwise_Separable_Conv1D) or isinstance(module, Depthwise_Separable_TransposeConv1D): + module.weight_norm() + return module + else: + return weight_norm(module, name, dim) + + +def remove_weight_norm_modules(module, name='weight'): + if isinstance(module, Depthwise_Separable_Conv1D) or isinstance(module, Depthwise_Separable_TransposeConv1D): + module.remove_weight_norm() + else: + remove_weight_norm(module, name) + + +class FFT(nn.Module): + def __init__(self, hidden_channels, filter_channels, n_heads, n_layers=1, kernel_size=1, p_dropout=0., + proximal_bias=False, proximal_init=True, isflow = False, **kwargs): + super().__init__() + self.hidden_channels = hidden_channels + self.filter_channels = filter_channels + self.n_heads = n_heads + self.n_layers = n_layers + self.kernel_size = kernel_size + self.p_dropout = p_dropout + self.proximal_bias = proximal_bias + self.proximal_init = proximal_init + if isflow: + cond_layer = torch.nn.Conv1d(kwargs["gin_channels"], 2*hidden_channels*n_layers, 1) + self.cond_pre = torch.nn.Conv1d(hidden_channels, 2*hidden_channels, 1) + self.cond_layer = weight_norm_modules(cond_layer, name='weight') + self.gin_channels = kwargs["gin_channels"] + self.drop = nn.Dropout(p_dropout) + self.self_attn_layers = nn.ModuleList() + self.norm_layers_0 = nn.ModuleList() + self.ffn_layers = nn.ModuleList() + self.norm_layers_1 = nn.ModuleList() + for i in range(self.n_layers): + self.self_attn_layers.append( + MultiHeadAttention(hidden_channels, hidden_channels, n_heads, p_dropout=p_dropout, proximal_bias=proximal_bias, + proximal_init=proximal_init)) + self.norm_layers_0.append(LayerNorm(hidden_channels)) + self.ffn_layers.append( + FFN(hidden_channels, hidden_channels, filter_channels, kernel_size, p_dropout=p_dropout, causal=True)) + self.norm_layers_1.append(LayerNorm(hidden_channels)) + + def forward(self, x, x_mask, g = None): + """ + x: decoder input + h: encoder output + """ + if g is not None: + g = self.cond_layer(g) + + self_attn_mask = commons.subsequent_mask(x_mask.size(2)).to(device=x.device, dtype=x.dtype) + x = x * x_mask + for i in range(self.n_layers): + if g is not None: + x = self.cond_pre(x) + cond_offset = i * 2 * self.hidden_channels + g_l = g[:,cond_offset:cond_offset+2*self.hidden_channels,:] + x = commons.fused_add_tanh_sigmoid_multiply( + x, + g_l, + torch.IntTensor([self.hidden_channels])) + y = self.self_attn_layers[i](x, x, self_attn_mask) + y = self.drop(y) + x = self.norm_layers_0[i](x + y) + + y = self.ffn_layers[i](x, x_mask) + y = self.drop(y) + x = self.norm_layers_1[i](x + y) + x = x * x_mask + return x + + + +class TransformerCouplingLayer(nn.Module): + def __init__(self, + channels, + hidden_channels, + kernel_size, + n_layers, + n_heads, + p_dropout=0, + filter_channels=0, + mean_only=False, + wn_sharing_parameter=None, + gin_channels = 0 + ): + assert channels % 2 == 0, "channels should be divisible by 2" + super().__init__() + self.channels = channels + self.hidden_channels = hidden_channels + self.kernel_size = kernel_size + self.n_layers = n_layers + self.half_channels = channels // 2 + self.mean_only = mean_only + + self.pre = nn.Conv1d(self.half_channels, hidden_channels, 1) + self.enc = Encoder(hidden_channels, filter_channels, n_heads, n_layers, kernel_size, p_dropout, isflow = True, gin_channels = gin_channels) if wn_sharing_parameter is None else wn_sharing_parameter + self.post = nn.Conv1d(hidden_channels, self.half_channels * (2 - mean_only), 1) + self.post.weight.data.zero_() + self.post.bias.data.zero_() + + def forward(self, x, x_mask, g=None, reverse=False): + x0, x1 = torch.split(x, [self.half_channels]*2, 1) + h = self.pre(x0) * x_mask + h = self.enc(h, x_mask, g=g) + stats = self.post(h) * x_mask + if not self.mean_only: + m, logs = torch.split(stats, [self.half_channels]*2, 1) + else: + m = stats + logs = torch.zeros_like(m) + + if not reverse: + x1 = m + x1 * torch.exp(logs) * x_mask + x = torch.cat([x0, x1], 1) + logdet = torch.sum(logs, [1,2]) + return x, logdet + else: + x1 = (x1 - m) * torch.exp(-logs) * x_mask + x = torch.cat([x0, x1], 1) + return x \ No newline at end of file diff --git a/module/commons.py b/module/commons.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7c9b028f1b3a6da4e5a90f35af6560666af466e9 --- /dev/null +++ b/module/commons.py @@ -0,0 +1,189 @@ +import math +import numpy as np +import torch +from torch import nn +from torch.nn import functional as F + + +def init_weights(m, mean=0.0, std=0.01): + classname = m.__class__.__name__ + if classname.find("Conv") != -1: + m.weight.data.normal_(mean, std) + + +def get_padding(kernel_size, dilation=1): + return int((kernel_size*dilation - dilation)/2) + + +def convert_pad_shape(pad_shape): + l = pad_shape[::-1] + pad_shape = [item for sublist in l for item in sublist] + return pad_shape + + +def intersperse(lst, item): + result = [item] * (len(lst) * 2 + 1) + result[1::2] = lst + return result + + +def kl_divergence(m_p, logs_p, m_q, logs_q): + """KL(P||Q)""" + kl = (logs_q - logs_p) - 0.5 + kl += 0.5 * (torch.exp(2. * logs_p) + ((m_p - m_q)**2)) * torch.exp(-2. * logs_q) + return kl + + +def rand_gumbel(shape): + """Sample from the Gumbel distribution, protect from overflows.""" + uniform_samples = torch.rand(shape) * 0.99998 + 0.00001 + return -torch.log(-torch.log(uniform_samples)) + + +def rand_gumbel_like(x): + g = rand_gumbel(x.size()).to(dtype=x.dtype, device=x.device) + return g + + +def slice_segments(x, ids_str, segment_size=4): + ret = torch.zeros_like(x[:, :, :segment_size]) + for i in range(x.size(0)): + idx_str = ids_str[i] + idx_end = idx_str + segment_size + ret[i] = x[i, :, idx_str:idx_end] + return ret + + +def rand_slice_segments(x, x_lengths=None, segment_size=4): + b, d, t = x.size() + if x_lengths is None: + x_lengths = t + ids_str_max = x_lengths - segment_size + 1 + ids_str = (torch.rand([b]).to(device=x.device) * ids_str_max).to(dtype=torch.long) + ret = slice_segments(x, ids_str, segment_size) + return ret, ids_str + + +def get_timing_signal_1d( + length, channels, min_timescale=1.0, max_timescale=1.0e4): + position = torch.arange(length, dtype=torch.float) + num_timescales = channels // 2 + log_timescale_increment = ( + math.log(float(max_timescale) / float(min_timescale)) / + (num_timescales - 1)) + inv_timescales = min_timescale * torch.exp( + torch.arange(num_timescales, dtype=torch.float) * -log_timescale_increment) + scaled_time = position.unsqueeze(0) * inv_timescales.unsqueeze(1) + signal = torch.cat([torch.sin(scaled_time), torch.cos(scaled_time)], 0) + signal = F.pad(signal, [0, 0, 0, channels % 2]) + signal = signal.view(1, channels, length) + return signal + + +def add_timing_signal_1d(x, min_timescale=1.0, max_timescale=1.0e4): + b, channels, length = x.size() + signal = get_timing_signal_1d(length, channels, min_timescale, max_timescale) + return x + signal.to(dtype=x.dtype, device=x.device) + + +def cat_timing_signal_1d(x, min_timescale=1.0, max_timescale=1.0e4, axis=1): + b, channels, length = x.size() + signal = get_timing_signal_1d(length, channels, min_timescale, max_timescale) + return torch.cat([x, signal.to(dtype=x.dtype, device=x.device)], axis) + + +def subsequent_mask(length): + mask = torch.tril(torch.ones(length, length)).unsqueeze(0).unsqueeze(0) + return mask + + +@torch.jit.script +def fused_add_tanh_sigmoid_multiply(input_a, input_b, n_channels): + n_channels_int = n_channels[0] + in_act = input_a + input_b + t_act = torch.tanh(in_act[:, :n_channels_int, :]) + s_act = torch.sigmoid(in_act[:, n_channels_int:, :]) + acts = t_act * s_act + return acts + + +def convert_pad_shape(pad_shape): + l = pad_shape[::-1] + pad_shape = [item for sublist in l for item in sublist] + return pad_shape + + +def shift_1d(x): + x = F.pad(x, convert_pad_shape([[0, 0], [0, 0], [1, 0]]))[:, :, :-1] + return x + + +def sequence_mask(length, max_length=None): + if max_length is None: + max_length = length.max() + x = torch.arange(max_length, dtype=length.dtype, device=length.device) + return x.unsqueeze(0) < length.unsqueeze(1) + + +def generate_path(duration, mask): + """ + duration: [b, 1, t_x] + mask: [b, 1, t_y, t_x] + """ + device = duration.device + + b, _, t_y, t_x = mask.shape + cum_duration = torch.cumsum(duration, -1) + + cum_duration_flat = cum_duration.view(b * t_x) + path = sequence_mask(cum_duration_flat, t_y).to(mask.dtype) + path = path.view(b, t_x, t_y) + path = path - F.pad(path, convert_pad_shape([[0, 0], [1, 0], [0, 0]]))[:, :-1] + path = path.unsqueeze(1).transpose(2,3) * mask + return path + + +def clip_grad_value_(parameters, clip_value, norm_type=2): + if isinstance(parameters, torch.Tensor): + parameters = [parameters] + parameters = list(filter(lambda p: p.grad is not None, parameters)) + norm_type = float(norm_type) + if clip_value is not None: + clip_value = float(clip_value) + + total_norm = 0 + for p in parameters: + param_norm = p.grad.data.norm(norm_type) + total_norm += param_norm.item() ** norm_type + if clip_value is not None: + p.grad.data.clamp_(min=-clip_value, max=clip_value) + total_norm = total_norm ** (1. / norm_type) + return total_norm + + +def squeeze(x, x_mask=None, n_sqz=2): + b, c, t = x.size() + + t = (t // n_sqz) * n_sqz + x = x[:, :, :t] + x_sqz = x.view(b, c, t // n_sqz, n_sqz) + x_sqz = x_sqz.permute(0, 3, 1, 2).contiguous().view(b, c * n_sqz, t // n_sqz) + + if x_mask is not None: + x_mask = x_mask[:, :, n_sqz - 1::n_sqz] + else: + x_mask = torch.ones(b, 1, t // n_sqz).to(device=x.device, dtype=x.dtype) + return x_sqz * x_mask, x_mask + + +def unsqueeze(x, x_mask=None, n_sqz=2): + b, c, t = x.size() + + x_unsqz = x.view(b, n_sqz, c // n_sqz, t) + x_unsqz = x_unsqz.permute(0, 2, 3, 1).contiguous().view(b, c // n_sqz, t * n_sqz) + + if x_mask is not None: + x_mask = x_mask.unsqueeze(-1).repeat(1, 1, 1, n_sqz).view(b, 1, t * n_sqz) + else: + x_mask = torch.ones(b, 1, t * n_sqz).to(device=x.device, dtype=x.dtype) + return x_unsqz * x_mask, x_mask diff --git a/module/core_vq.py b/module/core_vq.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..9121f3aaecdef7e72575ad6520c29fd31894e1fa --- /dev/null +++ b/module/core_vq.py @@ -0,0 +1,367 @@ +# Copyright (c) Meta Platforms, Inc. and affiliates. +# All rights reserved. +# +# This source code is licensed under the license found in the +# LICENSE file in the root directory of this source tree. +# +# This implementation is inspired from +# https://github.com/lucidrains/vector-quantize-pytorch +# which is released under MIT License. Hereafter, the original license: +# MIT License +# +# Copyright (c) 2020 Phil Wang +# +# Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy +# of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal +# in the Software without restriction, including without limitation the rights +# to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell +# copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is +# furnished to do so, subject to the following conditions: +# +# The above copyright notice and this permission notice shall be included in all +# copies or substantial portions of the Software. +# +# THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR +# IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, +# FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE +# AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER +# LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, +# OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE +# SOFTWARE. + +"""Core vector quantization implementation.""" +import typing as tp + +from einops import rearrange, repeat +import torch +from torch import nn +import torch.nn.functional as F +from tqdm import tqdm + + +def default(val: tp.Any, d: tp.Any) -> tp.Any: + return val if val is not None else d + + +def ema_inplace(moving_avg, new, decay: float): + moving_avg.data.mul_(decay).add_(new, alpha=(1 - decay)) + + +def laplace_smoothing(x, n_categories: int, epsilon: float = 1e-5): + return (x + epsilon) / (x.sum() + n_categories * epsilon) + + +def uniform_init(*shape: int): + t = torch.empty(shape) + nn.init.kaiming_uniform_(t) + return t + + +def sample_vectors(samples, num: int): + num_samples, device = samples.shape[0], samples.device + + if num_samples >= num: + indices = torch.randperm(num_samples, device=device)[:num] + else: + indices = torch.randint(0, num_samples, (num,), device=device) + + return samples[indices] + + +def kmeans(samples, num_clusters: int, num_iters: int = 10): + dim, dtype = samples.shape[-1], samples.dtype + max_kmeans_samples = 500 + samples = samples[:max_kmeans_samples, :] + means = sample_vectors(samples, num_clusters) + + print("kmeans start ... ") + for _ in tqdm(range(num_iters)): + diffs = rearrange(samples, "n d -> n () d") - rearrange( + means, "c d -> () c d" + ) + dists = -(diffs ** 2).sum(dim=-1) + + buckets = dists.max(dim=-1).indices + bins = torch.bincount(buckets, minlength=num_clusters) + zero_mask = bins == 0 + bins_min_clamped = bins.masked_fill(zero_mask, 1) + + new_means = buckets.new_zeros(num_clusters, dim, dtype=dtype) + new_means.scatter_add_(0, repeat(buckets, "n -> n d", d=dim), samples) + new_means = new_means / bins_min_clamped[..., None] + + means = torch.where(zero_mask[..., None], means, new_means) + + return means, bins + + +class EuclideanCodebook(nn.Module): + """Codebook with Euclidean distance. + Args: + dim (int): Dimension. + codebook_size (int): Codebook size. + kmeans_init (bool): Whether to use k-means to initialize the codebooks. + If set to true, run the k-means algorithm on the first training batch and use + the learned centroids as initialization. + kmeans_iters (int): Number of iterations used for k-means algorithm at initialization. + decay (float): Decay for exponential moving average over the codebooks. + epsilon (float): Epsilon value for numerical stability. + threshold_ema_dead_code (int): Threshold for dead code expiration. Replace any codes + that have an exponential moving average cluster size less than the specified threshold with + randomly selected vector from the current batch. + """ + def __init__( + self, + dim: int, + codebook_size: int, + kmeans_init: int = False, + kmeans_iters: int = 10, + decay: float = 0.99, + epsilon: float = 1e-5, + threshold_ema_dead_code: int = 2, + ): + super().__init__() + self.decay = decay + init_fn: tp.Union[tp.Callable[..., torch.Tensor], tp.Any] = uniform_init if not kmeans_init else torch.zeros + embed = init_fn(codebook_size, dim) + + self.codebook_size = codebook_size + + self.kmeans_iters = kmeans_iters + self.epsilon = epsilon + self.threshold_ema_dead_code = threshold_ema_dead_code + + self.register_buffer("inited", torch.Tensor([not kmeans_init])) + self.register_buffer("cluster_size", torch.zeros(codebook_size)) + self.register_buffer("embed", embed) + self.register_buffer("embed_avg", embed.clone()) + + @torch.jit.ignore + def init_embed_(self, data): + if self.inited: + return + + embed, cluster_size = kmeans(data, self.codebook_size, self.kmeans_iters) + self.embed.data.copy_(embed) + self.embed_avg.data.copy_(embed.clone()) + self.cluster_size.data.copy_(cluster_size) + self.inited.data.copy_(torch.Tensor([True])) + # Make sure all buffers across workers are in sync after initialization + #broadcast_tensors(self.buffers()) + + def replace_(self, samples, mask): + modified_codebook = torch.where( + mask[..., None], sample_vectors(samples, self.codebook_size), self.embed + ) + self.embed.data.copy_(modified_codebook) + + def expire_codes_(self, batch_samples): + if self.threshold_ema_dead_code == 0: + return + + expired_codes = self.cluster_size < self.threshold_ema_dead_code + if not torch.any(expired_codes): + return + + batch_samples = rearrange(batch_samples, "... d -> (...) d") + self.replace_(batch_samples, mask=expired_codes) + #broadcast_tensors(self.buffers()) + + def preprocess(self, x): + x = rearrange(x, "... d -> (...) d") + return x + + def quantize(self, x): + embed = self.embed.t() + dist = -( + x.pow(2).sum(1, keepdim=True) + - 2 * x @ embed + + embed.pow(2).sum(0, keepdim=True) + ) + embed_ind = dist.max(dim=-1).indices + return embed_ind + + def postprocess_emb(self, embed_ind, shape): + return embed_ind.view(*shape[:-1]) + + def dequantize(self, embed_ind): + quantize = F.embedding(embed_ind, self.embed) + return quantize + + def encode(self, x): + shape = x.shape + # pre-process + x = self.preprocess(x) + # quantize + embed_ind = self.quantize(x) + # post-process + embed_ind = self.postprocess_emb(embed_ind, shape) + return embed_ind + + def decode(self, embed_ind): + quantize = self.dequantize(embed_ind) + return quantize + + def forward(self, x): + shape, dtype = x.shape, x.dtype + x = self.preprocess(x) + + self.init_embed_(x) + + embed_ind = self.quantize(x) + embed_onehot = F.one_hot(embed_ind, self.codebook_size).type(dtype) + embed_ind = self.postprocess_emb(embed_ind, shape) + quantize = self.dequantize(embed_ind) + + if self.training: + # We do the expiry of code at that point as buffers are in sync + # and all the workers will take the same decision. + self.expire_codes_(x) + ema_inplace(self.cluster_size, embed_onehot.sum(0), self.decay) + embed_sum = x.t() @ embed_onehot + ema_inplace(self.embed_avg, embed_sum.t(), self.decay) + cluster_size = ( + laplace_smoothing(self.cluster_size, self.codebook_size, self.epsilon) + * self.cluster_size.sum() + ) + embed_normalized = self.embed_avg / cluster_size.unsqueeze(1) + self.embed.data.copy_(embed_normalized) + + return quantize, embed_ind + + +class VectorQuantization(nn.Module): + """Vector quantization implementation. + Currently supports only euclidean distance. + Args: + dim (int): Dimension + codebook_size (int): Codebook size + codebook_dim (int): Codebook dimension. If not defined, uses the specified dimension in dim. + decay (float): Decay for exponential moving average over the codebooks. + epsilon (float): Epsilon value for numerical stability. + kmeans_init (bool): Whether to use kmeans to initialize the codebooks. + kmeans_iters (int): Number of iterations used for kmeans initialization. + threshold_ema_dead_code (int): Threshold for dead code expiration. Replace any codes + that have an exponential moving average cluster size less than the specified threshold with + randomly selected vector from the current batch. + commitment_weight (float): Weight for commitment loss. + """ + def __init__( + self, + dim: int, + codebook_size: int, + codebook_dim: tp.Optional[int] = None, + decay: float = 0.99, + epsilon: float = 1e-5, + kmeans_init: bool = True, + kmeans_iters: int = 50, + threshold_ema_dead_code: int = 2, + commitment_weight: float = 1., + ): + super().__init__() + _codebook_dim: int = default(codebook_dim, dim) + + requires_projection = _codebook_dim != dim + self.project_in = (nn.Linear(dim, _codebook_dim) if requires_projection else nn.Identity()) + self.project_out = (nn.Linear(_codebook_dim, dim) if requires_projection else nn.Identity()) + + self.epsilon = epsilon + self.commitment_weight = commitment_weight + + self._codebook = EuclideanCodebook(dim=_codebook_dim, codebook_size=codebook_size, + kmeans_init=kmeans_init, kmeans_iters=kmeans_iters, + decay=decay, epsilon=epsilon, + threshold_ema_dead_code=threshold_ema_dead_code) + self.codebook_size = codebook_size + + @property + def codebook(self): + return self._codebook.embed + + def encode(self, x): + x = rearrange(x, "b d n -> b n d") + x = self.project_in(x) + embed_in = self._codebook.encode(x) + return embed_in + + def decode(self, embed_ind): + quantize = self._codebook.decode(embed_ind) + quantize = self.project_out(quantize) + quantize = rearrange(quantize, "b n d -> b d n") + return quantize + + def forward(self, x): + device = x.device + x = rearrange(x, "b d n -> b n d") + x = self.project_in(x) + + quantize, embed_ind = self._codebook(x) + + if self.training: + quantize = x + (quantize - x).detach() + + loss = torch.tensor([0.0], device=device, requires_grad=self.training) + + if self.training: + if self.commitment_weight > 0: + commit_loss = F.mse_loss(quantize.detach(), x) + loss = loss + commit_loss * self.commitment_weight + + quantize = self.project_out(quantize) + quantize = rearrange(quantize, "b n d -> b d n") + return quantize, embed_ind, loss + + +class ResidualVectorQuantization(nn.Module): + """Residual vector quantization implementation. + Follows Algorithm 1. in https://arxiv.org/pdf/2107.03312.pdf + """ + def __init__(self, *, num_quantizers, **kwargs): + super().__init__() + self.layers = nn.ModuleList( + [VectorQuantization(**kwargs) for _ in range(num_quantizers)] + ) + + def forward(self, x, n_q: tp.Optional[int] = None, layers: tp.Optional[list] = None): + quantized_out = 0.0 + residual = x + + all_losses = [] + all_indices = [] + out_quantized = [] + + n_q = n_q or len(self.layers) + + for i, layer in enumerate(self.layers[:n_q]): + quantized, indices, loss = layer(residual) + residual = residual - quantized + quantized_out = quantized_out + quantized + + all_indices.append(indices) + all_losses.append(loss) + if layers and i in layers: + out_quantized.append(quantized) + + out_losses, out_indices = map(torch.stack, (all_losses, all_indices)) + return quantized_out, out_indices, out_losses, out_quantized + + def encode(self, x: torch.Tensor, n_q: tp.Optional[int] = None, st: tp.Optional[int]= None) -> torch.Tensor: + residual = x + all_indices = [] + n_q = n_q or len(self.layers) + st = st or 0 + for layer in self.layers[st:n_q]: + indices = layer.encode(residual) + quantized = layer.decode(indices) + residual = residual - quantized + all_indices.append(indices) + out_indices = torch.stack(all_indices) + return out_indices + + def decode(self, q_indices: torch.Tensor, st: int=0) -> torch.Tensor: + quantized_out = torch.tensor(0.0, device=q_indices.device) + for i, indices in enumerate(q_indices): + layer = self.layers[st + i] + quantized = layer.decode(indices) + quantized_out = quantized_out + quantized + return quantized_out \ No newline at end of file diff --git a/module/data_utils.py b/module/data_utils.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ea3fe779882886c61373a1bff0261af41cbd0373 --- /dev/null +++ b/module/data_utils.py @@ -0,0 +1,326 @@ +import time,logging +import os +import random,traceback +import numpy as np +import torch +import torch.utils.data +from tqdm import tqdm + +from module import commons +from module.mel_processing import spectrogram_torch +from text import cleaned_text_to_sequence +from utils import load_wav_to_torch, load_filepaths_and_text +import torch.nn.functional as F +from functools import lru_cache +import torch +import requests +from scipy.io import wavfile +from io import BytesIO +# from config import exp_dir +from my_utils import load_audio + +class TextAudioSpeakerLoader(torch.utils.data.Dataset): + """ + 1) loads audio, speaker_id, text pairs + 2) normalizes text and converts them to sequences of integers + 3) computes spectrograms from audio files. + """ + + def __init__(self, hparams, val=False): + exp_dir=hparams.exp_dir + self.path2="%s/2-name2text.txt"%exp_dir + self.path4="%s/4-cnhubert"%exp_dir + self.path5="%s/5-wav32k"%exp_dir + assert os.path.exists(self.path2) + assert os.path.exists(self.path4) + assert os.path.exists(self.path5) + names4=set([name[:-3]for name in list(os.listdir(self.path4))])#去除.pt后缀 + names5=set(os.listdir(self.path5)) + self.phoneme_data={} + with open(self.path2,"r",encoding="utf8")as f: + lines=f.read().strip("\n").split("\n") + + for line in lines: + tmp=line.split("\t") + if(len(tmp)!