diff --git a/LICENSE b/LICENSE new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0ad25db4bd1d86c452db3f9602ccdbe172438f52 --- /dev/null +++ b/LICENSE @@ -0,0 +1,661 @@ + GNU AFFERO GENERAL PUBLIC LICENSE + Version 3, 19 November 2007 + + Copyright (C) 2007 Free Software Foundation, Inc. + Everyone is permitted to copy and distribute verbatim copies + of this license document, but changing it is not allowed. + + Preamble + + The GNU Affero General Public License is a free, copyleft license for +software and other kinds of works, specifically designed to ensure +cooperation with the community in the case of network server software. + + The licenses for most software and other practical works are designed +to take away your freedom to share and change the works. By contrast, +our General Public Licenses are intended to guarantee your freedom to +share and change all versions of a program--to make sure it remains free +software for all its users. + + When we speak of free software, we are referring to freedom, not +price. Our General Public Licenses are designed to make sure that you +have the freedom to distribute copies of free software (and charge for +them if you wish), that you receive source code or can get it if you +want it, that you can change the software or use pieces of it in new +free programs, and that you know you can do these things. + + Developers that use our General Public Licenses protect your rights +with two steps: (1) assert copyright on the software, and (2) offer +you this License which gives you legal permission to copy, distribute +and/or modify the software. + + A secondary benefit of defending all users' freedom is that +improvements made in alternate versions of the program, if they +receive widespread use, become available for other developers to +incorporate. Many developers of free software are heartened and +encouraged by the resulting cooperation. However, in the case of +software used on network servers, this result may fail to come about. +The GNU General Public License permits making a modified version and +letting the public access it on a server without ever releasing its +source code to the public. + + The GNU Affero General Public License is designed specifically to +ensure that, in such cases, the modified source code becomes available +to the community. It requires the operator of a network server to +provide the source code of the modified version running there to the +users of that server. Therefore, public use of a modified version, on +a publicly accessible server, gives the public access to the source +code of the modified version. + + An older license, called the Affero General Public License and +published by Affero, was designed to accomplish similar goals. This is +a different license, not a version of the Affero GPL, but Affero has +released a new version of the Affero GPL which permits relicensing under +this license. + + The precise terms and conditions for copying, distribution and +modification follow. + + TERMS AND CONDITIONS + + 0. Definitions. + + "This License" refers to version 3 of the GNU Affero General Public License. + + "Copyright" also means copyright-like laws that apply to other kinds of +works, such as semiconductor masks. + + "The Program" refers to any copyrightable work licensed under this +License. Each licensee is addressed as "you". "Licensees" and +"recipients" may be individuals or organizations. + + To "modify" a work means to copy from or adapt all or part of the work +in a fashion requiring copyright permission, other than the making of an +exact copy. The resulting work is called a "modified version" of the +earlier work or a work "based on" the earlier work. + + A "covered work" means either the unmodified Program or a work based +on the Program. + + To "propagate" a work means to do anything with it that, without +permission, would make you directly or secondarily liable for +infringement under applicable copyright law, except executing it on a +computer or modifying a private copy. Propagation includes copying, +distribution (with or without modification), making available to the +public, and in some countries other activities as well. + + To "convey" a work means any kind of propagation that enables other +parties to make or receive copies. Mere interaction with a user through +a computer network, with no transfer of a copy, is not conveying. + + An interactive user interface displays "Appropriate Legal Notices" +to the extent that it includes a convenient and prominently visible +feature that (1) displays an appropriate copyright notice, and (2) +tells the user that there is no warranty for the work (except to the +extent that warranties are provided), that licensees may convey the +work under this License, and how to view a copy of this License. If +the interface presents a list of user commands or options, such as a +menu, a prominent item in the list meets this criterion. + + 1. Source Code. + + The "source code" for a work means the preferred form of the work +for making modifications to it. "Object code" means any non-source +form of a work. + + A "Standard Interface" means an interface that either is an official +standard defined by a recognized standards body, or, in the case of +interfaces specified for a particular programming language, one that +is widely used among developers working in that language. + + The "System Libraries" of an executable work include anything, other +than the work as a whole, that (a) is included in the normal form of +packaging a Major Component, but which is not part of that Major +Component, and (b) serves only to enable use of the work with that +Major Component, or to implement a Standard Interface for which an +implementation is available to the public in source code form. A +"Major Component", in this context, means a major essential component +(kernel, window system, and so on) of the specific operating system +(if any) on which the executable work runs, or a compiler used to +produce the work, or an object code interpreter used to run it. + + The "Corresponding Source" for a work in object code form means all +the source code needed to generate, install, and (for an executable +work) run the object code and to modify the work, including scripts to +control those activities. However, it does not include the work's +System Libraries, or general-purpose tools or generally available free +programs which are used unmodified in performing those activities but +which are not part of the work. For example, Corresponding Source +includes interface definition files associated with source files for +the work, and the source code for shared libraries and dynamically +linked subprograms that the work is specifically designed to require, +such as by intimate data communication or control flow between those +subprograms and other parts of the work. + + The Corresponding Source need not include anything that users +can regenerate automatically from other parts of the Corresponding +Source. + + The Corresponding Source for a work in source code form is that +same work. + + 2. Basic Permissions. + + All rights granted under this License are granted for the term of +copyright on the Program, and are irrevocable provided the stated +conditions are met. This License explicitly affirms your unlimited +permission to run the unmodified Program. The output from running a +covered work is covered by this License only if the output, given its +content, constitutes a covered work. This License acknowledges your +rights of fair use or other equivalent, as provided by copyright law. + + You may make, run and propagate covered works that you do not +convey, without conditions so long as your license otherwise remains +in force. You may convey covered works to others for the sole purpose +of having them make modifications exclusively for you, or provide you +with facilities for running those works, provided that you comply with +the terms of this License in conveying all material for which you do +not control copyright. Those thus making or running the covered works +for you must do so exclusively on your behalf, under your direction +and control, on terms that prohibit them from making any copies of +your copyrighted material outside their relationship with you. + + Conveying under any other circumstances is permitted solely under +the conditions stated below. Sublicensing is not allowed; section 10 +makes it unnecessary. + + 3. Protecting Users' Legal Rights From Anti-Circumvention Law. + + No covered work shall be deemed part of an effective technological +measure under any applicable law fulfilling obligations under article +11 of the WIPO copyright treaty adopted on 20 December 1996, or +similar laws prohibiting or restricting circumvention of such +measures. + + When you convey a covered work, you waive any legal power to forbid +circumvention of technological measures to the extent such circumvention +is effected by exercising rights under this License with respect to +the covered work, and you disclaim any intention to limit operation or +modification of the work as a means of enforcing, against the work's +users, your or third parties' legal rights to forbid circumvention of +technological measures. + + 4. Conveying Verbatim Copies. + + You may convey verbatim copies of the Program's source code as you +receive it, in any medium, provided that you conspicuously and +appropriately publish on each copy an appropriate copyright notice; +keep intact all notices stating that this License and any +non-permissive terms added in accord with section 7 apply to the code; +keep intact all notices of the absence of any warranty; and give all +recipients a copy of this License along with the Program. + + You may charge any price or no price for each copy that you convey, +and you may offer support or warranty protection for a fee. + + 5. Conveying Modified Source Versions. + + You may convey a work based on the Program, or the modifications to +produce it from the Program, in the form of source code under the +terms of section 4, provided that you also meet all of these conditions: + + a) The work must carry prominent notices stating that you modified + it, and giving a relevant date. + + b) The work must carry prominent notices stating that it is + released under this License and any conditions added under section + 7. This requirement modifies the requirement in section 4 to + "keep intact all notices". + + c) You must license the entire work, as a whole, under this + License to anyone who comes into possession of a copy. This + License will therefore apply, along with any applicable section 7 + additional terms, to the whole of the work, and all its parts, + regardless of how they are packaged. This License gives no + permission to license the work in any other way, but it does not + invalidate such permission if you have separately received it. + + d) If the work has interactive user interfaces, each must display + Appropriate Legal Notices; however, if the Program has interactive + interfaces that do not display Appropriate Legal Notices, your + work need not make them do so. + + A compilation of a covered work with other separate and independent +works, which are not by their nature extensions of the covered work, +and which are not combined with it such as to form a larger program, +in or on a volume of a storage or distribution medium, is called an +"aggregate" if the compilation and its resulting copyright are not +used to limit the access or legal rights of the compilation's users +beyond what the individual works permit. Inclusion of a covered work +in an aggregate does not cause this License to apply to the other +parts of the aggregate. + + 6. Conveying Non-Source Forms. + + You may convey a covered work in object code form under the terms +of sections 4 and 5, provided that you also convey the +machine-readable Corresponding Source under the terms of this License, +in one of these ways: + + a) Convey the object code in, or embodied in, a physical product + (including a physical distribution medium), accompanied by the + Corresponding Source fixed on a durable physical medium + customarily used for software interchange. + + b) Convey the object code in, or embodied in, a physical product + (including a physical distribution medium), accompanied by a + written offer, valid for at least three years and valid for as + long as you offer spare parts or customer support for that product + model, to give anyone who possesses the object code either (1) a + copy of the Corresponding Source for all the software in the + product that is covered by this License, on a durable physical + medium customarily used for software interchange, for a price no + more than your reasonable cost of physically performing this + conveying of source, or (2) access to copy the + Corresponding Source from a network server at no charge. + + c) Convey individual copies of the object code with a copy of the + written offer to provide the Corresponding Source. This + alternative is allowed only occasionally and noncommercially, and + only if you received the object code with such an offer, in accord + with subsection 6b. + + d) Convey the object code by offering access from a designated + place (gratis or for a charge), and offer equivalent access to the + Corresponding Source in the same way through the same place at no + further charge. You need not require recipients to copy the + Corresponding Source along with the object code. If the place to + copy the object code is a network server, the Corresponding Source + may be on a different server (operated by you or a third party) + that supports equivalent copying facilities, provided you maintain + clear directions next to the object code saying where to find the + Corresponding Source. Regardless of what server hosts the + Corresponding Source, you remain obligated to ensure that it is + available for as long as needed to satisfy these requirements. + + e) Convey the object code using peer-to-peer transmission, provided + you inform other peers where the object code and Corresponding + Source of the work are being offered to the general public at no + charge under subsection 6d. + + A separable portion of the object code, whose source code is excluded +from the Corresponding Source as a System Library, need not be +included in conveying the object code work. + + A "User Product" is either (1) a "consumer product", which means any +tangible personal property which is normally used for personal, family, +or household purposes, or (2) anything designed or sold for incorporation +into a dwelling. In determining whether a product is a consumer product, +doubtful cases shall be resolved in favor of coverage. For a particular +product received by a particular user, "normally used" refers to a +typical or common use of that class of product, regardless of the status +of the particular user or of the way in which the particular user +actually uses, or expects or is expected to use, the product. A product +is a consumer product regardless of whether the product has substantial +commercial, industrial or non-consumer uses, unless such uses represent +the only significant mode of use of the product. + + "Installation Information" for a User Product means any methods, +procedures, authorization keys, or other information required to install +and execute modified versions of a covered work in that User Product from +a modified version of its Corresponding Source. The information must +suffice to ensure that the continued functioning of the modified object +code is in no case prevented or interfered with solely because +modification has been made. + + If you convey an object code work under this section in, or with, or +specifically for use in, a User Product, and the conveying occurs as +part of a transaction in which the right of possession and use of the +User Product is transferred to the recipient in perpetuity or for a +fixed term (regardless of how the transaction is characterized), the +Corresponding Source conveyed under this section must be accompanied +by the Installation Information. But this requirement does not apply +if neither you nor any third party retains the ability to install +modified object code on the User Product (for example, the work has +been installed in ROM). + + The requirement to provide Installation Information does not include a +requirement to continue to provide support service, warranty, or updates +for a work that has been modified or installed by the recipient, or for +the User Product in which it has been modified or installed. Access to a +network may be denied when the modification itself materially and +adversely affects the operation of the network or violates the rules and +protocols for communication across the network. + + Corresponding Source conveyed, and Installation Information provided, +in accord with this section must be in a format that is publicly +documented (and with an implementation available to the public in +source code form), and must require no special password or key for +unpacking, reading or copying. + + 7. Additional Terms. + + "Additional permissions" are terms that supplement the terms of this +License by making exceptions from one or more of its conditions. +Additional permissions that are applicable to the entire Program shall +be treated as though they were included in this License, to the extent +that they are valid under applicable law. If additional permissions +apply only to part of the Program, that part may be used separately +under those permissions, but the entire Program remains governed by +this License without regard to the additional permissions. + + When you convey a copy of a covered work, you may at your option +remove any additional permissions from that copy, or from any part of +it. (Additional permissions may be written to require their own +removal in certain cases when you modify the work.) You may place +additional permissions on material, added by you to a covered work, +for which you have or can give appropriate copyright permission. + + Notwithstanding any other provision of this License, for material you +add to a covered work, you may (if authorized by the copyright holders of +that material) supplement the terms of this License with terms: + + a) Disclaiming warranty or limiting liability differently from the + terms of sections 15 and 16 of this License; or + + b) Requiring preservation of specified reasonable legal notices or + author attributions in that material or in the Appropriate Legal + Notices displayed by works containing it; or + + c) Prohibiting misrepresentation of the origin of that material, or + requiring that modified versions of such material be marked in + reasonable ways as different from the original version; or + + d) Limiting the use for publicity purposes of names of licensors or + authors of the material; or + + e) Declining to grant rights under trademark law for use of some + trade names, trademarks, or service marks; or + + f) Requiring indemnification of licensors and authors of that + material by anyone who conveys the material (or modified versions of + it) with contractual assumptions of liability to the recipient, for + any liability that these contractual assumptions directly impose on + those licensors and authors. + + All other non-permissive additional terms are considered "further +restrictions" within the meaning of section 10. If the Program as you +received it, or any part of it, contains a notice stating that it is +governed by this License along with a term that is a further +restriction, you may remove that term. If a license document contains +a further restriction but permits relicensing or conveying under this +License, you may add to a covered work material governed by the terms +of that license document, provided that the further restriction does +not survive such relicensing or conveying. + + If you add terms to a covered work in accord with this section, you +must place, in the relevant source files, a statement of the +additional terms that apply to those files, or a notice indicating +where to find the applicable terms. + + Additional terms, permissive or non-permissive, may be stated in the +form of a separately written license, or stated as exceptions; +the above requirements apply either way. + + 8. Termination. + + You may not propagate or modify a covered work except as expressly +provided under this License. Any attempt otherwise to propagate or +modify it is void, and will automatically terminate your rights under +this License (including any patent licenses granted under the third +paragraph of section 11). + + However, if you cease all violation of this License, then your +license from a particular copyright holder is reinstated (a) +provisionally, unless and until the copyright holder explicitly and +finally terminates your license, and (b) permanently, if the copyright +holder fails to notify you of the violation by some reasonable means +prior to 60 days after the cessation. + + Moreover, your license from a particular copyright holder is +reinstated permanently if the copyright holder notifies you of the +violation by some reasonable means, this is the first time you have +received notice of violation of this License (for any work) from that +copyright holder, and you cure the violation prior to 30 days after +your receipt of the notice. + + Termination of your rights under this section does not terminate the +licenses of parties who have received copies or rights from you under +this License. If your rights have been terminated and not permanently +reinstated, you do not qualify to receive new licenses for the same +material under section 10. + + 9. Acceptance Not Required for Having Copies. + + You are not required to accept this License in order to receive or +run a copy of the Program. Ancillary propagation of a covered work +occurring solely as a consequence of using peer-to-peer transmission +to receive a copy likewise does not require acceptance. However, +nothing other than this License grants you permission to propagate or +modify any covered work. These actions infringe copyright if you do +not accept this License. Therefore, by modifying or propagating a +covered work, you indicate your acceptance of this License to do so. + + 10. Automatic Licensing of Downstream Recipients. + + Each time you convey a covered work, the recipient automatically +receives a license from the original licensors, to run, modify and +propagate that work, subject to this License. You are not responsible +for enforcing compliance by third parties with this License. + + An "entity transaction" is a transaction transferring control of an +organization, or substantially all assets of one, or subdividing an +organization, or merging organizations. If propagation of a covered +work results from an entity transaction, each party to that +transaction who receives a copy of the work also receives whatever +licenses to the work the party's predecessor in interest had or could +give under the previous paragraph, plus a right to possession of the +Corresponding Source of the work from the predecessor in interest, if +the predecessor has it or can get it with reasonable efforts. + + You may not impose any further restrictions on the exercise of the +rights granted or affirmed under this License. For example, you may +not impose a license fee, royalty, or other charge for exercise of +rights granted under this License, and you may not initiate litigation +(including a cross-claim or counterclaim in a lawsuit) alleging that +any patent claim is infringed by making, using, selling, offering for +sale, or importing the Program or any portion of it. + + 11. Patents. + + A "contributor" is a copyright holder who authorizes use under this +License of the Program or a work on which the Program is based. The +work thus licensed is called the contributor's "contributor version". + + A contributor's "essential patent claims" are all patent claims +owned or controlled by the contributor, whether already acquired or +hereafter acquired, that would be infringed by some manner, permitted +by this License, of making, using, or selling its contributor version, +but do not include claims that would be infringed only as a +consequence of further modification of the contributor version. For +purposes of this definition, "control" includes the right to grant +patent sublicenses in a manner consistent with the requirements of +this License. + + Each contributor grants you a non-exclusive, worldwide, royalty-free +patent license under the contributor's essential patent claims, to +make, use, sell, offer for sale, import and otherwise run, modify and +propagate the contents of its contributor version. + + In the following three paragraphs, a "patent license" is any express +agreement or commitment, however denominated, not to enforce a patent +(such as an express permission to practice a patent or covenant not to +sue for patent infringement). To "grant" such a patent license to a +party means to make such an agreement or commitment not to enforce a +patent against the party. + + If you convey a covered work, knowingly relying on a patent license, +and the Corresponding Source of the work is not available for anyone +to copy, free of charge and under the terms of this License, through a +publicly available network server or other readily accessible means, +then you must either (1) cause the Corresponding Source to be so +available, or (2) arrange to deprive yourself of the benefit of the +patent license for this particular work, or (3) arrange, in a manner +consistent with the requirements of this License, to extend the patent +license to downstream recipients. "Knowingly relying" means you have +actual knowledge that, but for the patent license, your conveying the +covered work in a country, or your recipient's use of the covered work +in a country, would infringe one or more identifiable patents in that +country that you have reason to believe are valid. + + If, pursuant to or in connection with a single transaction or +arrangement, you convey, or propagate by procuring conveyance of, a +covered work, and grant a patent license to some of the parties +receiving the covered work authorizing them to use, propagate, modify +or convey a specific copy of the covered work, then the patent license +you grant is automatically extended to all recipients of the covered +work and works based on it. + + A patent license is "discriminatory" if it does not include within +the scope of its coverage, prohibits the exercise of, or is +conditioned on the non-exercise of one or more of the rights that are +specifically granted under this License. You may not convey a covered +work if you are a party to an arrangement with a third party that is +in the business of distributing software, under which you make payment +to the third party based on the extent of your activity of conveying +the work, and under which the third party grants, to any of the +parties who would receive the covered work from you, a discriminatory +patent license (a) in connection with copies of the covered work +conveyed by you (or copies made from those copies), or (b) primarily +for and in connection with specific products or compilations that +contain the covered work, unless you entered into that arrangement, +or that patent license was granted, prior to 28 March 2007. + + Nothing in this License shall be construed as excluding or limiting +any implied license or other defenses to infringement that may +otherwise be available to you under applicable patent law. + + 12. No Surrender of Others' Freedom. + + If conditions are imposed on you (whether by court order, agreement or +otherwise) that contradict the conditions of this License, they do not +excuse you from the conditions of this License. If you cannot convey a +covered work so as to satisfy simultaneously your obligations under this +License and any other pertinent obligations, then as a consequence you may +not convey it at all. For example, if you agree to terms that obligate you +to collect a royalty for further conveying from those to whom you convey +the Program, the only way you could satisfy both those terms and this +License would be to refrain entirely from conveying the Program. + + 13. Remote Network Interaction; Use with the GNU General Public License. + + Notwithstanding any other provision of this License, if you modify the +Program, your modified version must prominently offer all users +interacting with it remotely through a computer network (if your version +supports such interaction) an opportunity to receive the Corresponding +Source of your version by providing access to the Corresponding Source +from a network server at no charge, through some standard or customary +means of facilitating copying of software. This Corresponding Source +shall include the Corresponding Source for any work covered by version 3 +of the GNU General Public License that is incorporated pursuant to the +following paragraph. + + Notwithstanding any other provision of this License, you have +permission to link or combine any covered work with a work licensed +under version 3 of the GNU General Public License into a single +combined work, and to convey the resulting work. The terms of this +License will continue to apply to the part which is the covered work, +but the work with which it is combined will remain governed by version +3 of the GNU General Public License. + + 14. Revised Versions of this License. + + The Free Software Foundation may publish revised and/or new versions of +the GNU Affero General Public License from time to time. Such new versions +will be similar in spirit to the present version, but may differ in detail to +address new problems or concerns. + + Each version is given a distinguishing version number. If the +Program specifies that a certain numbered version of the GNU Affero General +Public License "or any later version" applies to it, you have the +option of following the terms and conditions either of that numbered +version or of any later version published by the Free Software +Foundation. If the Program does not specify a version number of the +GNU Affero General Public License, you may choose any version ever published +by the Free Software Foundation. + + If the Program specifies that a proxy can decide which future +versions of the GNU Affero General Public License can be used, that proxy's +public statement of acceptance of a version permanently authorizes you +to choose that version for the Program. + + Later license versions may give you additional or different +permissions. However, no additional obligations are imposed on any +author or copyright holder as a result of your choosing to follow a +later version. + + 15. Disclaimer of Warranty. + + THERE IS NO WARRANTY FOR THE PROGRAM, TO THE EXTENT PERMITTED BY +APPLICABLE LAW. EXCEPT WHEN OTHERWISE STATED IN WRITING THE COPYRIGHT +HOLDERS AND/OR OTHER PARTIES PROVIDE THE PROGRAM "AS IS" WITHOUT WARRANTY +OF ANY KIND, EITHER EXPRESSED OR IMPLIED, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, +THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR +PURPOSE. THE ENTIRE RISK AS TO THE QUALITY AND PERFORMANCE OF THE PROGRAM +IS WITH YOU. SHOULD THE PROGRAM PROVE DEFECTIVE, YOU ASSUME THE COST OF +ALL NECESSARY SERVICING, REPAIR OR CORRECTION. + + 16. Limitation of Liability. + + IN NO EVENT UNLESS REQUIRED BY APPLICABLE LAW OR AGREED TO IN WRITING +WILL ANY COPYRIGHT HOLDER, OR ANY OTHER PARTY WHO MODIFIES AND/OR CONVEYS +THE PROGRAM AS PERMITTED ABOVE, BE LIABLE TO YOU FOR DAMAGES, INCLUDING ANY +GENERAL, SPECIAL, INCIDENTAL OR CONSEQUENTIAL DAMAGES ARISING OUT OF THE +USE OR INABILITY TO USE THE PROGRAM (INCLUDING BUT NOT LIMITED TO LOSS OF +DATA OR DATA BEING RENDERED INACCURATE OR LOSSES SUSTAINED BY YOU OR THIRD +PARTIES OR A FAILURE OF THE PROGRAM TO OPERATE WITH ANY OTHER PROGRAMS), +EVEN IF SUCH HOLDER OR OTHER PARTY HAS BEEN ADVISED OF THE POSSIBILITY OF +SUCH DAMAGES. + + 17. Interpretation of Sections 15 and 16. + + If the disclaimer of warranty and limitation of liability provided +above cannot be given local legal effect according to their terms, +reviewing courts shall apply local law that most closely approximates +an absolute waiver of all civil liability in connection with the +Program, unless a warranty or assumption of liability accompanies a +copy of the Program in return for a fee. + + END OF TERMS AND CONDITIONS + + How to Apply These Terms to Your New Programs + + If you develop a new program, and you want it to be of the greatest +possible use to the public, the best way to achieve this is to make it +free software which everyone can redistribute and change under these terms. + + To do so, attach the following notices to the program. It is safest +to attach them to the start of each source file to most effectively +state the exclusion of warranty; and each file should have at least +the "copyright" line and a pointer to where the full notice is found. + + + Copyright (C) + + This program is free software: you can redistribute it and/or modify + it under the terms of the GNU Affero General Public License as published + by the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or + (at your option) any later version. + + This program is distributed in the hope that it will be useful, + but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of + MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the + GNU Affero General Public License for more details. + + You should have received a copy of the GNU Affero General Public License + along with this program. If not, see . + +Also add information on how to contact you by electronic and paper mail. + + If your software can interact with users remotely through a computer +network, you should also make sure that it provides a way for users to +get its source. For example, if your program is a web application, its +interface could display a "Source" link that leads users to an archive +of the code. There are many ways you could offer source, and different +solutions will be better for different programs; see section 13 for the +specific requirements. + + You should also get your employer (if you work as a programmer) or school, +if any, to sign a "copyright disclaimer" for the program, if necessary. +For more information on this, and how to apply and follow the GNU AGPL, see +. diff --git a/README.md b/README.md index 12b3cf251a705311f094a61ce1eccc9359001257..0c961e73ff3b42f7e5a753ca73fd57ddc2fb4021 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,13 +1,32 @@ ---- -title: Xingtong Bert2 -emoji: 🐠 -colorFrom: red -colorTo: indigo -sdk: gradio -sdk_version: 4.4.0 -app_file: app.py -pinned: false -license: mit ---- - -Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference +# Bert-VITS2 + +VITS2 Backbone with multipal-language bert +## 请注意，本项目核心思路来源于[anyvoiceai/MassTTS](https://github.com/anyvoiceai/MassTTS) 一个非常好的tts项目 +## MassTTS的演示demo为[ai版峰哥锐评峰哥本人,并找回了在金三角失落的腰子](https://www.bilibili.com/video/BV1w24y1c7z9) + +[//]: # (## 本项目与[PlayVoice/vits_chinese](https://github.com/PlayVoice/vits_chinese) 没有任何关系) + +[//]: # () +[//]: # (本仓库来源于之前朋友分享了ai峰哥的视频，本人被其中的效果惊艳，在自己尝试MassTTS以后发现fs在音质方面与vits有一定差距，并且training的pipeline比vits更复杂，因此按照其思路将bert) + +## 成熟的旅行者/开拓者/舰长/博士/sensei/猎魔人/喵喵露/V应当参阅代码自己学习如何训练。 + +### 严禁将此项目用于一切违反《中华人民共和国宪法》，《中华人民共和国刑法》，《中华人民共和国治安管理处罚法》和《中华人民共和国民法典》之用途。 +### 严禁用于任何政治相关用途。 +#### Video:https://www.bilibili.com/video/BV1hp4y1K78E +#### Demo:https://www.bilibili.com/video/BV1TF411k78w +## References ++ [anyvoiceai/MassTTS](https://github.com/anyvoiceai/MassTTS) ++ [jaywalnut310/vits](https://github.com/jaywalnut310/vits) ++ [p0p4k/vits2_pytorch](https://github.com/p0p4k/vits2_pytorch) ++ [svc-develop-team/so-vits-svc](https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc) ++ [PaddlePaddle/PaddleSpeech](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech) ++ [emotional-vits](https://github.com/innnky/emotional-vits) ++ [Bert-VITS2-en](https://github.com/xwan07017/Bert-VITS2-en) ++ [Bert-VITS2-UI](https://github.com/jiangyuxiaoxiao/Bert-VITS2-UI) +## 感谢所有贡献者作出的努力 + + + + +[//]: # (# 本项目所有代码引用均已写明，bert部分代码思路来源于[AI峰哥](https://www.bilibili.com/video/BV1w24y1c7z9)，与[vits_chinese](https://github.com/PlayVoice/vits_chinese)无任何关系。欢迎各位查阅代码。同时，我们也对该开发者的[碰瓷，乃至开盒开发者的行为](https://www.bilibili.com/read/cv27101514/)表示强烈谴责。) diff --git a/attentions.py b/attentions.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3ba2407267ecd425d2095a6428015b5b4ebc0bda --- /dev/null +++ b/attentions.py @@ -0,0 +1,464 @@ +import math +import torch +from torch import nn +from torch.nn import functional as F + +import commons +import logging + +logger = logging.getLogger(__name__) + + +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) + + +@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 + + +class Encoder(nn.Module): + def __init__( + self, + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size=1, + p_dropout=0.0, + window_size=4, + isflow=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.window_size = window_size + # if isflow: + # cond_layer = torch.nn.Conv1d(256, 2*hidden_channels*n_layers, 1) + # self.cond_pre = torch.nn.Conv1d(hidden_channels, 2*hidden_channels, 1) + # self.cond_layer = weight_norm(cond_layer, name='weight') + # self.gin_channels = 256 + self.cond_layer_idx = self.n_layers + if "gin_channels" in kwargs: + self.gin_channels = kwargs["gin_channels"] + if self.gin_channels != 0: + self.spk_emb_linear = nn.Linear(self.gin_channels, self.hidden_channels) + # vits2 says 3rd block, so idx is 2 by default + self.cond_layer_idx = ( + kwargs["cond_layer_idx"] if "cond_layer_idx" in kwargs else 2 + ) + logging.debug(self.gin_channels, self.cond_layer_idx) + assert ( + self.cond_layer_idx < self.n_layers + ), "cond_layer_idx should be less than n_layers" + 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)) + + def forward(self, x, x_mask, g=None): + attn_mask = x_mask.unsqueeze(2) * x_mask.unsqueeze(-1) + x = x * x_mask + for i in range(self.n_layers): + if i == self.cond_layer_idx and g is not None: + g = self.spk_emb_linear(g.transpose(1, 2)) + g = g.transpose(1, 2) + x = x + g + x = x * x_mask + 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=0.0, + 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=0.0, + 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): + 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() + # pad 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=0.0, + 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 diff --git a/attentions_onnx.py b/attentions_onnx.