=4):continue + self.phoneme_data[tmp[0]]=[tmp[1]] + + self.audiopaths_sid_text=list(set(self.phoneme_data)&names4&names5) + tmp=self.audiopaths_sid_text + leng=len(tmp) + min_num=100 + if(leng duration > 0.6 or self.val): + audiopaths_sid_text_new.append([audiopath, phoneme_ids]) + lengths.append(size // (2 * self.hop_length)) + else: + skipped_dur += 1 + continue + print("skipped_phone: ", skipped_phone, ", skipped_dur: ", skipped_dur) + print("total left: ", len(audiopaths_sid_text_new)) + assert len(audiopaths_sid_text_new)>1#至少能凑够batch size,这里todo + self.audiopaths_sid_text = audiopaths_sid_text_new + self.lengths = lengths + + def get_audio_text_speaker_pair(self, audiopath_sid_text): + audiopath, phoneme_ids = audiopath_sid_text + text = torch.FloatTensor(phoneme_ids) + try: + spec, wav = self.get_audio("%s/%s"%(self.path5,audiopath)) + with torch.no_grad(): + ssl = torch.load("%s/%s.pt"%(self.path4,audiopath),map_location="cpu") + if(ssl.shape[-1]!=spec.shape[-1]): + typee=ssl.dtype + ssl=F.pad(ssl.float(),(0,1),mode="replicate").to(typee) + ssl.requires_grad=False + except: + traceback.print_exc() + spec = torch.zeros(1025, 100) + wav = torch.zeros(1, 100*self.hop_length) + ssl=torch.zeros(1,768,100) + text=text[-1:] + print("load audio or ssl error!!!!!!", audiopath) + # print(ssl.requires_grad,spec.requires_grad,wav.requires_grad,text.requires_grad) + return (ssl, spec, wav, text) + + def get_audio(self, filename): + audio_array = load_audio(filename,self.sampling_rate)#load_audio的方法是已经归一化到-1~1之间的,不用再/32768 + # print(filename,audio_array.max(),audio_array.min(),audio_array.mean()) + audio=torch.FloatTensor(audio_array)#/32768 + audio_norm = audio + audio_norm = audio_norm.unsqueeze(0) + spec = spectrogram_torch(audio_norm, self.filter_length,self.sampling_rate, self.hop_length, self.win_length,center=False) + spec = torch.squeeze(spec, 0) + return spec, audio_norm + + def get_sid(self, sid): + sid = torch.LongTensor([int(sid)]) + return sid + + def __getitem__(self, index): + # with torch.no_grad(): + return self.get_audio_text_speaker_pair(self.audiopaths_sid_text[index]) + + def __len__(self): + return len(self.audiopaths_sid_text) + + def random_slice(self, ssl, wav, mel): + assert abs(ssl.shape[-1]- wav.shape[-1]//self.hop_length) < 3, ("first", ssl.shape, wav.shape) + + len_mel = mel.shape[1] + if self.val: + reference_mel = mel[:, :len_mel//3] + return reference_mel, ssl, wav, mel + dir = random.randint(0, 1) + sep_point = random.randint(int(len_mel//3), int(len_mel//3*2)) + + if dir == 0: + reference_mel = mel[:, :sep_point] + ssl = ssl[:, :, sep_point:] + wav2 = wav[:, sep_point*self.hop_length:] + mel = mel[:, sep_point:] + else: + reference_mel = mel[:, sep_point:] + ssl = ssl[:, :, :sep_point] + wav2 = wav[:, :sep_point*self.hop_length] + mel = mel[:, :sep_point] + + assert abs(ssl.shape[-1]- wav2.shape[-1]//self.hop_length) < 3, (ssl.shape, wav.shape,wav2.shape, mel.shape, sep_point,self.hop_length, sep_point*self.hop_length, dir) + return reference_mel, ssl, wav2, mel + + +class TextAudioSpeakerCollate(): + """ Zero-pads model inputs and targets + """ + + def __init__(self, return_ids=False): + self.return_ids = return_ids + + def __call__(self, batch): + """Collate's training batch from normalized text, audio and speaker identities + PARAMS + ------ + batch: [text_normalized, spec_normalized, wav_normalized, sid] + """ + # Right zero-pad all one-hot text sequences to max input length + _, ids_sorted_decreasing = torch.sort( + torch.LongTensor([x[1].size(1) for x in batch]), + dim=0, descending=True) + + max_ssl_len = max([x[0].size(2) for x in batch]) + max_ssl_len = int(2 * ((max_ssl_len // 2) + 1)) + max_spec_len = max([x[1].size(1) for x in batch]) + max_spec_len = int(2 * ((max_spec_len // 2) + 1)) + max_wav_len = max([x[2].size(1) for x in batch]) + max_text_len = max([x[3].size(0) for x in batch]) + + ssl_lengths = torch.LongTensor(len(batch)) + spec_lengths = torch.LongTensor(len(batch)) + wav_lengths = torch.LongTensor(len(batch)) + text_lengths = torch.LongTensor(len(batch)) + + spec_padded = torch.FloatTensor(len(batch), batch[0][1].size(0), max_spec_len) + wav_padded = torch.FloatTensor(len(batch), 1, max_wav_len) + ssl_padded = torch.FloatTensor(len(batch), batch[0][0].size(1), max_ssl_len) + text_padded = torch.LongTensor(len(batch), max_text_len) + + spec_padded.zero_() + wav_padded.zero_() + ssl_padded.zero_() + text_padded.zero_() + + for i in range(len(ids_sorted_decreasing)): + row = batch[ids_sorted_decreasing[i]] + + ssl = row[0] + ssl_padded[i, :, :ssl.size(2)] = ssl[0, :, :] + ssl_lengths[i] = ssl.size(2) + + spec = row[1] + spec_padded[i, :, :spec.size(1)] = spec + spec_lengths[i] = spec.size(1) + + wav = row[2] + wav_padded[i, :, :wav.size(1)] = wav + wav_lengths[i] = wav.size(1) + + text = row[3] + text_padded[i, :text.size(0)] = text + text_lengths[i] = text.size(0) + + + return ssl_padded, ssl_lengths, spec_padded, spec_lengths, wav_padded, wav_lengths, text_padded, text_lengths + + +class DistributedBucketSampler(torch.utils.data.distributed.DistributedSampler): + """ + Maintain similar input lengths in a batch. + Length groups are specified by boundaries. + Ex) boundaries = [b1, b2, b3] -> any batch is included either {x | b1 < length(x) <=b2} or {x | b2 < length(x) <= b3}. + + It removes samples which are not included in the boundaries. + Ex) boundaries = [b1, b2, b3] -> any x s.t. length(x) <= b1 or length(x) > b3 are discarded. + """ + + def __init__(self, dataset, batch_size, boundaries, num_replicas=None, rank=None, shuffle=True): + super().__init__(dataset, num_replicas=num_replicas, rank=rank, shuffle=shuffle) + self.lengths = dataset.lengths + # print(233333333333333,self.lengths,dir(dataset)) + self.batch_size = batch_size + self.boundaries = boundaries + + self.buckets, self.num_samples_per_bucket = self._create_buckets() + self.total_size = sum(self.num_samples_per_bucket) + self.num_samples = self.total_size // self.num_replicas + + def _create_buckets(self): + buckets = [[] for _ in range(len(self.boundaries) - 1)] + for i in range(len(self.lengths)): + length = self.lengths[i] + idx_bucket = self._bisect(length) + if idx_bucket != -1: + buckets[idx_bucket].append(i) + + for i in range(len(buckets) - 1, 0, -1): + # for i in range(len(buckets) - 1, -1, -1): + if len(buckets[i]) == 0: + buckets.pop(i) + self.boundaries.pop(i + 1) + + num_samples_per_bucket = [] + for i in range(len(buckets)): + len_bucket = len(buckets[i]) + total_batch_size = self.num_replicas * self.batch_size + rem = (total_batch_size - (len_bucket % total_batch_size)) % total_batch_size + num_samples_per_bucket.append(len_bucket + rem) + return buckets, num_samples_per_bucket + + def __iter__(self): + # deterministically shuffle based on epoch + g = torch.Generator() + g.manual_seed(self.epoch) + + indices = [] + if self.shuffle: + for bucket in self.buckets: + indices.append(torch.randperm(len(bucket), generator=g).tolist()) + else: + for bucket in self.buckets: + indices.append(list(range(len(bucket)))) + + batches = [] + for i in range(len(self.buckets)): + bucket = self.buckets[i] + len_bucket = len(bucket) + ids_bucket = indices[i] + num_samples_bucket = self.num_samples_per_bucket[i] + + # add extra samples to make it evenly divisible + rem = num_samples_bucket - len_bucket + ids_bucket = ids_bucket + ids_bucket * (rem // len_bucket) + ids_bucket[:(rem % len_bucket)] + + # subsample + ids_bucket = ids_bucket[self.rank::self.num_replicas] + + # batching + for j in range(len(ids_bucket) // self.batch_size): + batch = [bucket[idx] for idx in ids_bucket[j * self.batch_size:(j + 1) * self.batch_size]] + batches.append(batch) + + if self.shuffle: + batch_ids = torch.randperm(len(batches), generator=g).tolist() + batches = [batches[i] for i in batch_ids] + self.batches = batches + + assert len(self.batches) * self.batch_size == self.num_samples + return iter(self.batches) + + def _bisect(self, x, lo=0, hi=None): + if hi is None: + hi = len(self.boundaries) - 1 + + if hi > lo: + mid = (hi + lo) // 2 + if self.boundaries[mid] < x and x <= self.boundaries[mid + 1]: + return mid + elif x <= self.boundaries[mid]: + return self._bisect(x, lo, mid) + else: + return self._bisect(x, mid + 1, hi) + else: + return -1 + + def __len__(self): + return self.num_samples // self.batch_size diff --git a/module/losses.py b/module/losses.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..50fdf854a1826513cb9cbe99522494a1d41c7cc3 --- /dev/null +++ b/module/losses.py @@ -0,0 +1,68 @@ +import math + +import torch +from torch.nn import functional as F + + +def feature_loss(fmap_r, fmap_g): + loss = 0 + for dr, dg in zip(fmap_r, fmap_g): + for rl, gl in zip(dr, dg): + rl = rl.float().detach() + gl = gl.float() + loss += torch.mean(torch.abs(rl - gl)) + + return loss * 2 + + +def discriminator_loss(disc_real_outputs, disc_generated_outputs): + loss = 0 + r_losses = [] + g_losses = [] + for dr, dg in zip(disc_real_outputs, disc_generated_outputs): + dr = dr.float() + dg = dg.float() + r_loss = torch.mean((1-dr)**2) + g_loss = torch.mean(dg**2) + loss += (r_loss + g_loss) + r_losses.append(r_loss.item()) + g_losses.append(g_loss.item()) + + return loss, r_losses, g_losses + + +def generator_loss(disc_outputs): + loss = 0 + gen_losses = [] + for dg in disc_outputs: + dg = dg.float() + l = torch.mean((1-dg)**2) + gen_losses.append(l) + loss += l + + return loss, gen_losses + + +def kl_loss(z_p, logs_q, m_p, logs_p, z_mask): + """ + z_p, logs_q: [b, h, t_t] + m_p, logs_p: [b, h, t_t] + """ + z_p = z_p.float() + logs_q = logs_q.float() + m_p = m_p.float() + logs_p = logs_p.float() + z_mask = z_mask.float() + + kl = logs_p - logs_q - 0.5 + kl += 0.5 * ((z_p - m_p)**2) * torch.exp(-2. * logs_p) + kl = torch.sum(kl * z_mask) + l = kl / torch.sum(z_mask) + return l + +def mle_loss(z, m, logs, logdet, mask): + l = torch.sum(logs) + 0.5 * torch.sum(torch.exp(-2 * logs) * ((z - m)**2)) # neg normal likelihood w/o the constant term + l = l - torch.sum(logdet) # log jacobian determinant + l = l / torch.sum(torch.ones_like(z) * mask) # averaging across batch, channel and time axes + l = l + 0.5 * math.log(2 * math.pi) # add the remaining constant term + return l \ No newline at end of file diff --git a/module/mel_processing.py b/module/mel_processing.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0ef5608d8eaf14b442386384929f274ec7d61762 --- /dev/null +++ b/module/mel_processing.py @@ -0,0 +1,111 @@ +import math +import os +import random +import torch +from torch import nn +import torch.nn.functional as F +import torch.utils.data +import numpy as np +import librosa +import librosa.util as librosa_util +from librosa.util import normalize, pad_center, tiny +from scipy.signal import get_window +from scipy.io.wavfile import read +from librosa.filters import mel as librosa_mel_fn + +MAX_WAV_VALUE = 32768.0 + + +def dynamic_range_compression_torch(x, C=1, clip_val=1e-5): + """ + PARAMS + ------ + C: compression factor + """ + return torch.log(torch.clamp(x, min=clip_val) * C) + + +def dynamic_range_decompression_torch(x, C=1): + """ + PARAMS + ------ + C: compression factor used to compress + """ + return torch.exp(x) / C + + +def spectral_normalize_torch(magnitudes): + output = dynamic_range_compression_torch(magnitudes) + return output + + +def spectral_de_normalize_torch(magnitudes): + output = dynamic_range_decompression_torch(magnitudes) + return output + + +mel_basis = {} +hann_window = {} + + +def spectrogram_torch(y, n_fft, sampling_rate, hop_size, win_size, center=False): + if torch.min(y) < -1.: + print('min value is ', torch.min(y)) + if torch.max(y) > 1.: + print('max value is ', torch.max(y)) + + global hann_window + dtype_device = str(y.dtype) + '_' + str(y.device) + wnsize_dtype_device = str(win_size) + '_' + dtype_device + if wnsize_dtype_device not in hann_window: + hann_window[wnsize_dtype_device] = torch.hann_window(win_size).to(dtype=y.dtype, device=y.device) + + y = torch.nn.functional.pad(y.unsqueeze(1), (int((n_fft-hop_size)/2), int((n_fft-hop_size)/2)), mode='reflect') + y = y.squeeze(1) + spec = torch.stft(y, n_fft, hop_length=hop_size, win_length=win_size, window=hann_window[wnsize_dtype_device], + center=center, pad_mode='reflect', normalized=False, onesided=True, return_complex=False) + + spec = torch.sqrt(spec.pow(2).sum(-1) + 1e-6) + return spec + + +def spec_to_mel_torch(spec, n_fft, num_mels, sampling_rate, fmin, fmax): + global mel_basis + dtype_device = str(spec.dtype) + '_' + str(spec.device) + fmax_dtype_device = str(fmax) + '_' + dtype_device + if fmax_dtype_device not in mel_basis: + mel = librosa_mel_fn(sr=sampling_rate, n_fft=n_fft, n_mels=num_mels, fmin=fmin, fmax=fmax) + mel_basis[fmax_dtype_device] = torch.from_numpy(mel).to(dtype=spec.dtype, device=spec.device) + spec = torch.matmul(mel_basis[fmax_dtype_device], spec) + spec = spectral_normalize_torch(spec) + return spec + + +def mel_spectrogram_torch(y, n_fft, num_mels, sampling_rate, hop_size, win_size, fmin, fmax, center=False): + if torch.min(y) < -1.: + print('min value is ', torch.min(y)) + if torch.max(y) > 1.: + print('max value is ', torch.max(y)) + + global mel_basis, hann_window + dtype_device = str(y.dtype) + '_' + str(y.device) + fmax_dtype_device = str(fmax) + '_' + dtype_device + wnsize_dtype_device = str(win_size) + '_' + dtype_device + if fmax_dtype_device not in mel_basis: + mel = librosa_mel_fn(sr=sampling_rate, n_fft=n_fft, n_mels=num_mels, fmin=fmin, fmax=fmax) + mel_basis[fmax_dtype_device] = torch.from_numpy(mel).to(dtype=y.dtype, device=y.device) + if wnsize_dtype_device not in hann_window: + hann_window[wnsize_dtype_device] = torch.hann_window(win_size).to(dtype=y.dtype, device=y.device) + + y = torch.nn.functional.pad(y.unsqueeze(1), (int((n_fft-hop_size)/2), int((n_fft-hop_size)/2)), mode='reflect') + y = y.squeeze(1) + + spec = torch.stft(y, n_fft, hop_length=hop_size, win_length=win_size, window=hann_window[wnsize_dtype_device], + center=center, pad_mode='reflect', normalized=False, onesided=True, return_complex=False) + + spec = torch.sqrt(spec.pow(2).sum(-1) + 1e-6) + + spec = torch.matmul(mel_basis[fmax_dtype_device], spec) + spec = spectral_normalize_torch(spec) + + return spec diff --git a/module/models.py b/module/models.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b15fb3b8b05baa92ed1358d5badb19c7e975b8f9 --- /dev/null +++ b/module/models.py @@ -0,0 +1,787 @@ +import copy +import math +import torch +from torch import nn +from torch.nn import functional as F + +from module import commons +from module import modules +from module import attentions + +from torch.nn import Conv1d, ConvTranspose1d, AvgPool1d, Conv2d +from torch.nn.utils import weight_norm, remove_weight_norm, spectral_norm +from module.commons import init_weights, get_padding +from module.mrte_model import MRTE +from module.quantize import ResidualVectorQuantizer +from text import symbols +from torch.cuda.amp import autocast + +class StochasticDurationPredictor(nn.Module): + def __init__(self, in_channels, filter_channels, kernel_size, p_dropout, n_flows=4, gin_channels=0): + super().__init__() + filter_channels = in_channels # it needs to be removed from future version. + self.in_channels = in_channels + self.filter_channels = filter_channels + self.kernel_size = kernel_size + self.p_dropout = p_dropout + self.n_flows = n_flows + self.gin_channels = gin_channels + + self.log_flow = modules.Log() + self.flows = nn.ModuleList() + self.flows.append(modules.ElementwiseAffine(2)) + for i in range(n_flows): + self.flows.append(modules.ConvFlow(2, filter_channels, kernel_size, n_layers=3)) + self.flows.append(modules.Flip()) + + self.post_pre = nn.Conv1d(1, filter_channels, 1) + self.post_proj = nn.Conv1d(filter_channels, filter_channels, 1) + self.post_convs = modules.DDSConv(filter_channels, kernel_size, n_layers=3, p_dropout=p_dropout) + self.post_flows = nn.ModuleList() + self.post_flows.append(modules.ElementwiseAffine(2)) + for i in range(4): + self.post_flows.append(modules.ConvFlow(2, filter_channels, kernel_size, n_layers=3)) + self.post_flows.append(modules.Flip()) + + self.pre = nn.Conv1d(in_channels, filter_channels, 1) + self.proj = nn.Conv1d(filter_channels, filter_channels, 1) + self.convs = modules.DDSConv(filter_channels, kernel_size, n_layers=3, p_dropout=p_dropout) + if gin_channels != 0: + self.cond = nn.Conv1d(gin_channels, filter_channels, 1) + + def forward(self, x, x_mask, w=None, g=None, reverse=False, noise_scale=1.0): + x = torch.detach(x) + x = self.pre(x) + if g is not None: + g = torch.detach(g) + x = x + self.cond(g) + x = self.convs(x, x_mask) + x = self.proj(x) * x_mask + + if not reverse: + flows = self.flows + assert w is not None + + logdet_tot_q = 0 + h_w = self.post_pre(w) + h_w = self.post_convs(h_w, x_mask) + h_w = self.post_proj(h_w) * x_mask + e_q = torch.randn(w.size(0), 2, w.size(2)).to(device=x.device, dtype=x.dtype) * x_mask + z_q = e_q + for flow in self.post_flows: + z_q, logdet_q = flow(z_q, x_mask, g=(x + h_w)) + logdet_tot_q += logdet_q + z_u, z1 = torch.split(z_q, [1, 1], 1) + u = torch.sigmoid(z_u) * x_mask + z0 = (w - u) * x_mask + logdet_tot_q += torch.sum((F.logsigmoid(z_u) + F.logsigmoid(-z_u)) * x_mask, [1, 2]) + logq = torch.sum(-0.5 * (math.log(2 * math.pi) + (e_q ** 2)) * x_mask, [1, 2]) - logdet_tot_q + + logdet_tot = 0 + z0, logdet = self.log_flow(z0, x_mask) + logdet_tot += logdet + z = torch.cat([z0, z1], 1) + for flow in flows: + z, logdet = flow(z, x_mask, g=x, reverse=reverse) + logdet_tot = logdet_tot + logdet + nll = torch.sum(0.5 * (math.log(2 * math.pi) + (z ** 2)) * x_mask, [1, 2]) - logdet_tot + return nll + logq # [b] + else: + flows = list(reversed(self.flows)) + flows = flows[:-2] + [flows[-1]] # remove a useless vflow + z = torch.randn(x.size(0), 2, x.size(2)).to(device=x.device, dtype=x.dtype) * noise_scale + for flow in flows: + z = flow(z, x_mask, g=x, reverse=reverse) + z0, z1 = torch.split(z, [1, 1], 1) + logw = z0 + return logw + + +class DurationPredictor(nn.Module): + def __init__(self, in_channels, filter_channels, kernel_size, p_dropout, gin_channels=0): + super().__init__() + + self.in_channels = in_channels + self.filter_channels = filter_channels + self.kernel_size = kernel_size + self.p_dropout = p_dropout + self.gin_channels = gin_channels + + self.drop = nn.Dropout(p_dropout) + self.conv_1 = nn.Conv1d(in_channels, filter_channels, kernel_size, padding=kernel_size // 2) + self.norm_1 = modules.LayerNorm(filter_channels) + self.conv_2 = nn.Conv1d(filter_channels, filter_channels, kernel_size, padding=kernel_size // 2) + self.norm_2 = modules.LayerNorm(filter_channels) + self.proj = nn.Conv1d(filter_channels, 1, 1) + + if gin_channels != 0: + self.cond = nn.Conv1d(gin_channels, in_channels, 1) + + def forward(self, x, x_mask, g=None): + x = torch.detach(x) + if g is not None: + g = torch.detach(g) + x = x + self.cond(g) + x = self.conv_1(x * x_mask) + x = torch.relu(x) + x = self.norm_1(x) + x = self.drop(x) + x = self.conv_2(x * x_mask) + x = torch.relu(x) + x = self.norm_2(x) + x = self.drop(x) + x = self.proj(x * x_mask) + return x * x_mask + + +class TextEncoder(nn.Module): + def __init__(self, + out_channels, + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout, + latent_channels=192): + super().__init__() + self.out_channels = out_channels + self.hidden_channels = hidden_channels + self.filter_channels = filter_channels + self.n_heads = n_heads + self.n_layers = n_layers + self.kernel_size = kernel_size + self.p_dropout = p_dropout + self.latent_channels = latent_channels + + self.ssl_proj = nn.Conv1d(768, hidden_channels, 1) + + self.encoder_ssl = attentions.Encoder( + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers//2, + kernel_size, + p_dropout) + + self.encoder_text = attentions.Encoder( + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout) + self.text_embedding = nn.Embedding(len(symbols), hidden_channels) + + self.mrte = MRTE() + + self.encoder2 = attentions.Encoder( + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers//2, + kernel_size, + p_dropout) + + + self.proj = nn.Conv1d(hidden_channels, out_channels * 2, 1) + + def forward(self, y, y_lengths, text, text_lengths, ge, test=None): + y_mask = torch.unsqueeze(commons.sequence_mask(y_lengths, y.size(2)), 1).to(y.dtype) + + y = self.ssl_proj(y * y_mask) * y_mask + y = self.encoder_ssl(y * y_mask, y_mask) + + text_mask = torch.unsqueeze(commons.sequence_mask(text_lengths, text.size(1)), 1).to(y.dtype) + if test == 1 : + text[:, :] = 0 + text = self.text_embedding(text).transpose(1, 2) + text = self.encoder_text(text * text_mask, text_mask) + y = self.mrte(y, y_mask, text, text_mask, ge) + + y = self.encoder2(y * y_mask, y_mask) + + stats = self.proj(y) * y_mask + m, logs = torch.split(stats, self.out_channels, dim=1) + return y, m, logs, y_mask + + def extract_latent(self, x): + x = self.ssl_proj(x) + quantized, codes, commit_loss, quantized_list = self.quantizer(x) + return codes.transpose(0,1) + def decode_latent(self, codes, y_mask, refer,refer_mask, ge): + + quantized = self.quantizer.decode(codes) + + y = self.vq_proj(quantized) * y_mask + y = self.encoder_ssl(y * y_mask, y_mask) + + y = self.mrte(y, y_mask, refer, refer_mask, ge) + + y = self.encoder2(y * y_mask, y_mask) + + stats = self.proj(y) * y_mask + m, logs = torch.split(stats, self.out_channels, dim=1) + return y, m, logs, y_mask, quantized + +class ResidualCouplingBlock(nn.Module): + def __init__(self, + channels, + hidden_channels, + kernel_size, + dilation_rate, + n_layers, + n_flows=4, + gin_channels=0): + super().__init__() + self.channels = channels + self.hidden_channels = hidden_channels + self.kernel_size = kernel_size + self.dilation_rate = dilation_rate + self.n_layers = n_layers + self.n_flows = n_flows + self.gin_channels = gin_channels + + self.flows = nn.ModuleList() + for i in range(n_flows): + self.flows.append( + modules.ResidualCouplingLayer(channels, hidden_channels, kernel_size, dilation_rate, n_layers, + gin_channels=gin_channels, mean_only=True)) + self.flows.append(modules.Flip()) + + def forward(self, x, x_mask, g=None, reverse=False): + if not reverse: + for flow in self.flows: + x, _ = flow(x, x_mask, g=g, reverse=reverse) + else: + for flow in reversed(self.flows): + x = flow(x, x_mask, g=g, reverse=reverse) + return x + + +class PosteriorEncoder(nn.Module): + def __init__(self, + in_channels, + out_channels, + hidden_channels, + kernel_size, + dilation_rate, + n_layers, + gin_channels=0): + super().__init__() + self.in_channels = in_channels + self.out_channels = out_channels + self.hidden_channels = hidden_channels + self.kernel_size = kernel_size + self.dilation_rate = dilation_rate + self.n_layers = n_layers + self.gin_channels = gin_channels + + self.pre = nn.Conv1d(in_channels, hidden_channels, 1) + self.enc = modules.WN(hidden_channels, kernel_size, dilation_rate, n_layers, gin_channels=gin_channels) + self.proj = nn.Conv1d(hidden_channels, out_channels * 2, 1) + + def forward(self, x, x_lengths, g=None): + if(g!=None): + g = g.detach() + x_mask = torch.unsqueeze(commons.sequence_mask(x_lengths, x.size(2)), 1).to(x.dtype) + x = self.pre(x) * x_mask + x = self.enc(x, x_mask, g=g) + stats = self.proj(x) * x_mask + m, logs = torch.split(stats, self.out_channels, dim=1) + z = (m + torch.randn_like(m) * torch.exp(logs)) * x_mask + return z, m, logs, x_mask + + +class WNEncoder(nn.Module): + def __init__(self, + in_channels, + out_channels, + hidden_channels, + kernel_size, + dilation_rate, + n_layers, + gin_channels=0): + super().__init__() + self.in_channels = in_channels + self.out_channels = out_channels + self.hidden_channels = hidden_channels + self.kernel_size = kernel_size + self.dilation_rate = dilation_rate + self.n_layers = n_layers + self.gin_channels = gin_channels + + self.pre = nn.Conv1d(in_channels, hidden_channels, 1) + self.enc = modules.WN(hidden_channels, kernel_size, dilation_rate, n_layers, gin_channels=gin_channels) + self.proj = nn.Conv1d(hidden_channels, out_channels, 1) + self.norm = modules.LayerNorm(out_channels) + def forward(self, x, x_lengths, g=None): + x_mask = torch.unsqueeze(commons.sequence_mask(x_lengths, x.size(2)), 1).to(x.dtype) + x = self.pre(x) * x_mask + x = self.enc(x, x_mask, g=g) + out = self.proj(x) * x_mask + out = self.norm(out) + return out + + +class Generator(torch.nn.Module): + def __init__(self, initial_channel, resblock, resblock_kernel_sizes, resblock_dilation_sizes, upsample_rates, + upsample_initial_channel, upsample_kernel_sizes, gin_channels=0): + super(Generator, self).__init__() + self.num_kernels = len(resblock_kernel_sizes) + self.num_upsamples = len(upsample_rates) + self.conv_pre = Conv1d(initial_channel, upsample_initial_channel, 7, 1, padding=3) + resblock = modules.ResBlock1 if resblock == '1' else modules.ResBlock2 + + self.ups = nn.ModuleList() + for i, (u, k) in enumerate(zip(upsample_rates, upsample_kernel_sizes)): + self.ups.append(weight_norm( + ConvTranspose1d(upsample_initial_channel // (2 ** i), upsample_initial_channel // (2 ** (i + 1)), + k, u, padding=(k - u) // 2))) + + self.resblocks = nn.ModuleList() + for i in range(len(self.ups)): + ch = upsample_initial_channel // (2 ** (i + 1)) + for j, (k, d) in enumerate(zip(resblock_kernel_sizes, resblock_dilation_sizes)): + self.resblocks.append(resblock(ch, k, d)) + + self.conv_post = Conv1d(ch, 1, 7, 1, padding=3, bias=False) + self.ups.apply(init_weights) + + if gin_channels != 0: + self.cond = nn.Conv1d(gin_channels, upsample_initial_channel, 1) + + def forward(self, x, g=None): + x = self.conv_pre(x) + if g is not None: + x = x + self.cond(g) + + for i in range(self.num_upsamples): + x = F.leaky_relu(x, modules.LRELU_SLOPE) + x = self.ups[i](x) + xs = None + for j in range(self.num_kernels): + if xs is None: + xs = self.resblocks[i * self.num_kernels + j](x) + else: + xs += self.resblocks[i * self.num_kernels + j](x) + x = xs / self.num_kernels + x = F.leaky_relu(x) + x = self.conv_post(x) + x = torch.tanh(x) + + return x + + def remove_weight_norm(self): + print('Removing weight norm...') + for l in self.ups: + remove_weight_norm(l) + for l in self.resblocks: + l.remove_weight_norm() + + +class DiscriminatorP(torch.nn.Module): + def __init__(self, period, kernel_size=5, stride=3, use_spectral_norm=False): + super(DiscriminatorP, self).__init__() + self.period = period + self.use_spectral_norm = use_spectral_norm + norm_f = weight_norm if use_spectral_norm == False else spectral_norm + self.convs = nn.ModuleList([ + norm_f(Conv2d(1, 32, (kernel_size, 1), (stride, 1), padding=(get_padding(kernel_size, 1), 0))), + norm_f(Conv2d(32, 128, (kernel_size, 1), (stride, 1), padding=(get_padding(kernel_size, 1), 0))), + norm_f(Conv2d(128, 512, (kernel_size, 1), (stride, 1), padding=(get_padding(kernel_size, 1), 0))), + norm_f(Conv2d(512, 1024, (kernel_size, 1), (stride, 1), padding=(get_padding(kernel_size, 1), 0))), + norm_f(Conv2d(1024, 1024, (kernel_size, 1), 1, padding=(get_padding(kernel_size, 1), 0))), + ]) + self.conv_post = norm_f(Conv2d(1024, 1, (3, 1), 1, padding=(1, 0))) + + def forward(self, x): + fmap = [] + + # 1d to 2d + b, c, t = x.shape + if t % self.period != 0: # pad first + n_pad = self.period - (t % self.period) + x = F.pad(x, (0, n_pad), "reflect") + t = t + n_pad + x = x.view(b, c, t // self.period, self.period) + + for l in self.convs: + x = l(x) + x = F.leaky_relu(x, modules.LRELU_SLOPE) + fmap.append(x) + x = self.conv_post(x) + fmap.append(x) + x = torch.flatten(x, 1, -1) + + return x, fmap + + +class DiscriminatorS(torch.nn.Module): + def __init__(self, use_spectral_norm=False): + super(DiscriminatorS, self).__init__() + norm_f = weight_norm if use_spectral_norm == False else spectral_norm + self.convs = nn.ModuleList([ + norm_f(Conv1d(1, 16, 15, 1, padding=7)), + norm_f(Conv1d(16, 64, 41, 4, groups=4, padding=20)), + norm_f(Conv1d(64, 256, 41, 4, groups=16, padding=20)), + norm_f(Conv1d(256, 1024, 41, 4, groups=64, padding=20)), + norm_f(Conv1d(1024, 1024, 41, 4, groups=256, padding=20)), + norm_f(Conv1d(1024, 1024, 5, 1, padding=2)), + ]) + self.conv_post = norm_f(Conv1d(1024, 1, 3, 1, padding=1)) + + def forward(self, x): + fmap = [] + + for l in self.convs: + x = l(x) + x = F.leaky_relu(x, modules.LRELU_SLOPE) + fmap.append(x) + x = self.conv_post(x) + fmap.append(x) + x = torch.flatten(x, 1, -1) + + return x, fmap + + +class MultiPeriodDiscriminator(torch.nn.Module): + def __init__(self, use_spectral_norm=False): + super(MultiPeriodDiscriminator, self).__init__() + periods = [2, 3, 5, 7, 11] + + discs = [DiscriminatorS(use_spectral_norm=use_spectral_norm)] + discs = discs + [DiscriminatorP(i, use_spectral_norm=use_spectral_norm) for i in periods] + self.discriminators = nn.ModuleList(discs) + + def forward(self, y, y_hat): + y_d_rs = [] + y_d_gs = [] + fmap_rs = [] + fmap_gs = [] + for i, d in enumerate(self.discriminators): + y_d_r, fmap_r = d(y) + y_d_g, fmap_g = d(y_hat) + y_d_rs.append(y_d_r) + y_d_gs.append(y_d_g) + fmap_rs.append(fmap_r) + fmap_gs.append(fmap_g) + + return y_d_rs, y_d_gs, fmap_rs, fmap_gs + +class ReferenceEncoder(nn.Module): + ''' + inputs --- [N, Ty/r, n_mels*r] mels + outputs --- [N, ref_enc_gru_size] + ''' + + def __init__(self, spec_channels, gin_channels=0): + + super().__init__() + self.spec_channels = spec_channels + ref_enc_filters = [32, 32, 64, 64, 128, 128] + K = len(ref_enc_filters) + filters = [1] + ref_enc_filters + convs = [weight_norm(nn.Conv2d(in_channels=filters[i], + out_channels=filters[i + 1], + kernel_size=(3, 3), + stride=(2, 2), + padding=(1, 1))) for i in range(K)] + self.convs = nn.ModuleList(convs) + # self.wns = nn.ModuleList([weight_norm(num_features=ref_enc_filters[i]) for i in range(K)]) + + out_channels = self.calculate_channels(spec_channels, 3, 2, 1, K) + self.gru = nn.GRU(input_size=ref_enc_filters[-1] * out_channels, + hidden_size=256 // 2, + batch_first=True) + self.proj = nn.Linear(128, gin_channels) + + def forward(self, inputs): + N = inputs.size(0) + out = inputs.view(N, 1, -1, self.spec_channels) # [N, 1, Ty, n_freqs] + for conv in self.convs: + out = conv(out) + # out = wn(out) + out = F.relu(out) # [N, 128, Ty//2^K, n_mels//2^K] + + out = out.transpose(1, 2) # [N, Ty//2^K, 128, n_mels//2^K] + T = out.size(1) + N = out.size(0) + out = out.contiguous().view(N, T, -1) # [N, Ty//2^K, 128*n_mels//2^K] + + self.gru.flatten_parameters() + memory, out = self.gru(out) # out --- [1, N, 128] + + return self.proj(out.squeeze(0)).unsqueeze(-1) + + def calculate_channels(self, L, kernel_size, stride, pad, n_convs): + for i in range(n_convs): + L = (L - kernel_size + 2 * pad) // stride + 1 + return L + + +class Quantizer_module(torch.nn.Module): + def __init__(self, n_e, e_dim): + super(Quantizer_module, self).__init__() + self.embedding = nn.Embedding(n_e, e_dim) + self.embedding.weight.data.uniform_(-1.0 / n_e, 1.0 / n_e) + + def forward(self, x): + d = torch.sum(x ** 2, 1, keepdim=True) + torch.sum(self.embedding.weight ** 2, 1) - 2 * torch.matmul(x, self.embedding.weight.T) + min_indicies = torch.argmin(d, 1) + z_q = self.embedding(min_indicies) + return z_q, min_indicies + +class Quantizer(torch.nn.Module): + def __init__(self, embed_dim=512, n_code_groups=4, n_codes=160): + super(Quantizer, self).__init__() + assert embed_dim % n_code_groups == 0 + self.quantizer_modules = nn.ModuleList([ + Quantizer_module(n_codes, embed_dim // n_code_groups) for _ in range(n_code_groups) + ]) + self.n_code_groups = n_code_groups + self.embed_dim = embed_dim + + def forward(self, xin): + #B, C, T + B, C, T = xin.shape + xin = xin.transpose(1, 2) + x = xin.reshape(-1, self.embed_dim) + x = torch.split(x, self.embed_dim // self.n_code_groups, dim=-1) + min_indicies = [] + z_q = [] + for _x, m in zip(x, self.quantizer_modules): + _z_q, _min_indicies = m(_x) + z_q.append(_z_q) + min_indicies.append(_min_indicies) #B * T, + z_q = torch.cat(z_q, -1).reshape(xin.shape) + loss = 0.25 * torch.mean((z_q.detach() - xin) ** 2) + torch.mean((z_q - xin.detach()) ** 2) + z_q = xin + (z_q - xin).detach() + z_q = z_q.transpose(1, 2) + codes = torch.stack(min_indicies, -1).reshape(B, T, self.n_code_groups) + return z_q, loss, codes.transpose(1, 2) + + def embed(self, x): + #idx: N, 4, T + x=x.transpose(1, 2) + x = torch.split(x, 1, 2) + ret = [] + for q, embed in zip(x, self.quantizer_modules): + q = embed.embedding(q.squeeze(-1)) + ret.append(q) + ret = torch.cat(ret, -1) + return ret.transpose(1, 2) #N, C, T + + +class CodePredictor(nn.Module): + def __init__(self, + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout, + n_q=8, + dims=1024, + ssl_dim=768 + ): + super().__init__() + self.hidden_channels = hidden_channels + self.filter_channels = filter_channels + self.n_heads = n_heads + self.n_layers = n_layers + self.kernel_size = kernel_size + self.p_dropout = p_dropout + + self.vq_proj = nn.Conv1d(ssl_dim, hidden_channels, 1) + self.ref_enc = modules.MelStyleEncoder(ssl_dim, style_vector_dim=hidden_channels) + + self.encoder = attentions.Encoder( + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout) + + self.out_proj = nn.Conv1d(hidden_channels, (n_q-1) * dims, 1) + self.n_q = n_q + self.dims = dims + def forward(self, x, x_mask, refer, codes, infer=False): + x = x.detach() + x = self.vq_proj(x * x_mask) * x_mask + g = self.ref_enc(refer, x_mask) + x = x + g + x = self.encoder(x * x_mask, x_mask) + x = self.out_proj(x * x_mask) * x_mask + logits = x.reshape(x.shape[0], self.n_q - 1, self.dims, x.shape[-1]).transpose(2, 3) + target = codes[1:].transpose(0, 1) + if not infer: + logits = logits.reshape(-1, self.dims) + target = target.reshape(-1) + loss = torch.nn.functional.cross_entropy(logits, target) + return loss + else: + _, top10_preds = torch.topk(logits, 10, dim=-1) + correct_top10 = torch.any(top10_preds == target.unsqueeze(-1), dim=-1) + top3_acc = 100 * torch.mean(correct_top10.float()).detach().cpu().item() + + print('Top-10 Accuracy:', top3_acc, "%") + + pred_codes = torch.argmax(logits, dim=-1) + acc = 100 * torch.mean((pred_codes == target).float()).detach().cpu().item() + print('Top-1 Accuracy:', acc, "%") + + return pred_codes.transpose(0, 1) + + + +class SynthesizerTrn(nn.Module): + """ + Synthesizer for Training + """ + + def __init__(self, + spec_channels, + segment_size, + inter_channels, + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout, + resblock, + resblock_kernel_sizes, + resblock_dilation_sizes, + upsample_rates, + upsample_initial_channel, + upsample_kernel_sizes, + n_speakers=0, + gin_channels=0, + use_sdp=True, + semantic_frame_rate=None, + freeze_quantizer=None, + **kwargs): + + super().__init__() + self.spec_channels = spec_channels + self.inter_channels = inter_channels + self.hidden_channels = hidden_channels + self.filter_channels = filter_channels + self.n_heads = n_heads + self.n_layers = n_layers + self.kernel_size = kernel_size + self.p_dropout = p_dropout + self.resblock = resblock + self.resblock_kernel_sizes = resblock_kernel_sizes + self.resblock_dilation_sizes = resblock_dilation_sizes + self.upsample_rates = upsample_rates + self.upsample_initial_channel = upsample_initial_channel + self.upsample_kernel_sizes = upsample_kernel_sizes + self.segment_size = segment_size + self.n_speakers = n_speakers + self.gin_channels = gin_channels + + self.use_sdp = use_sdp + self.enc_p = TextEncoder( + inter_channels, + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout) + self.dec = Generator(inter_channels, resblock, resblock_kernel_sizes, resblock_dilation_sizes, upsample_rates, + upsample_initial_channel, upsample_kernel_sizes, gin_channels=gin_channels) + self.enc_q = PosteriorEncoder(spec_channels, inter_channels, hidden_channels, 5, 1, 16, + gin_channels=gin_channels) + self.flow = ResidualCouplingBlock(inter_channels, hidden_channels, 5, 1, 4, gin_channels=gin_channels) + + self.ref_enc = modules.MelStyleEncoder(spec_channels, style_vector_dim=gin_channels) + + ssl_dim = 768 + assert semantic_frame_rate in ['25hz', "50hz"] + self.semantic_frame_rate = semantic_frame_rate + if semantic_frame_rate == '25hz': + self.ssl_proj = nn.Conv1d(ssl_dim, ssl_dim, 2, stride=2) + else: + self.ssl_proj = nn.Conv1d(ssl_dim, ssl_dim, 1, stride=1) + + self.quantizer = ResidualVectorQuantizer( + dimension=ssl_dim, + n_q=1, + bins=1024 + ) + if freeze_quantizer: + self.ssl_proj.requires_grad_(False) + self.quantizer.requires_grad_(False) + # self.enc_p.text_embedding.requires_grad_(False) + # self.enc_p.encoder_text.requires_grad_(False) + # self.enc_p.mrte.requires_grad_(False) + + def forward(self, ssl, y, y_lengths, text, text_lengths): + # ssl:输入音频的HuBERT特征 + # y, y_lengths:输入mel-spectrogram + # text, text_lengths:输入文本 + y_mask = torch.unsqueeze(commons.sequence_mask(y_lengths, y.size(2)), 1).to(y.dtype) + ge = self.ref_enc(y * y_mask, y_mask) + + with autocast(enabled=False): + ssl = self.ssl_proj(ssl) + quantized, codes, commit_loss, quantized_list = self.quantizer(ssl, layers=[0]) + + if self.semantic_frame_rate == '25hz': + quantized = F.interpolate(quantized, size=int(quantized.shape[-1] * 2), mode="nearest") + + x, m_p, logs_p, y_mask = self.enc_p(quantized, y_lengths, text, text_lengths, ge) + z, m_q, logs_q, y_mask = self.enc_q(y, y_lengths, g=ge) + z_p = self.flow(z, y_mask, g=ge) + + z_slice, ids_slice = commons.rand_slice_segments(z, y_lengths, self.segment_size) + o = self.dec(z_slice, g=ge) + return o, commit_loss, ids_slice, y_mask, y_mask, (z, z_p, m_p, logs_p, m_q, logs_q), quantized + + def infer(self, ssl, y, y_lengths, text, text_lengths, test=None, noise_scale=0.5): + y_mask = torch.unsqueeze(commons.sequence_mask(y_lengths, y.size(2)), 1).to(y.dtype) + ge = self.ref_enc(y * y_mask, y_mask) + + ssl = self.ssl_proj(ssl) + quantized, codes, commit_loss, _ = self.quantizer(ssl, layers=[0]) + if self.semantic_frame_rate == '25hz': + quantized = F.interpolate(quantized, size=int(quantized.shape[-1] * 2), mode="nearest") + + x, m_p, logs_p, y_mask = self.enc_p(quantized, y_lengths, text, text_lengths, ge, test=test) + z_p = m_p + torch.randn_like(m_p) * torch.exp(logs_p) * noise_scale + + z = self.flow(z_p, y_mask, g=ge, reverse=True) + + o = self.dec((z * y_mask)[:, :, :], g=ge) + return o,y_mask, (z, z_p, m_p, logs_p) + + + @torch.no_grad() + def decode(self, codes,text, refer, noise_scale=0.5): + refer_lengths = torch.LongTensor([refer.size(2)]).to(refer.device) + refer_mask = torch.unsqueeze(commons.sequence_mask(refer_lengths, refer.size(2)), 1).to(refer.dtype) + ge = self.ref_enc(refer * refer_mask, refer_mask) + + y_lengths = torch.LongTensor([codes.size(2)*2]).to(codes.device) + text_lengths = torch.LongTensor([text.size(-1)]).to(text.device) + + quantized = self.quantizer.decode(codes) + if self.semantic_frame_rate == '25hz': + quantized = F.interpolate(quantized, size=int(quantized.shape[-1] * 2), mode="nearest") + + x, m_p, logs_p, y_mask = self.enc_p(quantized, y_lengths, text, text_lengths, ge) + z_p = m_p + torch.randn_like(m_p) * torch.exp(logs_p) * noise_scale + + z = self.flow(z_p, y_mask, g=ge, reverse=True) + + o = self.dec((z * y_mask)[:, :, :], g=ge) + return o + + def extract_latent(self, x): + ssl = self.ssl_proj(x) + quantized, codes, commit_loss, quantized_list = self.quantizer(ssl) + return codes.transpose(0,1) diff --git a/module/modules.py b/module/modules.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..711cc5ba43a7e37968895e97ef5ede5f531115d2 --- /dev/null +++ b/module/modules.py @@ -0,0 +1,769 @@ +import math +import numpy as np +import torch +from torch import nn +from torch.nn import functional as F + +from torch.nn import Conv1d +from torch.nn.utils import weight_norm, remove_weight_norm + +from module import commons +from module.commons import init_weights, get_padding +from module.transforms import piecewise_rational_quadratic_transform +import torch.distributions as D + + +LRELU_SLOPE = 0.1 + + +class LayerNorm(nn.Module): + def __init__(self, channels, eps=1e-5): + super().__init__() + self.channels = channels + self.eps = eps + + self.gamma = nn.Parameter(torch.ones(channels)) + self.beta = nn.Parameter(torch.zeros(channels)) + + def forward(self, x): + x = x.transpose(1, -1) + x = F.layer_norm(x, (self.channels,), self.gamma, self.beta, self.eps) + return x.transpose(1, -1) + + +class ConvReluNorm(nn.Module): + def __init__(self, in_channels, hidden_channels, out_channels, kernel_size, n_layers, p_dropout): + super().__init__() + self.in_channels = in_channels + self.hidden_channels = hidden_channels + self.out_channels = out_channels + self.kernel_size = kernel_size + self.n_layers = n_layers + self.p_dropout = p_dropout + assert n_layers > 1, "Number of layers should be larger than 0." + + self.conv_layers = nn.ModuleList() + self.norm_layers = nn.ModuleList() + self.conv_layers.append(nn.Conv1d(in_channels, hidden_channels, kernel_size, padding=kernel_size//2)) + self.norm_layers.append(LayerNorm(hidden_channels)) + self.relu_drop = nn.Sequential( + nn.ReLU(), + nn.Dropout(p_dropout)) + for _ in range(n_layers-1): + self.conv_layers.append(nn.Conv1d(hidden_channels, hidden_channels, kernel_size, padding=kernel_size//2)) + self.norm_layers.append(LayerNorm(hidden_channels)) + self.proj = nn.Conv1d(hidden_channels, out_channels, 1) + self.proj.weight.data.zero_() + self.proj.bias.data.zero_() + + def forward(self, x, x_mask): + x_org = x + for i in range(self.n_layers): + x = self.conv_layers[i](x * x_mask) + x = self.norm_layers[i](x) + x = self.relu_drop(x) + x = x_org + self.proj(x) + return x * x_mask + + +class DDSConv(nn.Module): + """ + Dialted and Depth-Separable Convolution + """ + def __init__(self, channels, kernel_size, n_layers, p_dropout=0.): + super().__init__() + self.channels = channels + self.kernel_size = kernel_size + self.n_layers = n_layers + self.p_dropout = p_dropout + + self.drop = nn.Dropout(p_dropout) + self.convs_sep = nn.ModuleList() + self.convs_1x1 = nn.ModuleList() + self.norms_1 = nn.ModuleList() + self.norms_2 = nn.ModuleList() + for i in range(n_layers): + dilation = kernel_size ** i + padding = (kernel_size * dilation - dilation) // 2 + self.convs_sep.append(nn.Conv1d(channels, channels, kernel_size, + groups=channels, dilation=dilation, padding=padding + )) + self.convs_1x1.append(nn.Conv1d(channels, channels, 1)) + self.norms_1.append(LayerNorm(channels)) + self.norms_2.append(LayerNorm(channels)) + + def forward(self, x, x_mask, g=None): + if g is not None: + x = x + g + for i in range(self.n_layers): + y = self.convs_sep[i](x * x_mask) + y = self.norms_1[i](y) + y = F.gelu(y) + y = self.convs_1x1[i](y) + y = self.norms_2[i](y) + y = F.gelu(y) + y = self.drop(y) + x = x + y + return x * x_mask + + +class WN(torch.nn.Module): + def __init__(self, hidden_channels, kernel_size, dilation_rate, n_layers, gin_channels=0, p_dropout=0): + super(WN, self).__init__() + assert(kernel_size % 2 == 1) + self.hidden_channels =hidden_channels + self.kernel_size = kernel_size, + self.dilation_rate = dilation_rate + self.n_layers = n_layers + self.gin_channels = gin_channels + self.p_dropout = p_dropout + + self.in_layers = torch.nn.ModuleList() + self.res_skip_layers = torch.nn.ModuleList() + self.drop = nn.Dropout(p_dropout) + + if gin_channels != 0: + cond_layer = torch.nn.Conv1d(gin_channels, 2*hidden_channels*n_layers, 1) + self.cond_layer = torch.nn.utils.weight_norm(cond_layer, name='weight') + + for i in range(n_layers): + dilation = dilation_rate ** i + padding = int((kernel_size * dilation - dilation) / 2) + in_layer = torch.nn.Conv1d(hidden_channels, 2*hidden_channels, kernel_size, + dilation=dilation, padding=padding) + in_layer = torch.nn.utils.weight_norm(in_layer, name='weight') + self.in_layers.append(in_layer) + + # last one is not necessary + if i < n_layers - 1: + res_skip_channels = 2 * hidden_channels + else: + res_skip_channels = hidden_channels + + res_skip_layer = torch.nn.Conv1d(hidden_channels, res_skip_channels, 1) + res_skip_layer = torch.nn.utils.weight_norm(res_skip_layer, name='weight') + self.res_skip_layers.append(res_skip_layer) + + def forward(self, x, x_mask, g=None, **kwargs): + output = torch.zeros_like(x) + n_channels_tensor = torch.IntTensor([self.hidden_channels]) + + if g is not None: + g = self.cond_layer(g) + + for i in range(self.n_layers): + x_in = self.in_layers[i](x) + if g is not None: + cond_offset = i * 2 * self.hidden_channels + g_l = g[:,cond_offset:cond_offset+2*self.hidden_channels,:] + else: + g_l = torch.zeros_like(x_in) + + acts = commons.fused_add_tanh_sigmoid_multiply( + x_in, + g_l, + n_channels_tensor) + acts = self.drop(acts) + + res_skip_acts = self.res_skip_layers[i](acts) + if i < self.n_layers - 1: + res_acts = res_skip_acts[:,:self.hidden_channels,:] + x = (x + res_acts) * x_mask + output = output + res_skip_acts[:,self.hidden_channels:,:] + else: + output = output + res_skip_acts + return output * x_mask + + def remove_weight_norm(self): + if self.gin_channels != 0: + torch.nn.utils.remove_weight_norm(self.cond_layer) + for l in self.in_layers: + torch.nn.utils.remove_weight_norm(l) + for l in self.res_skip_layers: + torch.nn.utils.remove_weight_norm(l) + + +class ResBlock1(torch.nn.Module): + def __init__(self, channels, kernel_size=3, dilation=(1, 3, 5)): + super(ResBlock1, self).__init__() + self.convs1 = nn.ModuleList([ + weight_norm(Conv1d(channels, channels, kernel_size, 1, dilation=dilation[0], + padding=get_padding(kernel_size, dilation[0]))), + weight_norm(Conv1d(channels, channels, kernel_size, 1, dilation=dilation[1], + padding=get_padding(kernel_size, dilation[1]))), + weight_norm(Conv1d(channels, channels, kernel_size, 1, dilation=dilation[2], + padding=get_padding(kernel_size, dilation[2]))) + ]) + self.convs1.apply(init_weights) + + self.convs2 = nn.ModuleList([ + weight_norm(Conv1d(channels, channels, kernel_size, 1, dilation=1, + padding=get_padding(kernel_size, 1))), + weight_norm(Conv1d(channels, channels, kernel_size, 1, dilation=1, + padding=get_padding(kernel_size, 1))), + weight_norm(Conv1d(channels, channels, kernel_size, 1, dilation=1, + padding=get_padding(kernel_size, 1))) + ]) + self.convs2.apply(init_weights) + + def forward(self, x, x_mask=None): + for c1, c2 in zip(self.convs1, self.convs2): + xt = F.leaky_relu(x, LRELU_SLOPE) + if x_mask is not None: + xt = xt * x_mask + xt = c1(xt) + xt = F.leaky_relu(xt, LRELU_SLOPE) + if x_mask is not None: + xt = xt * x_mask + xt = c2(xt) + x = xt + x + if x_mask is not None: + x = x * x_mask + return x + + def remove_weight_norm(self): + for l in self.convs1: + remove_weight_norm(l) + for l in self.convs2: + remove_weight_norm(l) + + +class ResBlock2(torch.nn.Module): + def __init__(self, channels, kernel_size=3, dilation=(1, 3)): + super(ResBlock2, self).