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3e6243cd22de6d9e70f069f991c835283cb6c501 --- /dev/null +++ b/attentions_onnx.py @@ -0,0 +1,378 @@ +import math +import torch +from torch import nn +from torch.nn import functional as F + +import commons +import logging + +logger = logging.getLogger(__name__) + + +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) + + +@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 + + +class Encoder(nn.Module): + def __init__( + self, + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size=1, + p_dropout=0.0, + window_size=4, + isflow=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.window_size = window_size + # if isflow: + # cond_layer = torch.nn.Conv1d(256, 2*hidden_channels*n_layers, 1) + # self.cond_pre = torch.nn.Conv1d(hidden_channels, 2*hidden_channels, 1) + # self.cond_layer = weight_norm(cond_layer, name='weight') + # self.gin_channels = 256 + self.cond_layer_idx = self.n_layers + if "gin_channels" in kwargs: + self.gin_channels = kwargs["gin_channels"] + if self.gin_channels != 0: + self.spk_emb_linear = nn.Linear(self.gin_channels, self.hidden_channels) + # vits2 says 3rd block, so idx is 2 by default + self.cond_layer_idx = ( + kwargs["cond_layer_idx"] if "cond_layer_idx" in kwargs else 2 + ) + logging.debug(self.gin_channels, self.cond_layer_idx) + assert ( + self.cond_layer_idx < self.n_layers + ), "cond_layer_idx should be less than n_layers" + 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)) + + def forward(self, x, x_mask, g=None): + attn_mask = x_mask.unsqueeze(2) * x_mask.unsqueeze(-1) + x = x * x_mask + for i in range(self.n_layers): + if i == self.cond_layer_idx and g is not None: + g = self.spk_emb_linear(g.transpose(1, 2)) + g = g.transpose(1, 2) + x = x + g + x = x * x_mask + 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 MultiHeadAttention(nn.Module): + def __init__( + self, + channels, + out_channels, + n_heads, + p_dropout=0.0, + 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=0.0, + 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 diff --git a/bert/bert-base-japanese-v3/.gitattributes b/bert/bert-base-japanese-v3/.gitattributes new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c7d9f3332a950355d5a77d85000f05e6f45435ea --- /dev/null +++ b/bert/bert-base-japanese-v3/.gitattributes @@ -0,0 +1,34 @@ +*.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 +*.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/bert/bert-base-japanese-v3/README.md b/bert/bert-base-japanese-v3/README.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c5b3456719f01801a2f29fef5faa8ee672391adf --- /dev/null +++ b/bert/bert-base-japanese-v3/README.md @@ -0,0 +1,53 @@ +--- +license: apache-2.0 +datasets: +- cc100 +- wikipedia +language: +- ja +widget: +- text: 東北大学で[MASK]の研究をしています。 +--- + +# BERT base Japanese (unidic-lite with whole word masking, CC-100 and jawiki-20230102) + +This is a [BERT](https://github.com/google-research/bert) model pretrained on texts in the Japanese language. + +This version of the model processes input texts with word-level tokenization based on the Unidic 2.1.2 dictionary (available in [unidic-lite](https://pypi.org/project/unidic-lite/) package), followed by the WordPiece subword tokenization. +Additionally, the model is trained with the whole word masking enabled for the masked language modeling (MLM) objective. + +The codes for the pretraining are available at [cl-tohoku/bert-japanese](https://github.com/cl-tohoku/bert-japanese/). + +## Model architecture + +The model architecture is the same as the original BERT base model; 12 layers, 768 dimensions of hidden states, and 12 attention heads. + +## Training Data + +The model is trained on the Japanese portion of [CC-100 dataset](https://data.statmt.org/cc-100/) and the Japanese version of Wikipedia. +For Wikipedia, we generated a text corpus from the [Wikipedia Cirrussearch dump file](https://dumps.wikimedia.org/other/cirrussearch/) as of January 2, 2023. +The corpus files generated from CC-100 and Wikipedia are 74.3GB and 4.9GB in size and consist of approximately 392M and 34M sentences, respectively. + +For the purpose of splitting texts into sentences, we used [fugashi](https://github.com/polm/fugashi) with [mecab-ipadic-NEologd](https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd) dictionary (v0.0.7). + +## Tokenization + +The texts are first tokenized by MeCab with the Unidic 2.1.2 dictionary and then split into subwords by the WordPiece algorithm. +The vocabulary size is 32768. + +We used [fugashi](https://github.com/polm/fugashi) and [unidic-lite](https://github.com/polm/unidic-lite) packages for the tokenization. + +## Training + +We trained the model first on the CC-100 corpus for 1M steps and then on the Wikipedia corpus for another 1M steps. +For training of the MLM (masked language modeling) objective, we introduced whole word masking in which all of the subword tokens corresponding to a single word (tokenized by MeCab) are masked at once. + +For training of each model, we used a v3-8 instance of Cloud TPUs provided by [TPU Research Cloud](https://sites.research.google/trc/about/). + +## Licenses + +The pretrained models are distributed under the Apache License 2.0. + +## Acknowledgments + +This model is trained with Cloud TPUs provided by [TPU Research Cloud](https://sites.research.google/trc/about/) program. diff --git a/bert/bert-base-japanese-v3/config.json b/bert/bert-base-japanese-v3/config.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..65a2f332234197516eacda2fd4e50f542d7ed71d --- /dev/null +++ b/bert/bert-base-japanese-v3/config.json @@ -0,0 +1,19 @@ +{ + "architectures": [ + "BertForPreTraining" + ], + "attention_probs_dropout_prob": 0.1, + "hidden_act": "gelu", + "hidden_dropout_prob": 0.1, + "hidden_size": 768, + "initializer_range": 0.02, + "intermediate_size": 3072, + "layer_norm_eps": 1e-12, + "max_position_embeddings": 512, + "model_type": "bert", + "num_attention_heads": 12, + "num_hidden_layers": 12, + "pad_token_id": 0, + "type_vocab_size": 2, + "vocab_size": 32768 +} diff --git a/bert/bert-base-japanese-v3/tokenizer_config.json b/bert/bert-base-japanese-v3/tokenizer_config.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..dfbcc4690aaab4b44570ee05eb7fd09a10e5a7db --- /dev/null +++ b/bert/bert-base-japanese-v3/tokenizer_config.json @@ -0,0 +1,10 @@ +{ + "tokenizer_class": "BertJapaneseTokenizer", + "model_max_length": 512, + "do_lower_case": false, + "word_tokenizer_type": "mecab", + "subword_tokenizer_type": "wordpiece", + "mecab_kwargs": { + "mecab_dic": "unidic_lite" + } +} diff --git a/bert/bert-base-japanese-v3/vocab.txt b/bert/bert-base-japanese-v3/vocab.txt new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d6da954b9799a44137a2bf52f8f26f871004c6c8 --- /dev/null +++ b/bert/bert-base-japanese-v3/vocab.txt @@ -0,0 +1,32768 @@ +[PAD] +[UNK] +[CLS] +[SEP] +[MASK] +[unused0] +[unused1] +[unused2] +[unused3] +[unused4] +[unused5] +[unused6] +[unused7] +[unused8] +[unused9] + +! +" +# +$ +% +& +' +( +) +* ++ +, +- +. +/ +0 +1 +2 +3 +4 +5 +6 +7 +8 +9 +: +; +< += +> +? +@ +A +B +C +D +E +F +G +H +I +J +K +L +M +N +O +P +Q +R +S +T +U +V +W +X +Y +Z +[ +\ +] +^ +_ +` +a +b +c +d +e +f +g +h +i +j +k +l +m +n +o +p +q +r +s +t +u +v +w +x +y +z +{ +| +} +~ +¡ +¢ +£ +¤ +¥ +¦ +§ +© +« +¬ +® +° +± +¶ +· +» +¿ +Å +× +÷ +ÿ +ħ +Γ +Δ +Θ +Λ +Ξ +Ο +Π +Σ +Φ +Ψ +Ω +α +β +γ +δ +ε +ζ +η +θ +ι +κ +λ +μ +ν +ξ +π +ρ +σ +τ +υ +φ +χ +ψ +ω +Д +Щ +д +з +щ +ъ +ё +א +ิ +ლ +‐ +– +— +― +‖ +‘ +’ +“ +” +† +‡ +• +‰ +′ +※ +‿ +⁂ +⁑ +€ +℧ +← +↑ +→ +↓ +↔ +↖ +↗ +↘ +↙ +⇄ +⇒ +⇔ +⇦ +⇧ +⇨ +⇩ +∀ +∂ +∃ +∅ +∇ +∈ +∉ +∋ +− +∓ +√ +∝ +∞ +∟ +∠ +∥ +∦ +∧ +∨ +∩ +∪ +∫ +∮ +∴ +∵ +∽ +≃ +≅ +≈ +≒ +≠ +≡ +≢ +≦ +≧ +≪ +≫ +≶ +≷ +⊂ +⊃ +⊄ +⊅ +⊆ +⊇ +⊊ +⊋ +⊕ +⊖ +⊗ +⊥ +⊿ +⋚ +⋛ +⌅ +⌆ +⌒ +⌘ +⎾ +⎿ +⏀ +⏁ +⏂ +⏃ +⏄ +⏅ +⏆ +⏇ +⏈ +⏉ +⏊ +⏋ +⏌ +⏎ +⓫ +⓬ +⓭ +⓮ +⓯ +⓰ +⓱ +⓲ +⓳ +⓴ +⓵ +⓶ +⓷ +⓸ +⓹ +⓺ +⓻ +⓼ +⓽ +⓾ +─ +━ +┌ +┐ +┘ +├ +╹ +■ +□ +▱ +▲ +△ +▶ +▷ +▼ +▽ +◀ +◁ +◆ +◇ +◉ +○ +◎ +● +◐ +◑ +◒ +◓ +◡ +◦ +◯ +☀ +☁ +☂ +☃ +★ +☆ +☎ +☖ +☗ +☞ +♀ +♂ +♠ +♡ +♢ +♣ +♤ +♥ +♦ +♧ +♨ +♩ +♪ +♫ +♬ +♭ +♮ +♯ +✓ +❖ +❶ +❷ +❸ +❹ +❺ +❻ +❼ +❽ +❾ +❿ +⤴ +⤵ +⦅ +⦆ +⦿ +⧺ +⧻ +、 +。 +〃 +〄 +々 +〆 +〇 +〈 +〉 +《 +》 +「 +」 +『 +』 +【 +】 +〒 +〓 +〔 +〕 +〖 +〗 +〘 +〙 +〜 +〝 +〟 +〠 +〳 +〴 +〵 +〻 +〼 +〽 +ぁ +あ +ぃ +い +ぅ +う +ぇ +え +ぉ +お +か +が +き +ぎ +く +ぐ +け +げ +こ +ご +さ +ざ +し +じ +す +ず +せ +ぜ +そ +ぞ +た +だ +ち +ぢ +っ +つ +づ +て +で +と +ど +な +に +ぬ +ね +の +は +ば +ぱ +ひ +び +ぴ +ふ +ぶ +ぷ +へ +べ +ぺ +ほ +ぼ +ぽ +ま +み +む +め +も +ゃ +や +ゅ +ゆ +ょ +よ +ら +り +る +れ +ろ +ゎ +わ +ゐ +ゑ +を +ん +ゝ +ゞ +゠ +ァ +ア +ィ +イ +ゥ +ウ +ェ +エ +ォ +オ +カ +ガ +キ +ギ +ク +グ +ケ +ゲ +コ +ゴ +サ +ザ +シ +ジ +ス +ズ +セ +ゼ +ソ +ゾ +タ +ダ +チ +ヂ +ッ +ツ +ヅ +テ +デ +ト +ド +ナ +ニ +ヌ +ネ +ノ +ハ +バ +パ +ヒ +ビ +ピ +フ +ブ +プ +ヘ +ベ +ペ +ホ +ボ +ポ +マ +ミ +ム +メ +モ +ャ +ヤ +ュ +ユ +ョ +ヨ +ラ +リ +ル +レ +ロ +ヮ +ワ +ヰ +ヱ +ヲ +ン +ヴ +ヵ +ヶ +ヷ +ヸ +・ +ー +ヽ +ヾ +ㇲ +ㇻ +㓛 +㮶 +一 +丁 +丂 +七 +万 +丈 +三 +上 +下 +不 +与 +丐 +丑 +且 +丕 +世 +丘 +丙 +丞 +両 +並 +个 +中 +丰 +串 +丸 +丹 +主 +丼 +丿 +乂 +乃 +久 +之 +乍 +乎 +乏 +乕 +乖 +乗 +乘 +乙 +九 +乞 +也 +乢 +乱 +乳 +乾 +亀 +亂 +了 +予 +争 +事 +二 +于 +云 +互 +五 +井 +亘 +亙 +些 +亜 +亞 +亟 +亡 +亢 +交 +亥 +亦 +亨 +享 +京 +亭 +亮 +亳 +亶 +人 +亻 +什 +仁 +仄 +仆 +仇 +今 +介 +仍 +从 +仏 +仔 +仕 +他 +仗 +付 +仙 +仝 +仞 +代 +令 +以 +仭 +仮 +仰 +仲 +仵 +件 +价 +任 +份 +仿 +企 +伉 +伊 +伋 +伍 +伎 +伏 +伐 +休 +会 +伜 +伝 +伯 +估 +伴 +伶 +伸 +伺 +似 +伽 +佃 +但 +佇 +位 +低 +住 +佐 +佑 +体 +何 +佗 +余 +佚 +佛 +作 +佝 +佞 +佟 +佤 +佩 +佯 +佳 +併 +佶 +佻 +佼 +使 +侃 +來 +侈 +例 +侍 +侏 +侑 +侖 +侗 +侘 +供 +依 +侠 +価 +侫 +侭 +侮 +侯 +侵 +侶 +便 +係 +促 +俄 +俅 +俊 +俎 +俐 +俑 +俔 +俗 +俘 +俚 +俛 +保 +俟 +俠 +信 +俣 +俤 +俥 +修 +俯 +俱 +俳 +俵 +俶 +俸 +俺 +俾 +倂 +倅 +倆 +倉 +個 +倍 +倏 +們 +倒 +倔 +倖 +候 +倚 +借 +倣 +値 +倥 +倦 +倨 +倩 +倪 +倫 +倭 +倶 +倹 +倻 +偃 +假 +偈 +偉 +偏 +偐 +偕 +偖 +做 +停 +健 +偬 +偲 +側 +偵 +偶 +偸 +偽 +傀 +傅 +傍 +傑 +傕 +傘 +備 +傚 +傪 +催 +傭 +傲 +傳 +傴 +債 +傷 +傾 +僂 +僅 +僉 +僊 +働 +像 +僑 +僔 +僕 +僖 +僚 +僞 +僣 +僥 +僧 +僭 +僮 +價 +僻 +儀 +儁 +儂 +億 +儉 +儋 +儒 +儔 +儕 +儘 +儚 +儛 +儞 +償 +儡 +優 +儲 +儷 +儺 +儻 +儼 +兀 +允 +元 +兄 +充 +兆 +兇 +先 +光 +兊 +克 +兌 +免 +兎 +児 +兒 +兔 +兕 +兗 +党 +兜 +兢 +入 +內 +全 +兩 +兪 +八 +公 +六 +兮 +共 +兵 +其 +具 +典 +兼 +冀 +内 +円 +冉 +冊 +册 +再 +冐 +冑 +冒 +冕 +冗 +写 +冠 +冢 +冤 +冥 +冦 +冨 +冩 +冪 +冬 +冰 +冱 +冲 +决 +冴 +况 +冶 +冷 +冼 +冽 +凄 +准 +凉 +凋 +凌 +凍 +凖 +凛 +凜 +凝 +凞 +几 +凡 +処 +凧 +凩 +凪 +凭 +凮 +凰 +凱 +凶 +凸 +凹 +出 +函 +凾 +刀 +刃 +刄 +分 +切 +刈 +刊 +刋 +刎 +刑 +刕 +列 +初 +判 +別 +利 +刪 +刮 +到 +刳 +制 +刷 +券 +刹 +刺 +刻 +剃 +剄 +則 +削 +剋 +剌 +前 +剔 +剖 +剛 +剝 +剣 +剤 +剥 +剪 +副 +剰 +剱 +割 +剴 +創 +剽 +剿 +劃 +劇 +劈 +劉 +劍 +劒 +劔 +力 +功 +加 +劣 +助 +努 +劫 +劬 +劭 +励 +労 +効 +劻 +劾 +勁 +勃 +勅 +勇 +勉 +勒 +動 +勘 +務 +勛 +勝 +勞 +募 +勢 +勣 +勤 +勧 +勰 +勲 +勳 +勵 +勸 +勺 +勾 +勿 +匀 +匁 +匂 +包 +匆 +匈 +匍 +匏 +匐 +匕 +化 +北 +匙 +匝 +匠 +匡 +匣 +匪 +匯 +匱 +匹 +区 +医 +匾 +匿 +區 +十 +千 +卅 +卆 +升 +午 +卉 +半 +卍 +卑 +卒 +卓 +協 +南 +単 +博 +卜 +卞 +占 +卣 +卦 +卩 +卮 +卯 +印 +危 +即 +却 +卵 +卷 +卸 +卻 +卽 +卿 +厄 +厓 +厖 +厘 +厚 +原 +厠 +厥 +厦 +厨 +厩 +厭 +厰 +厲 +厳 +厷 +去 +参 +參 +又 +叉 +及 +友 +双 +反 +収 +叔 +取 +受 +叙 +叛 +叟 +叡 +叢 +口 +古 +句 +叩 +只 +叫 +召 +叭 +叮 +可 +台 +叱 +史 +右 +叶 +号 +司 +叺 +吁 +吃 +各 +合 +吉 +吊 +同 +名 +后 +吏 +吐 +向 +君 +吝 +吞 +吟 +吠 +否 +吩 +含 +听 +吶 +吸 +吹 +吻 +吼 +吽 +吾 +呀 +呂 +呆 +呈 +呉 +告 +呍 +呑 +呕 +呟 +周 +呪 +呰 +呱 +味 +呵 +呶 +呷 +呻 +呼 +命 +咀 +咄 +咆 +咈 +咋 +和 +咎 +咏 +咐 +咒 +咜 +咤 +咥 +咨 +咩 +咫 +咬 +咯 +咲 +咳 +咸 +咽 +哀 +品 +哄 +哆 +哇 +哈 +哉 +員 +哥 +哨 +哭 +哮 +哲 +哺 +哿 +唄 +唆 +唇 +唎 +唐 +唔 +唖 +售 +唯 +唱 +唳 +唸 +唹 +唼 +唾 +啀 +啄 +商 +問 +啐 +啓 +啖 +啜 +啞 +啣 +啻 +啼 +啾 +喀 +喃 +善 +喆 +喇 +喉 +喊 +喋 +喎 +喘 +喙 +喚 +喜 +喝 +喟 +喧 +喨 +喩 +喪 +喫 +喬 +單 +喰 +営 +嗄 +嗅 +嗇 +嗔 +嗚 +嗜 +嗟 +嗣 +嗤 +嗷 +嗽 +嗾 +嘆 +嘉 +嘎 +嘔 +嘖 +嘗 +嘘 +嘩 +嘯 +嘱 +嘲 +嘴 +嘶 +嘸 +噂 +噉 +噌 +噎 +噓 +噛 +噤 +噦 +器 +噪 +噫 +噬 +噯 +噲 +噴 +噶 +噸 +噺 +嚀 +嚆 +嚇 +嚊 +嚏 +嚔 +嚙 +嚠 +嚢 +嚥 +嚭 +嚮 +嚴 +嚶 +嚼 +囀 +囁 +囂 +囃 +囈 +囊 +囎 +囓 +囗 +囘 +囚 +四 +回 +因 +団 +囮 +困 +囲 +図 +囹 +固 +国 +囿 +圀 +圃 +圄 +國 +圍 +圏 +園 +圓 +圖 +團 +圜 +土 +圦 +圧 +在 +圭 +地 +圳 +圷 +圻 +址 +坂 +均 +坊 +坍 +坎 +坏 +坐 +坑 +坡 +坤 +坦 +坨 +坩 +坪 +垂 +垈 +型 +垓 +垜 +垠 +垢 +垣 +垰 +垸 +埃 +埋 +城 +埒 +埓 +埔 +埜 +域 +埠 +埣 +埤 +埴 +埵 +執 +培 +基 +埼 +堀 +堂 +堅 +堆 +堊 +堕 +堙 +堝 +堡 +堤 +堪 +堯 +堰 +報 +場 +堵 +堺 +塀 +塁 +塊 +塋 +塌 +塑 +塒 +塔 +塗 +塘 +塙 +塚 +塞 +塡 +塢 +塩 +填 +塰 +塲 +塵 +塹 +塼 +塾 +境 +墅 +墉 +墓 +増 +墜 +增 +墟 +墨 +墳 +墺 +墻 +墾 +壁 +壅 +壇 +壊 +壌 +壑 +壒 +壓 +壕 +壘 +壙 +壜 +壟 +壤 +士 +壬 +壮 +壯 +声 +壱 +売 +壷 +壹 +壺 +壻 +壼 +壽 +変 +夋 +夏 +夔 +夕 +外 +夙 +多 +夛 +夜 +夢 +夥 +大 +天 +太 +夫 +夬 +夭 +央 +失 +夷 +夾 +奄 +奇 +奈 +奉 +奎 +奏 +契 +奔 +奕 +套 +奘 +奚 +奝 +奠 +奢 +奥 +奧 +奨 +奪 +奬 +奭 +奮 +女 +奴 +奶 +奸 +好 +妁 +如 +妃 +妄 +妊 +妍 +妓 +妖 +妙 +妣 +妥 +妨 +妬 +妲 +妹 +妺 +妻 +妾 +姆 +姉 +始 +姐 +姑 +姒 +姓 +委 +姙 +姚 +姜 +姣 +姥 +姦 +姧 +姨 +姪 +姫 +姶 +姸 +姻 +姿 +威 +娃 +娍 +娑 +娘 +娜 +娟 +娠 +娥 +娩 +娯 +娵 +娶 +娼 +婀 +婁 +婆 +婉 +婚 +婢 +婣 +婦 +婪 +婬 +婿 +媄 +媒 +媚 +媛 +媧 +媳 +媼 +媽 +媾 +嫁 +嫂 +嫄 +嫉 +嫋 +嫌 +嫐 +嫖 +嫗 +嫡 +嫣 +嫦 +嫩 +嫵 +嫺 +嬉 +嬋 +嬌 +嬖 +嬢 +嬥 +嬪 +嬬 +嬰 +嬲 +嬴 +嬶 +孀 +孁 +孃 +孅 +孌 +子 +孑 +孔 +孕 +字 +存 +孚 +孛 +孜 +孝 +孟 +季 +孤 +学 +孩 +孫 +孰 +孵 +學 +孺 +孽 +宀 +宅 +宇 +守 +安 +宋 +完 +宍 +宏 +宓 +宕 +宗 +官 +宙 +定 +宛 +宜 +宝 +実 +客 +宣 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+拍 +拏 +拐 +拒 +拓 +拔 +拕 +拗 +拘 +拙 +招 +拜 +拝 +拠 +拡 +括 +拭 +拮 +拯 +拱 +拳 +拵 +拶 +拷 +拼 +拾 +拿 +持 +挂 +指 +挈 +按 +挊 +挌 +挍 +挐 +挑 +挘 +挙 +挟 +挨 +挫 +振 +挵 +挹 +挺 +挽 +挾 +挿 +捉 +捌 +捍 +捏 +捐 +捕 +捗 +捜 +捥 +捧 +捨 +捩 +据 +捲 +捶 +捷 +捺 +捻 +掃 +授 +掉 +掌 +掏 +排 +掖 +掘 +掛 +掟 +掠 +採 +探 +掣 +接 +控 +推 +掩 +措 +掬 +掲 +掴 +掻 +掾 +揃 +揄 +揆 +揉 +描 +提 +插 +揖 +揚 +換 +握 +揣 +揭 +揮 +援 +揶 +揷 +揺 +搆 +損 +搏 +搔 +搖 +搗 +搜 +搦 +搨 +搩 +搬 +搭 +携 +搾 +摂 +摑 +摘 +摠 +摧 +摩 +摭 +摯 +摶 +摸 +摹 +摺 +撃 +撈 +撒 +撓 +撕 +撚 +撝 +撞 +撤 +撥 +撩 +撫 +播 +撮 +撰 +撲 +撹 +撻 +撼 +撾 +撿 +擁 +擂 +擅 +擇 +操 +擒 +擔 +擘 +據 +擠 +擡 +擢 +擣 +擤 +擦 +擧 +擬 +擯 +擱 +擲 +擴 +擺 +擻 +擽 +擾 +攀 +攅 +攘 +攝 +攣 +攪 +攫 +攬 +支 +攴 +攵 +收 +攷 +攸 +改 +攻 +放 +政 +故 +效 +敍 +敎 +敏 +救 +敕 +敖 +敗 +教 +敝 +敢 +散 +敦 +敧 +敬 +数 +敲 +整 +敵 +敷 +數 +斂 +斃 +文 +斉 +斌 +斎 +斐 +斑 +斗 +料 +斛 +斜 +斟 +斡 +斤 +斥 +斧 +斫 +斬 +断 +斯 +新 +斷 +方 +於 +施 +旁 +旄 +旅 +旆 +旋 +旌 +族 +旒 +旗 +旛 +无 +既 +日 +旦 +旧 +旨 +早 +旬 +旭 +旱 +旺 +旻 +旼 +昂 +昆 +昇 +昉 +昊 +昌 +明 +昏 +易 +昔 +昕 +星 +映 +春 +昧 +昨 +昭 +是 +昱 +昴 +昵 +昶 +昺 +昼 +晁 +時 +晃 +晄 +晉 +晋 +晏 +晒 +晝 +晟 +晢 +晤 +晦 +晧 +晨 +晩 +普 +景 +晰 +晴 +晶 +晷 +智 +暁 +暇 +暈 +暉 +暎 +暑 +暖 +暗 +暘 +暝 +暠 +暢 +暦 +暫 +暮 +暴 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+げき +ルリ +一同 +属州 +履い +東村 +酵母 +##63 +立ち並 +立ち入り +##ista +見守る +Games +デスク +トラム +大邱 +教訓 +武芸 +海部 +香織 +##バスティ +##ぬき +ジュネーヴ +##aph +フレンズ +HK +IA +名勝 +楽しく +気管 +要衝 +##シタ +##へい +##ぷり +##ティーナ +アンゴラ +##unic +使い分け +##ヴォン +ヴァイオリニスト +キク +シエラ +ロジ +低床 +創り +新種 +現生 +生死 +真夏 +逸脱 +##ポラ +##ゾー +なおかつ +1804 +リスボン +パートナーシップ +##プライン +BEAT +music +ケガ +タオル +叱責 +変種 +宗谷 +密輸 +旅立つ +磯部 +##出せ +##ヶ島 +起こら +##ARE +##ガスカル +Rac +変則 +屈折 +館内 +##87 +入れ替わり +フェリックス +Road +元治 +受諾 +口論 +年月 +春樹 +棋院 +混沌 +湯浅 +西新 +遠州 +##高田 +##津子 +マーキュリー +もとより +モンロー +クイック +フェンダー +セナ +マギ +千島 +欲し +氷川 +王太子 +調味 +##テレス +ローレン +カリフ +520 +マダガスカル +プトレマイオス +ひる +セロ +堪能 +御影 +挙動 +暮れ +禁煙 +空調 +船首 +高位 +##eration +##テルン +Die +位階 +佐川 +喋り +大隅 +年々 +本誌 +白金 +社民 +細野 +##まつり +SPORTS +res +宮前 +年中 +瑠璃 +要人 +##イッチ +シュト +迎え入れ +コンビネーション +##ヴォル +あすか +ワトソン +House +バイン +原文 +基質 +完売 +幻影 +村松 +義昭 +スタント +クリム +たまご +ポテンシャル +Jul +SIM +アホ +デイズ +内政 +改心 +敬愛 +有望 +鹵獲 +##62 +ホルダー +LG +だれ +下方 +倣っ +心中 +放題 +桜田 +満期 +白紙 +群衆 +##らせ +ハイランド +トリビュート +Fest +びわ +エメ +上村 +件数 +哲郎 +技研 +独学 +甲殻 +試料 +遠方 +ジュエル +ブレイド +Entertainment +pp +ダイス +外れる +文言 +港町 +滅多 +除名 +障壁 +風速 +##ザイ +##ニョン +##ケープ +1825 +なで +キール +ポーター +上官 +五男 +伊吹 +増補 +専ら +投合 +振替 +採算 +漁獲 +胎児 +衣料 +衰弱 +2024 +サンリオ +ルーレット +##vex +セグメント +ジブラル +新発田 +ハッシュ +ミゲル +一日 +小字 +弓道 +快挙 +長兄 +##Pa +ダイヤル +1834 +##ootball +かも +ロジャース +新版 +案件 +清国 +課さ +中継ぎ +1819 +ナンシー +Lv +WHO +ぶち +アノ +エリカ +グリン +ワースト +名高い +所収 +朝夕 +江蘇 +温室 +無実 +足首 +陸戦 +ステファン +アントワ +かり +セバス +倒れる +図案 +国史 +挑み +茂木 +##シク +##ンドゥ +ジャコ +ゲームズ +サイクリング +Jour +Line +hyd +中庭 +審理 +整合 +焼酎 +直子 +箕面 +##ッダー +##ラック +##94 +##ANA +見舞い +サトウ +OUT +ガーナ +亜目 +天界 +安井 +家光 +挙がっ +献身 +##po +ジェイク +##ette +##TRA +ミカエル +mac +ひで +りく +オホ +井原 +井伊 +共済 +戦乱 +模擬 +治める +烏丸 +##ーカ +##の川 +ディラン +シュレ +メンフィス +NSC +BT +First +Les diff --git a/bert/bert-large-japanese-v2/.gitattributes b/bert/bert-large-japanese-v2/.gitattributes new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c7d9f3332a950355d5a77d85000f05e6f45435ea --- /dev/null +++ b/bert/bert-large-japanese-v2/.gitattributes @@ -0,0 +1,34 @@ +*.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 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[BERT](https://github.com/google-research/bert) model pretrained on texts in the Japanese language. + +This version of the model processes input texts with word-level tokenization based on the Unidic 2.1.2 dictionary (available in [unidic-lite](https://pypi.org/project/unidic-lite/) package), followed by the WordPiece subword tokenization. +Additionally, the model is trained with the whole word masking enabled for the masked language modeling (MLM) objective. + +The codes for the pretraining are available at [cl-tohoku/bert-japanese](https://github.com/cl-tohoku/bert-japanese/). + +## Model architecture + +The model architecture is the same as the original BERT large model; 24 layers, 1024 dimensions of hidden states, and 16 attention heads. + +## Training Data + +The model is trained on the Japanese portion of [CC-100 dataset](https://data.statmt.org/cc-100/) and the Japanese version of Wikipedia. +For Wikipedia, we generated a text corpus from the [Wikipedia Cirrussearch dump file](https://dumps.wikimedia.org/other/cirrussearch/) as of January 2, 2023. +The corpus files generated from CC-100 and Wikipedia are 74.3GB and 4.9GB in size and consist of approximately 392M and 34M sentences, respectively. + +For the purpose of splitting texts into sentences, we used [fugashi](https://github.com/polm/fugashi) with [mecab-ipadic-NEologd](https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd) dictionary (v0.0.7). + +## Tokenization + +The texts are first tokenized by MeCab with the Unidic 2.1.2 dictionary and then split into subwords by the WordPiece algorithm. +The vocabulary size is 32768. + +We used [fugashi](https://github.com/polm/fugashi) and [unidic-lite](https://github.com/polm/unidic-lite) packages for the tokenization. + +## Training + +We trained the model first on the CC-100 corpus for 1M steps and then on the Wikipedia corpus for another 1M steps. +For training of the MLM (masked language modeling) objective, we introduced whole word masking in which all of the subword tokens corresponding to a single word (tokenized by MeCab) are masked at once. + +For training of each model, we used a v3-8 instance of Cloud TPUs provided by [TPU Research Cloud](https://sites.research.google/trc/about/). + +## Licenses + +The pretrained models are distributed under the Apache License 2.0. + +## Acknowledgments + +This model is trained with Cloud TPUs provided by [TPU Research Cloud](https://sites.research.google/trc/about/) program. diff --git a/bert/bert-large-japanese-v2/config.json b/bert/bert-large-japanese-v2/config.