__init__() + self.convs = nn.ModuleList([ + weight_norm(Conv1d(channels, channels, kernel_size, 1, dilation=dilation[0], + padding=get_padding(kernel_size, dilation[0]))), + weight_norm(Conv1d(channels, channels, kernel_size, 1, dilation=dilation[1], + padding=get_padding(kernel_size, dilation[1]))) + ]) + self.convs.apply(init_weights) + + def forward(self, x, x_mask=None): + for c in self.convs: + xt = F.leaky_relu(x, LRELU_SLOPE) + if x_mask is not None: + xt = xt * x_mask + xt = c(xt) + x = xt + x + if x_mask is not None: + x = x * x_mask + return x + + def remove_weight_norm(self): + for l in self.convs: + remove_weight_norm(l) + + +class Log(nn.Module): + def forward(self, x, x_mask, reverse=False, **kwargs): + if not reverse: + y = torch.log(torch.clamp_min(x, 1e-5)) * x_mask + logdet = torch.sum(-y, [1, 2]) + return y, logdet + else: + x = torch.exp(x) * x_mask + return x + + +class Flip(nn.Module): + def forward(self, x, *args, reverse=False, **kwargs): + x = torch.flip(x, [1]) + if not reverse: + logdet = torch.zeros(x.size(0)).to(dtype=x.dtype, device=x.device) + return x, logdet + else: + return x + + +class ElementwiseAffine(nn.Module): + def __init__(self, channels): + super().__init__() + self.channels = channels + self.m = nn.Parameter(torch.zeros(channels,1)) + self.logs = nn.Parameter(torch.zeros(channels,1)) + + def forward(self, x, x_mask, reverse=False, **kwargs): + if not reverse: + y = self.m + torch.exp(self.logs) * x + y = y * x_mask + logdet = torch.sum(self.logs * x_mask, [1,2]) + return y, logdet + else: + x = (x - self.m) * torch.exp(-self.logs) * x_mask + return x + + +class ResidualCouplingLayer(nn.Module): + def __init__(self, + channels, + hidden_channels, + kernel_size, + dilation_rate, + n_layers, + p_dropout=0, + gin_channels=0, + mean_only=False): + assert channels % 2 == 0, "channels should be divisible by 2" + super().__init__() + self.channels = channels + self.hidden_channels = hidden_channels + self.kernel_size = kernel_size + self.dilation_rate = dilation_rate + self.n_layers = n_layers + self.half_channels = channels // 2 + self.mean_only = mean_only + + self.pre = nn.Conv1d(self.half_channels, hidden_channels, 1) + self.enc = WN(hidden_channels, kernel_size, dilation_rate, n_layers, p_dropout=p_dropout, gin_channels=gin_channels) + self.post = nn.Conv1d(hidden_channels, self.half_channels * (2 - mean_only), 1) + self.post.weight.data.zero_() + self.post.bias.data.zero_() + + def forward(self, x, x_mask, g=None, reverse=False): + x0, x1 = torch.split(x, [self.half_channels]*2, 1) + h = self.pre(x0) * x_mask + h = self.enc(h, x_mask, g=g) + stats = self.post(h) * x_mask + if not self.mean_only: + m, logs = torch.split(stats, [self.half_channels]*2, 1) + else: + m = stats + logs = torch.zeros_like(m) + + if not reverse: + x1 = m + x1 * torch.exp(logs) * x_mask + x = torch.cat([x0, x1], 1) + logdet = torch.sum(logs, [1,2]) + return x, logdet + else: + x1 = (x1 - m) * torch.exp(-logs) * x_mask + x = torch.cat([x0, x1], 1) + return x + + +class ConvFlow(nn.Module): + def __init__(self, in_channels, filter_channels, kernel_size, n_layers, num_bins=10, tail_bound=5.0): + super().__init__() + self.in_channels = in_channels + self.filter_channels = filter_channels + self.kernel_size = kernel_size + self.n_layers = n_layers + self.num_bins = num_bins + self.tail_bound = tail_bound + self.half_channels = in_channels // 2 + + self.pre = nn.Conv1d(self.half_channels, filter_channels, 1) + self.convs = DDSConv(filter_channels, kernel_size, n_layers, p_dropout=0.) + self.proj = nn.Conv1d(filter_channels, self.half_channels * (num_bins * 3 - 1), 1) + self.proj.weight.data.zero_() + self.proj.bias.data.zero_() + + def forward(self, x, x_mask, g=None, reverse=False): + x0, x1 = torch.split(x, [self.half_channels]*2, 1) + h = self.pre(x0) + h = self.convs(h, x_mask, g=g) + h = self.proj(h) * x_mask + + b, c, t = x0.shape + h = h.reshape(b, c, -1, t).permute(0, 1, 3, 2) # [b, cx?, t] -> [b, c, t, ?] + + unnormalized_widths = h[..., :self.num_bins] / math.sqrt(self.filter_channels) + unnormalized_heights = h[..., self.num_bins:2*self.num_bins] / math.sqrt(self.filter_channels) + unnormalized_derivatives = h[..., 2 * self.num_bins:] + + x1, logabsdet = piecewise_rational_quadratic_transform(x1, + unnormalized_widths, + unnormalized_heights, + unnormalized_derivatives, + inverse=reverse, + tails='linear', + tail_bound=self.tail_bound + ) + + x = torch.cat([x0, x1], 1) * x_mask + logdet = torch.sum(logabsdet * x_mask, [1,2]) + if not reverse: + return x, logdet + else: + return x + + + +class LinearNorm(nn.Module): + def __init__(self, + in_channels, + out_channels, + bias=True, + spectral_norm=False, + ): + super(LinearNorm, self).__init__() + self.fc = nn.Linear(in_channels, out_channels, bias) + + if spectral_norm: + self.fc = nn.utils.spectral_norm(self.fc) + + def forward(self, input): + out = self.fc(input) + return out + + +class Mish(nn.Module): + def __init__(self): + super(Mish, self).__init__() + + def forward(self, x): + return x * torch.tanh(F.softplus(x)) + + +class Conv1dGLU(nn.Module): + ''' + Conv1d + GLU(Gated Linear Unit) with residual connection. + For GLU refer to https://arxiv.org/abs/1612.08083 paper. + ''' + + def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, dropout): + super(Conv1dGLU, self).__init__() + self.out_channels = out_channels + self.conv1 = ConvNorm(in_channels, 2 * out_channels, kernel_size=kernel_size) + self.dropout = nn.Dropout(dropout) + + def forward(self, x): + residual = x + x = self.conv1(x) + x1, x2 = torch.split(x, split_size_or_sections=self.out_channels, dim=1) + x = x1 * torch.sigmoid(x2) + x = residual + self.dropout(x) + return x + + +class ConvNorm(nn.Module): + def __init__(self, + in_channels, + out_channels, + kernel_size=1, + stride=1, + padding=None, + dilation=1, + bias=True, + spectral_norm=False, + ): + super(ConvNorm, self).__init__() + + if padding is None: + assert (kernel_size % 2 == 1) + padding = int(dilation * (kernel_size - 1) / 2) + + self.conv = torch.nn.Conv1d(in_channels, + out_channels, + kernel_size=kernel_size, + stride=stride, + padding=padding, + dilation=dilation, + bias=bias) + + if spectral_norm: + self.conv = nn.utils.spectral_norm(self.conv) + + def forward(self, input): + out = self.conv(input) + return out + + +class MultiHeadAttention(nn.Module): + ''' Multi-Head Attention module ''' + + def __init__(self, n_head, d_model, d_k, d_v, dropout=0., spectral_norm=False): + super().__init__() + + self.n_head = n_head + self.d_k = d_k + self.d_v = d_v + + self.w_qs = nn.Linear(d_model, n_head * d_k) + self.w_ks = nn.Linear(d_model, n_head * d_k) + self.w_vs = nn.Linear(d_model, n_head * d_v) + + self.attention = ScaledDotProductAttention(temperature=np.power(d_model, 0.5), dropout=dropout) + + self.fc = nn.Linear(n_head * d_v, d_model) + self.dropout = nn.Dropout(dropout) + + if spectral_norm: + self.w_qs = nn.utils.spectral_norm(self.w_qs) + self.w_ks = nn.utils.spectral_norm(self.w_ks) + self.w_vs = nn.utils.spectral_norm(self.w_vs) + self.fc = nn.utils.spectral_norm(self.fc) + + def forward(self, x, mask=None): + d_k, d_v, n_head = self.d_k, self.d_v, self.n_head + sz_b, len_x, _ = x.size() + + residual = x + + q = self.w_qs(x).view(sz_b, len_x, n_head, d_k) + k = self.w_ks(x).view(sz_b, len_x, n_head, d_k) + v = self.w_vs(x).view(sz_b, len_x, n_head, d_v) + q = q.permute(2, 0, 1, 3).contiguous().view(-1, + len_x, d_k) # (n*b) x lq x dk + k = k.permute(2, 0, 1, 3).contiguous().view(-1, + len_x, d_k) # (n*b) x lk x dk + v = v.permute(2, 0, 1, 3).contiguous().view(-1, + len_x, d_v) # (n*b) x lv x dv + + if mask is not None: + slf_mask = mask.repeat(n_head, 1, 1) # (n*b) x .. x .. + else: + slf_mask = None + output, attn = self.attention(q, k, v, mask=slf_mask) + + output = output.view(n_head, sz_b, len_x, d_v) + output = output.permute(1, 2, 0, 3).contiguous().view( + sz_b, len_x, -1) # b x lq x (n*dv) + + output = self.fc(output) + + output = self.dropout(output) + residual + return output, attn + + +class ScaledDotProductAttention(nn.Module): + ''' Scaled Dot-Product Attention ''' + + def __init__(self, temperature, dropout): + super().__init__() + self.temperature = temperature + self.softmax = nn.Softmax(dim=2) + self.dropout = nn.Dropout(dropout) + + def forward(self, q, k, v, mask=None): + attn = torch.bmm(q, k.transpose(1, 2)) + attn = attn / self.temperature + + if mask is not None: + attn = attn.masked_fill(mask, -np.inf) + + attn = self.softmax(attn) + p_attn = self.dropout(attn) + + output = torch.bmm(p_attn, v) + return output, attn + + +class MelStyleEncoder(nn.Module): + ''' MelStyleEncoder ''' + + def __init__(self, n_mel_channels=80, + style_hidden=128, + style_vector_dim=256, + style_kernel_size=5, + style_head=2, + dropout=0.1): + super(MelStyleEncoder, self).__init__() + self.in_dim = n_mel_channels + self.hidden_dim = style_hidden + self.out_dim = style_vector_dim + self.kernel_size = style_kernel_size + self.n_head = style_head + self.dropout = dropout + + self.spectral = nn.Sequential( + LinearNorm(self.in_dim, self.hidden_dim), + Mish(), + nn.Dropout(self.dropout), + LinearNorm(self.hidden_dim, self.hidden_dim), + Mish(), + nn.Dropout(self.dropout) + ) + + self.temporal = nn.Sequential( + Conv1dGLU(self.hidden_dim, self.hidden_dim, self.kernel_size, self.dropout), + Conv1dGLU(self.hidden_dim, self.hidden_dim, self.kernel_size, self.dropout), + ) + + self.slf_attn = MultiHeadAttention(self.n_head, self.hidden_dim, + self.hidden_dim // self.n_head, self.hidden_dim // self.n_head, + self.dropout) + + self.fc = LinearNorm(self.hidden_dim, self.out_dim) + + def temporal_avg_pool(self, x, mask=None): + if mask is None: + out = torch.mean(x, dim=1) + else: + len_ = (~mask).sum(dim=1).unsqueeze(1) + x = x.masked_fill(mask.unsqueeze(-1), 0) + x = x.sum(dim=1) + out = torch.div(x, len_) + return out + + def forward(self, x, mask=None): + x = x.transpose(1,2) + if mask is not None: + mask = (mask.int()==0).squeeze(1) + max_len = x.shape[1] + slf_attn_mask = mask.unsqueeze(1).expand(-1, max_len, -1) if mask is not None else None + + # spectral + x = self.spectral(x) + # temporal + x = x.transpose(1, 2) + x = self.temporal(x) + x = x.transpose(1, 2) + # self-attention + if mask is not None: + x = x.masked_fill(mask.unsqueeze(-1), 0) + x, _ = self.slf_attn(x, mask=slf_attn_mask) + # fc + x = self.fc(x) + # temoral average pooling + w = self.temporal_avg_pool(x, mask=mask) + + return w.unsqueeze(-1) + + +class MelStyleEncoderVAE(nn.Module): + def __init__(self, spec_channels, z_latent_dim, emb_dim): + super().__init__() + self.ref_encoder = MelStyleEncoder(spec_channels, style_vector_dim=emb_dim) + self.fc1 = nn.Linear(emb_dim, z_latent_dim) + self.fc2 = nn.Linear(emb_dim, z_latent_dim) + self.fc3 = nn.Linear(z_latent_dim, emb_dim) + self.z_latent_dim = z_latent_dim + + def reparameterize(self, mu, logvar): + if self.training: + std = torch.exp(0.5 * logvar) + eps = torch.randn_like(std) + return eps.mul(std).add_(mu) + else: + return mu + + def forward(self, inputs, mask=None): + enc_out = self.ref_encoder(inputs.squeeze(-1), mask).squeeze(-1) + mu = self.fc1(enc_out) + logvar = self.fc2(enc_out) + posterior = D.Normal(mu, torch.exp(logvar)) + kl_divergence = D.kl_divergence(posterior, D.Normal(torch.zeros_like(mu), torch.ones_like(logvar))) + loss_kl = kl_divergence.mean() + + z = posterior.rsample() + style_embed = self.fc3(z) + + return style_embed.unsqueeze(-1), loss_kl + + def infer(self, inputs=None, random_sample=False, manual_latent=None): + if manual_latent is None: + if random_sample: + dev = next(self.parameters()).device + posterior = D.Normal(torch.zeros(1, self.z_latent_dim, device=dev), + torch.ones(1, self.z_latent_dim, device=dev)) + z = posterior.rsample() + else: + + enc_out = self.ref_encoder(inputs.transpose(1, 2)) + mu = self.fc1(enc_out) + z = mu + else: + z = manual_latent + style_embed = self.fc3(z) + return style_embed.unsqueeze(-1), z + + +class ActNorm(nn.Module): + def __init__(self, channels, ddi=False, **kwargs): + super().__init__() + self.channels = channels + self.initialized = not ddi + + self.logs = nn.Parameter(torch.zeros(1, channels, 1)) + self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(1, channels, 1)) + + def forward(self, x, x_mask=None, g=None, reverse=False, **kwargs): + if x_mask is None: + x_mask = torch.ones(x.size(0), 1, x.size(2)).to(device=x.device, dtype=x.dtype) + x_len = torch.sum(x_mask, [1, 2]) + if not self.initialized: + self.initialize(x, x_mask) + self.initialized = True + + if reverse: + z = (x - self.bias) * torch.exp(-self.logs) * x_mask + logdet = None + return z + else: + z = (self.bias + torch.exp(self.logs) * x) * x_mask + logdet = torch.sum(self.logs) * x_len # [b] + return z, logdet + + def store_inverse(self): + pass + + def set_ddi(self, ddi): + self.initialized = not ddi + + def initialize(self, x, x_mask): + with torch.no_grad(): + denom = torch.sum(x_mask, [0, 2]) + m = torch.sum(x * x_mask, [0, 2]) / denom + m_sq = torch.sum(x * x * x_mask, [0, 2]) / denom + v = m_sq - (m ** 2) + logs = 0.5 * torch.log(torch.clamp_min(v, 1e-6)) + + bias_init = (-m * torch.exp(-logs)).view(*self.bias.shape).to(dtype=self.bias.dtype) + logs_init = (-logs).view(*self.logs.shape).to(dtype=self.logs.dtype) + + self.bias.data.copy_(bias_init) + self.logs.data.copy_(logs_init) + + +class InvConvNear(nn.Module): + def __init__(self, channels, n_split=4, no_jacobian=False, **kwargs): + super().__init__() + assert (n_split % 2 == 0) + self.channels = channels + self.n_split = n_split + self.no_jacobian = no_jacobian + + w_init = torch.linalg.qr(torch.FloatTensor(self.n_split, self.n_split).normal_())[0] + if torch.det(w_init) < 0: + w_init[:, 0] = -1 * w_init[:, 0] + self.weight = nn.Parameter(w_init) + + def forward(self, x, x_mask=None, g=None, reverse=False, **kwargs): + b, c, t = x.size() + assert (c % self.n_split == 0) + if x_mask is None: + x_mask = 1 + x_len = torch.ones((b,), dtype=x.dtype, device=x.device) * t + else: + x_len = torch.sum(x_mask, [1, 2]) + + x = x.view(b, 2, c // self.n_split, self.n_split // 2, t) + x = x.permute(0, 1, 3, 2, 4).contiguous().view(b, self.n_split, c // self.n_split, t) + + if reverse: + if hasattr(self, "weight_inv"): + weight = self.weight_inv + else: + weight = torch.inverse(self.weight.float()).to(dtype=self.weight.dtype) + logdet = None + else: + weight = self.weight + if self.no_jacobian: + logdet = 0 + else: + logdet = torch.logdet(self.weight) * (c / self.n_split) * x_len # [b] + + weight = weight.view(self.n_split, self.n_split, 1, 1) + z = F.conv2d(x, weight) + + z = z.view(b, 2, self.n_split // 2, c // self.n_split, t) + z = z.permute(0, 1, 3, 2, 4).contiguous().view(b, c, t) * x_mask + if reverse: + return z + else: + return z, logdet + + def store_inverse(self): + self.weight_inv = torch.inverse(self.weight.float()).to(dtype=self.weight.dtype) diff --git a/module/mrte_model.py b/module/mrte_model.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e936c76790499b201b83b80fcbcaaa08b8cd0fb3 --- /dev/null +++ b/module/mrte_model.py @@ -0,0 +1,160 @@ +# This is Multi-reference timbre encoder + +import torch +from torch import nn +from torch.nn.utils import remove_weight_norm, weight_norm +from module.attentions import MultiHeadAttention + +class MRTE(nn.Module): + def __init__(self, + content_enc_channels=192, + hidden_size=512, + out_channels=192, + kernel_size=5, + n_heads=4, + ge_layer = 2 + ): + super(MRTE, self).__init__() + self.cross_attention = MultiHeadAttention(hidden_size,hidden_size,n_heads) + self.c_pre = nn.Conv1d(content_enc_channels,hidden_size, 1) + self.text_pre = nn.Conv1d(content_enc_channels,hidden_size, 1) + self.c_post = nn.Conv1d(hidden_size,out_channels, 1) + + def forward(self, ssl_enc, ssl_mask, text, text_mask, ge, test=None): + if(ge==None):ge=0 + attn_mask = text_mask.unsqueeze(2) * ssl_mask.unsqueeze(-1) + + ssl_enc = self.c_pre(ssl_enc * ssl_mask) + text_enc = self.text_pre(text * text_mask) + if test != None: + if test == 0: + x = self.cross_attention(ssl_enc * ssl_mask, text_enc * text_mask, attn_mask) + ssl_enc + ge + elif test == 1: + x = ssl_enc + ge + elif test ==2: + x = self.cross_attention(ssl_enc*0 * ssl_mask, text_enc * text_mask, attn_mask) + ge + else: + raise ValueError("test should be 0,1,2") + else: + x = self.cross_attention(ssl_enc * ssl_mask, text_enc * text_mask, attn_mask) + ssl_enc + ge + x = self.c_post(x * ssl_mask) + return x + + +class SpeakerEncoder(torch.nn.Module): + def __init__(self, mel_n_channels=80, model_num_layers=2, model_hidden_size=256, model_embedding_size=256): + super(SpeakerEncoder, self).__init__() + self.lstm = nn.LSTM(mel_n_channels, model_hidden_size, model_num_layers, batch_first=True) + self.linear = nn.Linear(model_hidden_size, model_embedding_size) + self.relu = nn.ReLU() + + def forward(self, mels): + self.lstm.flatten_parameters() + _, (hidden, _) = self.lstm(mels.transpose(-1, -2)) + embeds_raw = self.relu(self.linear(hidden[-1])) + return embeds_raw / torch.norm(embeds_raw, dim=1, keepdim=True) + + +class MELEncoder(nn.Module): + def __init__(self, + in_channels, + out_channels, + hidden_channels, + kernel_size, + dilation_rate, + n_layers): + super().__init__() + self.in_channels = in_channels + self.out_channels = out_channels + self.hidden_channels = hidden_channels + self.kernel_size = kernel_size + self.dilation_rate = dilation_rate + self.n_layers = n_layers + + self.pre = nn.Conv1d(in_channels, hidden_channels, 1) + self.enc = WN(hidden_channels, kernel_size, dilation_rate, n_layers) + self.proj = nn.Conv1d(hidden_channels, out_channels, 1) + + def forward(self, x): + # print(x.shape,x_lengths.shape) + x = self.pre(x) + x = self.enc(x) + x = self.proj(x) + return x + + +class WN(torch.nn.Module): + def __init__(self, hidden_channels, kernel_size, dilation_rate, n_layers): + super(WN, self).__init__() + assert(kernel_size % 2 == 1) + self.hidden_channels =hidden_channels + self.kernel_size = kernel_size + self.dilation_rate = dilation_rate + self.n_layers = n_layers + + self.in_layers = torch.nn.ModuleList() + self.res_skip_layers = torch.nn.ModuleList() + + for i in range(n_layers): + dilation = dilation_rate ** i + padding = int((kernel_size * dilation - dilation) / 2) + in_layer = nn.Conv1d(hidden_channels, 2*hidden_channels, kernel_size, + dilation=dilation, padding=padding) + in_layer = weight_norm(in_layer) + self.in_layers.append(in_layer) + + # last one is not necessary + if i < n_layers - 1: + res_skip_channels = 2 * hidden_channels + else: + res_skip_channels = hidden_channels + + res_skip_layer = torch.nn.Conv1d(hidden_channels, res_skip_channels, 1) + res_skip_layer = weight_norm(res_skip_layer, name='weight') + self.res_skip_layers.append(res_skip_layer) + + def forward(self, x): + output = torch.zeros_like(x) + n_channels_tensor = torch.IntTensor([self.hidden_channels]) + + for i in range(self.n_layers): + x_in = self.in_layers[i](x) + + acts = fused_add_tanh_sigmoid_multiply( + x_in, + n_channels_tensor) + + res_skip_acts = self.res_skip_layers[i](acts) + if i < self.n_layers - 1: + res_acts = res_skip_acts[:,:self.hidden_channels,:] + x = (x + res_acts) + output = output + res_skip_acts[:,self.hidden_channels:,:] + else: + output = output + res_skip_acts + return output + + def remove_weight_norm(self): + for l in self.in_layers: + remove_weight_norm(l) + for l in self.res_skip_layers: + remove_weight_norm(l) + + +@torch.jit.script +def fused_add_tanh_sigmoid_multiply(input, n_channels): + n_channels_int = n_channels[0] + t_act = torch.tanh(input[:, :n_channels_int, :]) + s_act = torch.sigmoid(input[:, n_channels_int:, :]) + acts = t_act * s_act + return acts + + + +if __name__ == '__main__': + content_enc = torch.randn(3,192,100) + content_mask = torch.ones(3,1,100) + ref_mel = torch.randn(3,128,30) + ref_mask = torch.ones(3,1,30) + model = MRTE() + out = model(content_enc,content_mask,ref_mel,ref_mask) + print(out.shape) \ No newline at end of file diff --git a/module/quantize.py b/module/quantize.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..cdbdeea3fec22ed3004e3096b20d9f6230e9267b --- /dev/null +++ b/module/quantize.py @@ -0,0 +1,108 @@ +# Copyright (c) Meta Platforms, Inc. and affiliates. +# All rights reserved. +# +# This source code is licensed under the license found in the +# LICENSE file in the root directory of this source tree. + +"""Residual vector quantizer implementation.""" + +from dataclasses import dataclass, field +import math +import typing as tp + +import torch +from torch import nn + +from module.core_vq import ResidualVectorQuantization + + +@dataclass +class QuantizedResult: + quantized: torch.Tensor + codes: torch.Tensor + bandwidth: torch.Tensor # bandwidth in kb/s used, per batch item. + penalty: tp.Optional[torch.Tensor] = None + metrics: dict = field(default_factory=dict) + + +class ResidualVectorQuantizer(nn.Module): + """Residual Vector Quantizer. + Args: + dimension (int): Dimension of the codebooks. + n_q (int): Number of residual vector quantizers used. + bins (int): Codebook size. + decay (float): Decay for exponential moving average over the codebooks. + kmeans_init (bool): Whether to use kmeans to initialize the codebooks. + kmeans_iters (int): Number of iterations used for kmeans initialization. + threshold_ema_dead_code (int): Threshold for dead code expiration. Replace any codes + that have an exponential moving average cluster size less than the specified threshold with + randomly selected vector from the current batch. + """ + def __init__( + self, + dimension: int = 256, + n_q: int = 8, + bins: int = 1024, + decay: float = 0.99, + kmeans_init: bool = True, + kmeans_iters: int = 50, + threshold_ema_dead_code: int = 2, + ): + super().__init__() + self.n_q = n_q + self.dimension = dimension + self.bins = bins + self.decay = decay + self.kmeans_init = kmeans_init + self.kmeans_iters = kmeans_iters + self.threshold_ema_dead_code = threshold_ema_dead_code + self.vq = ResidualVectorQuantization( + dim=self.dimension, + codebook_size=self.bins, + num_quantizers=self.n_q, + decay=self.decay, + kmeans_init=self.kmeans_init, + kmeans_iters=self.kmeans_iters, + threshold_ema_dead_code=self.threshold_ema_dead_code, + ) + + def forward(self, x: torch.Tensor, n_q: tp.Optional[int] = None, layers: tp.Optional[list] = None) -> QuantizedResult: + """Residual vector quantization on the given input tensor. + Args: + x (torch.Tensor): Input tensor. + n_q (int): Number of quantizer used to quantize. Default: All quantizers. + layers (list): Layer that need to return quantized. Defalt: None. + Returns: + QuantizedResult: + The quantized (or approximately quantized) representation with + the associated numbert quantizers and layer quantized required to return. + """ + n_q = n_q if n_q else self.n_q + if layers and max(layers) >= n_q: + raise ValueError(f'Last layer index in layers: A {max(layers)}. Number of quantizers in RVQ: B {self.n_q}. A must less than B.') + quantized, codes, commit_loss, quantized_list = self.vq(x, n_q=n_q, layers=layers) + return quantized, codes, torch.mean(commit_loss), quantized_list + + + def encode(self, x: torch.Tensor, n_q: tp.Optional[int] = None, st: tp.Optional[int] = None) -> torch.Tensor: + """Encode a given input tensor with the specified sample rate at the given bandwidth. + The RVQ encode method sets the appropriate number of quantizer to use + and returns indices for each quantizer. + Args: + x (torch.Tensor): Input tensor. + n_q (int): Number of quantizer used to quantize. Default: All quantizers. + st (int): Start to encode input from which layers. Default: 0. + """ + n_q = n_q if n_q else self.n_q + st = st or 0 + codes = self.vq.encode(x, n_q=n_q, st=st) + return codes + + def decode(self, codes: torch.Tensor, st: int = 0) -> torch.Tensor: + """Decode the given codes to the quantized representation. + Args: + codes (torch.Tensor): Input indices for each quantizer. + st (int): Start to decode input codes from which layers. Default: 0. + """ + quantized = self.vq.decode(codes, st=st) + return quantized \ No newline at end of file diff --git a/module/transforms.py b/module/transforms.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4793d67ca5a5630e0ffe0f9fb29445c949e64dae --- /dev/null +++ b/module/transforms.py @@ -0,0 +1,193 @@ +import torch +from torch.nn import functional as F + +import numpy as np + + +DEFAULT_MIN_BIN_WIDTH = 1e-3 +DEFAULT_MIN_BIN_HEIGHT = 1e-3 +DEFAULT_MIN_DERIVATIVE = 1e-3 + + +def piecewise_rational_quadratic_transform(inputs, + unnormalized_widths, + unnormalized_heights, + unnormalized_derivatives, + inverse=False, + tails=None, + tail_bound=1., + min_bin_width=DEFAULT_MIN_BIN_WIDTH, + min_bin_height=DEFAULT_MIN_BIN_HEIGHT, + min_derivative=DEFAULT_MIN_DERIVATIVE): + + if tails is None: + spline_fn = rational_quadratic_spline + spline_kwargs = {} + else: + spline_fn = unconstrained_rational_quadratic_spline + spline_kwargs = { + 'tails': tails, + 'tail_bound': tail_bound + } + + outputs, logabsdet = spline_fn( + inputs=inputs, + unnormalized_widths=unnormalized_widths, + unnormalized_heights=unnormalized_heights, + unnormalized_derivatives=unnormalized_derivatives, + inverse=inverse, + min_bin_width=min_bin_width, + min_bin_height=min_bin_height, + min_derivative=min_derivative, + **spline_kwargs + ) + return outputs, logabsdet + + +def searchsorted(bin_locations, inputs, eps=1e-6): + bin_locations[..., -1] += eps + return torch.sum( + inputs[..., None] >= bin_locations, + dim=-1 + ) - 1 + + +def unconstrained_rational_quadratic_spline(inputs, + unnormalized_widths, + unnormalized_heights, + unnormalized_derivatives, + inverse=False, + tails='linear', + tail_bound=1., + min_bin_width=DEFAULT_MIN_BIN_WIDTH, + min_bin_height=DEFAULT_MIN_BIN_HEIGHT, + min_derivative=DEFAULT_MIN_DERIVATIVE): + inside_interval_mask = (inputs >= -tail_bound) & (inputs <= tail_bound) + outside_interval_mask = ~inside_interval_mask + + outputs = torch.zeros_like(inputs) + logabsdet = torch.zeros_like(inputs) + + if tails == 'linear': + unnormalized_derivatives = F.pad(unnormalized_derivatives, pad=(1, 1)) + constant = np.log(np.exp(1 - min_derivative) - 1) + unnormalized_derivatives[..., 0] = constant + unnormalized_derivatives[..., -1] = constant + + outputs[outside_interval_mask] = inputs[outside_interval_mask] + logabsdet[outside_interval_mask] = 0 + else: + raise RuntimeError('{} tails are not implemented.'.format(tails)) + + outputs[inside_interval_mask], logabsdet[inside_interval_mask] = rational_quadratic_spline( + inputs=inputs[inside_interval_mask], + unnormalized_widths=unnormalized_widths[inside_interval_mask, :], + unnormalized_heights=unnormalized_heights[inside_interval_mask, :], + unnormalized_derivatives=unnormalized_derivatives[inside_interval_mask, :], + inverse=inverse, + left=-tail_bound, right=tail_bound, bottom=-tail_bound, top=tail_bound, + min_bin_width=min_bin_width, + min_bin_height=min_bin_height, + min_derivative=min_derivative + ) + + return outputs, logabsdet + +def rational_quadratic_spline(inputs, + unnormalized_widths, + unnormalized_heights, + unnormalized_derivatives, + inverse=False, + left=0., right=1., bottom=0., top=1., + min_bin_width=DEFAULT_MIN_BIN_WIDTH, + min_bin_height=DEFAULT_MIN_BIN_HEIGHT, + min_derivative=DEFAULT_MIN_DERIVATIVE): + if torch.min(inputs) < left or torch.max(inputs) > right: + raise ValueError('Input to a transform is not within its domain') + + num_bins = unnormalized_widths.shape[-1] + + if min_bin_width * num_bins > 1.0: + raise ValueError('Minimal bin width too large for the number of bins') + if min_bin_height * num_bins > 1.0: + raise ValueError('Minimal bin height too large for the number of bins') + + widths = F.softmax(unnormalized_widths, dim=-1) + widths = min_bin_width + (1 - min_bin_width * num_bins) * widths + cumwidths = torch.cumsum(widths, dim=-1) + cumwidths = F.pad(cumwidths, pad=(1, 0), mode='constant', value=0.0) + cumwidths = (right - left) * cumwidths + left + cumwidths[..., 0] = left + cumwidths[..., -1] = right + widths = cumwidths[..., 1:] - cumwidths[..., :-1] + + derivatives = min_derivative + F.softplus(unnormalized_derivatives) + + heights = F.softmax(unnormalized_heights, dim=-1) + heights = min_bin_height + (1 - min_bin_height * num_bins) * heights + cumheights = torch.cumsum(heights, dim=-1) + cumheights = F.pad(cumheights, pad=(1, 0), mode='constant', value=0.0) + cumheights = (top - bottom) * cumheights + bottom + cumheights[..., 0] = bottom + cumheights[..., -1] = top + heights = cumheights[..., 1:] - cumheights[..., :-1] + + if inverse: + bin_idx = searchsorted(cumheights, inputs)[..., None] + else: + bin_idx = searchsorted(cumwidths, inputs)[..., None] + + input_cumwidths = cumwidths.gather(-1, bin_idx)[..., 0] + input_bin_widths = widths.gather(-1, bin_idx)[..., 0] + + input_cumheights = cumheights.gather(-1, bin_idx)[..., 0] + delta = heights / widths + input_delta = delta.gather(-1, bin_idx)[..., 0] + + input_derivatives = derivatives.gather(-1, bin_idx)[..., 0] + input_derivatives_plus_one = derivatives[..., 1:].gather(-1, bin_idx)[..., 0] + + input_heights = heights.gather(-1, bin_idx)[..., 0] + + if inverse: + a = (((inputs - input_cumheights) * (input_derivatives + + input_derivatives_plus_one + - 2 * input_delta) + + input_heights * (input_delta - input_derivatives))) + b = (input_heights * input_derivatives + - (inputs - input_cumheights) * (input_derivatives + + input_derivatives_plus_one + - 2 * input_delta)) + c = - input_delta * (inputs - input_cumheights) + + discriminant = b.pow(2) - 4 * a * c + assert (discriminant >= 0).all() + + root = (2 * c) / (-b - torch.sqrt(discriminant)) + outputs = root * input_bin_widths + input_cumwidths + + theta_one_minus_theta = root * (1 - root) + denominator = input_delta + ((input_derivatives + input_derivatives_plus_one - 2 * input_delta) + * theta_one_minus_theta) + derivative_numerator = input_delta.pow(2) * (input_derivatives_plus_one * root.pow(2) + + 2 * input_delta * theta_one_minus_theta + + input_derivatives * (1 - root).pow(2)) + logabsdet = torch.log(derivative_numerator) - 2 * torch.log(denominator) + + return outputs, -logabsdet + else: + theta = (inputs - input_cumwidths) / input_bin_widths + theta_one_minus_theta = theta * (1 - theta) + + numerator = input_heights * (input_delta * theta.pow(2) + + input_derivatives * theta_one_minus_theta) + denominator = input_delta + ((input_derivatives + input_derivatives_plus_one - 2 * input_delta) + * theta_one_minus_theta) + outputs = input_cumheights + numerator / denominator + + derivative_numerator = input_delta.pow(2) * (input_derivatives_plus_one * theta.pow(2) + + 2 * input_delta * theta_one_minus_theta + + input_derivatives * (1 - theta).pow(2)) + logabsdet = torch.log(derivative_numerator) - 2 * torch.log(denominator) + + return outputs, logabsdet diff --git a/my_utils.py b/my_utils.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a5258394b8ae5385daa665ab6ba6380507d4798a --- /dev/null +++ b/my_utils.py @@ -0,0 +1,21 @@ +import ffmpeg +import numpy as np + + +def load_audio(file, sr): + try: + # https://github.com/openai/whisper/blob/main/whisper/audio.py#L26 + # This launches a subprocess to decode audio while down-mixing and resampling as necessary. + # Requires the ffmpeg CLI and `ffmpeg-python` package to be installed. + file = ( + file.strip(" ").strip('"').strip("\n").strip('"').strip(" ") + ) # 防止小白拷路径头尾带了空格和"和回车 + out, _ = ( + ffmpeg.input(file, threads=0) + .output("-", format="f32le", acodec="pcm_f32le", ac=1, ar=sr) + .run(cmd=["ffmpeg", "-nostdin"], capture_stdout=True, capture_stderr=True) + ) + except Exception as e: + raise RuntimeError(f"Failed to load audio: {e}") + + return np.frombuffer(out, np.float32).flatten() diff --git a/pretrained_models/.gitattributes b/pretrained_models/.gitattributes new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a6344aac8c09253b3b630fb776ae94478aa0275b --- /dev/null +++ b/pretrained_models/.gitattributes @@ -0,0 +1,35 @@ +*.7z filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.arrow filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.bz2 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.ckpt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.ftz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.gz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.h5 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.joblib filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.lfs.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.mlmodel filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.model filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.msgpack filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.npy filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.npz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.onnx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.ot filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.parquet filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.pb filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.pickle filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.pkl filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.pt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.pth filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.rar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.safetensors filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.tar.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.tar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.tflite filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.tgz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.wasm filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.xz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text diff --git a/pretrained_models/README.md b/pretrained_models/README.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..adaf88694058b3a500839f032907f9a480f63431 --- /dev/null +++ b/pretrained_models/README.md @@ -0,0 +1,4 @@ +--- +license: mit +--- +pretrained models used in https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS \ No newline at end of file diff --git a/pretrained_models/chinese-hubert-base/config.json b/pretrained_models/chinese-hubert-base/config.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0bb839d4b0cd2ad41cb13c6500fd660800aaefdf --- /dev/null +++ b/pretrained_models/chinese-hubert-base/config.json @@ -0,0 +1,72 @@ +{ + "_name_or_path": "/data/docker/liujing04/gpt-vits/chinese-hubert-base", + "activation_dropout": 0.1, + "apply_spec_augment": true, + "architectures": [ + "HubertModel" + ], + "attention_dropout": 0.1, + "bos_token_id": 1, + "classifier_proj_size": 256, + "conv_bias": false, + "conv_dim": [ + 512, + 512, + 512, + 512, + 512, + 512, + 512 + ], + "conv_kernel": [ + 10, + 3, + 3, + 3, + 3, + 2, + 2 + ], + "conv_stride": [ + 5, + 2, + 2, + 2, + 2, + 2, + 2 + ], + "ctc_loss_reduction": "sum", + "ctc_zero_infinity": false, + "do_stable_layer_norm": false, + "eos_token_id": 2, + "feat_extract_activation": "gelu", + "feat_extract_norm": "group", + "feat_proj_dropout": 0.0, + "feat_proj_layer_norm": true, + "final_dropout": 0.1, + "hidden_act": "gelu", + "hidden_dropout": 0.1, + "hidden_size": 768, + "initializer_range": 0.02, + "intermediate_size": 3072, + "layer_norm_eps": 1e-05, + "layerdrop": 0.1, + "mask_feature_length": 10, + "mask_feature_min_masks": 0, + "mask_feature_prob": 0.0, + "mask_time_length": 10, + "mask_time_min_masks": 2, + "mask_time_prob": 0.05, + "model_type": "hubert", + "num_attention_heads": 12, + "num_conv_pos_embedding_groups": 16, + "num_conv_pos_embeddings": 128, + "num_feat_extract_layers": 7, + "num_hidden_layers": 12, + "pad_token_id": 0, + "torch_dtype": "float16", + "transformers_version": "4.30.2", + "use_weighted_layer_sum": false, + "vocab_size": 32 +} diff --git a/pretrained_models/chinese-hubert-base/preprocessor_config.json b/pretrained_models/chinese-hubert-base/preprocessor_config.json new file mode 100644 index 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"import torch\n", + "import torch.nn.functional as F\n", + "from AR.models.utils import make_pad_mask\n", + "# self.ar_text_embedding = TokenEmbedding(\n", + "# self.embedding_dim, self.phoneme_vocab_size, self.p_dropout) vocab_size = 512, embedding_dim = 512\n", + "\n", + "# x = x + self.bert_proj(bert_feature.transpose(1,2))\n", + "# x = self.ar_text_position(x)\n", + "# x_mask = make_pad_mask(x_lens)\n", + "\n", + "# y_mask = make_pad_mask(y_lens)\n", + "# y_mask_int = y_mask.type(torch.int64)\n", + "# codes = y.type(torch.int64) * (1 - y_mask_int)\n", + "\n", + "# Training\n", + "# AR Decoder\n", + "# 将x(文本)和y(音频)的token拼起来,emb维度是512\n", + "# 测试一个简单的case\n", + "num_head = 8\n", + "\n", + "\n", + "x_len = 4\n", + "y_len = 6\n", + "\n", + "x_attn_mask = F.pad(\n", + " torch.zeros((x_len, x_len), dtype=torch.bool, device=x.device),\n", + " (0, y_len),\n", + " value=True, )\n", + "y_attn_mask = F.pad(\n", + " torch.triu(\n", + " torch.ones(y_len, y_len, dtype=torch.bool, 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AR.models.t2s_model.Text2SemanticDecoder()\n", + "dict = torch.load(r\"D:\\pyprojs\\GPT-SoVITSs\\fork\\GPT-SoVITS-NIMI_SORA\\9nine\\nimi_sora\\sora_e5_s3275.pth\")\n", + "dict[\"weight\"][\"enc_p.text_embedding.weight\"].shape" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "vits", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.10.0" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/requirements.txt b/requirements.txt new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c21b6852f92e7b0a16e59b5119ed9e4f53649552 --- /dev/null +++ b/requirements.txt @@ -0,0 +1,18 @@ +numpy +scipy +torch +librosa==0.9.2 +numba==0.56.4 +pytorch-lightning +gradio +ffmpeg-python +tqdm==4.59.0 +cn2an +pypinyin +pyopenjtalk-prebuilt +g2p_en +torchaudio +sentencepiece +transformers +einops +jieba diff --git a/text/__init__.py b/text/__init__.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a48b9a49a39bdae1801d94a15db645154d6a68d1 --- /dev/null +++ b/text/__init__.py @@ -0,0 +1,15 @@ +from text.symbols import * + + +_symbol_to_id = {s: i for i, s in enumerate(symbols)} + +def cleaned_text_to_sequence(cleaned_text): + '''Converts a string of text to a sequence of IDs corresponding to the symbols in the text. + Args: + text: string to convert to a sequence + Returns: + List of integers corresponding to the symbols in the text + ''' + phones = [_symbol_to_id[symbol] for symbol in cleaned_text] + return phones + diff --git a/text/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc b/text/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b8aa691afad627d020109376302f087a1cf670a8 Binary files /dev/null and b/text/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc differ diff --git a/text/__pycache__/chinese.cpython-310.pyc b/text/__pycache__/chinese.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..9c10ec35787ef527f2220274da5f4ac9fe66e472 Binary files /dev/null and b/text/__pycache__/chinese.cpython-310.pyc differ diff --git a/text/__pycache__/cleaner.cpython-310.pyc b/text/__pycache__/cleaner.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3fe7b0e903912ac900c13c04c882b75297659319 Binary files /dev/null and b/text/__pycache__/cleaner.cpython-310.pyc differ diff --git a/text/__pycache__/english.cpython-310.pyc b/text/__pycache__/english.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..640c422640bf9a3483b0ea4093d005019c96eaef Binary files /dev/null and b/text/__pycache__/english.cpython-310.pyc differ diff --git a/text/__pycache__/japanese.cpython-310.pyc b/text/__pycache__/japanese.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..21e3f1b6f362cb2615dfe3db1b1308805529961a Binary files /dev/null and b/text/__pycache__/japanese.cpython-310.pyc differ diff --git a/text/__pycache__/symbols.cpython-310.pyc b/text/__pycache__/symbols.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..97c43efdfc044e0cda10b072a0d7d792ce4ae2a8 Binary files /dev/null and b/text/__pycache__/symbols.cpython-310.pyc differ diff --git a/text/__pycache__/tone_sandhi.cpython-310.pyc b/text/__pycache__/tone_sandhi.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..26767736545f36efce6235bc8a4eff2750b6439f Binary files /dev/null and b/text/__pycache__/tone_sandhi.cpython-310.pyc differ diff --git a/text/chinese.py b/text/chinese.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..03bdefb66af02bc0e77afd886c7380d846ba40bd --- /dev/null +++ b/text/chinese.py @@ -0,0 +1,167 @@ +import os +import pdb +import re + +import cn2an +from pypinyin import lazy_pinyin, Style + +import sys +sys.path.append("/data/docker/liujing04/gpt-vits/gpt-vits-master") + +from text.symbols import punctuation +from text.tone_sandhi import ToneSandhi + +current_file_path = os.path.dirname(__file__) +pinyin_to_symbol_map = {line.split("\t")[0]: line.strip().split("\t")[1] for line in + open(os.path.join(current_file_path, 'opencpop-strict.txt')).readlines()} + +import jieba.posseg as psg + + +rep_map = { + ':': ',', + ';': ',', + ',': ',', + '。': '.', + '!': '!', + '?': '?', + '\n': '.', + "·": ",", + '、': ",", + '...': '…', + '$': '.', + '/': ',', + '—': "-" +} + +tone_modifier = ToneSandhi() + +def replace_punctuation(text): + text = text.replace("嗯", "恩").replace("呣","母") + pattern = re.compile('|'.join(re.escape(p) for p in rep_map.keys())) + + replaced_text = pattern.sub(lambda x: rep_map[x.group()], text) + + replaced_text = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5'+"".join(punctuation)+r']+', '', replaced_text) + + return replaced_text + +def g2p(text): + pattern = r'(?<=[{0}])\s*'.format(''.join(punctuation)) + sentences = [i for i in re.split(pattern, text) if i.strip()!=''] + phones, word2ph = _g2p(sentences) + return phones, word2ph + + +def _get_initials_finals(word): + initials = [] + finals = [] + orig_initials = lazy_pinyin( + word, neutral_tone_with_five=True, style=Style.INITIALS) + orig_finals = lazy_pinyin( + word, neutral_tone_with_five=True, style=Style.FINALS_TONE3) + for c, v in zip(orig_initials, orig_finals): + initials.append(c) + finals.append(v) + return initials, finals + + +def _g2p(segments): + phones_list = [] + word2ph = [] + for seg in segments: + pinyins = [] + # Replace all English words in the sentence + seg = re.sub('[a-zA-Z]+', '', seg) + seg_cut = psg.lcut(seg) + initials = [] + finals = [] + seg_cut = tone_modifier.pre_merge_for_modify(seg_cut) + for word, pos in seg_cut: + if pos == 'eng': + continue + sub_initials, sub_finals = _get_initials_finals(word) + sub_finals = tone_modifier.modified_tone(word, pos, + sub_finals) + initials.append(sub_initials) + finals.append(sub_finals) + + # assert len(sub_initials) == len(sub_finals) == len(word) + initials = sum(initials, []) + finals = sum(finals, []) + # + for c, v in zip(initials, finals): + raw_pinyin = c+v + # NOTE: post process for pypinyin outputs + # we discriminate i, ii and iii + if c == v: + assert c in punctuation + phone = [c] + word2ph.append(1) + else: + v_without_tone = v[:-1] + tone = v[-1] + + pinyin = c+v_without_tone + assert tone in '12345' + + if c: + # 多音节 + v_rep_map = { + "uei": 'ui', + 'iou': 'iu', + 'uen': 'un', + } + if v_without_tone in v_rep_map.keys(): + pinyin = c+v_rep_map[v_without_tone] + else: + # 单音节 + pinyin_rep_map = { + 'ing': 'ying', + 'i': 'yi', + 'in': 'yin', + 'u': 'wu', + } + if pinyin in pinyin_rep_map.keys(): + pinyin = pinyin_rep_map[pinyin] + else: + single_rep_map = { + 'v': 'yu', + 'e': 'e', + 'i': 'y', + 'u': 'w', + } + if pinyin[0] in single_rep_map.keys(): + pinyin = single_rep_map[pinyin[0]]+pinyin[1:] + + assert pinyin in pinyin_to_symbol_map.keys(), (pinyin, seg, raw_pinyin) + new_c, new_v = pinyin_to_symbol_map[pinyin].split(' ') + new_v = new_v + tone + phone = [new_c, new_v] + word2ph.append(len(phone)) + + phones_list += phone + return phones_list, word2ph + + + +def text_normalize(text): + numbers = re.findall(r'\d+(?:\.?\d+)?', text) + for number in numbers: + text = text.replace(number, cn2an.an2cn(number), 1) + text = replace_punctuation(text) + + return text + + +if __name__ == '__main__': + text = "啊——但是《原神》是由,米哈\游自主,研发的一款全.新开放世界.冒险游戏" + text = "呣呣呣~就是…大人的鼹鼠党吧?" + text = "你好" + text = text_normalize(text) + print(g2p(text)) + + +# # 示例用法 +# text = "这是一个示例文本:,你好!这是一个测试..." +# print(g2p_paddle(text)) # 输出: 这是一个示例文本你好这是一个测试 diff --git a/text/cleaner.py b/text/cleaner.