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..427134b5f21d61f03027cc29526a0ea6369b6059 --- /dev/null +++ b/bert/bert-large-japanese-v2/config.json @@ -0,0 +1,19 @@ +{ + "architectures": [ + "BertForPreTraining" + ], + "attention_probs_dropout_prob": 0.1, + "hidden_act": "gelu", + "hidden_dropout_prob": 0.1, + "hidden_size": 1024, + "initializer_range": 0.02, + "intermediate_size": 4096, + "layer_norm_eps": 1e-12, + "max_position_embeddings": 512, + "model_type": "bert", + "num_attention_heads": 16, + "num_hidden_layers": 24, + "pad_token_id": 0, + "type_vocab_size": 2, + "vocab_size": 32768 +} diff --git a/bert/bert-large-japanese-v2/tokenizer_config.json b/bert/bert-large-japanese-v2/tokenizer_config.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..dfbcc4690aaab4b44570ee05eb7fd09a10e5a7db --- /dev/null +++ b/bert/bert-large-japanese-v2/tokenizer_config.json @@ -0,0 +1,10 @@ +{ + "tokenizer_class": "BertJapaneseTokenizer", + "model_max_length": 512, + "do_lower_case": false, + "word_tokenizer_type": "mecab", + "subword_tokenizer_type": "wordpiece", + "mecab_kwargs": { + "mecab_dic": "unidic_lite" + } +} diff --git a/bert/bert-large-japanese-v2/vocab.txt b/bert/bert-large-japanese-v2/vocab.txt new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d6da954b9799a44137a2bf52f8f26f871004c6c8 --- /dev/null +++ b/bert/bert-large-japanese-v2/vocab.txt @@ -0,0 +1,32768 @@ +[PAD] +[UNK] +[CLS] +[SEP] +[MASK] +[unused0] +[unused1] +[unused2] +[unused3] +[unused4] +[unused5] +[unused6] +[unused7] +[unused8] +[unused9] + +! +" +# +$ +% +& +' +( +) +* ++ +, +- +. +/ +0 +1 +2 +3 +4 +5 +6 +7 +8 +9 +: +; +< += +> +? +@ +A +B +C +D +E +F +G +H +I +J +K +L +M +N +O +P +Q +R +S +T +U +V +W +X +Y +Z +[ +\ +] +^ +_ +` +a +b +c +d +e +f +g +h +i +j +k +l +m +n +o +p +q +r +s +t +u +v +w +x +y +z +{ +| +} +~ +¡ +¢ +£ +¤ +¥ +¦ +§ +© +« +¬ +® +° +± +¶ +· +» +¿ +Å +× +÷ +ÿ +ħ +Γ +Δ +Θ +Λ +Ξ +Ο +Π +Σ +Φ +Ψ +Ω +α +β +γ +δ +ε +ζ +η +θ +ι +κ +λ +μ +ν +ξ +π +ρ +σ +τ +υ +φ +χ +ψ +ω +Д +Щ +д +з +щ +ъ +ё +א +ิ +ლ +‐ +– +— +― +‖ +‘ +’ +“ +” +† +‡ +• +‰ +′ +※ +‿ +⁂ +⁑ +€ +℧ +← +↑ +→ +↓ +↔ +↖ +↗ +↘ +↙ +⇄ +⇒ +⇔ +⇦ +⇧ +⇨ +⇩ +∀ +∂ +∃ +∅ +∇ +∈ +∉ +∋ +− +∓ +√ +∝ +∞ +∟ +∠ +∥ +∦ +∧ +∨ +∩ +∪ +∫ +∮ +∴ +∵ +∽ +≃ +≅ +≈ +≒ +≠ +≡ +≢ +≦ +≧ +≪ +≫ +≶ +≷ +⊂ +⊃ +⊄ +⊅ +⊆ +⊇ +⊊ +⊋ +⊕ +⊖ +⊗ +⊥ +⊿ +⋚ +⋛ +⌅ +⌆ +⌒ +⌘ +⎾ +⎿ +⏀ +⏁ +⏂ +⏃ +⏄ +⏅ +⏆ +⏇ +⏈ +⏉ +⏊ +⏋ +⏌ +⏎ +⓫ +⓬ +⓭ +⓮ +⓯ +⓰ +⓱ +⓲ +⓳ +⓴ +⓵ +⓶ +⓷ +⓸ +⓹ +⓺ +⓻ +⓼ +⓽ +⓾ +─ +━ +┌ +┐ +┘ +├ +╹ +■ +□ +▱ +▲ +△ +▶ +▷ +▼ +▽ +◀ +◁ +◆ +◇ +◉ +○ +◎ +● +◐ +◑ +◒ +◓ +◡ +◦ +◯ +☀ +☁ +☂ +☃ +★ +☆ +☎ +☖ +☗ +☞ +♀ +♂ +♠ +♡ +♢ +♣ +♤ +♥ +♦ +♧ +♨ +♩ +♪ +♫ +♬ +♭ +♮ +♯ +✓ +❖ +❶ +❷ +❸ +❹ +❺ +❻ +❼ +❽ +❾ +❿ +⤴ +⤵ +⦅ +⦆ +⦿ +⧺ +⧻ +、 +。 +〃 +〄 +々 +〆 +〇 +〈 +〉 +《 +》 +「 +」 +『 +』 +【 +】 +〒 +〓 +〔 +〕 +〖 +〗 +〘 +〙 +〜 +〝 +〟 +〠 +〳 +〴 +〵 +〻 +〼 +〽 +ぁ +あ +ぃ +い +ぅ +う +ぇ +え +ぉ +お +か +が +き +ぎ +く +ぐ +け +げ +こ +ご +さ +ざ +し +じ +す +ず +せ +ぜ +そ +ぞ +た +だ +ち +ぢ +っ +つ +づ +て +で +と +ど +な +に +ぬ +ね +の +は +ば +ぱ +ひ +び +ぴ +ふ +ぶ +ぷ +へ +べ +ぺ +ほ +ぼ +ぽ +ま +み +む +め +も +ゃ +や +ゅ +ゆ +ょ +よ +ら +り +る +れ +ろ +ゎ +わ +ゐ +ゑ +を +ん +ゝ +ゞ +゠ +ァ +ア +ィ +イ +ゥ +ウ +ェ +エ +ォ +オ +カ +ガ +キ +ギ +ク +グ +ケ +ゲ +コ +ゴ +サ +ザ +シ +ジ +ス +ズ +セ +ゼ +ソ +ゾ +タ +ダ +チ +ヂ +ッ +ツ +ヅ +テ +デ +ト +ド +ナ +ニ +ヌ +ネ +ノ +ハ +バ +パ +ヒ +ビ +ピ +フ +ブ +プ +ヘ +ベ +ペ +ホ +ボ +ポ +マ +ミ +ム +メ +モ +ャ +ヤ +ュ +ユ +ョ +ヨ +ラ +リ +ル +レ +ロ +ヮ +ワ +ヰ +ヱ +ヲ +ン +ヴ +ヵ +ヶ +ヷ +ヸ +・ +ー +ヽ +ヾ +ㇲ +ㇻ +㓛 +㮶 +一 +丁 +丂 +七 +万 +丈 +三 +上 +下 +不 +与 +丐 +丑 +且 +丕 +世 +丘 +丙 +丞 +両 +並 +个 +中 +丰 +串 +丸 +丹 +主 +丼 +丿 +乂 +乃 +久 +之 +乍 +乎 +乏 +乕 +乖 +乗 +乘 +乙 +九 +乞 +也 +乢 +乱 +乳 +乾 +亀 +亂 +了 +予 +争 +事 +二 +于 +云 +互 +五 +井 +亘 +亙 +些 +亜 +亞 +亟 +亡 +亢 +交 +亥 +亦 +亨 +享 +京 +亭 +亮 +亳 +亶 +人 +亻 +什 +仁 +仄 +仆 +仇 +今 +介 +仍 +从 +仏 +仔 +仕 +他 +仗 +付 +仙 +仝 +仞 +代 +令 +以 +仭 +仮 +仰 +仲 +仵 +件 +价 +任 +份 +仿 +企 +伉 +伊 +伋 +伍 +伎 +伏 +伐 +休 +会 +伜 +伝 +伯 +估 +伴 +伶 +伸 +伺 +似 +伽 +佃 +但 +佇 +位 +低 +住 +佐 +佑 +体 +何 +佗 +余 +佚 +佛 +作 +佝 +佞 +佟 +佤 +佩 +佯 +佳 +併 +佶 +佻 +佼 +使 +侃 +來 +侈 +例 +侍 +侏 +侑 +侖 +侗 +侘 +供 +依 +侠 +価 +侫 +侭 +侮 +侯 +侵 +侶 +便 +係 +促 +俄 +俅 +俊 +俎 +俐 +俑 +俔 +俗 +俘 +俚 +俛 +保 +俟 +俠 +信 +俣 +俤 +俥 +修 +俯 +俱 +俳 +俵 +俶 +俸 +俺 +俾 +倂 +倅 +倆 +倉 +個 +倍 +倏 +們 +倒 +倔 +倖 +候 +倚 +借 +倣 +値 +倥 +倦 +倨 +倩 +倪 +倫 +倭 +倶 +倹 +倻 +偃 +假 +偈 +偉 +偏 +偐 +偕 +偖 +做 +停 +健 +偬 +偲 +側 +偵 +偶 +偸 +偽 +傀 +傅 +傍 +傑 +傕 +傘 +備 +傚 +傪 +催 +傭 +傲 +傳 +傴 +債 +傷 +傾 +僂 +僅 +僉 +僊 +働 +像 +僑 +僔 +僕 +僖 +僚 +僞 +僣 +僥 +僧 +僭 +僮 +價 +僻 +儀 +儁 +儂 +億 +儉 +儋 +儒 +儔 +儕 +儘 +儚 +儛 +儞 +償 +儡 +優 +儲 +儷 +儺 +儻 +儼 +兀 +允 +元 +兄 +充 +兆 +兇 +先 +光 +兊 +克 +兌 +免 +兎 +児 +兒 +兔 +兕 +兗 +党 +兜 +兢 +入 +內 +全 +兩 +兪 +八 +公 +六 +兮 +共 +兵 +其 +具 +典 +兼 +冀 +内 +円 +冉 +冊 +册 +再 +冐 +冑 +冒 +冕 +冗 +写 +冠 +冢 +冤 +冥 +冦 +冨 +冩 +冪 +冬 +冰 +冱 +冲 +决 +冴 +况 +冶 +冷 +冼 +冽 +凄 +准 +凉 +凋 +凌 +凍 +凖 +凛 +凜 +凝 +凞 +几 +凡 +処 +凧 +凩 +凪 +凭 +凮 +凰 +凱 +凶 +凸 +凹 +出 +函 +凾 +刀 +刃 +刄 +分 +切 +刈 +刊 +刋 +刎 +刑 +刕 +列 +初 +判 +別 +利 +刪 +刮 +到 +刳 +制 +刷 +券 +刹 +刺 +刻 +剃 +剄 +則 +削 +剋 +剌 +前 +剔 +剖 +剛 +剝 +剣 +剤 +剥 +剪 +副 +剰 +剱 +割 +剴 +創 +剽 +剿 +劃 +劇 +劈 +劉 +劍 +劒 +劔 +力 +功 +加 +劣 +助 +努 +劫 +劬 +劭 +励 +労 +効 +劻 +劾 +勁 +勃 +勅 +勇 +勉 +勒 +動 +勘 +務 +勛 +勝 +勞 +募 +勢 +勣 +勤 +勧 +勰 +勲 +勳 +勵 +勸 +勺 +勾 +勿 +匀 +匁 +匂 +包 +匆 +匈 +匍 +匏 +匐 +匕 +化 +北 +匙 +匝 +匠 +匡 +匣 +匪 +匯 +匱 +匹 +区 +医 +匾 +匿 +區 +十 +千 +卅 +卆 +升 +午 +卉 +半 +卍 +卑 +卒 +卓 +協 +南 +単 +博 +卜 +卞 +占 +卣 +卦 +卩 +卮 +卯 +印 +危 +即 +却 +卵 +卷 +卸 +卻 +卽 +卿 +厄 +厓 +厖 +厘 +厚 +原 +厠 +厥 +厦 +厨 +厩 +厭 +厰 +厲 +厳 +厷 +去 +参 +參 +又 +叉 +及 +友 +双 +反 +収 +叔 +取 +受 +叙 +叛 +叟 +叡 +叢 +口 +古 +句 +叩 +只 +叫 +召 +叭 +叮 +可 +台 +叱 +史 +右 +叶 +号 +司 +叺 +吁 +吃 +各 +合 +吉 +吊 +同 +名 +后 +吏 +吐 +向 +君 +吝 +吞 +吟 +吠 +否 +吩 +含 +听 +吶 +吸 +吹 +吻 +吼 +吽 +吾 +呀 +呂 +呆 +呈 +呉 +告 +呍 +呑 +呕 +呟 +周 +呪 +呰 +呱 +味 +呵 +呶 +呷 +呻 +呼 +命 +咀 +咄 +咆 +咈 +咋 +和 +咎 +咏 +咐 +咒 +咜 +咤 +咥 +咨 +咩 +咫 +咬 +咯 +咲 +咳 +咸 +咽 +哀 +品 +哄 +哆 +哇 +哈 +哉 +員 +哥 +哨 +哭 +哮 +哲 +哺 +哿 +唄 +唆 +唇 +唎 +唐 +唔 +唖 +售 +唯 +唱 +唳 +唸 +唹 +唼 +唾 +啀 +啄 +商 +問 +啐 +啓 +啖 +啜 +啞 +啣 +啻 +啼 +啾 +喀 +喃 +善 +喆 +喇 +喉 +喊 +喋 +喎 +喘 +喙 +喚 +喜 +喝 +喟 +喧 +喨 +喩 +喪 +喫 +喬 +單 +喰 +営 +嗄 +嗅 +嗇 +嗔 +嗚 +嗜 +嗟 +嗣 +嗤 +嗷 +嗽 +嗾 +嘆 +嘉 +嘎 +嘔 +嘖 +嘗 +嘘 +嘩 +嘯 +嘱 +嘲 +嘴 +嘶 +嘸 +噂 +噉 +噌 +噎 +噓 +噛 +噤 +噦 +器 +噪 +噫 +噬 +噯 +噲 +噴 +噶 +噸 +噺 +嚀 +嚆 +嚇 +嚊 +嚏 +嚔 +嚙 +嚠 +嚢 +嚥 +嚭 +嚮 +嚴 +嚶 +嚼 +囀 +囁 +囂 +囃 +囈 +囊 +囎 +囓 +囗 +囘 +囚 +四 +回 +因 +団 +囮 +困 +囲 +図 +囹 +固 +国 +囿 +圀 +圃 +圄 +國 +圍 +圏 +園 +圓 +圖 +團 +圜 +土 +圦 +圧 +在 +圭 +地 +圳 +圷 +圻 +址 +坂 +均 +坊 +坍 +坎 +坏 +坐 +坑 +坡 +坤 +坦 +坨 +坩 +坪 +垂 +垈 +型 +垓 +垜 +垠 +垢 +垣 +垰 +垸 +埃 +埋 +城 +埒 +埓 +埔 +埜 +域 +埠 +埣 +埤 +埴 +埵 +執 +培 +基 +埼 +堀 +堂 +堅 +堆 +堊 +堕 +堙 +堝 +堡 +堤 +堪 +堯 +堰 +報 +場 +堵 +堺 +塀 +塁 +塊 +塋 +塌 +塑 +塒 +塔 +塗 +塘 +塙 +塚 +塞 +塡 +塢 +塩 +填 +塰 +塲 +塵 +塹 +塼 +塾 +境 +墅 +墉 +墓 +増 +墜 +增 +墟 +墨 +墳 +墺 +墻 +墾 +壁 +壅 +壇 +壊 +壌 +壑 +壒 +壓 +壕 +壘 +壙 +壜 +壟 +壤 +士 +壬 +壮 +壯 +声 +壱 +売 +壷 +壹 +壺 +壻 +壼 +壽 +変 +夋 +夏 +夔 +夕 +外 +夙 +多 +夛 +夜 +夢 +夥 +大 +天 +太 +夫 +夬 +夭 +央 +失 +夷 +夾 +奄 +奇 +奈 +奉 +奎 +奏 +契 +奔 +奕 +套 +奘 +奚 +奝 +奠 +奢 +奥 +奧 +奨 +奪 +奬 +奭 +奮 +女 +奴 +奶 +奸 +好 +妁 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+ミカエル +mac +ひで +りく +オホ +井原 +井伊 +共済 +戦乱 +模擬 +治める +烏丸 +##ーカ +##の川 +ディラン +シュレ +メンフィス +NSC +BT +First +Les diff --git a/bert/bert_models.json b/bert/bert_models.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..78721c363c877322ee6d92afa534209f8cb3bf6f --- /dev/null +++ b/bert/bert_models.json @@ -0,0 +1,14 @@ +{ + "deberta-v2-large-japanese": { + "repo_id": "ku-nlp/deberta-v2-large-japanese", + "files": ["pytorch_model.bin"] + }, + "chinese-roberta-wwm-ext-large": { + "repo_id": "hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large", + "files": ["pytorch_model.bin"] + }, + "deberta-v3-large": { + "repo_id": "microsoft/deberta-v3-large", + "files": ["spm.model", "pytorch_model.bin"] + } +} diff --git a/bert/chinese-roberta-wwm-ext-large/.gitattributes b/bert/chinese-roberta-wwm-ext-large/.gitattributes new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ae8c63daedbd4206d7d40126955d4e6ab1c80f8f --- /dev/null +++ b/bert/chinese-roberta-wwm-ext-large/.gitattributes @@ 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Masking**. + +**[Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT](https://arxiv.org/abs/1906.08101)** +Yiming Cui, Wanxiang Che, Ting Liu, Bing Qin, Ziqing Yang, Shijin Wang, Guoping Hu + +This repository is developed based on：https://github.com/google-research/bert + +You may also interested in, +- Chinese BERT series: https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm +- Chinese MacBERT: https://github.com/ymcui/MacBERT +- Chinese ELECTRA: https://github.com/ymcui/Chinese-ELECTRA +- Chinese XLNet: https://github.com/ymcui/Chinese-XLNet +- Knowledge Distillation Toolkit - TextBrewer: https://github.com/airaria/TextBrewer + +More resources by HFL: https://github.com/ymcui/HFL-Anthology + +## Citation +If you find the technical report or resource is useful, please cite the following technical report in your paper. +- Primary: https://arxiv.org/abs/2004.13922 +``` +@inproceedings{cui-etal-2020-revisiting, + title = "Revisiting Pre-Trained Models for {C}hinese Natural Language Processing", + author = "Cui, Yiming and + Che, Wanxiang and + Liu, Ting and + Qin, Bing and + Wang, Shijin and + Hu, Guoping", + booktitle = "Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: Findings", + month = nov, + year = "2020", + address = "Online", + publisher = "Association for Computational Linguistics", + url = "https://www.aclweb.org/anthology/2020.findings-emnlp.58", + pages = "657--668", +} +``` +- Secondary: https://arxiv.org/abs/1906.08101 +``` +@article{chinese-bert-wwm, + title={Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT}, + author={Cui, Yiming and Che, Wanxiang and Liu, Ting and Qin, Bing and Yang, Ziqing and Wang, Shijin and Hu, Guoping}, + journal={arXiv preprint arXiv:1906.08101}, + year={2019} + } +``` diff --git a/bert/chinese-roberta-wwm-ext-large/added_tokens.json b/bert/chinese-roberta-wwm-ext-large/added_tokens.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0967ef424bce6791893e9a57bb952f80fd536e93 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+上 +下 +不 +与 +丐 +丑 +专 +且 +丕 +世 +丘 +丙 +业 +丛 +东 +丝 +丞 +丟 +両 +丢 +两 +严 +並 +丧 +丨 +个 +丫 +中 +丰 +串 +临 +丶 +丸 +丹 +为 +主 +丼 +丽 +举 +丿 +乂 +乃 +久 +么 +义 +之 +乌 +乍 +乎 +乏 +乐 +乒 +乓 +乔 +乖 +乗 +乘 +乙 +乜 +九 +乞 +也 +习 +乡 +书 +乩 +买 +乱 +乳 +乾 +亀 +亂 +了 +予 +争 +事 +二 +于 +亏 +云 +互 +五 +井 +亘 +亙 +亚 +些 +亜 +亞 +亟 +亡 +亢 +交 +亥 +亦 +产 +亨 +亩 +享 +京 +亭 +亮 +亲 +亳 +亵 +人 +亿 +什 +仁 +仃 +仄 +仅 +仆 +仇 +今 +介 +仍 +从 +仏 +仑 +仓 +仔 +仕 +他 +仗 +付 +仙 +仝 +仞 +仟 +代 +令 +以 +仨 +仪 +们 +仮 +仰 +仲 +件 +价 +任 +份 +仿 +企 +伉 +伊 +伍 +伎 +伏 +伐 +休 +伕 +众 +优 +伙 +会 +伝 +伞 +伟 +传 +伢 +伤 +伦 +伪 +伫 +伯 +估 +伴 +伶 +伸 +伺 +似 +伽 +佃 +但 +佇 +佈 +位 +低 +住 +佐 +佑 +体 +佔 +何 +佗 +佘 +余 +佚 +佛 +作 +佝 +佞 +佟 +你 +佢 +佣 +佤 +佥 +佩 +佬 +佯 +佰 +佳 +併 +佶 +佻 +佼 +使 +侃 +侄 +來 +侈 +例 +侍 +侏 +侑 +侖 +侗 +供 +依 +侠 +価 +侣 +侥 +侦 +侧 +侨 +侬 +侮 +侯 +侵 +侶 +侷 +便 +係 +促 +俄 +俊 +俎 +俏 +俐 +俑 +俗 +俘 +俚 +保 +俞 +俟 +俠 +信 +俨 +俩 +俪 +俬 +俭 +修 +俯 +俱 +俳 +俸 +俺 +俾 +倆 +倉 +個 +倌 +倍 +倏 +們 +倒 +倔 +倖 +倘 +候 +倚 +倜 +借 +倡 +値 +倦 +倩 +倪 +倫 +倬 +倭 +倶 +债 +值 +倾 +偃 +假 +偈 +偉 +偌 +偎 +偏 +偕 +做 +停 +健 +側 +偵 +偶 +偷 +偻 +偽 +偿 +傀 +傅 +傍 +傑 +傘 +備 +傚 +傢 +傣 +傥 +储 +傩 +催 +傭 +傲 +傳 +債 +傷 +傻 +傾 +僅 +働 +像 +僑 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AutoModelForMaskedLM.from_pretrained('ku-nlp/deberta-v2-large-japanese') + +sentence = '京都 大学 で 自然 言語 処理 を [MASK] する 。' # input should be segmented into words by Juman++ in advance +encoding = tokenizer(sentence, return_tensors='pt') +... +``` + +You can also fine-tune this model on downstream tasks. + +## Tokenization + +The input text should be segmented into words by [Juman++](https://github.com/ku-nlp/jumanpp) in +advance. [Juman++ 2.0.0-rc3](https://github.com/ku-nlp/jumanpp/releases/tag/v2.0.0-rc3) was used for pre-training. Each +word is tokenized into subwords by [sentencepiece](https://github.com/google/sentencepiece). + +## Training data + +We used the following corpora for pre-training: + +- Japanese Wikipedia (as of 20221020, 3.2GB, 27M sentences, 1.3M documents) +- Japanese portion of CC-100 (85GB, 619M sentences, 66M documents) +- Japanese portion of OSCAR (54GB, 326M sentences, 25M documents) + +Note that we filtered out documents annotated with "header", "footer", or "noisy" tags in OSCAR. +Also note that Japanese Wikipedia was duplicated 10 times to make the total size of the corpus comparable to that of +CC-100 and OSCAR. As a result, the total size of the training data is 171GB. + +## Training procedure + +We first segmented texts in the corpora into words using [Juman++](https://github.com/ku-nlp/jumanpp). +Then, we built a sentencepiece model with 32000 tokens including words ([JumanDIC](https://github.com/ku-nlp/JumanDIC)) +and subwords induced by the unigram language model of [sentencepiece](https://github.com/google/sentencepiece). + +We tokenized the segmented corpora into subwords using the sentencepiece model and trained the Japanese DeBERTa model +using [transformers](https://github.com/huggingface/transformers) library. +The training took 36 days using 8 NVIDIA A100-SXM4-40GB GPUs. + +The following hyperparameters were used during pre-training: + +- learning_rate: 1e-4 +- per_device_train_batch_size: 18 +- distributed_type: multi-GPU +- num_devices: 8 +- gradient_accumulation_steps: 16 +- total_train_batch_size: 2,304 +- max_seq_length: 512 +- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-06 +- lr_scheduler_type: linear schedule with warmup +- training_steps: 300,000 +- warmup_steps: 10,000 + +The accuracy of the trained model on the masked language modeling task was 0.799. +The evaluation set consists of 5,000 randomly sampled documents from each of the training corpora. + +## Fine-tuning on NLU tasks + +We fine-tuned the following models and evaluated them on the dev set of JGLUE. +We tuned learning rate and training epochs for each model and task +following [the JGLUE paper](https://www.jstage.jst.go.jp/article/jnlp/30/1/30_63/_pdf/-char/ja). + +| Model | MARC-ja/acc | JSTS/pearson | JSTS/spearman | JNLI/acc | JSQuAD/EM | JSQuAD/F1 | JComQA/acc | +|-------------------------------|-------------|--------------|---------------|----------|-----------|-----------|------------| +| Waseda RoBERTa base | 0.965 | 0.913 | 0.876 | 0.905 | 0.853 | 0.916 | 0.853 | +| Waseda RoBERTa large (seq512) | 0.969 | 0.925 | 0.890 | 0.928 | 0.910 | 0.955 | 0.900 | +| LUKE Japanese base* | 0.965 | 0.916 | 0.877 | 0.912 | - | - | 0.842 | +| LUKE Japanese large* | 0.965 | 0.932 | 0.902 | 0.927 | - | - | 0.893 | +| DeBERTaV2 base | 0.970 | 0.922 | 0.886 | 0.922 | 0.899 | 0.951 | 0.873 | +| DeBERTaV2 large | 0.968 | 0.925 | 0.892 | 0.924 | 0.912 | 0.959 | 0.890 | + +*The scores of LUKE are from [the official repository](https://github.com/studio-ousia/luke). + +## Acknowledgments + +This work was supported by Joint Usage/Research Center for Interdisciplinary Large-scale Information Infrastructures ( +JHPCN) through General Collaboration Project no. jh221004, "Developing a Platform for Constructing and Sharing of +Large-Scale Japanese Language Models". +For training models, we used the mdx: a platform for the data-driven future. diff --git a/bert/deberta-v2-large-japanese/config.json b/bert/deberta-v2-large-japanese/config.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e111e8bb14968db0aa1c99ecd3a2cf80ec0a0d8b --- /dev/null +++ b/bert/deberta-v2-large-japanese/config.json @@ -0,0 +1,38 @@ +{ + "_name_or_path": "configs/deberta_v2_large.json", + "architectures": [ + "DebertaV2ForMaskedLM" + ], + "attention_head_size": 64, + "attention_probs_dropout_prob": 0.1, + "conv_act": "gelu", + "conv_kernel_size": 3, + "hidden_act": "gelu", + "hidden_dropout_prob": 0.1, + "hidden_size": 1024, + "initializer_range": 0.02, + "intermediate_size": 4096, + "layer_norm_eps": 1e-07, + "max_position_embeddings": 512, + "max_relative_positions": -1, + "model_type": "deberta-v2", + "norm_rel_ebd": "layer_norm", + "num_attention_heads": 16, + "num_hidden_layers": 24, + "pad_token_id": 0, + "pooler_dropout": 0, + "pooler_hidden_act": "gelu", + "pooler_hidden_size": 1024, + "pos_att_type": [ + "p2c", + "c2p" + ], + "position_biased_input": false, + "position_buckets": 256, + "relative_attention": true, + "share_att_key": true, + "torch_dtype": "float32", + "transformers_version": "4.23.1", + "type_vocab_size": 0, + "vocab_size": 32000 +} diff --git a/bert/deberta-v2-large-japanese/special_tokens_map.json b/bert/deberta-v2-large-japanese/special_tokens_map.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e5cc7333cad21d1cec0eaded41e64d7eccf8230d --- /dev/null +++ b/bert/deberta-v2-large-japanese/special_tokens_map.json @@ -0,0 +1,9 @@ +{ + "bos_token": "[CLS]", + "cls_token": "[CLS]", + "eos_token": "[SEP]", + "mask_token": "[MASK]", + "pad_token": "[PAD]", + "sep_token": "[SEP]", + "unk_token": "[UNK]" +} diff --git a/bert/deberta-v2-large-japanese/tokenizer.json b/bert/deberta-v2-large-japanese/tokenizer.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f5a7e168728d36fe2f0c3950b98b25b097640bf8 --- /dev/null +++ b/bert/deberta-v2-large-japanese/tokenizer.json @@ -0,0 +1,128169 @@ +{ + "version": "1.0", + "truncation": null, + "padding": null, + "added_tokens": [ + { + "id": 0, + "content": "[PAD]", + "single_word": false, + "lstrip": false, + "rstrip": false, + 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[ + "▁自然の", + -11.3945951461792 + ], + [ + "▁使", + -11.39501953125 + ], + [ + "▁前方", + -11.395659446716309 + ], + [ + "ロード", + -11.396112442016602 + ], + [ + "▁うどん", + -11.396172523498535 + ], + [ + "向き", + -11.396605491638184 + ], + [ + "▁カナダグース", + -11.396750450134277 + ], + [ + "▁ニッポン", + -11.39693832397461 + ], + [ + "ner", + -11.397146224975586 + ], + [ + "サル", + -11.397250175476074 + ], + [ + "ten", + -11.39733600616455 + ], + [ + "▁制覇", + -11.397369384765625 + ], + [ + "RP", + -11.397405624389648 + ], + [ + "庫", + -11.397489547729492 + ], + [ + "▁ねえ", + -11.397672653198242 + ], + [ + "▁株価", + -11.397697448730469 + ], + [ + "KO", + -11.39783763885498 + ], + [ + "塔", + -11.3978853225708 + ], + [ + "トス", + -11.397918701171875 + ], + [ + "▁所長", + -11.398212432861328 + ], + [ + "▁話した", + -11.398279190063477 + ], + [ + "▁市営", + -11.398282051086426 + ], + [ + "▁宇都宮", + -11.398306846618652 + ], + [ + "▁返事", + -11.398462295532227 + ], + [ + "▁いつか", + -11.398660659790039 + ], + [ + "▁年始", 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"▁叶", + -11.952408790588379 + ], + [ + "フー", + -11.95248031616211 + ], + [ + "あり", + -11.95251750946045 + ], + [ + "ace", + -11.952738761901855 + ], + [ + "▁キャバクラ", + -11.952754020690918 + ], + [ + "▁ナノ", + -11.952827453613281 + ], + [ + "▁麗", + -11.952914237976074 + ], + [ + "▁辞退", + -11.95299243927002 + ], + [ + "佳", + -11.95315170288086 + ], + [ + "塞", + -11.953239440917969 + ], + [ + "▁消耗", + -11.953346252441406 + ], + [ + "▁プラチナ", + -11.953351020812988 + ], + [ + "百万", + -11.953392028808594 + ], + [ + "▁近衛", + -11.953397750854492 + ], + [ + "▁あきらめ", + -11.953542709350586 + ], + [ + "ste", + -11.953584671020508 + ], + [ + "ゼー", + -11.953662872314453 + ], + [ + "▁合宿", + -11.953716278076172 + ], + [ + "▁盛り上がり", + -11.953912734985352 + ], + [ + "▁一角", + -11.953923225402832 + ], + [ + "ナミ", + -11.953930854797363 + ], + [ + "▁パンチ", + -11.954017639160156 + ], + [ + "▁寄贈", + -11.954174041748047 + ], + [ + "Pro", + -11.954268455505371 + ], + [ + "▁ろう", + -11.954270362854004 + ], + [ + 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"▁VERDICT", + -12.326959609985352 + ], + [ + "▁勲", + -12.327018737792969 + ], + [ + "▁竹内", + -12.32707405090332 + ], + [ + "▁メダリスト", + -12.327093124389648 + ], + [ + "▁山内", + -12.327183723449707 + ], + [ + "おん", + -12.327240943908691 + ], + [ + "▁マニラ", + -12.327357292175293 + ], + [ + "▁手書き", + -12.327357292175293 + ], + [ + "リム", + -12.32741641998291 + ], + [ + "▁下地", + -12.327585220336914 + ], + [ + "▁寛政", + -12.327699661254883 + ], + [ + "▁腫れ", + -12.327713012695312 + ], + [ + "牟", + -12.32789134979248 + ], + [ + "▁クモ", + -12.328038215637207 + ], + [ + "GU", + -12.328104972839355 + ], + [ + "IRE", + -12.32819938659668 + ], + [ + "ゲージ", + -12.328210830688477 + ], + [ + "▁red", + -12.328465461730957 + ], + [ + "▁実体", + -12.328493118286133 + ], + [ + "▁意外な", + -12.328550338745117 + ], + [ + "bb", + -12.328557014465332 + ], + [ + "▁松浦", + -12.328657150268555 + ], + [ + "▁没年", + -12.32869815826416 + ], + [ + "▁並木", + -12.328713417053223 + ], + [ + "▁ソフトウエア", + -12.328849792480469 + ], + [ + "▁委任", + -12.328858375549316 + ], + [ + "▁行ない", + -12.32903003692627 + ], + [ + "早稲田", + -12.329081535339355 + ], + [ + "▁視力", + -12.329099655151367 + ], + [ + "ban", + -12.329146385192871 + ], + [ + "▁異常な", + -12.329194068908691 + ], + [ + "▁巻き起こ", + -12.329230308532715 + ], + [ + "▁行き来", + -12.329243659973145 + ], + [ + "▁三宅", + -12.329278945922852 + ], + [ + "▁アシュ", + -12.329487800598145 + ], + [ + "▁Online", + -12.32950210571289 + ], + [ + "▁有形", + -12.329508781433105 + ], + [ + "▁秋山", + -12.329618453979492 + ], + [ + "▁ザクセン", + -12.32975959777832 + ], + [ + "▁有吉", + -12.329779624938965 + ], + [ + "▁取り組んだ", + -12.32980728149414 + ], + [ + "▁襟", + -12.330024719238281 + ], + [ + "▁異議", + -12.330035209655762 + ], + [ + "▁ロータリー", + -12.330082893371582 + ], + [ + "vis", + -12.330324172973633 + ], + [ + "bin", + -12.330348014831543 + ], + [ + "▁白山", + -12.330373764038086 + ], + [ + "▁1868", + -12.330559730529785 + ], + [ + "▁踏切", + -12.330696105957031 + ], + [ + "▁溢れて", + 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"潜", + -12.412002563476562 + ], + [ + "良く", + -12.41219711303711 + ], + [ + "▁授乳", + -12.412224769592285 + ], + [ + "▁塩化", + -12.41222858428955 + ], + [ + "OME", + -12.412413597106934 + ], + [ + "▁セリ", + -12.4124174118042 + ], + [ + "▁ムード", + -12.412564277648926 + ], + [ + "▁山麓", + -12.412618637084961 + ], + [ + "▁Media", + -12.412681579589844 + ], + [ + "▁召集", + -12.41269588470459 + ], + [ + "colspa", + -12.412779808044434 + ], + [ + "嫁", + -12.413082122802734 + ], + [ + "▁試みる", + -12.413239479064941 + ], + [ + "蔭", + -12.413239479064941 + ], + [ + "▁メドレー", + -12.413240432739258 + ], + [ + "▁ヤー", + -12.413313865661621 + ], + [ + "▁ゴッド", + -12.413458824157715 + ], + [ + "坐", + -12.413529396057129 + ], + [ + "▁色味", + -12.413596153259277 + ], + [ + "080", + -12.413631439208984 + ], + [ + "▁見極め", + -12.413718223571777 + ], + [ + "bc", + -12.41386890411377 + ], + [ + "ネットワーク", + -12.414017677307129 + ], + [ + "▁用法", + -12.414057731628418 + ], + [ + "困", + -12.41407585144043 + ], + [ + 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"▁タール", + -12.51970100402832 + ], + [ + "▁ばね", + -12.519950866699219 + ], + [ + "▁アムステルダム", + -12.520028114318848 + ], + [ + "頓", + -12.520173072814941 + ], + [ + "▁因果", + -12.520208358764648 + ], + [ + "▁育てた", + -12.520312309265137 + ], + [ + "▁大好きです", + -12.520366668701172 + ], + [ + "▁見かけた", + -12.520408630371094 + ], + [ + "ウィック", + -12.520537376403809 + ], + [ + "▁焼いて", + -12.520553588867188 + ], + [ + "▁トヨタ自動車", + -12.520703315734863 + ], + [ + "▁チタン", + -12.52071762084961 + ], + [ + "▁早川", + -12.520718574523926 + ], + [ + "▁わざと", + -12.52083969116211 + ], + [ + "▁サテライト", + -12.520997047424316 + ], + [ + "▁Cap", + -12.521020889282227 + ], + [ + "貸", + -12.521062850952148 + ], + [ + "正しい", + -12.521080017089844 + ], + [ + "▁塗って", + -12.521108627319336 + ], + [ + "▁キャピタル", + -12.521159172058105 + ], + [ + "▁表した", + -12.521191596984863 + ], + [ + "▁エニックス", + -12.521242141723633 + ], + [ + "▁国交", + -12.521378517150879 + ], + [ + "▁コッ", + -12.521389961242676 + ], + [ + "▁アンダーソン", + 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"▁取組み", + -12.551955223083496 + ], + [ + "▁フィーチャー", + -12.552085876464844 + ], + [ + "▁水害", + -12.55214786529541 + ], + [ + "▁大仏", + -12.552227973937988 + ], + [ + "▁リチウム", + -12.552351951599121 + ], + [ + "▁陶芸", + -12.552374839782715 + ], + [ + "▁消極", + -12.552571296691895 + ], + [ + "▁ピンチ", + -12.552587509155273 + ], + [ + "▁カエル", + -12.552593231201172 + ], + [ + "▁引き起こした", + -12.5526762008667 + ], + [ + "▁官職", + -12.55274772644043 + ], + [ + "▁BG", + -12.552937507629395 + ], + [ + "Point", + -12.552990913391113 + ], + [ + "▁入部", + -12.553004264831543 + ], + [ + "▁反復", + -12.553019523620605 + ], + [ + "大き", + -12.55302906036377 + ], + [ + "▁ワーキング", + -12.55305290222168 + ], + [ + "▁上皇", + -12.55309009552002 + ], + [ + "▁注ぎ", + -12.553221702575684 + ], + [ + "▁野口", + -12.553268432617188 + ], + [ + "▁知多", + -12.55329418182373 + ], + [ + "▁ペットボトル", + -12.553353309631348 + ], + [ + "▁取り消", + -12.553478240966797 + ], + [ + "Bl", + -12.553494453430176 + ], + [ + "▁エッセンス", + 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[ + "▁NGO", + -12.759150505065918 + ], + [ + "▁禁断", + -12.759178161621094 + ], + [ + "▁フタ", + -12.759256362915039 + ], + [ + "▁鉱石", + -12.759678840637207 + ], + [ + "茜", + -12.759716033935547 + ], + [ + "鉾", + -12.759716033935547 + ], + [ + "▁油断", + -12.75971794128418 + ], + [ + "▁欠ける", + -12.759803771972656 + ], + [ + "コスト", + -12.759810447692871 + ], + [ + "念のため", + -12.759921073913574 + ], + [ + "▁茹で", + -12.75992202758789 + ], + [ + "猛", + -12.759976387023926 + ], + [ + "▁ゆか", + -12.759988784790039 + ], + [ + "▁坂道", + -12.760102272033691 + ], + [ + "▁必要であり", + -12.760193824768066 + ], + [ + "ダメ", + -12.76025104522705 + ], + [ + "クレイ", + -12.760276794433594 + ], + [ + "▁グルジア", + -12.760376930236816 + ], + [ + "▁紀州", + -12.760392189025879 + ], + [ + "▁何だか", + -12.760437965393066 + ], + [ + "ony", + -12.760451316833496 + ], + [ + "▁浅井", + -12.760704040527344 + ], + [ + "▁漠然と", + -12.7607421875 + ], + [ + "▁警部", + -12.760746002197266 + ], + [ + "▁座敷", + -12.760890007019043 + ], + [ + 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"▁遭難", + -12.765891075134277 + ], + [ + "▁ペニス", + -12.765908241271973 + ], + [ + "前半", + -12.76591968536377 + ], + [ + "▁増毛", + -12.766067504882812 + ], + [ + "▁売れた", + -12.76608657836914 + ], + [ + "▁呪文", + -12.766226768493652 + ], + [ + "ˆ", + -12.766510009765625 + ], + [ + "▁カザフスタン", + -12.766510009765625 + ], + [ + "▁悟り", + -12.766623497009277 + ], + [ + "▁奥行", + -12.766633987426758 + ], + [ + "▁岩国", + -12.766868591308594 + ], + [ + "渾", + -12.766923904418945 + ], + [ + "▁山林", + -12.767035484313965 + ], + [ + "ARC", + -12.767070770263672 + ], + [ + "▁困ら", + -12.767136573791504 + ], + [ + "▁終身", + -12.767287254333496 + ], + [ + "▁ロベルト", + -12.767373085021973 + ], + [ + "▁デイヴィス", + -12.767379760742188 + ], + [ + "▁スーツケース", + -12.767383575439453 + ], + [ + "憑", + -12.767541885375977 + ], + [ + "▁Robert", + -12.76755428314209 + ], + [ + "▁ブースター", + -12.767616271972656 + ], + [ + "▁MEN", + -12.767657279968262 + ], + [ + "▁ふさ", + -12.767720222473145 + ], + [ + "▁爬虫類", + 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"▁削って", + -13.030915260314941 + ], + [ + "プライバシー", + -13.030940055847168 + ], + [ + "▁但馬", + -13.031015396118164 + ], + [ + "▁サーブ", + -13.0311279296875 + ], + [ + "改めて", + -13.031128883361816 + ], + [ + "▁枢機卿", + -13.03128433227539 + ], + [ + "▁兼ねる", + -13.031292915344238 + ], + [ + "▁キャノン", + -13.031296730041504 + ], + [ + "OSE", + -13.031367301940918 + ], + [ + "緩", + -13.031468391418457 + ], + [ + "失敗", + -13.031510353088379 + ], + [ + "▁ジョナサン", + -13.031553268432617 + ], + [ + "▁揃う", + -13.03155517578125 + ], + [ + "▁一向に", + -13.031560897827148 + ], + [ + "▁豊前", + -13.03157901763916 + ], + [ + "▁ジッパー", + -13.031615257263184 + ], + [ + "臨床", + -13.031781196594238 + ], + [ + "▁ボトムス", + -13.031783103942871 + ], + [ + "IKA", + -13.031805038452148 + ], + [ + "▁囃子", + -13.032093048095703 + ], + [ + "▁割り振", + -13.032149314880371 + ], + [ + "▁クライミング", + -13.032158851623535 + ], + [ + "▁メイクアップ", + -13.032222747802734 + ], + [ + "▁ヴァレ", + -13.032246589660645 + ], + [ + "ヴェール", + 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-13.212918281555176 + ], + [ + "💦", + -13.212932586669922 + ], + [ + "ญ", + -13.213255882263184 + ], + [ + "叛", + -13.214224815368652 + ], + [ + "愚", + -13.214530944824219 + ], + [ + "嬌", + -13.214548110961914 + ], + [ + "掠", + -13.214872360229492 + ], + [ + "煉", + -13.215195655822754 + ], + [ + "抽", + -13.215462684631348 + ], + [ + "", + -13.215843200683594 + ], + [ + "虔", + -13.216166496276855 + ], + [ + "迦", + -13.216166496276855 + ], + [ + "惠", + -13.21778678894043 + ], + [ + "稼", + -13.218404769897461 + ], + [ + "у", + -13.21876049041748 + ], + [ + "担", + -13.220108032226562 + ], + [ + "班", + -13.220368385314941 + ], + [ + "猟", + -13.22102165222168 + ], + [ + "弼", + -13.221362113952637 + ], + [ + "贄", + -13.221362113952637 + ], + [ + "蕨", + -13.224949836730957 + ], + [ + "庚", + -13.225276947021484 + ], + [ + "ゑ", + -13.225930213928223 + ], + [ + "侵", + -13.226950645446777 + ], + [ + "鉛", + -13.227590560913086 + ], + [ + "艸", + -13.228550910949707 + ], + [ + "艶", + 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-13.277267456054688 + ], + [ + "祢", + -13.278645515441895 + ], + [ + "喚", + -13.278984069824219 + ], + [ + "僑", + -13.279335021972656 + ], + [ + "均", + -13.27964973449707 + ], + [ + "係", + -13.280773162841797 + ], + [ + "緊", + -13.280898094177246 + ], + [ + "桝", + -13.28417682647705 + ], + [ + "揉", + -13.286059379577637 + ], + [ + "玖", + -13.286606788635254 + ], + [ + "ي", + -13.287997245788574 + ], + [ + "挟", + -13.288616180419922 + ], + [ + "桁", + -13.290661811828613 + ], + [ + "彬", + -13.291483879089355 + ], + [ + "β", + -13.29312801361084 + ], + [ + "危", + -13.294157028198242 + ], + [ + "韋", + -13.295682907104492 + ], + [ + "💕", + -13.29603385925293 + ], + [ + "妄", + -13.297086715698242 + ], + [ + "柿", + -13.299497604370117 + ], + [ + "煩", + -13.30024242401123 + ], + [ + "鰻", + -13.300604820251465 + ], + [ + "靡", + -13.302369117736816 + ], + [ + "怯", + -13.302800178527832 + ], + [ + "苻", + -13.303428649902344 + ], + [ + "焦", + -13.305157661437988 + ], + [ + "勾", + 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+ -13.413272857666016 + ], + [ + "鬱", + -13.413662910461426 + ], + [ + "壷", + -13.415111541748047 + ], + [ + "贖", + -13.415902137756348 + ], + [ + "♀", + -13.416297912597656 + ], + [ + "ت", + -13.418277740478516 + ], + [ + "謁", + -13.419466972351074 + ], + [ + "凧", + -13.419864654541016 + ], + [ + "猪", + -13.42406940460205 + ], + [ + "舶", + -13.424543380737305 + ], + [ + "捺", + -13.425838470458984 + ], + [ + "叩", + -13.427013397216797 + ], + [ + "閻", + -13.428237915039062 + ], + [ + "拿", + -13.428638458251953 + ], + [ + "佇", + -13.431446075439453 + ], + [ + "殉", + -13.431446075439453 + ], + [ + "巽", + -13.434664726257324 + ], + [ + "捉", + -13.435419082641602 + ], + [ + "惚", + -13.4357271194458 + ], + [ + "繭", + -13.436278343200684 + ], + [ + "招", + -13.437827110290527 + ], + [ + "紬", + -13.437893867492676 + ], + [ + "誇", + -13.438628196716309 + ], + [ + "•", + -13.439107894897461 + ], + [ + "擁", + -13.442209243774414 + ], + [ + "芥", + -13.445196151733398 + ], + [ + "卍", + -13.445198059082031 + ], + [ + "椒", + -13.445598602294922 + ], + [ + "綴", + -13.44637393951416 + ], + [ + "ê", + -13.446420669555664 + ], + [ + "萱", + -13.44682788848877 + ], + [ + "爲", + -13.447234153747559 + ], + [ + "謄", + -13.448869705200195 + ], + [ + "閤", + -13.448869705200195 + ], + [ + "眉", + -13.449286460876465 + ], + [ + "唾", + -13.449687957763672 + ], + [ + "猥", + -13.450508117675781 + ], + [ + "蔦", + -13.45214557647705 + ], + [ + "紡", + -13.45302677154541 + ], + [ + "倹", + -13.453786849975586 + ], + [ + "矯", + -13.455018997192383 + ], + [ + "襖", + -13.455431938171387 + ], + [ + "徐", + -13.455924034118652 + ], + [ + "燭", + -13.456665992736816 + ], + [ + "璋", + -13.45707893371582 + ], + [ + "撥", + -13.459553718566895 + ], + [ + "獅", + -13.46079158782959 + ], + [ + "凱", + -13.4620361328125 + ], + [ + "旛", + -13.4620361328125 + ], + [ + "娶", + -13.464523315429688 + ], + [ + "〓", + -13.465770721435547 + ], + [ + "謎", + -13.46845531463623 + ], + [ + "螺", + -13.469518661499023 + ], + [ + "喘", + -13.472862243652344 + ], + [ + "¿", + -13.474119186401367 + ], + [ + "忽", + -13.474119186401367 + ], + [ + "裾", + -13.47605037689209 + ], + [ + "沸", + -13.477320671081543 + ], + [ + "范", + -13.47916316986084 + ], + [ + "δ", + -13.480006217956543 + ], + [ + "鍛", + -13.48033618927002 + ], + [ + "姻", + -13.480405807495117 + ], + [ + "贋", + -13.481271743774414 + ], + [ + "埴", + -13.482115745544434 + ], + [ + "斤", + -13.482538223266602 + ], + [ + "踊", + -13.482827186584473 + ], + [ + "詠", + -13.484106063842773 + ], + [ + "ธ", + -13.485926628112793 + ], + [ + "穆", + -13.485926628112793 + ], + [ + "賽", + -13.488049507141113 + ], + [ + "酵", + -13.489664077758789 + ], + [ + "蹊", + -13.489751815795898 + ], + [ + "Σ", + -13.491029739379883 + ], + [ + "癬", + -13.491029739379883 + ], + [ + "芦", + -13.491411209106445 + ], + [ + "侑", + -13.491456031799316 + ], + [ + "侶", + -13.491870880126953 + ], + [ + "榛", + -13.491881370544434 + ], + [ + "淫", + -13.492271423339844 + ], + [ + "哨", + -13.49359130859375 + ], + [ + "椀", + -13.4940185546875 + ], + [ + "肴", + -13.4940185546875 + ], + [ + "柑", + -13.49573040008545 + ], + [ + "怠", + -13.496575355529785 + ], + [ + "}", + -13.496583938598633 + ], + [ + "ы", + -13.497445106506348 + ], + [ + "я", + -13.49787425994873 + ], + [ + "竣", + -13.49787425994873 + ], + [ + "鞠", + -13.49787425994873 + ], + [ + "п", + -13.498732566833496 + ], + [ + "髭", + -13.498749732971191 + ], + [ + "鎌", + -13.499116897583008 + ], + [ + "瀋", + -13.504334449768066 + ], + [ + "彡", + -13.506497383117676 + ], + [ + "甦", + -13.507363319396973 + ], + [ + "圃", + -13.508665084838867 + ], + [ + "圳", + -13.513885498046875 + ], + [ + "錘", + -13.513885498046875 + ], + [ + "嘘", + -13.516668319702148 + ], + [ + "游", + -13.517380714416504 + ], + [ + "焔", + -13.51781940460205 + ], + [ + "禽", + -13.518257141113281 + ], + [ + "κ", + -13.518694877624512 + ], + [ + "竄", + -13.519133567810059 + ], + [ + "繰", + -13.51976203918457 + ], + [ + "發", + -13.5204496383667 + ], + [ + "█", + -13.520889282226562 + ], + [ + "б", + -13.521327018737793 + ], + [ + "璽", + -13.521768569946289 + ], + [ + "貶", + -13.523088455200195 + ], + [ + "脛", + -13.523528099060059 + ], + [ + "鶯", + -13.523528099060059 + ], + [ + "萌", + -13.525510787963867 + ], + [ + "慌", + -13.52571964263916 + ], + [ + "甑", + -13.526174545288086 + ], + [ + "葱", + -13.526174545288086 + ], + [ + "圭", + -13.526863098144531 + ], + [ + "د", + -13.527057647705078 + ], + [ + "ь", + -13.527941703796387 + ], + [ + "›", + -13.528827667236328 + ], + [ + "凹", + -13.531390190124512 + ], + [ + "刷", + -13.534429550170898 + ], + [ + "傍", + -13.534430503845215 + ], + [ + "ι", + -13.5346040725708 + ], + [ + "竪", + -13.535490989685059 + ], + [ + "س", + -13.536382675170898 + ], + [ + "曰", + -13.536808013916016 + ], + [ + "掾", + -13.538616180419922 + ], + [ + "拉", + -13.541302680969238 + ], + [ + "г", + -13.541749954223633 + ], + [ + "撲", + -13.542563438415527 + ], + [ + "禍", + -13.542577743530273 + ], + [ + "窯", + 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-13.601298332214355 + ], + [ + "齋", + -13.601828575134277 + ], + [ + "茨", + -13.602682113647461 + ], + [ + "械", + -13.602911949157715 + ], + [ + "豹", + -13.60373592376709 + ], + [ + "幽", + -13.604182243347168 + ], + [ + "催", + -13.604828834533691 + ], + [ + "遥", + -13.605144500732422 + ], + [ + "肋", + -13.605168342590332 + ], + [ + "⁄", + -13.605645179748535 + ], + [ + "倭", + -13.606600761413574 + ], + [ + "馳", + -13.607430458068848 + ], + [ + "♪", + -13.608038902282715 + ], + [ + "諮", + -13.608039855957031 + ], + [ + "妬", + -13.608040809631348 + ], + [ + "駕", + -13.609474182128906 + ], + [ + "萎", + -13.61043930053711 + ], + [ + "旺", + -13.610919952392578 + ], + [ + "桟", + -13.610919952392578 + ], + [ + "裟", + -13.611882209777832 + ], + [ + "朔", + -13.61434268951416 + ], + [ + "产", + -13.615174293518066 + ], + [ + "慎", + -13.618219375610352 + ], + [ + "唯", + -13.619485855102539 + ], + [ + "貿", + -13.619609832763672 + ], + [ + "凛", + -13.621662139892578 + ], + [ + "å", + 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+ -13.891497611999512 + ], + [ + "飢", + -13.891938209533691 + ], + [ + "熾", + -13.898521423339844 + ], + [ + "糾", + -13.911420822143555 + ], + [ + "$", + -13.914992332458496 + ], + [ + "洩", + -13.918583869934082 + ], + [ + "珂", + -13.921205520629883 + ], + [ + "廿", + -13.92186164855957 + ], + [ + "酪", + -13.92580509185791 + ], + [ + "逓", + -13.929763793945312 + ], + [ + "臆", + -13.949124336242676 + ], + [ + "宙", + -13.95175838470459 + ], + [ + "%", + -13.95246696472168 + ], + [ + "柵", + -13.96619987487793 + ], + [ + "榴", + -13.967491149902344 + ], + [ + "甥", + -13.967582702636719 + ], + [ + "噂", + -13.973135948181152 + ], + [ + "措", + -13.978537559509277 + ], + [ + "囃", + -13.982708930969238 + ], + [ + "·", + -13.985745429992676 + ], + [ + "矮", + -13.98620319366455 + ], + [ + "尖", + -13.986437797546387 + ], + [ + "愉", + -13.98815631866455 + ], + [ + "疼", + -13.99251937866211 + ], + [ + "裳", + -13.996036529541016 + ], + [ + "￣", + -13.999945640563965 + ], + [ + "纂", + -14.013781547546387 + ], + [ + "或", + -14.014342308044434 + ], + [ + "沫", + -14.016733169555664 + ], + [ + "ヵ", + -14.016743659973145 + ], + [ + "杭", + -14.027464866638184 + ], + [ + "韮", + -14.028351783752441 + ], + [ + "迄", + -14.04677963256836 + ], + [ + "咄", + -14.048250198364258 + ], + [ + "桔", + -14.05123233795166 + ], + [ + "奄", + -14.054221153259277 + ], + [ + "傭", + -14.057220458984375 + ], + [ + "窃", + -14.058725357055664 + ], + [ + "炸", + -14.059477806091309 + ], + [ + "拗", + -14.073873519897461 + ], + [ + "嘱", + -14.078471183776855 + ], + [ + "唆", + -14.078474998474121 + ], + [ + "彿", + -14.080779075622559 + ], + [ + "伎", + -14.085403442382812 + ], + [ + "噌", + -14.08689022064209 + ], + [ + "崗", + -14.086950302124023 + ], + [ + "≫", + -14.08731460571289 + ], + [ + "椅", + -14.08927059173584 + ], + [ + "茹", + -14.08927059173584 + ], + [ + "冗", + -14.090825080871582 + ], + [ + "肘", + -14.092007637023926 + ], + [ + "ศ", + -14.095149040222168 + ], + [ + "哺", + 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filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.msgpack 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 +*.pt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.pth filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.rar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +saved_model/**/* 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 +*.xz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.zstandard filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text diff --git a/bert/deberta-v3-large/README.md b/bert/deberta-v3-large/README.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e2ff251e2b40e3405e2dbc2e0687c0adcafe5305 --- /dev/null +++ b/bert/deberta-v3-large/README.md @@ -0,0 +1,93 @@ +--- +language: en +tags: + - deberta + - deberta-v3 + - fill-mask +thumbnail: https://huggingface.co/front/thumbnails/microsoft.png +license: mit +--- + +## DeBERTaV3: Improving DeBERTa using ELECTRA-Style Pre-Training with Gradient-Disentangled Embedding Sharing + +[DeBERTa](https://arxiv.org/abs/2006.03654) improves the BERT and RoBERTa models using disentangled attention and enhanced mask decoder. With those two improvements, DeBERTa out perform RoBERTa on a majority of NLU tasks with 80GB training data. + +In [DeBERTa V3](https://arxiv.org/abs/2111.09543), we further improved the efficiency of DeBERTa using ELECTRA-Style pre-training with Gradient Disentangled Embedding Sharing. Compared to DeBERTa, our V3 version significantly improves the model performance on downstream tasks. You can find more technique details about the new model from our [paper](https://arxiv.org/abs/2111.09543). + +Please check the [official repository](https://github.com/microsoft/DeBERTa) for more implementation details and updates. + +The DeBERTa V3 large model comes with 24 layers and a hidden size of 1024. It has 304M backbone parameters with a vocabulary containing 128K tokens which introduces 131M parameters in the Embedding layer. This model was trained using the 160GB data as DeBERTa V2. + + +#### Fine-tuning on NLU tasks + +We present the dev results on SQuAD 2.0 and MNLI tasks. + +| Model |Vocabulary(K)|Backbone #Params(M)| SQuAD 2.0(F1/EM) | MNLI-m/mm(ACC)| +|-------------------|----------|-------------------|-----------|----------| +| RoBERTa-large |50 |304 | 89.4/86.5 | 90.2 | +| XLNet-large |32 |- | 90.6/87.9 | 90.8 | +| DeBERTa-large |50 |- | 90.7/88.0 | 91.3 | +| **DeBERTa-v3-large**|128|304 | **91.5/89.0**| **91.8/91.9**| + + +#### Fine-tuning with HF transformers + +```bash +#!/bin/bash + +cd transformers/examples/pytorch/text-classification/ + +pip install datasets +export TASK_NAME=mnli + +output_dir="ds_results" + +num_gpus=8 + +batch_size=8 + +python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=${num_gpus} \ + run_glue.py \ + --model_name_or_path microsoft/deberta-v3-large \ + --task_name $TASK_NAME \ + --do_train \ + --do_eval \ + --evaluation_strategy steps \ + --max_seq_length 256 \ + --warmup_steps 50 \ + --per_device_train_batch_size ${batch_size} \ + --learning_rate 6e-6 \ + --num_train_epochs 2 \ + --output_dir $output_dir \ + --overwrite_output_dir \ + --logging_steps 1000 \ + --logging_dir $output_dir + +``` + +### Citation + +If you find DeBERTa useful for your work, please cite the following papers: + +``` latex +@misc{he2021debertav3, + title={DeBERTaV3: Improving DeBERTa using ELECTRA-Style Pre-Training with Gradient-Disentangled Embedding Sharing}, + author={Pengcheng He and Jianfeng Gao and Weizhu Chen}, + year={2021}, + eprint={2111.09543}, + archivePrefix={arXiv}, + primaryClass={cs.CL} +} +``` + +``` latex +@inproceedings{ +he2021deberta, +title={DEBERTA: DECODING-ENHANCED BERT WITH DISENTANGLED ATTENTION}, +author={Pengcheng He and Xiaodong Liu and Jianfeng Gao and Weizhu Chen}, +booktitle={International Conference on Learning Representations}, +year={2021}, +url={https://openreview.net/forum?id=XPZIaotutsD} +} +``` diff --git a/bert/deberta-v3-large/config.json b/bert/deberta-v3-large/config.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..9d95ab0632a030f501c2e15336123041c556b8a7 --- /dev/null +++ b/bert/deberta-v3-large/config.json @@ -0,0 +1,22 @@ +{ + "model_type": "deberta-v2", + "attention_probs_dropout_prob": 0.1, + "hidden_act": "gelu", + "hidden_dropout_prob": 0.1, + "hidden_size": 1024, + "initializer_range": 0.02, + "intermediate_size": 4096, + "max_position_embeddings": 512, + "relative_attention": true, + "position_buckets": 256, + "norm_rel_ebd": "layer_norm", + "share_att_key": true, + "pos_att_type": "p2c|c2p", + "layer_norm_eps": 1e-7, + "max_relative_positions": -1, + "position_biased_input": false, + "num_attention_heads": 16, + "num_hidden_layers": 24, + "type_vocab_size": 0, + "vocab_size": 128100 +} diff --git a/bert/deberta-v3-large/generator_config.json b/bert/deberta-v3-large/generator_config.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..97bd497a506de3bf306f52506fab62cdb954a262 --- /dev/null +++ b/bert/deberta-v3-large/generator_config.json @@ -0,0 +1,22 @@ +{ + "model_type": "deberta-v2", + "attention_probs_dropout_prob": 0.1, + "hidden_act": "gelu", + "hidden_dropout_prob": 0.1, + "hidden_size": 1024, + "initializer_range": 0.02, + "intermediate_size": 4096, + "max_position_embeddings": 512, + "relative_attention": true, + "position_buckets": 256, + "norm_rel_ebd": "layer_norm", + "share_att_key": true, + "pos_att_type": "p2c|c2p", + "layer_norm_eps": 1e-7, + "max_relative_positions": -1, + "position_biased_input": false, + "num_attention_heads": 16, + "num_hidden_layers": 12, + "type_vocab_size": 0, + "vocab_size": 128100 +} diff --git a/bert/deberta-v3-large/tokenizer_config.json b/bert/deberta-v3-large/tokenizer_config.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..acfd94e399c5659e4bed75f91b4ee24b111fc7a6 --- /dev/null +++ b/bert/deberta-v3-large/tokenizer_config.json @@ -0,0 +1,4 @@ +{ + "do_lower_case": false, + "vocab_type": "spm" +} diff --git a/bert_gen.py b/bert_gen.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..20e2cac5b882430f08939f96bc2b4b4be22a073c --- /dev/null +++ b/bert_gen.py @@ -0,0 +1,73 @@ +import torch +from multiprocessing import Pool +import commons +import utils +from tqdm import tqdm +from text import check_bert_models, cleaned_text_to_sequence, get_bert +import argparse +import torch.multiprocessing as mp +from config import config + + +def process_line(line): + device = config.bert_gen_config.device + if config.bert_gen_config.use_multi_device: + rank = mp.current_process()._identity + rank = rank[0] if len(rank) > 0 else 0 + if torch.cuda.is_available(): + gpu_id = rank % torch.cuda.device_count() + device = torch.device(f"cuda:{gpu_id}") + else: + device = torch.device("cpu") + wav_path, _, language_str, text, phones, tone, word2ph = line.strip().split("|") + phone = phones.split(" ") + tone = [int(i) for i in tone.split(" ")] + word2ph = [int(i) for i in word2ph.split(" ")] + word2ph = [i for i in word2ph] + phone, tone, language = cleaned_text_to_sequence(phone, tone, language_str) + + phone = commons.intersperse(phone, 0) + tone = commons.intersperse(tone, 0) + language = commons.intersperse(language, 0) + for i in range(len(word2ph)): + word2ph[i] = word2ph[i] * 2 + word2ph[0] += 1 + + bert_path = wav_path.replace(".WAV", ".wav").replace(".wav", ".bert.pt") + + try: + bert = torch.load(bert_path) + assert bert.shape[-1] == len(phone) + except Exception: + bert = get_bert(text, word2ph, language_str, device) + assert bert.shape[-1] == len(phone) + torch.save(bert, bert_path) + + +preprocess_text_config = config.preprocess_text_config + +if __name__ == "__main__": + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument( + "-c", "--config", type=str, default=config.bert_gen_config.config_path + ) + parser.add_argument( + "--num_processes", type=int, default=config.bert_gen_config.num_processes + ) + args, _ = parser.parse_known_args() + config_path = args.config + hps = utils.get_hparams_from_file(config_path) + check_bert_models() + lines = [] + with open(hps.data.training_files, encoding="utf-8") as f: + lines.extend(f.readlines()) + + with open(hps.data.validation_files, encoding="utf-8") as f: + lines.extend(f.readlines()) + if len(lines) != 0: + num_processes = args.num_processes + with Pool(processes=num_processes) as pool: + for _ in tqdm(pool.imap_unordered(process_line, lines), total=len(lines)): + pass + + print(f"bert生成完毕!, 共有{len(lines)}个bert.pt生成!") diff --git a/commons.py b/commons.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..80d52bd19eb0c41ff60449fa61c675078e9209f7 --- /dev/null +++ b/commons.py @@ -0,0 +1,166 @@ +import math +import torch +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): + layer = pad_shape[::-1] + pad_shape = [item for sublist in layer 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(2.0 * logs_p) + ((m_p - m_q) ** 2)) * torch.exp(-2.0 * 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 + if idx_str < 0: + i1 = x.size(2) + idx_str + r1 = x[i, :, i1:] + r2 = x[i, :, :idx_end] + ret[i] = torch.cat([r1, r2], dim=1) + else: + 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): + layer = pad_shape[::-1] + pad_shape = [item for sublist in layer 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] + """ + + 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 ** (1.0 / norm_type) + return total_norm diff --git a/config.py b/config.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..dbbd9806d1e8f55451e7fd5321323ea452233eff --- /dev/null +++ b/config.py @@ -0,0 +1,237 @@ +""" +@Desc: 全局配置文件读取 +""" +import argparse +import yaml +from typing import Dict, List +import os +import shutil +import sys + + +class Resample_config: + """重采样配置""" + + def __init__(self, in_dir: str, out_dir: str, sampling_rate: int = 44100): + self.sampling_rate: int = sampling_rate # 目标采样率 + self.in_dir: str = in_dir # 待处理音频目录路径 + self.out_dir: str = out_dir # 重采样输出路径 + + @classmethod + def from_dict(cls, dataset_path: str, data: Dict[str, any]): + """从字典中生成实例""" + + # 不检查路径是否有效，此逻辑在resample.py中处理 + data["in_dir"] = os.path.join(dataset_path, data["in_dir"]) + data["out_dir"] = os.path.join(dataset_path, data["out_dir"]) + + return cls(**data) + + +class Preprocess_text_config: + """数据预处理配置""" + + def __init__( + self, + transcription_path: str, + cleaned_path: str, + train_path: str, + val_path: str, + config_path: str, + val_per_spk: int = 5, + max_val_total: int = 10000, + clean: bool = True, + ): + self.transcription_path: str = transcription_path # 原始文本文件路径，文本格式应为{wav_path}|{speaker_name}|{language}|{text}。 + self.cleaned_path: str = cleaned_path # 数据清洗后文本路径，可以不填。不填则将在原始文本目录生成 + self.train_path: str = train_path # 训练集路径，可以不填。不填则将在原始文本目录生成 + self.val_path: str = val_path # 验证集路径，可以不填。不填则将在原始文本目录生成 + self.config_path: str = config_path # 配置文件路径 + self.val_per_spk: int = val_per_spk # 每个speaker的验证集条数 + self.max_val_total: int = max_val_total # 验证集最大条数，多于的会被截断并放到训练集中 + self.clean: bool = clean # 是否进行数据清洗 + + @classmethod + def from_dict(cls, dataset_path: str, data: Dict[str, any]): + """从字典中生成实例""" + + data["transcription_path"] = os.path.join( + dataset_path, data["transcription_path"] + ) + if data["cleaned_path"] == "" or data["cleaned_path"] is None: + data["cleaned_path"] = None + else: + data["cleaned_path"] = os.path.join(dataset_path, data["cleaned_path"]) + data["train_path"] = os.path.join(dataset_path, data["train_path"]) + data["val_path"] = os.path.join(dataset_path, data["val_path"]) + data["config_path"] = os.path.join(dataset_path, data["config_path"]) + + return cls(**data) + + +class Bert_gen_config: + """bert_gen 配置""" + + def __init__( + self, + config_path: str, + num_processes: int = 2, + device: str = "cuda", + use_multi_device: bool = False, + ): + self.config_path = config_path + self.num_processes = num_processes + self.device = device + self.use_multi_device = use_multi_device + + @classmethod + def from_dict(cls, dataset_path: str, data: Dict[str, any]): + data["config_path"] = os.path.join(dataset_path, data["config_path"]) + + return cls(**data) + + +class Emo_gen_config: + """emo_gen 配置""" + + def __init__( + self, + config_path: str, + num_processes: int = 2, + device: str = "cuda", + ): + self.config_path = config_path + self.num_processes = num_processes + self.device = device + + @classmethod + def from_dict(cls, dataset_path: str, data: Dict[str, any]): + data["config_path"] = os.path.join(dataset_path, data["config_path"]) + + return cls(**data) + + +class Train_ms_config: + """训练配置""" + + def __init__( + self, + config_path: str, + env: Dict[str, any], + base: Dict[str, any], + model: str, + ): + self.env = env # 需要加载的环境变量 + self.base = base # 底模配置 + self.model = model # 训练模型存储目录，该路径为相对于dataset_path的路径，而非项目根目录 + self.config_path = config_path # 配置文件路径 + + @classmethod + def from_dict(cls, dataset_path: str, data: Dict[str, any]): + # data["model"] = os.path.join(dataset_path, data["model"]) + data["config_path"] = os.path.join(dataset_path, data["config_path"]) + + return cls(**data) + + +class Webui_config: + """webui 配置""" + + def __init__( + self, + device: str, + model: str, + config_path: str, + language_identification_library: str, + port: int = 7860, + share: bool = False, + debug: bool = False, + ): + self.device: str = device + self.model: str = model # 端口号 + self.config_path: str = config_path # 是否公开部署，对外网开放 + self.port: int = port # 是否开启debug模式 + self.share: bool = share # 模型路径 + self.debug: bool = debug # 配置文件路径 + self.language_identification_library: str = ( + language_identification_library # 语种识别库 + ) + + @classmethod + def from_dict(cls, dataset_path: str, data: Dict[str, any]): + data["config_path"] = os.path.join(dataset_path, data["config_path"]) + data["model"] = os.path.join(dataset_path, data["model"]) + return cls(**data) + + +class Server_config: + def __init__( + self, models: List[Dict[str, any]], port: int = 5000, device: str = "cuda" + ): + self.models: List[Dict[str, any]] = models # 需要加载的所有模型的配置 + self.port: int = port # 端口号 + self.device: str = device # 模型默认使用设备 + + @classmethod + def from_dict(cls, data: Dict[str, any]): + return cls(**data) + + +class Translate_config: + """翻译api配置""" + + def __init__(self, app_key: str, secret_key: str): + self.app_key = app_key + self.secret_key = secret_key + + @classmethod + def from_dict(cls, data: Dict[str, any]): + return cls(**data) + + +class Config: + def __init__(self, config_path: str): + if not os.path.isfile(config_path) and os.path.isfile("default_config.yml"): + shutil.copy(src="default_config.yml", dst=config_path) + print( + f"已根据默认配置文件default_config.yml生成配置文件{config_path}。请按该配置文件的说明进行配置后重新运行。" + ) + print("如无特殊需求，请勿修改default_config.yml或备份该文件。") + sys.exit(0) + with open(file=config_path, mode="r", encoding="utf-8") as file: + yaml_config: Dict[str, any] = yaml.safe_load(file.read()) + dataset_path: str = yaml_config["dataset_path"] + openi_token: str = yaml_config["openi_token"] + self.dataset_path: str = dataset_path + self.mirror: str = yaml_config["mirror"] + self.openi_token: str = openi_token + self.resample_config: Resample_config = Resample_config.from_dict( + dataset_path, yaml_config["resample"] + ) + self.preprocess_text_config: Preprocess_text_config = ( + Preprocess_text_config.from_dict( + dataset_path, yaml_config["preprocess_text"] + ) + ) + self.bert_gen_config: Bert_gen_config = Bert_gen_config.from_dict( + dataset_path, yaml_config["bert_gen"] + ) + self.train_ms_config: Train_ms_config = Train_ms_config.from_dict( + dataset_path, yaml_config["train_ms"] + ) + self.webui_config: Webui_config = Webui_config.from_dict( + dataset_path, yaml_config["webui"] + ) + self.server_config: Server_config = Server_config.from_dict( + yaml_config["server"] + ) + self.translate_config: Translate_config = Translate_config.from_dict( + yaml_config["translate"] + ) + + +parser = argparse.ArgumentParser() +# 为避免与以前的config.json起冲突，将其更名如下 +parser.add_argument("-y", "--yml_config", type=str, default="config.yml") +args, _ = parser.parse_known_args() +config = Config(args.yml_config) diff --git a/configs/config.json b/configs/config.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..51b402466ea3f8822cc2158487fe4b339c9f8d90 --- /dev/null +++ b/configs/config.json @@ -0,0 +1,761 @@ +{ + "train": { + "log_interval": 200, + "eval_interval": 1000, + "seed": 42, + "epochs": 1000, + "learning_rate": 0.0002, + "betas": [ + 0.8, + 0.99 + ], + "eps": 1e-09, + "batch_size": 12, + "fp16_run": false, + "lr_decay": 0.99995, + "segment_size": 16384, + "init_lr_ratio": 1, + "warmup_epochs": 0, + "c_mel": 45, + "c_kl": 1.0, + "skip_optimizer": true + }, + "data": { + "training_files": "filelists/train.list", + "validation_files": "filelists/val.list", + "max_wav_value": 32768.0, + "sampling_rate": 44100, + "filter_length": 2048, + "hop_length": 512, + "win_length": 2048, + "n_mel_channels": 128, + "mel_fmin": 0.0, + "mel_fmax": null, + "add_blank": true, + "n_speakers": 700, + "cleaned_text": true, + "spk2id": { + "埃德_ZH": 0, + "塔杰·拉德卡尼_ZH": 1, + "行秋_ZH": 2, + "深渊使徒_ZH": 3, + "凯瑟琳_ZH": 4, + "常九爷_ZH": 5, + "神里绫人_ZH": 6, + "丽莎_ZH": 7, + "纯水精灵？_ZH": 8, + "宛烟_ZH": 9, + "重云_ZH": 10, + "悦_ZH": 11, + "莱依拉_ZH": 12, + "鹿野奈奈_ZH": 13, + "式大将_ZH": 14, + "白术_ZH": 15, + "埃舍尔_ZH": 16, + "莫娜_ZH": 17, + "优菈_ZH": 18, + "琴_ZH": 19, + "凯亚_ZH": 20, + "西拉杰_ZH": 21, + "凝光_ZH": 22, + "石头_ZH": 23, + "达达利亚_ZH": 24, + "伊利亚斯_ZH": 25, + "艾尔海森_ZH": 26, + "慧心_ZH": 27, + "「大肉丸」_ZH": 28, + "柊千里_ZH": 29, + "玛乔丽_ZH": 30, + "神里绫华_ZH": 31, + "菲米尼_ZH": 32, + "甘雨_ZH": 33, + "掇星攫辰天君_ZH": 34, + "坎蒂丝_ZH": 35, + "上杉_ZH": 36, + "阿尔卡米_ZH": 37, + "戴因斯雷布_ZH": 38, + "艾文_ZH": 39, + "回声海螺_ZH": 40, + "九条裟罗_ZH": 41, + "迪卢克_ZH": 42, + "提纳里_ZH": 43, + "嘉良_ZH": 44, + "塞塔蕾_ZH": 45, + "琳妮特_ZH": 46, + "阿洛瓦_ZH": 47, + "蒂玛乌斯_ZH": 48, + "枫原万叶_ZH": 49, + "丹吉尔_ZH": 50, + "空_ZH": 51, + "林尼_ZH": 52, + "阿守_ZH": 53, + "七七_ZH": 54, + "嘉玛_ZH": 55, + "恶龙_ZH": 56, + "阿巴图伊_ZH": 57, + "阿佩普_ZH": 58, + "八重神子_ZH": 59, + "迪希雅_ZH": 60, + "迈勒斯_ZH": 61, + "夜兰_ZH": 62, + "萨赫哈蒂_ZH": 63, + "欧菲妮_ZH": 64, + "笼钓瓶一心_ZH": 65, + "芭芭拉_ZH": 66, + "瑶瑶_ZH": 67, + "天叔_ZH": 68, + "派蒙_ZH": 69, + "米卡_ZH": 70, + "玛塞勒_ZH": 71, + "胡桃_ZH": 72, + "百闻_ZH": 73, + "艾莉丝_ZH": 74, + "安柏_ZH": 75, + "阿晃_ZH": 76, + "萨齐因_ZH": 77, + "田铁嘴_ZH": 78, + "烟绯_ZH": 79, + "海妮耶_ZH": 80, + "纳比尔_ZH": 81, + "女士_ZH": 82, + "诺艾尔_ZH": 83, + "云堇_ZH": 84, + "舒伯特_ZH": 85, + "埃勒曼_ZH": 86, + "九条镰治_ZH": 87, + "留云借风真君_ZH": 88, + "言笑_ZH": 89, + "安西_ZH": 90, + "珊瑚宫心海_ZH": 91, + "托克_ZH": 92, + "哲平_ZH": 93, + "恕筠_ZH": 94, + "拉赫曼_ZH": 95, + "久利须_ZH": 96, + "天目十五_ZH": 97, + "妮露_ZH": 98, + "莺儿_ZH": 99, + "佐西摩斯_ZH": 100, + "鹿野院平藏_ZH": 101, + "温迪_ZH": 102, + "菲谢尔_ZH": 103, + "anzai_ZH": 104, + "可莉_ZH": 105, + "刻晴_ZH": 106, + "克列门特_ZH": 107, + "阿扎尔_ZH": 108, + "班尼特_ZH": 109, + "伊迪娅_ZH": 110, + "巴达维_ZH": 111, + "深渊法师_ZH": 112, + "赛诺_ZH": 113, + "大慈树王_ZH": 114, + "拉齐_ZH": 115, + "海芭夏_ZH": 116, + "香菱_ZH": 117, + "康纳_ZH": 118, + "阿祇_ZH": 119, + "卡维_ZH": 120, + "博来_ZH": 121, + "斯坦利_ZH": 122, + "霍夫曼_ZH": 123, + "北斗_ZH": 124, + "阿拉夫_ZH": 125, + "陆行岩本真蕈·元素生命_ZH": 126, + "爱贝尔_ZH": 127, + "雷泽_ZH": 128, + "毗伽尔_ZH": 129, + "莎拉_ZH": 130, + "莫塞伊思_ZH": 131, + "多莉_ZH": 132, + "珊瑚_ZH": 133, + "老孟_ZH": 134, + "宵宫_ZH": 135, + "钟离_ZH": 136, + "芙宁娜_ZH": 137, + "爱德琳_ZH": 138, + "「女士」_ZH": 139, + "博易_ZH": 140, + "长生_ZH": 141, + "查尔斯_ZH": 142, + "阿娜耶_ZH": 143, + "流浪者_ZH": 144, + "辛焱_ZH": 145, + "德沃沙克_ZH": 146, + "雷电将军_ZH": 147, + "羽生田千鹤_ZH": 148, + "那维莱特_ZH": 149, + "沙扎曼_ZH": 150, + "纳西妲_ZH": 151, + "艾伯特_ZH": 152, + "龙二_ZH": 153, + "旁白_ZH": 154, + "克罗索_ZH": 155, + "元太_ZH": 156, + "阿贝多_ZH": 157, + "萍姥姥_ZH": 158, + "久岐忍_ZH": 159, + "埃洛伊_ZH": 160, + "托马_ZH": 161, + "迪奥娜_ZH": 162, + "荧_ZH": 163, + "夏洛蒂_ZH": 164, + "莱欧斯利_ZH": 165, + "昆钧_ZH": 166, + "塞琉斯_ZH": 167, + "埃泽_ZH": 168, + "迪娜泽黛_ZH": 169, + "知易_ZH": 170, + "玛格丽特_ZH": 171, + "申鹤_ZH": 172, + "罗莎莉亚_ZH": 173, + "娜维娅_ZH": 174, + "珐露珊_ZH": 175, + "浮游水蕈兽·元素生命_ZH": 176, + "奥兹_ZH": 177, + "砂糖_ZH": 178, + "绮良良_ZH": 179, + "杜拉夫_ZH": 180, + "魈_ZH": 181, + "松浦_ZH": 182, + "迈蒙_ZH": 183, + "荒泷一斗_ZH": 184, + "吴船长_ZH": 185, + "埃尔欣根_ZH": 186, + "柯莱_ZH": 187, + "阿圆_ZH": 188, + "「白老先生」_ZH": 189, + "五郎_ZH": 190, + "「博士」_ZH": 191, + "早柚_ZH": 192, + "行秋_JP": 193, + "コナー_JP": 194, + "籠釣瓶一心_JP": 195, + "宛煙_JP": 196, + "アビスの使徒_JP": 197, + "ティマイオス_JP": 198, + "タージ·ラドカニ_JP": 199, + "望雅_JP": 200, + "イディア_JP": 201, + "フレミネ_JP": 202, + "セノ_JP": 203, + "シャリフ_JP": 204, + "アデリン_JP": 205, + "イナヤ_JP": 206, + "巫女_JP": 207, + "サーチェン_JP": 208, + "クンジュ_JP": 209, + "「淵上」と自称するもの_JP": 210, + "ニィロウ_JP": 211, + "シェイクズバイル_JP": 212, + "式大将_JP": 213, + "レオン_JP": 214, + "放浪者_JP": 215, + "レッシグ_JP": 216, + "アーラヴ_JP": 217, + "フェルディナンド_JP": 218, + "凝光_JP": 219, + "小倉澪_JP": 220, + "マーガレット_JP": 221, + "守_JP": 222, + "長生_JP": 223, + "アルバート_JP": 224, + "慧心_JP": 225, + "ヨォーヨ_JP": 226, + "柊千里_JP": 227, + "丹羽_JP": 228, + "アルカミ_JP": 229, + "甘雨_JP": 230, + "モセイス_JP": 231, + "掇星攫辰天君_JP": 232, + "龍二_JP": 233, + "スクロース_JP": 234, + "珊瑚宮心海_JP": 235, + "ヴィハル_JP": 236, + "マル_JP": 237, + "スタンレー_JP": 238, + "御肉丸_JP": 239, + "上杉_JP": 240, + "アーロイ_JP": 241, + "サラ_JP": 242, + "純水精霊？