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..dc4bd732cd7138dc1eff5bf189fd6816621658ab --- /dev/null +++ b/text/cleaner.py @@ -0,0 +1,57 @@ +from text import chinese, japanese, cleaned_text_to_sequence, symbols, english + +language_module_map = { + 'zh': chinese, + "ja": japanese, + 'en': english +} +special = [ + ('%', 'zh', "SP"), + ('¥', 'zh', "SP2"), + ('^', 'zh', "SP3"), + # ('@', 'zh', "SP4")#不搞鬼畜了,和第二版保持一致吧 +] +def clean_text(text, language): + for special_s, special_l, target_symbol in special: + if special_s in text and language == special_l: + return clean_special(text, language, special_s, target_symbol) + language_module = language_module_map[language] + norm_text = language_module.text_normalize(text) + if(language=="zh"): + phones, word2ph = language_module.g2p(norm_text) + assert len(phones) == sum(word2ph) + assert len(norm_text) == len(word2ph) + else: + phones = language_module.g2p(norm_text) + word2ph=None + + for ph in phones: + assert ph in symbols + return phones, word2ph, norm_text + + +def clean_special(text, language, special_s, target_symbol): + """ + 特殊静音段sp符号处理 + """ + text = text.replace(special_s, ",") + language_module = language_module_map[language] + norm_text = language_module.text_normalize(text) + phones = language_module.g2p(norm_text) + new_ph = [] + for ph in phones: + assert ph in symbols + if ph == ',': + new_ph.append(target_symbol) + else: + new_ph.append(ph) + return new_ph + +def text_to_sequence(text, language): + phones = clean_text(text) + return cleaned_text_to_sequence(phones) + +if __name__ == '__main__': + print(clean_text("你好%啊啊啊额、还是到付红四方。", 'zh')) + + diff --git a/text/cmudict.rep b/text/cmudict.rep new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..eb2199d15167088b38044939acd779dcf8e334c1 --- /dev/null +++ b/text/cmudict.rep @@ -0,0 +1,129530 @@ +## Date: August 8, 1998 +## +## The Carnegie Mellon Pronouncing Dictionary [cmudict.0.6] is Copyright 1998 +## by Carnegie Mellon University. Use of this dictionary, for any research or +## commercial purpose, is completely unrestricted. If you make use of or +## redistribute this material, we would appreciate acknowlegement of its +## origin. +## +## cmudict.0.6 is the fifth release of cmudict, first released as cmudict.0.1 +## in September of 1993. There was no generally available public release +## of version 0.5. +## +## See the README in this directory before you use this dictionary. +## +## Thanks to Bill Huggins at BBN; Bill Fisher at NIST; Alex Hauptman, +## Alex Rudnicky, Jack Mostow, Roni Rosenfeld, Richard Stern, +## Matthew Siegler, Kevin Lenzo, Maxine Eskenazi, Mosur Ravishankar, +## Eric Thayer, Kristie Seymore, and Raj Reddy at CMU; Lin Chase at +## LIMSI; Doug Paul at MIT Lincoln Labs; Ben Serridge at MIT SLS; Murray +## Spiegel at Bellcore; Tony Robinson at Cambridge UK; David Bowness of +## CAE Electronics Ltd. and CRIM; Stephen Hocking; Jerry Quinn at BNR +## Canada, and Marshal Midden for bringing to our attention problems and +## inadequacies with the first releases. Most special thanks to Bob Weide +## for all his work on prior versions of the dictionary. +## +## We welcome input from users and will continue to acknowledge such input +## in subsequent releases. If I failed to acknowledge your input in this +## release, please remind me and I will update these comments. If I failed to +## fix things that you brought to my attention, please remind me and have +## patience. If I actually fixed things that you brought to my attention and +## you appreciate it, I wouldn't mind a pat on the back. +## +## This version differs from previous releases of cmudict most significantly +## in the addition of new words from the common ARPA tasks for 1996 and 1997. +## +## There are undoubtedly still errors and inconsistencies in this dictionary +## so keep your eyes open for problems and mail them to me. +## +## We hope this dictionary is an improvement over cmudict.0.4. +## +## email: cmudict@cs.cmu.edu +## web: http://www.speech.cs.cmu.edu/cgi-bin/cmudict +## ftp: ftp://ftp.cs.cmu.edu/project/speech/dict/ +## +## Thank you for your continued interest in the CMU Pronouncing +## Dictionary. Further addictions and improvements are planned +## for forthcoming releases. +## +!EXCLAMATION-POINT EH2 K - S K L AH0 - M EY1 - SH AH0 N - P OY2 N T +"CLOSE-QUOTE K L OW1 Z - K W OW1 T +"DOUBLE-QUOTE D AH1 - B AH0 L - K W OW1 T +"END-OF-QUOTE EH1 N - D AH0 V - K W OW1 T +"END-QUOTE EH1 N D - K W OW1 T +"IN-QUOTES IH1 N - K W OW1 T S +"QUOTE K W OW1 T +"UNQUOTE AH1 N - K W OW1 T +#SHARP-SIGN SH AA1 R P - S AY1 N +%PERCENT P ER0 - S EH1 N T +&ERSAND AE1 M - P ER0 - S AE2 N D +'CAUSE K AH0 Z +'COURSE K AO1 R S +'EM AH0 M +'END-INNER-QUOTE EH1 N - D IH1 - N ER0 - K W OW1 T +'END-QUOTE EH1 N D - K W OW1 T +'INNER-QUOTE IH1 - N ER0 - K W OW1 T +'M AH0 M +'N AH0 N +'QUOTE K W OW1 T +'S EH1 S +'SINGLE-QUOTE S IH1 NG - G AH0 L - K W OW1 T +'TIL T IH1 L +'TIS T IH1 Z +'TWAS T W AH1 Z +(BEGIN-PARENS B IH0 - G IH1 N - P ER0 - EH1 N Z +(IN-PARENTHESES IH1 N - P ER0 - EH1 N - TH AH0 - S IY2 Z +(LEFT-PAREN L EH1 F T - P ER0 - EH1 N +(OPEN-PARENTHESES OW1 - P AH0 N - P ER0 - EH1 N - TH AH0 - S IY2 Z +(PAREN P ER0 - EH1 N +(PARENS P ER0 - EH1 N Z +(PARENTHESES P ER0 - EH1 N - TH AH0 - S IY2 Z +)CLOSE-PAREN K L OW1 Z - P ER0 - EH1 N +)CLOSE-PARENTHESES K L OW1 Z - P ER0 - EH1 N - TH AH0 - S IY2 Z +)END-PAREN EH1 N D - P ER0 - EH1 N +)END-PARENS EH1 N D - P ER0 - EH1 N Z +)END-PARENTHESES EH1 N D - P ER0 - EH1 N - TH AH0 - S IY2 Z +)END-THE-PAREN EH1 N D - DH AH0 - P ER0 - EH1 N +)PAREN P ER0 - EH1 N +)PARENS P ER0 - EH1 N Z +)RIGHT-PAREN R AY1 T - P ER0 - EH1 N +)RIGHT-PAREN(2) R AY1 T - P EH1 - R AH0 N +)UN-PARENTHESES AH1 N - P ER0 - EH1 N - TH AH0 - S IY1 Z +,COMMA K AA1 - M AH0 +-DASH D AE1 SH +-HYPHEN HH AY1 - F AH0 N +...ELLIPSIS IH0 - L IH1 P - S IH0 S +.DECIMAL D EH1 - S AH0 - M AH0 L +.DOT D AA1 T +.FULL-STOP F UH1 L - S T AA1 P +.PERIOD P IH1 - R IY0 - AH0 D +.POINT P OY1 N T +/SLASH S L AE1 SH +0MALEFACTORS M AE1 - L AH0 - F AE2 K - T ER0 Z +:COLON K OW1 - L AH0 N +;SEMI-COLON S EH1 - M IY0 - K OW1 - L AH0 N +;SEMI-COLON(2) S EH1 - M IH0 - K OW2 - L AH0 N +?QUESTION-MARK K W EH1 S - CH AH0 N - M AA1 R K +A AH0 +A'S EY1 Z +A(2) EY1 +A. EY1 +A.'S EY1 Z +A.S EY1 Z +A42128 EY1 - F AO1 R - T UW1 - W AH1 N - T UW1 - EY1 T +AAA T R IH2 - P AH0 - L EY1 +AABERG AA1 - B ER0 G +AACHEN AA1 - K AH0 N +AAKER AA1 - K ER0 +AALSETH AA1 L - S EH0 TH +AAMODT AA1 - M AH0 T +AANCOR AA1 N - K AO2 R +AARDEMA AA0 R - D EH1 - M AH0 +AARDVARK AA1 R D - V AA2 R K +AARON EH1 - R AH0 N +AARON'S EH1 - R AH0 N Z +AARONS EH1 - R AH0 N Z +AARONSON EH1 - R AH0 N - S AH0 N +AARONSON'S EH1 - R AH0 N - S AH0 N Z +AARONSON'S(2) AA1 - R AH0 N - S AH0 N Z +AARONSON(2) AA1 - R AH0 N - S AH0 N +AARTI AA1 R - T IY2 +AASE AA1 S +AASEN AA1 - S AH0 N +AB AE1 B +AB(2) EY1 - B IY1 +ABABA AH0 - B AA1 - B AH0 +ABABA(2) AA1 - B AH0 - B AH0 +ABACHA AE1 - B AH0 - K AH0 +ABACK AH0 - B AE1 K +ABACO AE1 - B AH0 - K OW2 +ABACUS AE1 - B AH0 - K AH0 S +ABAD AH0 - B AA1 D +ABADAKA AH0 - B AE1 - D AH0 - K AH0 +ABADI AH0 - B AE1 - D IY0 +ABADIE AH0 - B AE1 - D IY0 +ABAIR AH0 - B EH1 R +ABALKIN AH0 - B AA1 L - K IH0 N +ABALONE AE2 - B AH0 - L OW1 - N IY0 +ABALOS AA0 - B AA1 - L OW0 Z +ABANDON AH0 - B AE1 N - D AH0 N +ABANDONED AH0 - B AE1 N - D AH0 N D +ABANDONING AH0 - B AE1 N - D AH0 - N IH0 NG +ABANDONMENT AH0 - B AE1 N - D AH0 N - M AH0 N T +ABANDONMENTS AH0 - B AE1 N - D AH0 N - M AH0 N T S +ABANDONS AH0 - B AE1 N - D AH0 N Z +ABANTO AH0 - B AE1 N - T OW0 +ABARCA AH0 - B AA1 R - K AH0 +ABARE AA0 - B AA1 - R IY0 +ABASCAL AE1 - B AH0 S - K AH0 L +ABASH AH0 - B AE1 SH +ABASHED AH0 - B AE1 SH T +ABATE AH0 - B EY1 T +ABATED AH0 - B EY1 - T IH0 D +ABATEMENT AH0 - B EY1 T - M AH0 N T +ABATEMENTS AH0 - B EY1 T - M AH0 N T S +ABATES AH0 - B EY1 T S +ABATING AH0 - B EY1 - T IH0 NG +ABBA AE1 - B AH0 +ABBADO AH0 - B AA1 - D OW0 +ABBAS AH0 - B AA1 S +ABBASI AA0 - B AA1 - S IY0 +ABBATE AA1 - B EY0 T +ABBATIELLO AA0 - B AA0 - T IY0 - EH1 - L OW0 +ABBE AE1 - B IY0 +ABBE(2) AE0 - B EY1 +ABBENHAUS AE1 - B AH0 N - HH AW2 S +ABBETT AH0 - B EH1 T +ABBEVILLE AE1 B - V IH0 L +ABBEY AE1 - B IY0 +ABBEY'S AE1 - B IY0 Z +ABBIE AE1 - B IY0 +ABBITT AE1 - B IH0 T +ABBOT AE1 - B AH0 T +ABBOTT AE1 - B AH0 T +ABBOTT'S AE1 - B AH0 T S +ABBOUD AH0 - B UW1 D +ABBOUD(2) AH0 - B AW1 D +ABBREVIATE AH0 - B R IY1 - V IY0 - EY2 T +ABBREVIATED AH0 - B R IY1 - V IY0 - EY2 - T AH0 D +ABBREVIATED(2) AH0 - B R IY1 - V IY0 - EY2 - T IH0 D +ABBREVIATES AH0 - B R IY1 - V IY0 - EY2 T S +ABBREVIATING AH0 - B R IY1 - V IY0 - EY2 - T IH0 NG +ABBREVIATION AH0 - B R IY2 - V IY0 - EY1 - SH AH0 N +ABBREVIATIONS AH0 - B R IY2 - V IY0 - EY1 - SH AH0 N Z +ABBRUZZESE AA0 - B R UW0 T - S EY1 - Z IY0 +ABBS AE1 B Z +ABBY AE1 - B IY0 +ABCO AE1 B - K OW0 +ABCOTEK AE1 B - K OW0 - T EH2 K +ABDALLA AE2 B - D AE1 - L AH0 +ABDALLAH AE2 B - D AE1 - L AH0 +ABDEL AE1 B - D EH2 L +ABDELLA AE2 B - D EH1 - L AH0 +ABDICATE AE1 B - D AH0 - K EY2 T +ABDICATED AE1 B - D AH0 - K EY2 - T AH0 D +ABDICATES AE1 B - D AH0 - K EY2 T S +ABDICATING AE1 B - D IH0 - K EY2 - T IH0 NG +ABDICATION AE2 B - D IH0 - K EY1 - SH AH0 N +ABDNOR AE1 B D - N ER0 +ABDO AE1 B - D OW0 +ABDOLLAH AE2 B - D AA1 - L AH0 +ABDOMEN AE0 B - D OW1 - M AH0 N +ABDOMEN(2) AE1 B - D AH0 - M AH0 N +ABDOMINAL AE0 B - 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T IH2 - S AH0 - P EY1 - SH AH0 N Z +ANTICIPATIONS(2) AE0 N - T IH0 - S AH0 - P EY1 - SH AH0 N Z +ANTICIPATORY AE0 N - T IH1 - S AH0 - P AH0 - T AO2 - R IY0 +ANTICLIMACTIC AE2 N - T IY0 - K L AY0 - M AE1 K - T IH0 K +ANTICLINE AE1 N - T IH0 - K L AY2 N +ANTICO AA0 N - T IY1 - K OW0 +ANTICOMMUNIST AE2 N - T IY0 - K AA1 - M Y AH0 - N IH0 S T +ANTICOMPETITIVE AE2 N - T IH0 - K AH0 M - P EH1 - T IH0 - T IH0 V +ANTICORRUPTION AE2 N - T AY2 - K ER0 - AH1 P - SH AH0 N +ANTICORRUPTION(2) AE2 N - T IY2 - K ER0 - AH1 P - SH AH0 N +ANTICRIME AE1 N - T IY0 - K R AY1 M +ANTICRIME(2) AE1 N - T AY0 - K R AY1 M +ANTICS AE1 N - T IH0 K S +ANTIDEPRESSANT AE2 N - T IY0 - D IH0 - P R EH1 - S AH0 N T +ANTIDEPRESSANTS AE2 N - T AY2 - D IH0 - P R EH1 - S AH0 N T S +ANTIDEPRESSANTS(2) AE2 N - T IY2 - D IH0 - P R EH1 - S AH0 N T S +ANTIDISCRIMINATION AE2 N - T IY0 - D IH0 - S K R IH2 - M AH0 - N EY1 - SH AH0 N +ANTIDISCRIMINATION(2) AE2 N - T AY0 - D IH0 - S K R IH2 - M AH0 - N EY1 - SH AH0 N +ANTIDOTE AE1 N - 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P EH1 - R AH0 - T IH0 V +COMPARATIVELY K AH0 M - P EH1 - R AH0 - T IH0 V - L IY0 +COMPARATOR K AH0 M - P ER1 - AH0 - T ER0 +COMPARE K AH0 M - P EH1 R +COMPARED K AH0 M - P EH1 R D +COMPARES K AH0 M - P EH1 R Z +COMPARING K AH0 M - P EH1 - R IH0 NG +COMPARISON K AH0 M - P EH1 - R AH0 - S AH0 N +COMPARISONS K AH0 M - P EH1 - R AH0 - S AH0 N Z +COMPARTMENT K AH0 M - P AA1 R T - M AH0 N T +COMPARTMENTAL K AH0 M - P AA2 R T - M EH1 N - T AH0 L +COMPARTMENTALIZE K AH0 M - P AA2 R T - M EH1 N - T AH0 - L AY2 Z +COMPARTMENTALIZED K AA2 M - P AA0 R T - M EH1 N - T AH0 - L AY0 Z D +COMPARTMENTS K AH0 M - P AA1 R T - M AH0 N T S +COMPAS K AA1 M - P AH0 S +COMPASS K AH1 M - P AH0 S +COMPASSION K AH0 M - P AE1 - SH AH0 N +COMPASSIONATE K AH0 M - P AE1 - SH AH0 - N AH0 T +COMPASSIONATELY K AH0 M - P AE1 - SH AH0 - N AH0 T - L IY0 +COMPATIBILITY K AH0 M - P AE2 - T AH0 - B IH1 - L AH0 - T IY0 +COMPATIBLE K AH0 M - P AE1 - T AH0 - B AH0 L +COMPATIBLES K AH0 M - P AE1 - T IH0 - B AH0 L Z +COMPATRIOT K AH0 M - 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T R IH0 S +HUNTS HH AH1 N T S +HUNTS' HH AH1 N T S +HUNTSINGER HH AH1 N T - S IH0 N - JH ER0 +HUNTSMAN HH AH1 N T S - M AH0 N +HUNTSVILLE HH AH1 N T S - V IH0 L +HUNTWAY HH AH1 N T - W EY2 +HUNTZINGER HH AH1 N T - Z IH0 - NG ER0 +HUNZA HH AH1 N - Z AH0 +HUNZEKER HH AH1 N - Z IH0 - K ER0 +HUNZIKER HH AH1 N - Z IH0 - K ER0 +HUOT HH Y UW1 - AH0 T +HUPE HH Y UW1 P +HUPFER HH AH1 P - F ER0 +HUPP HH AH1 P +HUPPERT HH AH1 - P ER0 T +HUR HH ER1 +HURCO HH ER1 - K OW2 +HURD HH ER1 D +HURDLE HH ER1 - D AH0 L +HURDLER HH ER1 - D AH0 L - ER0 +HURDLER(2) HH ER1 D - L ER0 +HURDLES HH ER1 - D AH0 L Z +HURDLING HH ER1 - D AH0 L - IH0 NG +HURDLING(2) HH ER1 D - L IH0 NG +HURDMAN HH ER1 D - M AH0 N +HURFORD HH ER1 - F ER0 D +HURL HH ER1 L +HURLBERT HH ER1 L - B ER0 T +HURLBURT HH ER1 L - B ER0 T +HURLBUT HH ER1 L - B AH0 T +HURLBUTT HH ER1 L - B AH0 T +HURLED HH ER1 L D +HURLESS HH ER1 - L AH0 S +HURLEY HH ER1 - L IY0 +HURLING HH ER1 - L IH0 NG +HURLOCK HH ER1 - L AH0 K +HURLY HH ER1 - L IY0 +HURM HH ER1 M +HURN HH ER1 N +HURNEY HH ER1 - N IY0 +HURON HH Y UW1 - R AA2 N +HURON(2) HH Y UH1 - R AA2 N +HURRAH HH UH0 - R AA1 +HURRAY HH AH0 - R EY1 +HURRELL HH AO1 - R AH0 L +HURRICANE HH ER1 - AH0 - K EY2 N +HURRICANE'S HH ER1 - AH0 - K EY2 N Z +HURRICANE(2) HH AH1 - R AH0 - K EY2 N Z +HURRICANES HH ER1 - AH0 - K EY2 N Z +HURRIED HH ER1 - IY0 D +HURRIEDLY HH ER1 - IY0 D - L IY0 +HURRIES HH ER1 - IY0 Z +HURRY HH ER1 - IY0 +HURRYING HH ER1 - IY0 - IH0 NG +HURSEY HH ER1 - S IY0 +HURSH HH ER1 SH +HURST HH ER1 S T +HURSTON HH ER1 - S T AH0 N +HURT HH ER1 T +HURTA HH ER1 - T AH0 +HURTADO HH ER0 - T AA1 - D OW0 +HURTEAU HH ER0 - T OW1 +HURTFUL HH ER1 T - F AH0 L +HURTIG HH ER1 - T IH0 G +HURTING HH ER1 - T IH0 NG +HURTLE HH ER1 - T AH0 L +HURTLING HH ER1 T - L IH0 NG +HURTS HH ER1 T S +HURTT HH ER1 T +HURTUBISE HH ER1 - T AH0 - B AY0 Z +HURVEY HH ER1 - V IY0 +HURVITZ HH ER1 - V IH0 T S +HURWITZ HH ER1 - W IH0 T S +HUSAIN HH AH1 - S AY0 N +HUSAK HH UW1 - S AH0 K +HUSAR HH UW1 - S ER0 +HUSBAND HH AH1 Z - B AH0 N D +HUSBAND'S HH AH1 Z - 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AY1 +I.'S AY1 Z +I.S AY1 Z +IA IY1 - AH0 +IACOBELLI IY0 - AA2 - K OW0 - B EH1 - L IY0 +IACOBELLIS IY0 - AA2 - K OW0 - B EH1 - L IH0 S +IACOBUCCI IY0 - AA0 - K OW0 - B UW1 - CH IY0 +IACOCCA AY2 - AH0 - K OW1 - K AH0 +IACOCCA'S AY2 - AH0 - K OW1 - K AH0 Z +IACONA AY2 - AH0 - K OW1 - N AH0 +IACONO AY2 - AH0 - K OW1 - N OW0 +IACOVELLI IY0 - AA2 K - OW0 - V EH1 - L IY0 +IAFRATE AY2 - AH0 - F R EY1 - T IY0 +IAGO IY0 - AA1 - G OW0 +IAIN IY0 - EY1 N +IAKOVOS IY0 - AA1 - K OW0 - V OW0 S +IALLA AY1 - AA0 - L AH0 +IALLA(2) IY1 - AA0 - L AH0 +IAMS IY1 - AA0 M Z +IAMS(2) AY1 - AA0 M Z +IAN IY1 - AH0 N +IANNACCONE IY0 - AA2 - N AH0 - K OW1 - N IY0 +IANNACONE IY0 - AA2 - N AH0 - K OW1 - N IY0 +IANNAMICO IY0 - AA2 - N AH0 - M IY1 - K OW0 +IANNELLI IY0 - AH0 - N EH1 - L IY0 +IANNELLO IY0 - AH0 - N EH1 - L OW0 +IANNI IY0 - AA1 - N IY0 +IANNIELLO IY0 - AA2 - N IY0 - EH1 - L OW0 +IANNONE IY0 - AH0 - N OW1 - N IY0 +IANNOTTI IY0 - AH0 - N OW1 - T IY0 +IANNUCCI IY0 - AH0 - N UW1 - CH IY0 +IANNUZZI IY0 - AH0 - 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P R EH1 S - M AH0 N T +IMPRIMATUR IH2 M - P R IH0 - M AA1 - T ER0 +IMPRIMIS IH0 M - P R IY1 - M IH0 S +IMPRINT IH0 M - P R IH1 N T +IMPRINT(2) IH1 M - P R IH0 N T +IMPRINTED IH0 M - P R IH1 N - T IH0 D +IMPRINTED(2) IH0 M - P R IH1 - N IH0 D +IMPRINTING IH0 M - P R IH1 N - T IH0 NG +IMPRINTING(2) IH0 M - P R IH1 - N IH0 NG +IMPRINTS IH0 M - P R IH1 N T S +IMPRISON IH0 M - P R IH1 - Z AH0 N +IMPRISONED IH0 M - P R IH1 - Z AH0 N D +IMPRISONING IH0 M - P R IH1 - Z AH0 N - IH0 NG +IMPRISONMENT IH0 M - P R IH1 - Z AH0 N - M AH0 N T +IMPROBABLE IH0 M - P R AA1 - B AH0 - B AH0 L +IMPROBABLY IH0 M - P R AA1 - B AH0 - B L IY0 +IMPROMPTU IH0 M - P R AA1 M P - T UW0 +IMPROPER IH0 M - P R AA1 - P ER0 +IMPROPERLY IH0 M - P R AA1 - P ER0 - L IY0 +IMPROPRIETIES IH2 M - P R AH0 - P R AY1 - AH0 - T IY0 Z +IMPROPRIETY IH2 M - P R AH0 - P R AY1 - AH0 - T IY0 +IMPROV IH1 M - P R AA2 V +IMPROVE IH0 M - P R UW1 V +IMPROVED IH0 M - P R UW1 V D +IMPROVEMENT IH0 M - P R UW1 V - M AH0 N T +IMPROVEMENTS IH0 M - P R UW1 V - M AH0 N T S +IMPROVES IH0 M - P R UW1 V Z +IMPROVING IH0 M - P R UW1 - V IH0 NG +IMPROVISATION IH2 M - P R AA0 - V IH0 - Z EY1 - SH AH0 N +IMPROVISATIONAL IH2 M - P R AA0 - V IH0 - Z EY1 - SH AH0 - N AH0 L +IMPROVISATIONS IH2 M - P R AA0 - V IH0 - Z EY1 - SH AH0 N Z +IMPROVISE IH1 M - P R AH0 - V AY2 Z +IMPROVISE(2) IH2 M - P R AH0 - V AY1 Z +IMPROVISED IH1 M - P R AH0 - V AY2 Z D +IMPROVISING IH1 M - P R AH0 - V AY2 - Z IH0 NG +IMPRUDENCE IH0 M - P R UW1 - D AH0 N S +IMPRUDENT IH0 M - P R UW1 - D AH0 N T +IMPRUDENTLY IH0 M - P R UW1 - D AH0 N T - L IY0 +IMPSON IH1 M P - S AH0 N +IMPUGN IH0 M - P Y UW1 N +IMPUGNED IH0 M - P Y UW1 N D +IMPUGNING IH0 M - P Y UW1 - N IH0 NG +IMPULSE IH1 M - P AH0 L S +IMPULSE(2) IH0 M - P AH1 L S +IMPULSES IH1 M - P AH0 L - S IH0 Z +IMPULSES(2) IH0 M - P AH1 L - S IH0 Z +IMPULSIVE IH0 M - P AH1 L - S IH0 V +IMPULSIVELY IH0 M - P AH1 L - S IH0 V - L IY0 +IMPUNITY IH0 M - P Y UW1 - N IH0 - T IY0 +IMPURE IH0 M - P Y UH1 R +IMPURITIES IH0 M - P Y UH1 - 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IH1 N +IN.(2) IH1 N CH +INA IY1 - N AH0 +INABILITY IH2 N - AH0 - B IH1 - L IH0 - T IY0 +INABINET IH0 N - AH0 - B IH1 - N IH0 T +INACCESSIBILITY IH2 N - AH0 K - S EH2 - S AH0 - B IH1 - L AH0 - T IY0 +INACCESSIBLE IH2 N - AH0 K - S EH1 - S AH0 - B AH0 L +INACCURACIES IH0 N - AE1 - K Y ER0 - AE2 - S IY0 Z +INACCURACY IH0 N - AE1 - K Y ER0 - AH0 - S IY0 +INACCURATE IH0 N - AE1 - K Y ER0 - AH0 T +INACCURATELY IH0 N - AE1 - K Y ER0 - AH0 T - L IY0 +INACOM IH1 N - AH0 - K AA2 M +INACOM(2) AY1 - N AH0 - K AA2 M +INACOMP AY1 - N AH0 - K AA2 M P +INACOMP(2) IH1 N - AH0 - K AA2 M P +INACTION IH0 N - AE1 K - SH AH0 N +INACTIVATE IH0 N - AE1 K - T IH0 - V EY2 T +INACTIVATED IH0 N - AE1 K - T IH0 - V EY2 - T IH0 D +INACTIVATION IH0 N - AE2 K - T IH0 - V EY1 - SH AH0 N +INACTIVE IH0 N - AE1 K - T IH0 V +INACTIVITY IH0 N - AE0 K - T IH1 - V IH0 - T IY0 +INADEQUACIES IH0 N - AE1 - D AH0 - K W AH0 - S IY0 Z +INADEQUACY IH0 N - AE1 - D IH0 - K W AH0 - S IY0 +INADEQUATE IH0 N - AE1 - D AH0 - K W AH0 T +INADEQUATE(2) IH0 N - AE1 - D AH0 - K W EY2 T +INADEQUATELY IH0 N - AE1 - D AH0 - K W AH0 T - L IY0 +INADMISSIBLE IH0 N - AH0 D - M IH1 - S AH0 - B AH0 L +INADMISSIBLE(2) IH0 N - AE0 D - M IH1 - S AH0 - B AH0 L +INADVERTENCE IH2 N - AH0 D - V ER1 - T AH0 N S +INADVERTENCE(2) IH2 N - AE0 D - V ER1 - T AH0 N S +INADVERTENT IH2 N - AH0 D - V ER1 - T AH0 N T +INADVERTENT(2) IH2 N - AE0 D - V ER1 - T AH0 N T +INADVERTENTLY IH2 N - AH0 D - V ER1 - T AH0 N T - L IY0 +INADVERTENTLY(2) IH2 N - AE0 D - V ER1 - T AH0 N T - L IY0 +INADVISABLE IH0 N - AH0 D - V AY1 - Z AH0 - B AH0 L +INADVISABLE(2) IH0 N - AE0 D - V AY1 - Z AH0 - B AH0 L +INAEZ IH2 N - AE1 Z +INAEZ(2) IH2 - N EY1 Z +INALIENABLE IH0 N - EY1 - L Y AH0 - N AH0 - B AH0 L +INAMURA IH2 - N AH0 - M UH1 - R AH0 +INANE IH0 N - EY1 N +INANIMATE IH0 N - AE1 - N AH0 - M AH0 T +INAPPLICABLE IH0 N - AE1 - P L IH0 - K AH0 - B AH0 L +INAPPROPRIATE IH2 N - AH0 - P R OW1 - P R IY0 - IH0 T +INAPPROPRIATELY IH0 N - AH0 - P R AA1 - P R IY0 - AH0 T - L IY0 +INARTICULATE IH0 N - AA0 R - T IH1 - K Y AH0 - L AH0 T +INASMUCH IH0 N - AE1 S - M AH0 K +INATTENTION IH0 N - AH0 - T EH1 N - CH AH0 N +INATTENTIVE IH2 N - AH0 - T EH1 N - T IH0 V +INAUDIBLE IH0 N - AO1 - D AH0 - B AH0 L +INAUGURAL IH0 - N AO1 - G ER0 - AH0 L +INAUGURAL(2) IH0 - N AO1 - G Y ER0 - AH0 L +INAUGURATE IH0 - N AO1 - G Y ER0 - IH0 T +INAUGURATE(2) IH0 - N AO1 - G Y ER0 - EY0 T +INAUGURATED IH0 - N AO1 - G ER0 - EY2 - T IH0 D +INAUGURATED(2) IH0 - N AO1 - G Y ER0 - EY2 - T IH0 D +INAUGURATES IH0 - N AO1 - G Y ER0 - IH0 T S +INAUGURATING IH0 - N AO1 - G Y ER0 - EY2 - T IH0 NG +INAUGURATION IH0 - N AO2 - G Y ER0 - EY1 - SH AH0 N +INAUGURATIONS IH0 - N AO2 - G Y ER0 - EY1 - SH AH0 N Z +INAUSPICIOUS IH0 N - AW2 - S P IH1 - SH IH0 S +INBIO IH0 N - B AY1 - OW0 +INBOARD IH1 N - B AO2 R D +INBODEN IH1 N - B OW0 - D AH0 N +INBODY IH1 N - B AA0 - D IY0 +INBORN IH1 N - B AO2 R N +INBOUND IH0 N - B AW1 N D +INBOUND(2) IH1 N - B AW0 N D +INBRED IH1 N - B R EH2 D +INBREED IH1 N - B R IY2 D +INBREEDING IH2 N - B R IY1 - D IH0 NG +INC IH1 NG K +INC. IH1 NG K +INC.'S IH1 NG K S +INC.(2) IH0 NG - K AO1 R - P AO0 - R EY0 - T AH0 D +INCA IH1 NG - K AH0 +INCALCULABLE IH0 N - K AE1 L - K Y AH0 - L AH0 - B AH0 L +INCANDESCENT IH2 N - K AH0 N - D EH1 - S AH0 N T +INCANT IH0 N - K AE1 N T +INCANTATION IH0 N - K AE1 N - T EY1 - SH AH0 N +INCANTATORY IH0 N - K AE1 N - T AH0 - T AO2 - R IY0 +INCAPABLE IH0 N - K EY1 - P AH0 - B AH0 L +INCAPACITATE IH0 N - K AH0 - P AE1 - S IH0 - T EY2 T +INCAPACITATED IH0 N - K AH0 - P AE1 - S IH0 - T EY2 - T IH0 D +INCAPACITATING IH0 N - K AH0 - P AE1 - S IH0 - T EY2 - T IH0 NG +INCAPACITATION IH0 N - K AH0 - P AE2 - S IH0 - T EY1 - SH AH0 N +INCAPACITY IH0 N - K AH0 - P AE1 - S AH0 - T IY0 +INCARCERATE IH0 N - K AA1 R - S ER0 - EY2 T +INCARCERATED IH0 N - K AA1 R - S ER0 - EY2 - T IH0 D +INCARCERATING IH0 N - K AA1 R - S ER0 - EY2 - T IH0 NG +INCARCERATION IH0 N - K AA2 R - S ER0 - EY1 - SH AH0 N +INCARNATE IH0 N - K AA1 R - N AH0 T +INCARNATE(2) IH0 N - K AA1 R - N EY2 T +INCARNATION IH0 N - K AA1 R - N EY1 - 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S AY1 T - M AH0 N T S +INCITES IH0 N - S AY1 T S +INCITING IH0 N - S AY1 - T IH0 NG +INCIVILITY IH0 N - S IH0 - V IH1 - L IH0 - T IY0 +INCLEMENT IH0 N - K L EH1 - M AH0 N T +INCLEMENT(2) IH1 N - K L IH0 - M AH0 N T +INCLINATION IH2 N - K L AH0 - N EY1 - SH AH0 N +INCLINATIONS IH2 N - K L AH0 - N EY1 - SH AH0 N Z +INCLINE IH0 N - K L AY1 N +INCLINE(2) IH1 N - K L AY0 N +INCLINED IH0 N - K L AY1 N D +INCLINES IH0 N - K L AY1 N Z +INCLINES(2) IH1 N - K L AY0 N Z +INCLOSURE IH0 N - K L OW1 - ZH ER0 +INCLUDE IH0 N - K L UW1 D +INCLUDED IH0 N - K L UW1 - D AH0 D +INCLUDED(2) IH0 N - K L UW1 - D IH0 D +INCLUDES IH0 N - K L UW1 D Z +INCLUDING IH0 N - K L UW1 - D IH0 NG +INCLUSION IH0 N - K L UW1 - ZH AH0 N +INCLUSIONS IH0 N - K L UW1 - ZH AH0 N Z +INCLUSIVE IH0 N - K L UW1 - S IH0 V +INCLUSIVENESS IH0 N - K L UW1 - S IH0 V - N IH0 S +INCLUSIVENESS(2) IH0 N - K L UW1 - S IH0 V - N EH0 S +INCO IH2 N - K OW1 +INCO'S IH1 NG - K OW0 Z +INCOGNITO IH0 N - K AO0 G - N IY1 - T OW0 +INCOHERENCE IH0 N - K OW0 - HH IH1 - R AH0 N S +INCOHERENT IH0 N - K OW0 - HH IH1 - R AH0 N T +INCOHERENTLY IH0 N - K OW0 - HH IH1 - R AH0 N T - L IY0 +INCOM IH1 NG - K AA0 M +INCOME IH1 N - K AH2 M +INCOMES IH1 N - K AH2 M Z +INCOMING IH1 N - K AH2 - M IH0 NG +INCOMMUNICADO IH2 N - K AH0 - M Y UW2 - N AH0 - K AA1 - D OW0 +INCOMPARABLE IH0 N - K AA1 M - P ER0 - AH0 - B AH0 L +INCOMPARABLY IH0 N - K AA1 M - P ER0 - AH0 - B L IY0 +INCOMPATIBILITY IH0 N - K AA2 M - P AH0 - T IH0 - B IH1 - L IH0 - T IY0 +INCOMPATIBLE IH0 N - K AH0 M - P AE1 - T AH0 - B AH0 L +INCOMPETENCE IH0 N - K AA1 M - P AH0 - T AH0 N S +INCOMPETENCY IH0 N - K AA1 M - P AH0 - T AH0 N - S IY0 +INCOMPETENT IH0 N - K AA1 M - P AH0 - T AH0 N T +INCOMPETENTLY IH0 N - K AA1 M - P AH0 - T AH0 N T - L IY0 +INCOMPETENTS IH0 NG - K AA1 M - P AH0 - T AH0 N T S +INCOMPLETE IH0 N - K AH0 M - P L IY1 T +INCOMPREHENSIBLE IH0 NG - K AA2 M - P R AH0 - HH EH1 N - S IH0 - B AH0 L +INCOMPRESSIBLE IH0 N - K AH0 M - P R EH1 - S AH0 - B AH0 L +INCONCEIVABLE IH2 N - K AH0 N - S IY1 - V AH0 - B AH0 L +INCONCLUSIVE IH0 N - K AH0 N - K L UW1 - S IH0 V +INCONCLUSIVELY IH0 NG - K AA1 N - K L UW0 - S IH0 V - L IY0 +INCONGRUITY IH2 NG - K AO0 NG - R UW1 - IH0 - T IY0 +INCONGRUOUS IH0 NG - K AO1 NG - R UW0 - AH0 S +INCONGRUOUSLY IH0 NG - K AO1 NG - R UW0 - AH0 S - L IY0 +INCONSEQUENTIAL IH0 NG - K AA2 N - S AH0 - K W EH1 N - CH AH0 L +INCONSISTENCIES IH0 NG - K AA1 N - S IH0 - S T EH2 N - S IY0 Z +INCONSISTENCY IH2 N - K AH0 N - S IH1 - S T AH0 N - S IY0 +INCONSISTENT IH2 N - K AH0 N - S IH1 - S T AH0 N T +INCONSPICUOUS IH0 NG - K AA1 N - S P IH0 - K W AH0 S +INCONSTANCY IH0 N - K AA1 N - S T AH0 N - S IY0 +INCONTINENCE IH0 N - K AA1 N - T AH0 - N AH0 N S +INCONTINENT IH0 N - K AA1 N - T AH0 - N AH0 N T +INCONTROVERTIBLE IH0 NG - K AA2 N - T R OW0 - V ER1 - T IH0 - B AH0 L +INCONVENIENCE IH2 N - K AH0 N - V IY1 - N Y AH0 N S +INCONVENIENCED IH2 N - K AH0 N - V IY1 - N Y AH0 N S T +INCONVENIENCES IH2 N - K AH0 N - V IY1 - N Y AH0 N - S IH0 Z +INCONVENIENT IH2 N - 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ER0 - AO1 F S - K IY0 +ZUVER Z UW1 - V ER0 +ZUZANA Z UW2 - Z AA1 - N AH0 +ZVORNIK Z V AO1 R - N IH0 K +ZWACK Z W AO1 K +ZWAHLEN Z W AA1 - L AH0 N +ZWART Z W AO1 R T +ZWEBER Z W IY1 - B ER0 +ZWEIBEL Z W AY1 - B AH0 L +ZWEIFEL Z W AY1 - F AH0 L +ZWEIG Z W AY1 G +ZWERDLING Z W ER1 D - L IH0 NG +ZWERDLING'S Z W ER1 D - L IH0 NG Z +ZWETCHKENBAUM Z W EH1 CH - K AH0 N - B AA0 M +ZWICK Z W IH1 K +ZWICKER Z W IH1 - K ER0 +ZWICKY Z W IH1 - K IY0 +ZWIEBEL Z W IY1 - B AH0 L +ZWIEFELHOFER Z W IY1 - F AH0 L - HH AA2 - F ER0 +ZWIEG Z W IY1 G +ZWILLING Z W IH1 - L IH0 NG +ZWOLINSKI Z V AH0 - L IH1 N - S K IY0 +ZYCAD Z IH1 - K AE2 D +ZYCH Z AY1 CH +ZYCHER Z IH1 - K ER0 +ZYDECO Z AY2 - D EH1 - K OW2 +ZYDECO(2) Z IH1 - D AH0 - K OW2 +ZYDECO(3) Z AY1 - D AH0 - K OW2 +ZYGMUNT Z IH1 G - M AH0 N T +ZYGOTE Z AY1 - G OW0 T +ZYLA Z IH1 - L AH0 +ZYLKA Z IH1 L - K AH0 +ZYLSTRA Z IH1 L - S T R AH0 +ZYMAN Z AY1 - M AH0 N +ZYNDA Z IH1 N - D AH0 +ZYSK Z AY1 S K +ZYSKOWSKI Z IH0 - S K AO1 F S - K IY0 +ZYUGANOV Z Y UW1 - G AA0 - N AA0 V +ZYUGANOV'S Z Y UW1 - G AA0 - N AA0 V Z +ZYUGANOV'S(2) Z Y UW1 - G AA0 - N AA0 F S +ZYUGANOV'S(3) Z UW1 - G AA0 - N AA0 V Z +ZYUGANOV'S(4) Z UW1 - G AA0 - N AA0 F S +ZYUGANOV(2) Z Y UW1 - G AA0 - N AA0 F +ZYUGANOV(3) Z UW1 - G AA0 - N AA0 V +ZYUGANOV(4) Z UW1 - G AA0 - N AA0 F +ZYWICKI Z IH0 - W IH1 - K IY0 +ZZZZ Z IY0 Z +ZZZZ(2) Z Z +{BRACE B R EY1 S +{LEFT-BRACE L EH1 F T - B R EY1 S +}CLOSE-BRACE K L OW1 Z - B R EY1 S +}RIGHT-BRACE R AY1 T - B R EY1 S diff --git a/text/cmudict_cache.pickle b/text/cmudict_cache.pickle new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..cab7f7d732affe0bd8d860a81e770b9bf1f72064 --- /dev/null +++ b/text/cmudict_cache.pickle @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:b9b21b20325471934ba92f2e4a5976989e7d920caa32e7a286eacb027d197949 +size 6212655 diff --git a/text/english.py b/text/english.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..bf48db11fd0af30f0bb8142f97e31ea8996e3fc2 --- /dev/null +++ b/text/english.py @@ -0,0 +1,109 @@ +import pickle +import os +import re +from g2p_en import G2p + +from string import punctuation + +from text import symbols + +current_file_path = os.path.dirname(__file__) +CMU_DICT_PATH = os.path.join(current_file_path, 'cmudict.rep') +CACHE_PATH = os.path.join(current_file_path, 'cmudict_cache.pickle') +_g2p = G2p() + +arpa = {'AH0', 'S', 'AH1', 'EY2', 'AE2', 'EH0', 'OW2', 'UH0', 'NG', 'B', 'G', 'AY0', 'M', 'AA0', 'F', 'AO0', 'ER2', 'UH1', 'IY1', 'AH2', 'DH', 'IY0', 'EY1', 'IH0', 'K', 'N', 'W', 'IY2', 'T', 'AA1', 'ER1', 'EH2', 'OY0', 'UH2', 'UW1', 'Z', 'AW2', 'AW1', 'V', 'UW2', 'AA2', 'ER', 'AW0', 'UW0', 'R', 'OW1', 'EH1', 'ZH', 'AE0', 'IH2', 'IH', 'Y', 'JH', 'P', 'AY1', 'EY0', 'OY2', 'TH', 'HH', 'D', 'ER0', 'CH', 'AO1', 'AE1', 'AO2', 'OY1', 'AY2', 'IH1', 'OW0', 'L', 'SH'} + + +def replace_phs(phs): + rep_map = { + ';': ',', + ':': ',', + '\'': '-', + '"': '-' + } + phs_new = [] + for ph in phs: + if ph in symbols: + phs_new.append(ph) + elif ph in rep_map.keys(): + phs_new.append(rep_map[ph]) + else: + print('ph not in symbols: ', ph) + return phs_new + +def read_dict(): + g2p_dict = {} + start_line = 49 + with open(CMU_DICT_PATH) as f: + line = f.readline() + line_index = 1 + while line: + if line_index >= start_line: + line = line.strip() + word_split = line.split(' ') + word = word_split[0] + + syllable_split = word_split[1].split(' - ') + g2p_dict[word] = [] + for syllable in syllable_split: + phone_split = syllable.split(' ') + g2p_dict[word].append(phone_split) + + line_index = line_index + 1 + line = f.readline() + + return g2p_dict + + +def cache_dict(g2p_dict, file_path): + with open(file_path, 'wb') as pickle_file: + pickle.dump(g2p_dict, pickle_file) + + +def get_dict(): + if os.path.exists(CACHE_PATH): + with open(CACHE_PATH, 'rb') as pickle_file: + g2p_dict = pickle.load(pickle_file) + else: + g2p_dict = read_dict() + cache_dict(g2p_dict, CACHE_PATH) + + return g2p_dict + +eng_dict = get_dict() + + +def text_normalize(text): + # todo: eng text normalize + return text.replace(";", ",") + +def g2p(text): + + phones = [] + words = re.split(r"([,;.\-\?\!\s+])", text) + for w in words: + if w.upper() in eng_dict: + phns = eng_dict[w.upper()] + for ph in phns: + phones += ph + else: + phone_list = list(filter(lambda p: p != " ", _g2p(w))) + for ph in phone_list: + if ph in arpa: + phones.append(ph) + else: + phones.append(ph) + + return replace_phs(phones) + +if __name__ == "__main__": + # print(get_dict()) + print(g2p("hello")) + print(g2p("In this; paper, we propose 1 DSPGAN, a GAN-based universal vocoder.")) + # all_phones = set() + # for k, syllables in eng_dict.items(): + # for group in syllables: + # for ph in group: + # all_phones.add(ph) + # print(all_phones) \ No newline at end of file diff --git a/text/japanese copy 2.py b/text/japanese copy 2.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..150ede34ca0e9da735f5e2f0de288e9508c862ce --- /dev/null +++ b/text/japanese copy 2.py @@ -0,0 +1,193 @@ +# modified from https://github.com/CjangCjengh/vits/blob/main/text/japanese.py +import re +import sys + +import pyopenjtalk + +try: + from text import symbols +except: + from symbols import symbols +# Regular expression matching Japanese without punctuation marks: +_japanese_characters = re.compile( + r"[A-Za-z\d\u3005\u3040-\u30ff\u4e00-\u9fff\uff11-\uff19\uff21-\uff3a\uff41-\uff5a\uff66-\uff9d]" +) + +# Regular expression matching non-Japanese characters or punctuation marks: +_japanese_marks = re.compile( + r"[^A-Za-z\d\u3005\u3040-\u30ff\u4e00-\u9fff\uff11-\uff19\uff21-\uff3a\uff41-\uff5a\uff66-\uff9d]" +) + +# List of (symbol, Japanese) pairs for marks: +_symbols_to_japanese = [(re.compile("%s" % x[0]), x[1]) for x in [("%", "パーセント")]] + + +# List of (consonant, sokuon) pairs: +_real_sokuon = [ + (re.compile("%s" % x[0]), x[1]) + for x in [ + (r"Q([↑↓]*[kg])", r"k#\1"), + (r"Q([↑↓]*[tdjʧ])", r"t#\1"), + (r"Q([↑↓]*[sʃ])", r"s\1"), + (r"Q([↑↓]*[pb])", r"p#\1"), + ] +] + +# List of (consonant, hatsuon) pairs: +_real_hatsuon = [ + (re.compile("%s" % x[0]), x[1]) + for x in [ + (r"N([↑↓]*[pbm])", r"m\1"), + (r"N([↑↓]*[ʧʥj])", r"n^\1"), + (r"N([↑↓]*[tdn])", r"n\1"), + (r"N([↑↓]*[kg])", r"ŋ\1"), + ] +] + + +def post_replace_ph(ph): + rep_map = { + ":": ",", + ";": ",", + ",": ",", + "。": ".", + "!": "!", + "?": "?", + "\n": ".", + "·": ",", + "、": ",", + "...": "…", + } + if ph in rep_map.keys(): + ph = rep_map[ph] + if ph in symbols: + return ph + if ph not in symbols: + ph = "UNK" + return ph + + +def symbols_to_japanese(text): + for regex, replacement in _symbols_to_japanese: + text = re.sub(regex, replacement, text) + return text + + +def preprocess_jap(text, with_prosody=False): + """Reference https://r9y9.github.io/ttslearn/latest/notebooks/ch10_Recipe-Tacotron.html""" + text = symbols_to_japanese(text) + sentences = re.split(_japanese_marks, text) + marks = re.findall(_japanese_marks, text) + text = [] + for i, sentence in enumerate(sentences): + if re.match(_japanese_characters, sentence): + if with_prosody: + text += pyopenjtalk_g2p_prosody(sentence)[1:-1] + else: + p = pyopenjtalk.g2p(sentence) + text += p.split(" ") + + if i < len(marks): + if marks[i] == " ":# 防止意外的UNK + continue + text += [marks[i].replace(" ", "")] + return text + + +def text_normalize(text): + # todo: jap text normalize + return text + +# Copied from espnet https://github.com/espnet/espnet/blob/master/espnet2/text/phoneme_tokenizer.py +def pyopenjtalk_g2p_prosody(text: str, drop_unvoiced_vowels: bool = True) -> list[str]: + """Extract phoneme + prosoody symbol sequence from input full-context labels. + + The algorithm is based on `Prosodic features control by symbols as input of + sequence-to-sequence acoustic modeling for neural TTS`_ with some r9y9's tweaks. + + Args: + text (str): Input text. + drop_unvoiced_vowels (bool): whether to drop unvoiced vowels. + + Returns: + List[str]: List of phoneme + prosody symbols. + + Examples: + >>> from espnet2.text.phoneme_tokenizer import pyopenjtalk_g2p_prosody + >>> pyopenjtalk_g2p_prosody("こんにちは。") + ['^', 'k', 'o', '[', 'N', 'n', 'i', 'ch', 'i', 'w', 'a', '$'] + + .. _`Prosodic features control by symbols as input of sequence-to-sequence acoustic + modeling for neural TTS`: https://doi.org/10.1587/transinf.2020EDP7104 + + """ + labels = pyopenjtalk.make_label(pyopenjtalk.run_frontend(text)) + N = len(labels) + + phones = [] + for n in range(N): + lab_curr = labels[n] + + # current phoneme + p3 = re.search(r"\-(.*?)\+", lab_curr).group(1) + # deal unvoiced vowels as normal vowels + if drop_unvoiced_vowels and p3 in "AEIOU": + p3 = p3.lower() + + # deal with sil at the beginning and the end of text + if p3 == "sil": + assert n == 0 or n == N - 1 + if n == 0: + phones.append("^") + elif n == N - 1: + # check question form or not + e3 = _numeric_feature_by_regex(r"!(\d+)_", lab_curr) + if e3 == 0: + phones.append("$") + elif e3 == 1: + phones.append("?") + continue + elif p3 == "pau": + phones.append("_") + continue + else: + phones.append(p3) + + # accent type and position info (forward or backward) + a1 = _numeric_feature_by_regex(r"/A:([0-9\-]+)\+", lab_curr) + a2 = _numeric_feature_by_regex(r"\+(\d+)\+", lab_curr) + a3 = _numeric_feature_by_regex(r"\+(\d+)/", lab_curr) + + # number of mora in accent phrase + f1 = _numeric_feature_by_regex(r"/F:(\d+)_", lab_curr) + + a2_next = _numeric_feature_by_regex(r"\+(\d+)\+", labels[n + 1]) + # accent phrase border + if a3 == 1 and a2_next == 1 and p3 in "aeiouAEIOUNcl": + phones.append("#") + # pitch falling + elif a1 == 0 and a2_next == a2 + 1 and a2 != f1: + phones.append("]") + # pitch rising + elif a2 == 1 and a2_next == 2: + phones.append("[") + + return phones + +# Copied from espnet https://github.com/espnet/espnet/blob/master/espnet2/text/phoneme_tokenizer.py +def _numeric_feature_by_regex(regex, s): + match = re.search(regex, s) + if match is None: + return -50 + return int(match.group(1)) + +def g2p(norm_text, with_prosody=False): + phones = preprocess_jap(norm_text, with_prosody) + phones = [post_replace_ph(i) for i in phones] + # todo: implement tones and word2ph + return phones + + +if __name__ == "__main__": + phones = g2p("こんにちは, hello, AKITOです,よろしくお願いしますね!") + print(phones) \ No newline at end of file diff --git a/text/japanese copy.py b/text/japanese copy.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f1263e46087daa54d5b0ba30823d92f3b0aeb3d4 --- /dev/null +++ b/text/japanese copy.py @@ -0,0 +1,98 @@ +# modified from https://github.com/CjangCjengh/vits/blob/main/text/japanese.py +import re +import sys + +import pyopenjtalk + +from text import symbols + +# Regular expression matching Japanese without punctuation marks: +_japanese_characters = re.compile( + r'[A-Za-z\d\u3005\u3040-\u30ff\u4e00-\u9fff\uff11-\uff19\uff21-\uff3a\uff41-\uff5a\uff66-\uff9d]') + +# Regular expression matching non-Japanese characters or punctuation marks: +_japanese_marks = re.compile( + r'[^A-Za-z\d\u3005\u3040-\u30ff\u4e00-\u9fff\uff11-\uff19\uff21-\uff3a\uff41-\uff5a\uff66-\uff9d]') + +# List of (symbol, Japanese) pairs for marks: +_symbols_to_japanese = [(re.compile('%s' % x[0]), x[1]) for x in [ + ('%', 'パーセント') +]] + + +# List of (consonant, sokuon) pairs: +_real_sokuon = [(re.compile('%s' % x[0]), x[1]) for x in [ + (r'Q([↑↓]*[kg])', r'k#\1'), + (r'Q([↑↓]*[tdjʧ])', r't#\1'), + (r'Q([↑↓]*[sʃ])', r's\1'), + (r'Q([↑↓]*[pb])', r'p#\1') +]] + +# List of (consonant, hatsuon) pairs: +_real_hatsuon = [(re.compile('%s' % x[0]), x[1]) for x in [ + (r'N([↑↓]*[pbm])', r'm\1'), + (r'N([↑↓]*[ʧʥj])', r'n^\1'), + (r'N([↑↓]*[tdn])', r'n\1'), + (r'N([↑↓]*[kg])', r'ŋ\1') +]] + + + +def post_replace_ph(ph): + rep_map = { + ':': ',', + ';': ',', + ',': ',', + '。': '.', + '!': '!', + '?': '?', + '\n': '.', + "·": ",", + '、': ",", + '...': '…' + } + if ph in rep_map.keys(): + ph = rep_map[ph] + if ph in symbols: + return ph + if ph not in symbols: + ph = 'UNK' + return ph + +def symbols_to_japanese(text): + for regex, replacement in _symbols_to_japanese: + text = re.sub(regex, replacement, text) + return text + + +def preprocess_jap(text): + '''Reference https://r9y9.github.io/ttslearn/latest/notebooks/ch10_Recipe-Tacotron.html''' + text = symbols_to_japanese(text) + sentences = re.split(_japanese_marks, text) + marks = re.findall(_japanese_marks, text) + text = [] + for i, sentence in enumerate(sentences): + if re.match(_japanese_characters, sentence): + p = pyopenjtalk.g2p(sentence) + text += p.split(" ") + + if i < len(marks): + text += [marks[i].replace(' ', '')] + return text + +def text_normalize(text): + # todo: jap text normalize + return text + +def g2p(norm_text): + phones = preprocess_jap(norm_text) + phones = [post_replace_ph(i) for i in phones] + # todo: implement tones and word2ph + return phones + + +if __name__ == '__main__': + for line in open("../../../Downloads/transcript_utf8.txt").readlines(): + text = line.split(":")[1] + phones = g2p(text) + print(phones) diff --git a/text/japanese.py b/text/japanese.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..fa332e514cd930c0c4a127b6a5dac674d34a2a35 --- /dev/null +++ b/text/japanese.py @@ -0,0 +1,194 @@ +# modified from https://github.com/CjangCjengh/vits/blob/main/text/japanese.py +import re +import sys + +import pyopenjtalk + +try: + from text import symbols +except: + from symbols import symbols +# Regular expression matching Japanese without punctuation marks: +_japanese_characters = re.compile( + r"[A-Za-z\d\u3005\u3040-\u30ff\u4e00-\u9fff\uff11-\uff19\uff21-\uff3a\uff41-\uff5a\uff66-\uff9d]" +) + +# Regular expression matching non-Japanese characters or punctuation marks: +_japanese_marks = re.compile( + r"[^A-Za-z\d\u3005\u3040-\u30ff\u4e00-\u9fff\uff11-\uff19\uff21-\uff3a\uff41-\uff5a\uff66-\uff9d]" +) + +# List of (symbol, Japanese) pairs for marks: +_symbols_to_japanese = [(re.compile("%s" % x[0]), x[1]) for x in [("%", "パーセント")]] + + +# List of (consonant, sokuon) pairs: +_real_sokuon = [ + (re.compile("%s" % x[0]), x[1]) + for x in [ + (r"Q([↑↓]*[kg])", r"k#\1"), + (r"Q([↑↓]*[tdjʧ])", r"t#\1"), + (r"Q([↑↓]*[sʃ])", r"s\1"), + (r"Q([↑↓]*[pb])", r"p#\1"), + ] +] + +# List of (consonant, hatsuon) pairs: +_real_hatsuon = [ + (re.compile("%s" % x[0]), x[1]) + for x in [ + (r"N([↑↓]*[pbm])", r"m\1"), + (r"N([↑↓]*[ʧʥj])", r"n^\1"), + (r"N([↑↓]*[tdn])", r"n\1"), + (r"N([↑↓]*[kg])", r"ŋ\1"), + ] +] + + +def post_replace_ph(ph): + rep_map = { + ":": ",", + ";": ",", + ",": ",", + "。": ".", + "!": "!", + "?": "?", + "\n": ".", + "·": ",", + "、": ",", + "...": "…", + } + if ph in rep_map.keys(): + ph = rep_map[ph] + if ph in symbols: + return ph + if ph not in symbols: + ph = "UNK" + return ph + + +def symbols_to_japanese(text): + for regex, replacement in _symbols_to_japanese: + text = re.sub(regex, replacement, text) + return text + + +def preprocess_jap(text, with_prosody=False): + """Reference https://r9y9.github.io/ttslearn/latest/notebooks/ch10_Recipe-Tacotron.html""" + text = symbols_to_japanese(text) + sentences = re.split(_japanese_marks, text) + marks = re.findall(_japanese_marks, text) + text = [] + for i, sentence in enumerate(sentences): + if re.match(_japanese_characters, sentence): + if with_prosody: + text += pyopenjtalk_g2p_prosody(sentence)[1:-1] + else: + p = pyopenjtalk.g2p(sentence) + text += p.split(" ") + + if i < len(marks): + if marks[i] == " ":# 防止意外的UNK + continue + text += [marks[i].replace(" ", "")] + return text + + +def text_normalize(text): + # todo: jap text normalize + return text + +# Copied from espnet https://github.com/espnet/espnet/blob/master/espnet2/text/phoneme_tokenizer.py +def pyopenjtalk_g2p_prosody(text: str, drop_unvoiced_vowels: bool = True): + """Extract phoneme + prosoody symbol sequence from input full-context labels. + + The algorithm is based on `Prosodic features control by symbols as input of + sequence-to-sequence acoustic modeling for neural TTS`_ with some r9y9's tweaks. + + Args: + text (str): Input text. + drop_unvoiced_vowels (bool): whether to drop unvoiced vowels. + + Returns: + List[str]: List of phoneme + prosody symbols. + + Examples: + >>> from espnet2.text.phoneme_tokenizer import pyopenjtalk_g2p_prosody + >>> pyopenjtalk_g2p_prosody("こんにちは。") + ['^', 'k', 'o', '[', 'N', 'n', 'i', 'ch', 'i', 'w', 'a', '$'] + + .. _`Prosodic features control by symbols as input of sequence-to-sequence acoustic + modeling for neural TTS`: https://doi.org/10.1587/transinf.2020EDP7104 + + """ + labels = pyopenjtalk.make_label(pyopenjtalk.run_frontend(text)) + N = len(labels) + + phones = [] + for n in range(N): + lab_curr = labels[n] + + # current phoneme + p3 = re.search(r"\-(.*?)\+", lab_curr).group(1) + # deal unvoiced vowels as normal vowels + if drop_unvoiced_vowels and p3 in "AEIOU": + p3 = p3.lower() + + # deal with sil at the beginning and the end of text + if p3 == "sil": + assert n == 0 or n == N - 1 + if n == 0: + phones.append("^") + elif n == N - 1: + # check question form or not + e3 = _numeric_feature_by_regex(r"!(\d+)_", lab_curr) + if e3 == 0: + phones.append("$") + elif e3 == 1: + phones.append("?") + continue + elif p3 == "pau": + phones.append("_") + continue + else: + phones.append(p3) + + # accent type and position info (forward or backward) + a1 = _numeric_feature_by_regex(r"/A:([0-9\-]+)\+", lab_curr) + a2 = _numeric_feature_by_regex(r"\+(\d+)\+", lab_curr) + a3 = _numeric_feature_by_regex(r"\+(\d+)/", lab_curr) + + # number of mora in accent phrase + f1 = _numeric_feature_by_regex(r"/F:(\d+)_", lab_curr) + + a2_next = _numeric_feature_by_regex(r"\+(\d+)\+", labels[n + 1]) + # accent phrase border + if a3 == 1 and a2_next == 1 and p3 in "aeiouAEIOUNcl": + phones.append("#") + # pitch falling + elif a1 == 0 and a2_next == a2 + 1 and a2 != f1: + phones.append("]") + # pitch rising + elif a2 == 1 and a2_next == 2: + phones.append("[") + + return phones + +# Copied from espnet https://github.com/espnet/espnet/blob/master/espnet2/text/phoneme_tokenizer.py +def _numeric_feature_by_regex(regex, s): + match = re.search(regex, s) + if match is None: + return -50 + return int(match.group(1)) + +# If default is False, then it's the legacy g2p +def g2p(norm_text, with_prosody=True): + phones = preprocess_jap(norm_text, with_prosody) + phones = [post_replace_ph(i) for i in phones] + # todo: implement tones and word2ph + return phones + + +if __name__ == "__main__": + phones = g2p("こんにちは, hello, AKITOです,よろしくお願いしますね!") + print(phones) \ No newline at end of file diff --git a/text/opencpop-strict.txt b/text/opencpop-strict.txt new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..1bede89a429e34b1a58781ee570fc313b80c0aee --- /dev/null +++ b/text/opencpop-strict.txt @@ -0,0 +1,429 @@ +a AA a +ai AA ai +an AA an +ang AA ang +ao AA ao +ba b a +bai b ai +ban b an +bang b ang +bao b ao +bei b ei +ben b en +beng b eng +bi b i +bian b ian +biao b iao +bie b ie +bin b in +bing b ing +bo b o +bu b u +ca c a +cai c ai +can c an +cang c ang +cao c ao +ce c e +cei c ei +cen c en +ceng c eng +cha ch a +chai ch ai +chan ch an +chang ch ang +chao ch ao +che ch e +chen ch en +cheng ch eng +chi ch ir +chong ch ong +chou ch ou +chu ch u +chua ch ua +chuai ch uai +chuan ch uan +chuang ch uang +chui ch ui +chun ch un +chuo ch uo +ci c i0 +cong c ong +cou c ou +cu c u +cuan c uan +cui c ui +cun c un +cuo c uo +da d a +dai d ai +dan d an +dang d ang +dao d ao +de d e +dei d ei +den d en +deng d eng +di d i +dia d ia +dian d ian +diao d iao +die d ie +ding d ing +diu d iu +dong d ong +dou d ou +du d u +duan d uan +dui d ui +dun d un +duo d uo +e EE e +ei EE ei +en EE en +eng EE eng +er EE er +fa f a +fan f an +fang f ang +fei f ei +fen f en +feng f eng +fo f o +fou f ou +fu f u +ga g a +gai g ai +gan g an +gang g ang +gao g ao +ge g e +gei g ei +gen g en +geng g eng +gong g ong +gou g ou +gu g u +gua g ua +guai g uai +guan g uan +guang g uang +gui g ui +gun g un +guo g uo +ha h a +hai h ai +han h an +hang h ang +hao h ao +he h e +hei h ei +hen h en +heng h eng +hong h ong +hou h ou +hu h u +hua h ua +huai h uai +huan h uan +huang h uang +hui h ui +hun h un +huo h uo +ji j i +jia j ia +jian j ian +jiang j iang +jiao j iao +jie j ie +jin j in +jing j ing +jiong j iong +jiu j iu +ju j v +jv j v +juan j van +jvan j van +jue j ve +jve j ve +jun j vn +jvn j vn +ka k a +kai k ai +kan k an +kang k ang +kao k ao +ke k e +kei k ei +ken k en +keng k eng +kong k ong +kou k ou +ku k u +kua k ua +kuai k uai +kuan k uan +kuang k uang +kui k ui +kun k un +kuo k uo +la l a +lai l ai +lan l an +lang l ang +lao l ao +le l e +lei l ei +leng l eng +li l i +lia l ia +lian l ian +liang l iang +liao l iao +lie l ie +lin l in +ling l ing +liu l iu +lo l o +long l ong +lou l ou +lu l u +luan l uan +lun l un +luo l uo +lv l v +lve l ve +ma m a +mai m ai +man m an +mang m ang +mao m ao +me m e +mei m ei +men m en +meng m eng +mi m i +mian m ian +miao m iao +mie m ie +min m in +ming m ing +miu m iu +mo m o +mou m ou +mu m u +na n a +nai n ai +nan n an +nang n ang +nao n ao +ne n e +nei n ei +nen n en +neng n eng +ni n i +nian n ian +niang n iang +niao n iao +nie n ie +nin n in +ning n ing +niu n iu +nong n ong +nou n ou +nu n u +nuan n uan +nun n un +nuo n uo +nv n v +nve n ve +o OO o +ou OO ou +pa p a +pai p ai +pan p an +pang p ang +pao p ao +pei p ei +pen p en +peng p eng +pi p i +pian p ian +piao p iao +pie p ie +pin p in +ping p ing +po p o +pou p ou +pu p u +qi q i +qia q ia +qian q ian +qiang q iang +qiao q iao +qie q ie +qin q in +qing q ing +qiong q iong +qiu q iu +qu q v +qv q v +quan q van +qvan q van +que q ve +qve q ve +qun q vn +qvn q vn +ran r an +rang r ang +rao r ao +re r e +ren r en +reng r eng +ri r ir +rong r ong +rou r ou +ru r u +rua r ua +ruan r uan +rui r ui +run r un +ruo r uo +sa s a +sai s ai +san s an +sang s ang +sao s ao +se s e +sen s en +seng s eng +sha sh a +shai sh ai +shan sh an +shang sh ang +shao sh ao +she sh e +shei sh ei +shen sh en +sheng sh eng +shi sh ir +shou sh ou +shu sh u +shua sh ua +shuai sh uai +shuan sh uan +shuang sh uang +shui sh ui +shun sh un +shuo sh uo +si s i0 +song s ong +sou s ou +su s u +suan s uan +sui s ui +sun s un +suo s uo +ta t a +tai t ai +tan t an +tang t ang +tao t ao +te t e +tei t ei +teng t eng +ti t i +tian t ian +tiao t iao +tie t ie +ting t ing +tong t ong +tou t ou +tu t u +tuan t uan +tui t ui +tun t un +tuo t uo +wa w a +wai w ai +wan w an +wang w ang +wei w ei +wen w en +weng w eng +wo w o +wu w u +xi x i +xia x ia +xian x ian +xiang x iang +xiao x iao +xie x ie +xin x in +xing x ing +xiong x iong +xiu x iu +xu x v +xv x v +xuan x van 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+punctuation.append("-") +pu_symbols = punctuation + ["SP", "SP2", "SP3", "UNK"] +# pu_symbols = punctuation + ["SP", 'SP2', 'SP3','SP4', "UNK"] +pad = "_" + +c = [ + "AA", + "EE", + "OO", + "b", + "c", + "ch", + "d", + "f", + "g", + "h", + "j", + "k", + "l", + "m", + "n", + "p", + "q", + "r", + "s", + "sh", + "t", + "w", + "x", + "y", + "z", + "zh", +] +v = [ + "E1", + "En1", + "a1", + "ai1", + "an1", + "ang1", + "ao1", + "e1", + "ei1", + "en1", + "eng1", + "er1", + "i1", + "i01", + "ia1", + "ian1", + "iang1", + "iao1", + "ie1", + "in1", + "ing1", + "iong1", + "ir1", + "iu1", + "o1", + "ong1", + "ou1", + "u1", + "ua1", + "uai1", + "uan1", + "uang1", + "ui1", + "un1", + "uo1", + "v1", + "van1", + "ve1", + "vn1", + "E2", + "En2", + "a2", + "ai2", + "an2", + "ang2", + "ao2", + "e2", + "ei2", + "en2", + "eng2", + "er2", + "i2", + "i02", + "ia2", + "ian2", + "iang2", + "iao2", + "ie2", + "in2", + "ing2", + "iong2", + "ir2", + "iu2", + "o2", + "ong2", + "ou2", + "u2", + "ua2", + "uai2", + 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"ER2", + "UH1", + "IY1", + "AH2", + "DH", + "IY0", + "EY1", + "IH0", + "K", + "N", + "W", + "IY2", + "T", + "AA1", + "ER1", + "EH2", + "OY0", + "UH2", + "UW1", + "Z", + "AW2", + "AW1", + "V", + "UW2", + "AA2", + "ER", + "AW0", + "UW0", + "R", + "OW1", + "EH1", + "ZH", + "AE0", + "IH2", + "IH", + "Y", + "JH", + "P", + "AY1", + "EY0", + "OY2", + "TH", + "HH", + "D", + "ER0", + "CH", + "AO1", + "AE1", + "AO2", + "OY1", + "AY2", + "IH1", + "OW0", + "L", + "SH", +} + +symbols = [pad] + c + v + ja_symbols + pu_symbols + list(arpa) +symbols = sorted(set(symbols)) +if __name__ == "__main__": + for id, i in enumerate(symbols): + print(id, i) diff --git a/text/tone_sandhi.py b/text/tone_sandhi.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..bf3893fbd5c8245fa3ccd38c239f1496f648e6c7 --- /dev/null +++ b/text/tone_sandhi.py @@ -0,0 +1,358 @@ +# Copyright (c) 2021 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +from typing import List +from typing import Tuple + +import jieba +from pypinyin import lazy_pinyin +from pypinyin import Style + + +class ToneSandhi(): + def __init__(self): + self.must_neural_tone_words = { + '麻烦', '麻利', '鸳鸯', '高粱', '骨头', '骆驼', '马虎', '首饰', '馒头', '馄饨', '风筝', + '难为', '队伍', '阔气', '闺女', '门道', '锄头', '铺盖', '铃铛', '铁匠', '钥匙', '里脊', + '里头', '部分', '那么', '道士', '造化', '迷糊', '连累', '这么', '这个', '运气', '过去', + '软和', '转悠', '踏实', '跳蚤', '跟头', '趔趄', '财主', '豆腐', '讲究', '记性', '记号', + '认识', '规矩', '见识', '裁缝', '补丁', '衣裳', '衣服', '衙门', '街坊', '行李', '行当', + '蛤蟆', '蘑菇', '薄荷', '葫芦', '葡萄', '萝卜', '荸荠', '苗条', '苗头', '苍蝇', '芝麻', + '舒服', '舒坦', '舌头', '自在', '膏药', '脾气', '脑袋', '脊梁', '能耐', '胳膊', '胭脂', + '胡萝', '胡琴', '胡同', '聪明', '耽误', '耽搁', '耷拉', '耳朵', '老爷', '老实', '老婆', + '老头', '老太', '翻腾', '罗嗦', '罐头', '编辑', '结实', '红火', '累赘', '糨糊', '糊涂', + '精神', '粮食', '簸箕', '篱笆', '算计', '算盘', '答应', '笤帚', '笑语', '笑话', '窟窿', + '窝囊', '窗户', '稳当', '稀罕', '称呼', '秧歌', '秀气', '秀才', '福气', '祖宗', '砚台', + '码头', '石榴', '石头', '石匠', '知识', '眼睛', '眯缝', '眨巴', '眉毛', '相声', '盘算', + '白净', '痢疾', '痛快', '疟疾', '疙瘩', '疏忽', '畜生', '生意', '甘蔗', '琵琶', '琢磨', + '琉璃', '玻璃', '玫瑰', '玄乎', '狐狸', '状元', '特务', '牲口', '牙碜', '牌楼', '爽快', + '爱人', '热闹', '烧饼', '烟筒', '烂糊', '点心', '炊帚', '灯笼', '火候', '漂亮', '滑溜', + '溜达', '温和', '清楚', '消息', '浪头', '活泼', '比方', '正经', '欺负', '模糊', '槟榔', + '棺材', '棒槌', '棉花', '核桃', '栅栏', '柴火', '架势', '枕头', '枇杷', '机灵', '本事', + '木头', '木匠', '朋友', '月饼', '月亮', '暖和', '明白', '时候', '新鲜', '故事', '收拾', + '收成', '提防', '挖苦', '挑剔', '指甲', '指头', '拾掇', '拳头', '拨弄', '招牌', '招呼', + '抬举', '护士', '折腾', '扫帚', '打量', '打算', '打点', '打扮', '打听', '打发', '扎实', + '扁担', '戒指', '懒得', '意识', '意思', '情形', '悟性', '怪物', '思量', '怎么', '念头', + '念叨', '快活', '忙活', '志气', '心思', '得罪', '张罗', '弟兄', '开通', '应酬', '庄稼', + '干事', '帮手', '帐篷', '希罕', '师父', '师傅', '巴结', '巴掌', '差事', '工夫', '岁数', + '屁股', '尾巴', '少爷', '小气', '小伙', '将就', '对头', '对付', '寡妇', '家伙', '客气', + '实在', '官司', '学问', '学生', '字号', '嫁妆', '媳妇', '媒人', '婆家', '娘家', '委屈', + '姑娘', '姐夫', '妯娌', '妥当', '妖精', '奴才', '女婿', '头发', '太阳', '大爷', '大方', + '大意', '大夫', '多少', '多么', '外甥', '壮实', '地道', '地方', '在乎', '困难', '嘴巴', + '嘱咐', '嘟囔', '嘀咕', '喜欢', '喇嘛', '喇叭', '商量', '唾沫', '哑巴', '哈欠', '哆嗦', + '咳嗽', '和尚', '告诉', '告示', '含糊', '吓唬', '后头', '名字', '名堂', '合同', '吆喝', + '叫唤', '口袋', '厚道', '厉害', '千斤', '包袱', '包涵', '匀称', '勤快', '动静', '动弹', + '功夫', '力气', '前头', '刺猬', '刺激', '别扭', '利落', '利索', '利害', '分析', '出息', + '凑合', '凉快', '冷战', '冤枉', '冒失', '养活', '关系', '先生', '兄弟', '便宜', '使唤', + '佩服', '作坊', '体面', '位置', '似的', '伙计', '休息', '什么', '人家', '亲戚', '亲家', + '交情', '云彩', '事情', '买卖', '主意', '丫头', '丧气', '两口', '东西', '东家', '世故', + '不由', '不在', '下水', '下巴', '上头', '上司', '丈夫', '丈人', '一辈', '那个', '菩萨', + '父亲', '母亲', '咕噜', '邋遢', '费用', '冤家', '甜头', '介绍', '荒唐', '大人', '泥鳅', + '幸福', '熟悉', '计划', '扑腾', '蜡烛', '姥爷', '照顾', '喉咙', '吉他', '弄堂', '蚂蚱', + '凤凰', '拖沓', '寒碜', '糟蹋', '倒腾', '报复', '逻辑', '盘缠', '喽啰', '牢骚', '咖喱', + '扫把', '惦记' + } + self.must_not_neural_tone_words = { + "男子", "女子", "分子", "原子", "量子", "莲子", "石子", "瓜子", "电子", "人人", "虎虎" + } + self.punc = ":,;。?!“”‘’':,;.?!" + + # the meaning of jieba pos tag: https://blog.csdn.net/weixin_44174352/article/details/113731041 + # e.g. + # word: "家里" + # pos: "s" + # finals: ['ia1', 'i3'] + def _neural_sandhi(self, word: str, pos: str, + finals: List[str]) -> List[str]: + + # reduplication words for n. and v. e.g. 奶奶, 试试, 旺旺 + for j, item in enumerate(word): + if j - 1 >= 0 and item == word[j - 1] and pos[0] in { + "n", "v", "a" + } and word not in self.must_not_neural_tone_words: + finals[j] = finals[j][:-1] + "5" + ge_idx = word.find("个") + if len(word) >= 1 and word[-1] in "吧呢哈啊呐噻嘛吖嗨呐哦哒额滴哩哟喽啰耶喔诶": + finals[-1] = finals[-1][:-1] + "5" + elif len(word) >= 1 and word[-1] in "的地得": + finals[-1] = finals[-1][:-1] + "5" + # e.g. 走了, 看着, 去过 + elif len(word) == 1 and word in "了着过" and pos in {"ul", "uz", "ug"}: + finals[-1] = finals[-1][:-1] + "5" + elif len(word) > 1 and word[-1] in "们子" and pos in { + "r", "n" + } and word not in self.must_not_neural_tone_words: + finals[-1] = finals[-1][:-1] + "5" + # e.g. 桌上, 地下, 家里 + elif len(word) > 1 and word[-1] in "上下里" and pos in {"s", "l", "f"}: + finals[-1] = finals[-1][:-1] + "5" + # e.g. 上来, 下去 + elif len(word) > 1 and word[-1] in "来去" and word[-2] in "上下进出回过起开": + finals[-1] = finals[-1][:-1] + "5" + # 个做量词 + elif (ge_idx >= 1 and + (word[ge_idx - 1].isnumeric() or + word[ge_idx - 1] in "几有两半多各整每做是")) or word == '个': + finals[ge_idx] = finals[ge_idx][:-1] + "5" + else: + if word in self.must_neural_tone_words or word[ + -2:] in self.must_neural_tone_words: + finals[-1] = finals[-1][:-1] + "5" + + word_list = self._split_word(word) + finals_list = [finals[:len(word_list[0])], finals[len(word_list[0]):]] + for i, word in enumerate(word_list): + # conventional neural in Chinese + if word in self.must_neural_tone_words or word[ + -2:] in self.must_neural_tone_words: + finals_list[i][-1] = finals_list[i][-1][:-1] + "5" + finals = sum(finals_list, []) + return finals + + def _bu_sandhi(self, word: str, finals: List[str]) -> List[str]: + # e.g. 看不懂 + if len(word) == 3 and word[1] == "不": + finals[1] = finals[1][:-1] + "5" + else: + for i, char in enumerate(word): + # "不" before tone4 should be bu2, e.g. 不怕 + if char == "不" and i + 1 < len(word) and finals[i + + 1][-1] == "4": + finals[i] = finals[i][:-1] + "2" + return finals + + def _yi_sandhi(self, word: str, finals: List[str]) -> List[str]: + # "一" in number sequences, e.g. 一零零, 二一零 + if word.find("一") != -1 and all( + [item.isnumeric() for item in word if item != "一"]): + return finals + # "一" between reduplication words shold be yi5, e.g. 看一看 + elif len(word) == 3 and word[1] == "一" and word[0] == word[-1]: + finals[1] = finals[1][:-1] + "5" + # when "一" is ordinal word, it should be yi1 + elif word.startswith("第一"): + finals[1] = finals[1][:-1] + "1" + else: + for i, char in enumerate(word): + if char == "一" and i + 1 < len(word): + # "一" before tone4 should be yi2, e.g. 一段 + if finals[i + 1][-1] == "4": + finals[i] = finals[i][:-1] + "2" + # "一" before non-tone4 should be yi4, e.g. 一天 + else: + # "一" 后面如果是标点,还读一声 + if word[i + 1] not in self.punc: + finals[i] = finals[i][:-1] + "4" + return finals + + def _split_word(self, word: str) -> List[str]: + word_list = jieba.cut_for_search(word) + word_list = sorted(word_list, key=lambda i: len(i), reverse=False) + first_subword = word_list[0] + first_begin_idx = word.find(first_subword) + if first_begin_idx == 0: + second_subword = word[len(first_subword):] + new_word_list = [first_subword, second_subword] + else: + second_subword = word[:-len(first_subword)] + new_word_list = [second_subword, first_subword] + return new_word_list + + def _three_sandhi(self, word: str, finals: List[str]) -> List[str]: + if len(word) == 2 and self._all_tone_three(finals): + finals[0] = finals[0][:-1] + "2" + elif len(word) == 3: + word_list = self._split_word(word) + if self._all_tone_three(finals): + # disyllabic + monosyllabic, e.g. 蒙古/包 + if len(word_list[0]) == 2: + finals[0] = finals[0][:-1] + "2" + finals[1] = finals[1][:-1] + "2" + # monosyllabic + disyllabic, e.g. 纸/老虎 + elif len(word_list[0]) == 1: + finals[1] = finals[1][:-1] + "2" + else: + finals_list = [ + finals[:len(word_list[0])], finals[len(word_list[0]):] + ] + if len(finals_list) == 2: + for i, sub in enumerate(finals_list): + # e.g. 所有/人 + if self._all_tone_three(sub) and len(sub) == 2: + finals_list[i][0] = finals_list[i][0][:-1] + "2" + # e.g. 好/喜欢 + elif i == 1 and not self._all_tone_three(sub) and finals_list[i][0][-1] == "3" and \ + finals_list[0][-1][-1] == "3": + + finals_list[0][-1] = finals_list[0][-1][:-1] + "2" + finals = sum(finals_list, []) + # split idiom into two words who's length is 2 + elif len(word) == 4: + finals_list = [finals[:2], finals[2:]] + finals = [] + for sub in finals_list: + if self._all_tone_three(sub): + sub[0] = sub[0][:-1] + "2" + finals += sub + + return finals + + def _all_tone_three(self, finals: List[str]) -> bool: + return all(x[-1] == "3" for x in finals) + + # merge "不" and the word behind it + # if don't merge, "不" sometimes appears alone according to jieba, which may occur sandhi error + def _merge_bu(self, seg: List[Tuple[str, str]]) -> List[Tuple[str, str]]: + new_seg = [] + last_word = "" + for word, pos in seg: + if last_word == "不": + word = last_word + word + if word != "不": + new_seg.append((word, pos)) + last_word = word[:] + if last_word == "不": + new_seg.append((last_word, 'd')) + last_word = "" + return new_seg + + # function 1: merge "一" and reduplication words in it's left and right, e.g. "听","一","听" ->"听一听" + # function 2: merge single "一" and the word behind it + # if don't merge, "一" sometimes appears alone according to jieba, which may occur sandhi error + # e.g. + # input seg: [('听', 'v'), ('一', 'm'), ('听', 'v')] + # output seg: [['听一听', 'v']] + def _merge_yi(self, seg: List[Tuple[str, str]]) -> List[Tuple[str, str]]: + new_seg = [] + # function 1 + for i, (word, pos) in enumerate(seg): + if i - 1 >= 0 and word == "一" and i + 1 < len(seg) and seg[i - 1][ + 0] == seg[i + 1][0] and seg[i - 1][1] == "v": + new_seg[i - 1][0] = new_seg[i - 1][0] + "一" + new_seg[i - 1][0] + else: + if i - 2 >= 0 and seg[i - 1][0] == "一" and seg[i - 2][ + 0] == word and pos == "v": + continue + else: + new_seg.append([word, pos]) + seg = new_seg + new_seg = [] + # function 2 + for i, (word, pos) in enumerate(seg): + if new_seg and new_seg[-1][0] == "一": + new_seg[-1][0] = new_seg[-1][0] + word + else: + new_seg.append([word, pos]) + return new_seg + + # the first and the second words are all_tone_three + def _merge_continuous_three_tones( + self, seg: List[Tuple[str, str]]) -> List[Tuple[str, str]]: + new_seg = [] + sub_finals_list = [ + lazy_pinyin( + word, neutral_tone_with_five=True, style=Style.FINALS_TONE3) + for (word, pos) in seg + ] + assert len(sub_finals_list) == len(seg) + merge_last = [False] * len(seg) + for i, (word, pos) in enumerate(seg): + if i - 1 >= 0 and self._all_tone_three( + sub_finals_list[i - 1]) and self._all_tone_three( + sub_finals_list[i]) and not merge_last[i - 1]: + # if the last word is reduplication, not merge, because reduplication need to be _neural_sandhi + if not self._is_reduplication(seg[i - 1][0]) and len( + seg[i - 1][0]) + len(seg[i][0]) <= 3: + new_seg[-1][0] = new_seg[-1][0] + seg[i][0] + merge_last[i] = True + else: + new_seg.append([word, pos]) + else: + new_seg.append([word, pos]) + + return new_seg + + def _is_reduplication(self, word: str) -> bool: + return len(word) == 2 and word[0] == word[1] + + # the last char of first word and the first char of second word is tone_three + def _merge_continuous_three_tones_2( + self, seg: List[Tuple[str, str]]) -> List[Tuple[str, str]]: + new_seg = [] + sub_finals_list = [ + lazy_pinyin( + word, neutral_tone_with_five=True, style=Style.FINALS_TONE3) + for (word, pos) in seg + ] + assert len(sub_finals_list) == len(seg) + merge_last = [False] * len(seg) + for i, (word, pos) in enumerate(seg): + if i - 1 >= 0 and sub_finals_list[i - 1][-1][-1] == "3" and sub_finals_list[i][0][-1] == "3" and not \ + merge_last[i - 1]: + # if the last word is reduplication, not merge, because reduplication need to be _neural_sandhi + if not self._is_reduplication(seg[i - 1][0]) and len( + seg[i - 1][0]) + len(seg[i][0]) <= 3: + new_seg[-1][0] = new_seg[-1][0] + seg[i][0] + merge_last[i] = True + else: + new_seg.append([word, pos]) + else: + new_seg.append([word, pos]) + return new_seg + + def _merge_er(self, seg: List[Tuple[str, str]]) -> List[Tuple[str, str]]: + new_seg = [] + for i, (word, pos) in enumerate(seg): + if i - 1 >= 0 and word == "儿" and seg[i-1][0] != "#": + new_seg[-1][0] = new_seg[-1][0] + seg[i][0] + else: + new_seg.append([word, pos]) + return new_seg + + def _merge_reduplication( + self, seg: List[Tuple[str, str]]) -> List[Tuple[str, str]]: + new_seg = [] + for i, (word, pos) in enumerate(seg): + if new_seg and word == new_seg[-1][0]: + new_seg[-1][0] = new_seg[-1][0] + seg[i][0] + else: + new_seg.append([word, pos]) + return new_seg + + def pre_merge_for_modify( + self, seg: List[Tuple[str, str]]) -> List[Tuple[str, str]]: + seg = self._merge_bu(seg) + try: + seg = self._merge_yi(seg) + except: + print("_merge_yi failed") + seg = self._merge_reduplication(seg) + try: + seg = self._merge_continuous_three_tones(seg) + except: + print("_merge_continuous_three_tones failed") + try: + seg = self._merge_continuous_three_tones_2(seg) + except: + print("_merge_continuous_three_tones_2 failed") + + seg = self._merge_er(seg) + return seg + + def modified_tone(self, word: str, pos: str, + finals: List[str]) -> List[str]: + finals = self._bu_sandhi(word, finals) + finals = self._yi_sandhi(word, finals) + finals = self._neural_sandhi(word, pos, finals) + finals = self._three_sandhi(word, finals) + return finals diff --git a/utils.py b/utils.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e3ed89bf7762e4fd9e91b57c4c5c04bbfebbf4ad --- /dev/null +++ b/utils.py @@ -0,0 +1,298 @@ +import os +import glob +import sys +import argparse +import logging +import json +import subprocess +import traceback + +import librosa +import numpy as np +from scipy.io.wavfile import read +import torch +import logging +logging.getLogger('numba').setLevel(logging.ERROR) +logging.getLogger('matplotlib').setLevel(logging.ERROR) + +MATPLOTLIB_FLAG = False + +logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.DEBUG) +logger = logging + + +def load_checkpoint(checkpoint_path, model, optimizer=None, skip_optimizer=False): + assert os.path.isfile(checkpoint_path) + checkpoint_dict = torch.load(checkpoint_path, map_location='cpu') + iteration = checkpoint_dict['iteration'] + learning_rate = checkpoint_dict['learning_rate'] + if optimizer is not None and not skip_optimizer and checkpoint_dict['optimizer'] is not None: + optimizer.load_state_dict(checkpoint_dict['optimizer']) + saved_state_dict = checkpoint_dict['model'] + if hasattr(model, 'module'): + state_dict = model.module.state_dict() + else: + state_dict = model.state_dict() + new_state_dict = {} + for k, v in state_dict.items(): + try: + # assert "quantizer" not in k + # print("load", k) + new_state_dict[k] = saved_state_dict[k] + assert saved_state_dict[k].shape == v.shape, (saved_state_dict[k].shape, v.shape) + except: + traceback.print_exc() + print("error, %s is not in the checkpoint" % k)#shape不对也会,比如text_embedding当cleaner修改时 + new_state_dict[k] = v + if hasattr(model, 'module'): + model.module.load_state_dict(new_state_dict) + else: + model.load_state_dict(new_state_dict) + print("load ") + logger.info("Loaded checkpoint '{}' (iteration {})".format( + checkpoint_path, iteration)) + return model, optimizer, learning_rate, iteration + + +def save_checkpoint(model, optimizer, learning_rate, iteration, checkpoint_path): + logger.info("Saving model and optimizer state at iteration {} to {}".format( + iteration, checkpoint_path)) + if hasattr(model, 'module'): + state_dict = model.module.state_dict() + else: + state_dict = model.state_dict() + torch.save({'model': state_dict, + 'iteration': iteration, + 'optimizer': optimizer.state_dict(), + 'learning_rate': learning_rate}, checkpoint_path) + + +def summarize(writer, global_step, scalars={}, histograms={}, images={}, audios={}, audio_sampling_rate=22050): + for k, v in scalars.items(): + writer.add_scalar(k, v, global_step) + for k, v in histograms.items(): + writer.add_histogram(k, v, global_step) + for k, v in images.items(): + writer.add_image(k, v, global_step, dataformats='HWC') + for k, v in audios.items(): + writer.add_audio(k, v, global_step, audio_sampling_rate) + + +def latest_checkpoint_path(dir_path, regex="G_*.pth"): + f_list = glob.glob(os.path.join(dir_path, regex)) + f_list.sort(key=lambda f: int("".join(filter(str.isdigit, f)))) + x = f_list[-1] + print(x) + return x + + +def plot_spectrogram_to_numpy(spectrogram): + global MATPLOTLIB_FLAG + if not MATPLOTLIB_FLAG: + import matplotlib + matplotlib.use("Agg") + MATPLOTLIB_FLAG = True + mpl_logger = logging.getLogger('matplotlib') + mpl_logger.setLevel(logging.WARNING) + import matplotlib.pylab as plt + import numpy as np + + fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 2)) + im = ax.imshow(spectrogram, aspect="auto", origin="lower", + interpolation='none') + plt.colorbar(im, ax=ax) + plt.xlabel("Frames") + plt.ylabel("Channels") + plt.tight_layout() + + fig.canvas.draw() + data = np.fromstring(fig.canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8, sep='') + data = data.reshape(fig.canvas.get_width_height()[::-1] + (3,)) + plt.close() + return data + + +def plot_alignment_to_numpy(alignment, info=None): + global MATPLOTLIB_FLAG + if not MATPLOTLIB_FLAG: + import matplotlib + matplotlib.use("Agg") + MATPLOTLIB_FLAG = True + mpl_logger = logging.getLogger('matplotlib') + mpl_logger.setLevel(logging.WARNING) + import matplotlib.pylab as plt + import numpy as np + + fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4)) + im = ax.imshow(alignment.transpose(), aspect='auto', origin='lower', + interpolation='none') + fig.colorbar(im, ax=ax) + xlabel = 'Decoder timestep' + if info is not None: + xlabel += '\n\n' + info + plt.xlabel(xlabel) + plt.ylabel('Encoder timestep') + plt.tight_layout() + + fig.canvas.draw() + data = np.fromstring(fig.canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8, sep='') + data = data.reshape(fig.canvas.get_width_height()[::-1] + (3,)) + plt.close() + return data + + +def load_wav_to_torch(full_path): + data, sampling_rate = librosa.load(full_path, sr=None) + return torch.FloatTensor(data), sampling_rate + + +def load_filepaths_and_text(filename, split="|"): + with open(filename, encoding='utf-8') as f: + filepaths_and_text = [line.strip().split(split) for line in f] + return filepaths_and_text + + +def get_hparams(init=True, stage=1): + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument('-c', '--config', type=str, default="./configs/s2.json",help='JSON file for configuration') + parser.add_argument('-p', '--pretrain', type=str, required=False,default=None,help='pretrain dir') + parser.add_argument('-rs', '--resume_step', type=int, required=False,default=None,help='resume step') + # parser.add_argument('-e', '--exp_dir', type=str, required=False,default=None,help='experiment directory') + # parser.add_argument('-g', '--pretrained_s2G', type=str, required=False,default=None,help='pretrained sovits gererator weights') + # parser.add_argument('-d', '--pretrained_s2D', type=str, required=False,default=None,help='pretrained sovits discriminator weights') + + args = parser.parse_args() + + config_path = args.config + with open(config_path, "r") as f: + data = f.read() + config = json.loads(data) + + hparams = HParams(**config) + hparams.pretrain = args.pretrain + hparams.resume_step = args.resume_step + # hparams.data.exp_dir = args.exp_dir + if stage ==1: + model_dir = hparams.s1_ckpt_dir + else: + model_dir = hparams.s2_ckpt_dir + config_save_path = os.path.join(model_dir, "config.json") + + if not os.path.exists(model_dir): + os.makedirs(model_dir) + + with open(config_save_path, "w") as f: + f.write(data) + return hparams + + + +def clean_checkpoints(path_to_models='logs/44k/', n_ckpts_to_keep=2, sort_by_time=True): + """Freeing up space by deleting saved ckpts + + Arguments: + path_to_models -- Path to the model directory + n_ckpts_to_keep -- Number of ckpts to keep, excluding G_0.pth and D_0.pth + sort_by_time -- True -> chronologically delete ckpts + False -> lexicographically delete ckpts + """ + import re + ckpts_files = [f for f in os.listdir(path_to_models) if os.path.isfile(os.path.join(path_to_models, f))] + name_key = (lambda _f: int(re.compile('._(\d+)\.pth').match(_f).group(1))) + time_key = (lambda _f: os.path.getmtime(os.path.join(path_to_models, _f))) + sort_key = time_key if sort_by_time else name_key + x_sorted = lambda _x: sorted([f for f in ckpts_files if f.startswith(_x) and not f.endswith('_0.pth')], + key=sort_key) + to_del = [os.path.join(path_to_models, fn) for fn in + (x_sorted('G')[:-n_ckpts_to_keep] + x_sorted('D')[:-n_ckpts_to_keep])] + del_info = lambda fn: logger.info(f".. Free up space by deleting ckpt {fn}") + del_routine = lambda x: [os.remove(x), del_info(x)] + rs = [del_routine(fn) for fn in to_del] + +def get_hparams_from_dir(model_dir): + config_save_path = os.path.join(model_dir, "config.json") + with open(config_save_path, "r") as f: + data = f.read() + config = json.loads(data) + + hparams = HParams(**config) + hparams.model_dir = model_dir + return hparams + + +def get_hparams_from_file(config_path): + with open(config_path, "r") as f: + data = f.read() + config = json.loads(data) + + hparams = HParams(**config) + return hparams + +def check_git_hash(model_dir): + source_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) + if not os.path.exists(os.path.join(source_dir, ".git")): + logger.warn("{} is not a git repository, therefore hash value comparison will be ignored.".format( + source_dir + )) + return + + cur_hash = subprocess.getoutput("git rev-parse HEAD") + + path = os.path.join(model_dir, "githash") + if os.path.exists(path): + saved_hash = open(path).read() + if saved_hash != cur_hash: + logger.warn("git hash values are different. {}(saved) != {}(current)".format( + saved_hash[:8], cur_hash[:8])) + else: + open(path, "w").write(cur_hash) + + +def get_logger(model_dir, filename="train.log"): + global logger + logger = logging.getLogger(os.path.basename(model_dir)) + logger.setLevel(logging.DEBUG) + + formatter = logging.Formatter("%(asctime)s\t%(name)s\t%(levelname)s\t%(message)s") + if not os.path.exists(model_dir): + os.makedirs(model_dir) + h = logging.FileHandler(os.path.join(model_dir, filename)) + h.setLevel(logging.DEBUG) + h.setFormatter(formatter) + logger.addHandler(h) + return logger + + +class HParams(): + def __init__(self, **kwargs): + for k, v in kwargs.items(): + if type(v) == dict: + v = HParams(**v) + self[k] = v + + def keys(self): + return self.__dict__.keys() + + def items(self): + return self.__dict__.items() + + def values(self): + return self.__dict__.values() + + def __len__(self): + return len(self.__dict__) + + def __getitem__(self, key): + return getattr(self, key) + + def __setitem__(self, key, value): + return setattr(self, key, value) + + def __contains__(self, key): + return key in self.__dict__ + + def __repr__(self): + return self.__dict__.__repr__() + +if __name__ == '__main__': + print(load_wav_to_torch('/home/fish/wenetspeech/dataset_vq/Y0000022499_wHFSeHEx9CM/S00261.flac')) \ No newline at end of file