_JP": 243, + "嘉良_JP": 244, + "申鶴_JP": 245, + "リサ_JP": 246, + "クリメント_JP": 247, + "オズ_JP": 248, + "アルハイゼン_JP": 249, + "ナヴィア_JP": 250, + "孟_JP": 251, + "淑女_JP": 252, + "傍白_JP": 253, + "空_JP": 254, + "古山_JP": 255, + "七七_JP": 256, + "サイリュス_JP": 257, + "ナビル_JP": 258, + "雷電将軍_JP": 259, + "九条裟羅_JP": 260, + "セタレ_JP": 261, + "天おじ_JP": 262, + "ロサリア_JP": 263, + "ドゥラフ_JP": 264, + "晃_JP": 265, + "ディオナ_JP": 266, + "宵宮_JP": 267, + "テウセル_JP": 268, + "銀杏_JP": 269, + "楓原万葉_JP": 270, + "夜蘭_JP": 271, + "八重神子_JP": 272, + "レザー_JP": 273, + "エルザー_JP": 274, + "エデ_JP": 275, + "神里綾人_JP": 276, + "詩筠_JP": 277, + "神里綾華_JP": 278, + "マルシラック_JP": 279, + "雲菫_JP": 280, + "ダインスレイヴ_JP": 281, + "マハールッカデヴァータ_JP": 282, + "ジン_JP": 283, + "ノエル_JP": 284, + "ゴロー_JP": 285, + "ゾシモス_JP": 286, + "アイルマン_JP": 287, + "胡桃_JP": 288, + "メイモム_JP": 289, + "アペプ_JP": 290, + "ベネット_JP": 291, + "キャンディス_JP": 292, + "ナーダワ_JP": 293, + "アイベル_JP": 294, + "綺良々_JP": 295, + "ロレンツォ_JP": 296, + "煙緋_JP": 297, + "ジョイン_JP": 298, + "ドニアザード_JP": 299, + "エルファネ_JP": 300, + "九条鎌治_JP": 301, + "バダウィ_JP": 302, + "クロッサル_JP": 303, + "鍾離_JP": 304, + "言笑_JP": 305, + "「カーブース」_JP": 306, + "トーマ_JP": 307, + "エウルア_JP": 308, + "安西_JP": 309, + "ウェンティ_JP": 310, + "プカプカ水キノコン·元素生命_JP": 311, + "ファルザン_JP": 312, + "哲平_JP": 313, + "天目十五_JP": 314, + "ナヒーダ_JP": 315, + "一平_JP": 316, + "アリス_JP": 317, + "アロイス_JP": 318, + "リネット_JP": 319, + "悪龍_JP": 320, + "アンバー_JP": 321, + "刻晴_JP": 322, + "田饒舌_JP": 323, + "クレー_JP": 324, + "ラフマン_JP": 325, + "ラエッド_JP": 326, + "スカーレット_JP": 327, + "シコウ_JP": 328, + "荒瀧一斗_JP": 329, + "ジェマ_JP": 330, + "ピンばあや_JP": 331, + "香菱_JP": 332, + "つみ_JP": 333, + "鹿野院平蔵_JP": 334, + "シラージ_JP": 335, + "博来_JP": 336, + "鶯_JP": 337, + "アザール_JP": 338, + "パイモン_JP": 339, + "半夏_ZH": 340, + "费斯曼_ZH": 341, + "浣溪_ZH": 342, + "伦纳德_ZH": 343, + "素裳_ZH": 344, + "明曦_ZH": 345, + "绿芙蓉_ZH": 346, + "帕姆_ZH": 347, + "娜塔莎_ZH": 348, + "三月七_ZH": 349, + "符玄_ZH": 350, + "镜流_ZH": 351, + "青镞_ZH": 352, + "霄翰_ZH": 353, + "卡波特_ZH": 354, + "希儿_ZH": 355, + "希露瓦_ZH": 356, + "彦卿_ZH": 357, + "丹枢_ZH": 358, + "公输师傅_ZH": 359, + "史瓦罗_ZH": 360, + "驭空_ZH": 361, + "青雀_ZH": 362, + "dev_成男_ZH": 363, + "卡芙卡_ZH": 364, + "罗刹_ZH": 365, + "大毫_ZH": 366, + "白露_ZH": 367, + "金人会长_ZH": 368, + "可可利亚_ZH": 369, + "卢卡_ZH": 370, + "佩拉_ZH": 371, + "丹恒_ZH": 372, + "桑博_ZH": 373, + "艾丝妲_ZH": 374, + "晴霓_ZH": 375, + "帕斯卡_ZH": 376, + "克拉拉_ZH": 377, + "螺丝咕姆_ZH": 378, + "瓦尔特_ZH": 379, + "虎克_ZH": 380, + "岩明_ZH": 381, + "斯科特_ZH": 382, + "奥列格_ZH": 383, + "阿兰_ZH": 384, + "玲可_ZH": 385, + "银狼_ZH": 386, + "黑塔_ZH": 387, + "「信使」_ZH": 388, + "布洛妮娅_ZH": 389, + "停云_ZH": 390, + "开拓者(女)_ZH": 391, + "杰帕德_ZH": 392, + "刃_ZH": 393, + "景元_ZH": 394, + "姬子_ZH": 395, + "开拓者(男)_ZH": 396, + "半夏_JP": 397, + "カポーティ_JP": 398, + "パスカル_JP": 399, + "御空_JP": 400, + "開拓者(女)_JP": 401, + "金人会長_JP": 402, + "？？？_JP": 403, + "素裳_JP": 404, + "銀狼_JP": 405, + "クラーラ_JP": 406, + "セーバル_JP": 407, + "変な雲騎軍_JP": 408, + "女の声_JP": 409, + "緑芙蓉_JP": 410, + "浣渓_JP": 411, + "隠書_JP": 412, + "明輝_JP": 413, + "停雲_JP": 414, + "レオナード_JP": 415, + "符玄_JP": 416, + "幻朧_JP": 417, + "ジェパード_JP": 418, + "霄翰_JP": 419, + "彦卿_JP": 420, + "丹枢_JP": 421, + "リンクス_JP": 422, + "フック_JP": 423, + "鏡流_JP": 424, + "カフカ_JP": 425, + "パム_JP": 426, + "青雀_JP": 427, + "カカリア_JP": 428, + "青鏃_JP": 429, + "三月なのか_JP": 430, + "スコート_JP": 431, + "大毫_JP": 432, + "ペラ_JP": 433, + "白露_JP": 434, + "ブローニャ_JP": 435, + "ヴェルト_JP": 436, + "丹恒_JP": 437, + "ゼーレ_JP": 438, + "晴霓_JP": 439, + "開拓者(男)_JP": 440, + "ナターシャ_JP": 441, + "サンポ_JP": 442, + "公輸先生_JP": 443, + "オークションのスタッフ_JP": 444, + "岩明_JP": 445, + "紫月季_JP": 446, + "スヴァローグ_JP": 447, + "フェスマン_JP": 448, + "オレグ_JP": 449, + "ルカ_JP": 450, + "アーラン_JP": 451, + "羅刹_JP": 452, + "スクリューガム_JP": 453, + "アスター_JP": 454, + "浄硯_JP": 455, + "シュウェター_JP": 456, + "ヘルタ_JP": 457, + "刃_JP": 458, + "「メッセンジャー」_JP": 459, + "景元_JP": 460, + "姫子_JP": 461, + "派蒙_EN": 462, + "纳西妲_EN": 463, + "凯亚_EN": 464, + "阿贝多_EN": 465, + "温迪_EN": 466, + "枫原万叶_EN": 467, + "钟离_EN": 468, + "荒泷一斗_EN": 469, + "八重神子_EN": 470, + "艾尔海森_EN": 471, + "迪希雅_EN": 472, + "提纳里_EN": 473, + "卡维_EN": 474, + "宵宫_EN": 475, + "莱依拉_EN": 476, + "赛诺_EN": 477, + "诺艾尔_EN": 478, + "托马_EN": 479, + "凝光_EN": 480, + "莫娜_EN": 481, + "北斗_EN": 482, + "柯莱_EN": 483, + "神里绫华_EN": 484, + "可莉_EN": 485, + "芭芭拉_EN": 486, + "雷电将军_EN": 487, + "珊瑚宫心海_EN": 488, + "鹿野院平藏_EN": 489, + "迪奥娜_EN": 490, + "琴_EN": 491, + "五郎_EN": 492, + "班尼特_EN": 493, + "安柏_EN": 494, + "夜兰_EN": 495, + "妮露_EN": 496, + "辛焱_EN": 497, + "珐露珊_EN": 498, + "林尼_EN": 499, + "丽莎_EN": 500, + "魈_EN": 501, + "香菱_EN": 502, + "烟绯_EN": 503, + "迪卢克_EN": 504, + "砂糖_EN": 505, + "早柚_EN": 506, + "云堇_EN": 507, + "刻晴_EN": 508, + "重云_EN": 509, + "优菈_EN": 510, + "胡桃_EN": 511, + "久岐忍_EN": 512, + "神里绫人_EN": 513, + "公子_EN": 514, + "娜维娅_EN": 515, + "甘雨_EN": 516, + "戴因斯雷布_EN": 517, + "菲谢尔_EN": 518, + "行秋_EN": 519, + "白术_EN": 520, + "九条裟罗_EN": 521, + "雷泽_EN": 522, + "申鹤_EN": 523, + "荧_EN": 524, + "空_EN": 525, + "流浪者_EN": 526, + "迪娜泽黛_EN": 527, + "凯瑟琳_EN": 528, + "多莉_EN": 529, + "坎蒂丝_EN": 530, + "萍姥姥_EN": 531, + "罗莎莉亚_EN": 532, + "埃德_EN": 533, + "夏洛蒂_EN": 534, + "伊迪娅_EN": 535, + "爱贝尔_EN": 536, + "留云借风真君_EN": 537, + "散兵_EN": 538, + "那维莱特_EN": 539, + "琳妮特_EN": 540, + "七七_EN": 541, + "式大将_EN": 542, + "瑶瑶_EN": 543, + "奥兹_EN": 544, + "米卡_EN": 545, + "达达利亚_EN": 546, + "哲平_EN": 547, + "绮良良_EN": 548, + "浮游水蕈兽·元素生命_EN": 549, + "大肉丸_EN": 550, + "托克_EN": 551, + "蒂玛乌斯_EN": 552, + "昆钧_EN": 553, + "欧菲妮_EN": 554, + "塞琉斯_EN": 555, + "拉赫曼_EN": 556, + "阿守_EN": 557, + "芙宁娜_EN": 558, + "杜拉夫_EN": 559, + "伊利亚斯_EN": 560, + "阿晃_EN": 561, + "旁白_EN": 562, + "菲米尼_EN": 563, + "爱德琳_EN": 564, + "埃洛伊_EN": 565, + "迈勒斯_EN": 566, + "德沃沙克_EN": 567, + "玛乔丽_EN": 568, + "塞塔蕾_EN": 569, + "九条镰治_EN": 570, + "柊千里_EN": 571, + "海芭夏_EN": 572, + "阿娜耶_EN": 573, + "笼钓瓶一心_EN": 574, + "回声海螺_EN": 575, + "元太_EN": 576, + "阿扎尔_EN": 577, + "查尔斯_EN": 578, + "埃勒曼_EN": 579, + "阿洛瓦_EN": 580, + "莎拉_EN": 581, + "纳比尔_EN": 582, + "康纳_EN": 583, + "博来_EN": 584, + "阿祇_EN": 585, + "玛塞勒_EN": 586, + "博士_EN": 587, + "玛格丽特_EN": 588, + "宛烟_EN": 589, + "羽生田千鹤_EN": 590, + "海妮耶_EN": 591, + "佐西摩斯_EN": 592, + "霍夫曼_EN": 593, + "舒伯特_EN": 594, + "鹿野奈奈_EN": 595, + "天叔_EN": 596, + "龙二_EN": 597, + "艾莉丝_EN": 598, + "莺儿_EN": 599, + "嘉良_EN": 600, + "言笑_EN": 601, + "费迪南德_EN": 602, + "珊瑚_EN": 603, + "嘉玛_EN": 604, + "久利须_EN": 605, + "艾文_EN": 606, + "女士_EN": 607, + "丹吉尔_EN": 608, + "白老先生_EN": 609, + "老孟_EN": 610, + "天目十五_EN": 611, + "巴达维_EN": 612, + "舍利夫_EN": 613, + "拉齐_EN": 614, + "吴船长_EN": 615, + "艾伯特_EN": 616, + "埃泽_EN": 617, + "松浦_EN": 618, + "阿拉夫_EN": 619, + "莫塞伊思_EN": 620, + "阿圆_EN": 621, + "石头_EN": 622, + "百闻_EN": 623, + "迈蒙_EN": 624, + "掇星攫辰天君_EN": 625, + "博易_EN": 626, + "斯坦利_EN": 627, + "毗伽尔_EN": 628, + "诗筠_EN": 629, + "慧心_EN": 630, + "恶龙_EN": 631, + "小仓澪_EN": 632, + "知易_EN": 633, + "恕筠_EN": 634, + "克列门特_EN": 635, + "大慈树王_EN": 636, + "维多利亚_EN": 637, + "黑田_EN": 638, + "宁禄_EN": 639, + "马姆杜_EN": 640, + "西拉杰_EN": 641, + "上杉_EN": 642, + "阿尔卡米_EN": 643, + "常九爷_EN": 644, + "纯水精灵_EN": 645, + "田铁嘴_EN": 646, + "沙扎曼_EN": 647, + "加萨尼_EN": 648, + "克罗索_EN": 649, + "莱斯格_EN": 650, + "星稀_EN": 651, + "阿巴图伊_EN": 652, + "悦_EN": 653, + "德田_EN": 654, + "阿佩普_EN": 655, + "埃尔欣根_EN": 656, + "萨赫哈蒂_EN": 657, + "洛伦佐_EN": 658, + "深渊使徒_EN": 659, + "塔杰·拉德卡尼_EN": 660, + "泽田_EN": 661, + "安西_EN": 662, + "理水叠山真君_EN": 663, + "萨齐因_EN": 664, + "古田_EN": 665 + } + }, + "model": { + "use_spk_conditioned_encoder": true, + "use_noise_scaled_mas": true, + "use_mel_posterior_encoder": false, + "use_duration_discriminator": true, + "inter_channels": 192, + "hidden_channels": 192, + "filter_channels": 768, + "n_heads": 2, + "n_layers": 6, + "kernel_size": 3, + "p_dropout": 0.1, + "resblock": "1", + "resblock_kernel_sizes": [ + 3, + 7, + 11 + ], + "resblock_dilation_sizes": [ + [ + 1, + 3, + 5 + ], + [ + 1, + 3, + 5 + ], + [ + 1, + 3, + 5 + ] + ], + "upsample_rates": [ + 8, + 8, + 2, + 2, + 2 + ], + "upsample_initial_channel": 512, + "upsample_kernel_sizes": [ + 16, + 16, + 8, + 2, + 2 + ], + "n_layers_q": 3, + "use_spectral_norm": false, + "gin_channels": 256 + }, + "version": "2.0" +} diff --git a/data_utils.py b/data_utils.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e94f69f70220c2c25f2e0ef432b70bf172b03504 --- /dev/null +++ b/data_utils.py @@ -0,0 +1,401 @@ +import os +import random +import torch +import torch.utils.data +from tqdm import tqdm +from tools.log import logger +import commons +from mel_processing import spectrogram_torch, mel_spectrogram_torch +from utils import load_wav_to_torch, load_filepaths_and_text +from text import cleaned_text_to_sequence + +"""Multi speaker version""" + + +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, audiopaths_sid_text, hparams): + self.audiopaths_sid_text = load_filepaths_and_text(audiopaths_sid_text) + self.max_wav_value = hparams.max_wav_value + self.sampling_rate = hparams.sampling_rate + self.filter_length = hparams.filter_length + self.hop_length = hparams.hop_length + self.win_length = hparams.win_length + self.sampling_rate = hparams.sampling_rate + self.spk_map = hparams.spk2id + self.hparams = hparams + + self.use_mel_spec_posterior = getattr( + hparams, "use_mel_posterior_encoder", False + ) + if self.use_mel_spec_posterior: + self.n_mel_channels = getattr(hparams, "n_mel_channels", 80) + + self.cleaned_text = getattr(hparams, "cleaned_text", False) + + self.add_blank = hparams.add_blank + self.min_text_len = getattr(hparams, "min_text_len", 1) + self.max_text_len = getattr(hparams, "max_text_len", 300) + + random.seed(1234) + random.shuffle(self.audiopaths_sid_text) + self._filter() + + def _filter(self): + """ + Filter text & store spec lengths + """ + # Store spectrogram lengths for Bucketing + # wav_length ~= file_size / (wav_channels * Bytes per dim) = file_size / (1 * 2) + # spec_length = wav_length // hop_length + + audiopaths_sid_text_new = [] + lengths = [] + skipped = 0 + logger.info("Init dataset...") + for _id, spk, language, text, phones, tone, word2ph in tqdm( + self.audiopaths_sid_text + ): + audiopath = f"{_id}" + if self.min_text_len <= len(phones) and len(phones) <= self.max_text_len: + phones = phones.split(" ") + tone = [int(i) for i in tone.split(" ")] + word2ph = [int(i) for i in word2ph.split(" ")] + audiopaths_sid_text_new.append( + [audiopath, spk, language, text, phones, tone, word2ph] + ) + lengths.append(os.path.getsize(audiopath) // (2 * self.hop_length)) + else: + skipped += 1 + logger.info( + "skipped: " + + str(skipped) + + ", total: " + + str(len(self.audiopaths_sid_text)) + ) + self.audiopaths_sid_text = audiopaths_sid_text_new + self.lengths = lengths + + def get_audio_text_speaker_pair(self, audiopath_sid_text): + # separate filename, speaker_id and text + audiopath, sid, language, text, phones, tone, word2ph = audiopath_sid_text + + bert, ja_bert, en_bert, phones, tone, language = self.get_text( + text, word2ph, phones, tone, language, audiopath + ) + + spec, wav = self.get_audio(audiopath) + sid = torch.LongTensor([int(self.spk_map[sid])]) + return (phones, spec, wav, sid, tone, language, bert, ja_bert, en_bert) + + def get_audio(self, filename): + audio, sampling_rate = load_wav_to_torch(filename) + if sampling_rate != self.sampling_rate: + raise ValueError( + "{} {} SR doesn't match target {} SR".format( + filename, sampling_rate, self.sampling_rate + ) + ) + audio_norm = audio / self.max_wav_value + audio_norm = audio_norm.unsqueeze(0) + spec_filename = filename.replace(".wav", ".spec.pt") + if self.use_mel_spec_posterior: + spec_filename = spec_filename.replace(".spec.pt", ".mel.pt") + try: + spec = torch.load(spec_filename) + except: + if self.use_mel_spec_posterior: + spec = mel_spectrogram_torch( + audio_norm, + self.filter_length, + self.n_mel_channels, + self.sampling_rate, + self.hop_length, + self.win_length, + self.hparams.mel_fmin, + self.hparams.mel_fmax, + center=False, + ) + else: + spec = spectrogram_torch( + audio_norm, + self.filter_length, + self.sampling_rate, + self.hop_length, + self.win_length, + center=False, + ) + spec = torch.squeeze(spec, 0) + torch.save(spec, spec_filename) + return spec, audio_norm + + def get_text(self, text, word2ph, phone, tone, language_str, wav_path): + phone, tone, language = cleaned_text_to_sequence(phone, tone, language_str) + if self.add_blank: + phone = commons.intersperse(phone, 0) + tone = commons.intersperse(tone, 0) + language = commons.intersperse(language, 0) + for i in range(len(word2ph)): + word2ph[i] = word2ph[i] * 2 + word2ph[0] += 1 + bert_path = wav_path.replace(".wav", ".bert.pt") + try: + bert_ori = torch.load(bert_path) + assert bert_ori.shape[-1] == len(phone) + except Exception as e: + logger.warning("Bert load Failed") + logger.warning(e) + + if language_str == "ZH": + bert = bert_ori + ja_bert = torch.zeros(1024, len(phone)) + en_bert = torch.zeros(1024, len(phone)) + elif language_str == "JP": + bert = torch.zeros(1024, len(phone)) + ja_bert = bert_ori + en_bert = torch.zeros(1024, len(phone)) + elif language_str == "EN": + bert = torch.zeros(1024, len(phone)) + ja_bert = torch.zeros(1024, len(phone)) + en_bert = bert_ori + phone = torch.LongTensor(phone) + tone = torch.LongTensor(tone) + language = torch.LongTensor(language) + return bert, ja_bert, en_bert, phone, tone, language + + def get_sid(self, sid): + sid = torch.LongTensor([int(sid)]) + return sid + + def __getitem__(self, index): + return self.get_audio_text_speaker_pair(self.audiopaths_sid_text[index]) + + def __len__(self): + return len(self.audiopaths_sid_text) + + +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_text_len = max([len(x[0]) for x in batch]) + max_spec_len = max([x[1].size(1) for x in batch]) + max_wav_len = max([x[2].size(1) for x in batch]) + + text_lengths = torch.LongTensor(len(batch)) + spec_lengths = torch.LongTensor(len(batch)) + wav_lengths = torch.LongTensor(len(batch)) + sid = torch.LongTensor(len(batch)) + + text_padded = torch.LongTensor(len(batch), max_text_len) + tone_padded = torch.LongTensor(len(batch), max_text_len) + language_padded = torch.LongTensor(len(batch), max_text_len) + bert_padded = torch.FloatTensor(len(batch), 1024, max_text_len) + ja_bert_padded = torch.FloatTensor(len(batch), 1024, max_text_len) + en_bert_padded = torch.FloatTensor(len(batch), 1024, max_text_len) + + spec_padded = torch.FloatTensor(len(batch), batch[0][1].size(0), max_spec_len) + wav_padded = torch.FloatTensor(len(batch), 1, max_wav_len) + text_padded.zero_() + tone_padded.zero_() + language_padded.zero_() + spec_padded.zero_() + wav_padded.zero_() + bert_padded.zero_() + ja_bert_padded.zero_() + en_bert_padded.zero_() + + for i in range(len(ids_sorted_decreasing)): + row = batch[ids_sorted_decreasing[i]] + + text = row[0] + text_padded[i, : text.size(0)] = text + text_lengths[i] = text.size(0) + + 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) + + sid[i] = row[3] + + tone = row[4] + tone_padded[i, : tone.size(0)] = tone + + language = row[5] + language_padded[i, : language.size(0)] = language + + bert = row[6] + bert_padded[i, :, : bert.size(1)] = bert + + ja_bert = row[7] + ja_bert_padded[i, :, : ja_bert.size(1)] = ja_bert + + en_bert = row[8] + en_bert_padded[i, :, : en_bert.size(1)] = en_bert + + return ( + text_padded, + text_lengths, + spec_padded, + spec_lengths, + wav_padded, + wav_lengths, + sid, + tone_padded, + language_padded, + bert_padded, + ja_bert_padded, + en_bert_padded, + ) + + +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 + 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) + + try: + for i in range(len(buckets) - 1, 0, -1): + if len(buckets[i]) == 0: + buckets.pop(i) + self.boundaries.pop(i + 1) + assert all(len(bucket) > 0 for bucket in buckets) + # When one bucket is not traversed + except Exception as e: + print("Bucket warning ", e) + 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) + if len_bucket == 0: + continue + 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/default_config.yml b/default_config.yml new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4f264d683cb842f6d2bab95d548dbaffa8a41ae0 --- /dev/null +++ b/default_config.yml @@ -0,0 +1,161 @@ +# 全局配置 +# 对于希望在同一时间使用多个配置文件的情况，例如两个GPU同时跑两个训练集：通过环境变量指定配置文件，不指定则默认为./config.yml + +# 拟提供通用路径配置，统一存放数据，避免数据放得很乱 +# 每个数据集与其对应的模型存放至统一路径下，后续所有的路径配置均为相对于datasetPath的路径 +# 不填或者填空则路径为相对于项目根目录的路径 +dataset_path: "Data/" + +# 模型镜像源，默认huggingface，使用openi镜像源需指定openi_token +mirror: "" +openi_token: "" # openi token + +# resample 音频重采样配置 +# 注意， “:” 后需要加空格 +resample: + # 目标重采样率 + sampling_rate: 44100 + # 音频文件输入路径，重采样会将该路径下所有.wav音频文件重采样 + # 请填入相对于datasetPath的相对路径 + in_dir: "audios/raw" # 相对于根目录的路径为 /datasetPath/in_dir + # 音频文件重采样后输出路径 + out_dir: "audios/wavs" + + +# preprocess_text 数据集预处理相关配置 +# 注意， “:” 后需要加空格 +preprocess_text: + # 原始文本文件路径，文本格式应为{wav_path}|{speaker_name}|{language}|{text}。 + transcription_path: "filelists/你的数据集文本.list" + # 数据清洗后文本路径，可以不填。不填则将在原始文本目录生成 + cleaned_path: "" + # 训练集路径 + train_path: "filelists/train.list" + # 验证集路径 + val_path: "filelists/val.list" + # 配置文件路径 + config_path: "config.json" + # 每个speaker的验证集条数 + val_per_spk: 4 + # 验证集最大条数，多于的会被截断并放到训练集中 + max_val_total: 8 + # 是否进行数据清洗 + clean: true + + +# bert_gen 相关配置 +# 注意， “:” 后需要加空格 +bert_gen: + # 训练数据集配置文件路径 + config_path: "config.json" + # 并行数 + num_processes: 2 + # 使用设备：可选项 "cuda" 显卡推理，"cpu" cpu推理 + # 该选项同时决定了get_bert_feature的默认设备 + device: "cuda" + # 使用多卡推理 + use_multi_device: false + + +# train 训练配置 +# 注意， “:” 后需要加空格 +train_ms: + # 需要加载的环境变量，多显卡训练时RANK请手动在环境变量填写 + # 环境变量对应名称环境变量不存在时加载，也就是说手动添加的环境变量优先级更高，会覆盖本配置文件 + env: + MASTER_ADDR: "localhost" + MASTER_PORT: 10086 + WORLD_SIZE: 1 + LOCAL_RANK: 0 + RANK: 0 + # 可以填写任意名的环境变量 + # THE_ENV_VAR_YOU_NEED_TO_USE: "1234567" + # 底模设置 + base: + use_base_model: false + repo_id: "Stardust_minus/Bert-VITS2" + model_image: "Bert-VITS2中日英底模-fix" # openi网页的模型名 + # 训练模型存储目录：与旧版本的区别，原先数据集是存放在logs/model_name下的，现在改为统一存放在Data/你的数据集/models下 + model: "models" + # 配置文件路径 + config_path: "configs/config.json" + + +# webui webui配置 +# 注意， “:” 后需要加空格 +webui: + # 推理设备 + device: "cuda" + # 模型路径 + model: "genshin/models/G_8000.pth" + # 配置文件路径 + config_path: "configs/config.json" + # 端口号 + port: 7860 + # 是否公开部署，对外网开放 + share: false + # 是否开启debug模式 + debug: false + # 语种识别库，可选langid, fastlid + language_identification_library: "langid" + + +# server api配置 +# 注意， “:” 后需要加空格 +# 注意，本配置下的所有配置均为相对于根目录的路径 +server: + # 端口号 + port: 5000 + # 模型默认使用设备：但是当前并没有实现这个配置。 + device: "cuda" + # 需要加载的所有模型的配置 + # 注意，所有模型都必须正确配置model与config的路径，空路径会导致加载错误。 + models: + - # 模型的路径 + model: "" + # 模型config.json的路径 + config: "" + # 模型使用设备，若填写则会覆盖默认配置 + device: "cuda" + # 模型默认使用的语言 + language: "ZH" + # 模型人物默认参数 + # 不必填写所有人物，不填的使用默认值 + # 暂时不用填写，当前尚未实现按人区分配置 + speakers: + - speaker: "科比" + sdp_ratio: 0.2 + noise_scale: 0.6 + noise_scale_w: 0.8 + length_scale: 1 + - speaker: "五条悟" + sdp_ratio: 0.3 + noise_scale: 0.7 + noise_scale_w: 0.8 + length_scale: 0.5 + - speaker: "安倍晋三" + sdp_ratio: 0.2 + noise_scale: 0.6 + noise_scale_w: 0.8 + length_scale: 1.2 + - # 模型的路径 + model: "" + # 模型config.json的路径 + config: "" + # 模型使用设备，若填写则会覆盖默认配置 + device: "cpu" + # 模型默认使用的语言 + language: "JP" + # 模型人物默认参数 + # 不必填写所有人物，不填的使用默认值 + speakers: [ ] # 也可以不填 + + +# 百度翻译开放平台 api配置 +# api接入文档 https://api.fanyi.baidu.com/doc/21 +# 请不要在github等网站公开分享你的app id 与 key +translate: + # 你的APPID + "app_key": "" + # 你的密钥 + "secret_key": "" diff --git a/emo_gen.py b/emo_gen.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0856ab2dc550cbf22ac42663481a5ddfb3a45b99 --- /dev/null +++ b/emo_gen.py @@ -0,0 +1,169 @@ +import torch +import torch.nn as nn +from torch.utils.data import Dataset +from torch.utils.data import DataLoader +from transformers import Wav2Vec2Processor +from transformers.models.wav2vec2.modeling_wav2vec2 import ( + Wav2Vec2Model, + Wav2Vec2PreTrainedModel, +) +import librosa +import numpy as np +import argparse +from config import config +import utils +import os +from tqdm import tqdm + + +class RegressionHead(nn.Module): + r"""Classification head.""" + + def __init__(self, config): + super().__init__() + + self.dense = nn.Linear(config.hidden_size, config.hidden_size) + self.dropout = nn.Dropout(config.final_dropout) + self.out_proj = nn.Linear(config.hidden_size, config.num_labels) + + def forward(self, features, **kwargs): + x = features + x = self.dropout(x) + x = self.dense(x) + x = torch.tanh(x) + x = self.dropout(x) + x = self.out_proj(x) + + return x + + +class EmotionModel(Wav2Vec2PreTrainedModel): + r"""Speech emotion classifier.""" + + def __init__(self, config): + super().__init__(config) + + self.config = config + self.wav2vec2 = Wav2Vec2Model(config) + self.classifier = RegressionHead(config) + self.init_weights() + + def forward( + self, + input_values, + ): + outputs = self.wav2vec2(input_values) + hidden_states = outputs[0] + hidden_states = torch.mean(hidden_states, dim=1) + logits = self.classifier(hidden_states) + + return hidden_states, logits + + +class AudioDataset(Dataset): + def __init__(self, list_of_wav_files, sr, processor): + self.list_of_wav_files = list_of_wav_files + self.processor = processor + self.sr = sr + + def __len__(self): + return len(self.list_of_wav_files) + + def __getitem__(self, idx): + wav_file = self.list_of_wav_files[idx] + audio_data, _ = librosa.load(wav_file, sr=self.sr) + processed_data = self.processor(audio_data, sampling_rate=self.sr)[ + "input_values" + ][0] + return torch.from_numpy(processed_data) + + +model_name = "./emotional/wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim" +processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained(model_name) +model = EmotionModel.from_pretrained(model_name) + + +def process_func( + x: np.ndarray, + sampling_rate: int, + model: EmotionModel, + processor: Wav2Vec2Processor, + device: str, + embeddings: bool = False, +) -> np.ndarray: + r"""Predict emotions or extract embeddings from raw audio signal.""" + model = model.to(device) + y = processor(x, sampling_rate=sampling_rate) + y = y["input_values"][0] + y = torch.from_numpy(y).unsqueeze(0).to(device) + + # run through model + with torch.no_grad(): + y = model(y)[0 if embeddings else 1] + + # convert to numpy + y = y.detach().cpu().numpy() + + return y + + +def get_emo(path): + wav, sr = librosa.load(path, 16000) + device = config.bert_gen_config.device + return process_func( + np.expand_dims(wav, 0).astype(np.float), + sr, + model, + processor, + device, + embeddings=True, + ).squeeze(0) + + +if __name__ == "__main__": + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument( + "-c", "--config", type=str, default=config.bert_gen_config.config_path + ) + parser.add_argument( + "--num_processes", type=int, default=config.bert_gen_config.num_processes + ) + args, _ = parser.parse_known_args() + config_path = args.config + hps = utils.get_hparams_from_file(config_path) + + device = config.bert_gen_config.device + + model_name = "./emotional/wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim" + processor = ( + Wav2Vec2Processor.from_pretrained(model_name) + if processor is None + else processor + ) + model = ( + EmotionModel.from_pretrained(model_name).to(device) + if model is None + else model.to(device) + ) + + lines = [] + with open(hps.data.training_files, encoding="utf-8") as f: + lines.extend(f.readlines()) + + with open(hps.data.validation_files, encoding="utf-8") as f: + lines.extend(f.readlines()) + + wavnames = [line.split("|")[0] for line in lines] + dataset = AudioDataset(wavnames, 16000, processor) + data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=16) + + with torch.no_grad(): + for i, data in tqdm(enumerate(data_loader), total=len(data_loader)): + wavname = wavnames[i] + emo_path = wavname.replace(".wav", ".emo.npy") + if os.path.exists(emo_path): + continue + emb = model(data.to(device))[0].detach().cpu().numpy() + np.save(emo_path, emb) + + print("Emo vec 生成完毕!") diff --git a/emotional/wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim/.gitattributes b/emotional/wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim/.gitattributes new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..64f23e0770da589d2949e1c24149405f5eda3d68 --- /dev/null +++ b/emotional/wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim/.gitattributes @@ -0,0 +1,28 @@ +*.7z filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.arrow filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.bin.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.bz2 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 +*.model filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.msgpack 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 +*.pt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.pth filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*.rar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +saved_model/**/* 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 +*.zstandard filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +*tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text diff --git a/emotional/wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim/LICENSE b/emotional/wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim/LICENSE new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..cbe5ad1670406e4402217edfb82d2c56af7e8631 --- /dev/null +++ b/emotional/wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim/LICENSE @@ -0,0 +1,437 @@ +Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International + +======================================================================= + +Creative Commons Corporation ("Creative Commons") is not a law firm and +does not provide legal services or legal advice. Distribution of +Creative Commons public licenses does not create a lawyer-client or +other relationship. Creative Commons makes its licenses and related +information available on an "as-is" basis. Creative Commons gives no +warranties regarding its licenses, any material licensed under their +terms and conditions, or any related information. Creative Commons +disclaims all liability for damages resulting from their use to the +fullest extent possible. + +Using Creative Commons Public Licenses + +Creative Commons public licenses provide a standard set of terms and +conditions that creators and other rights holders may use to share +original works of authorship and other material subject to copyright +and certain other rights specified in the public license below. The +following considerations are for informational purposes only, are not +exhaustive, and do not form part of our licenses. + + Considerations for licensors: Our public licenses are + intended for use by those authorized to give the public + permission to use material in ways otherwise restricted by + copyright and certain other rights. Our licenses are + irrevocable. Licensors should read and understand the terms + and conditions of the license they choose before applying it. + Licensors should also secure all rights necessary before + applying our licenses so that the public can reuse the + material as expected. Licensors should clearly mark any + material not subject to the license. This includes other CC- + licensed material, or material used under an exception or + limitation to copyright. More considerations for licensors: + wiki.creativecommons.org/Considerations_for_licensors + + Considerations for the public: By using one of our public + licenses, a licensor grants the public permission to use the + licensed material under specified terms and conditions. If + the licensor's permission is not necessary for any reason--for + example, because of any applicable exception or limitation to + copyright--then that use is not regulated by the license. Our + licenses grant only permissions under copyright and certain + other rights that a licensor has authority to grant. Use of + the licensed material may still be restricted for other + reasons, including because others have copyright or other + rights in the material. A licensor may make special requests, + such as asking that all changes be marked or described. + Although not required by our licenses, you are encouraged to + respect those requests where reasonable. More considerations + for the public: + wiki.creativecommons.org/Considerations_for_licensees + +======================================================================= + +Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International +Public License + +By exercising the Licensed Rights (defined below), You accept and agree +to be bound by the terms and conditions of this Creative Commons +Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International Public License +("Public License"). To the extent this Public License may be +interpreted as a contract, You are granted the Licensed Rights in +consideration of Your acceptance of these terms and conditions, and the +Licensor grants You such rights in consideration of benefits the +Licensor receives from making the Licensed Material available under +these terms and conditions. + + +Section 1 -- Definitions. + + a. Adapted Material means material subject to Copyright and Similar + Rights that is derived from or based upon the Licensed Material + and in which the Licensed Material is translated, altered, + arranged, transformed, or otherwise modified in a manner requiring + permission under the Copyright and Similar Rights held by the + Licensor. For purposes of this Public License, where the Licensed + Material is a musical work, performance, or sound recording, + Adapted Material is always produced where the Licensed Material is + synched in timed relation with a moving image. + + b. Adapter's License means the license You apply to Your Copyright + and Similar Rights in Your contributions to Adapted Material in + accordance with the terms and conditions of this Public License. + + c. BY-NC-SA Compatible License means a license listed at + creativecommons.org/compatiblelicenses, approved by Creative + Commons as essentially the equivalent of this Public License. + + d. Copyright and Similar Rights means copyright and/or similar rights + closely related to copyright including, without limitation, + performance, broadcast, sound recording, and Sui Generis Database + Rights, without regard to how the rights are labeled or + categorized. For purposes of this Public License, the rights + specified in Section 2(b)(1)-(2) are not Copyright and Similar + Rights. + + e. Effective Technological Measures means those measures that, in the + absence of proper authority, may not be circumvented under laws + fulfilling obligations under Article 11 of the WIPO Copyright + Treaty adopted on December 20, 1996, and/or similar international + agreements. + + f. Exceptions and Limitations means fair use, fair dealing, and/or + any other exception or limitation to Copyright and Similar Rights + that applies to Your use of the Licensed Material. + + g. License Elements means the license attributes listed in the name + of a Creative Commons Public License. The License Elements of this + Public License are Attribution, NonCommercial, and ShareAlike. + + h. Licensed Material means the artistic or literary work, database, + or other material to which the Licensor applied this Public + License. + + i. Licensed Rights means the rights granted to You subject to the + terms and conditions of this Public License, which are limited to + all Copyright and Similar Rights that apply to Your use of the + Licensed Material and that the Licensor has authority to license. + + j. Licensor means the individual(s) or entity(ies) granting rights + under this Public License. + + k. NonCommercial means not primarily intended for or directed towards + commercial advantage or monetary compensation. 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Sui Generis Database Rights means rights other than copyright + resulting from Directive 96/9/EC of the European Parliament and of + the Council of 11 March 1996 on the legal protection of databases, + as amended and/or succeeded, as well as other essentially + equivalent rights anywhere in the world. + + n. You means the individual or entity exercising the Licensed Rights + under this Public License. Your has a corresponding meaning. + + +Section 2 -- Scope. + + a. License grant. + + 1. Subject to the terms and conditions of this Public License, + the Licensor hereby grants You a worldwide, royalty-free, + non-sublicensable, non-exclusive, irrevocable license to + exercise the Licensed Rights in the Licensed Material to: + + a. reproduce and Share the Licensed Material, in whole or + in part, for NonCommercial purposes only; and + + b. produce, reproduce, and Share Adapted Material for + NonCommercial purposes only. + + 2. Exceptions and Limitations. For the avoidance of doubt, where + Exceptions and Limitations apply to Your use, this Public + License does not apply, and You do not need to comply with + its terms and conditions. + + 3. Term. The term of this Public License is specified in Section + 6(a). + + 4. Media and formats; technical modifications allowed. The + Licensor authorizes You to exercise the Licensed Rights in + all media and formats whether now known or hereafter created, + and to make technical modifications necessary to do so. The + Licensor waives and/or agrees not to assert any right or + authority to forbid You from making technical modifications + necessary to exercise the Licensed Rights, including + technical modifications necessary to circumvent Effective + Technological Measures. For purposes of this Public License, + simply making modifications authorized by this Section 2(a) + (4) never produces Adapted Material. + + 5. Downstream recipients. + + a. Offer from the Licensor -- Licensed Material. 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Nothing in this Public License constitutes or + may be construed as permission to assert or imply that You + are, or that Your use of the Licensed Material is, connected + with, or sponsored, endorsed, or granted official status by, + the Licensor or others designated to receive attribution as + provided in Section 3(a)(1)(A)(i). + + b. Other rights. + + 1. Moral rights, such as the right of integrity, are not + licensed under this Public License, nor are publicity, + privacy, and/or other similar personality rights; however, to + the extent possible, the Licensor waives and/or agrees not to + assert any such rights held by the Licensor to the limited + extent necessary to allow You to exercise the Licensed + Rights, but not otherwise. + + 2. Patent and trademark rights are not licensed under this + Public License. + + 3. To the extent possible, the Licensor waives any right to + collect royalties from You for the exercise of the Licensed + Rights, whether directly or through a collecting society + under any voluntary or waivable statutory or compulsory + licensing scheme. In all other cases the Licensor expressly + reserves any right to collect such royalties, including when + the Licensed Material is used other than for NonCommercial + purposes. + + +Section 3 -- License Conditions. + +Your exercise of the Licensed Rights is expressly made subject to the +following conditions. + + a. Attribution. + + 1. 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You may satisfy the conditions in Section 3(a)(1) in any + reasonable manner based on the medium, means, and context in + which You Share the Licensed Material. For example, it may be + reasonable to satisfy the conditions by providing a URI or + hyperlink to a resource that includes the required + information. + 3. If requested by the Licensor, You must remove any of the + information required by Section 3(a)(1)(A) to the extent + reasonably practicable. + + b. ShareAlike. + + In addition to the conditions in Section 3(a), if You Share + Adapted Material You produce, the following conditions also apply. + + 1. The Adapter's License You apply must be a Creative Commons + license with the same License Elements, this version or + later, or a BY-NC-SA Compatible License. + + 2. You must include the text of, or the URI or hyperlink to, the + Adapter's License You apply. 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You may not offer or impose any additional or different terms + or conditions on, or apply any Effective Technological + Measures to, Adapted Material that restrict exercise of the + rights granted under the Adapter's License You apply. + + +Section 4 -- Sui Generis Database Rights. + +Where the Licensed Rights include Sui Generis Database Rights that +apply to Your use of the Licensed Material: + + a. for the avoidance of doubt, Section 2(a)(1) grants You the right + to extract, reuse, reproduce, and Share all or a substantial + portion of the contents of the database for NonCommercial purposes + only; + + b. if You include all or a substantial portion of the database + contents in a database in which You have Sui Generis Database + Rights, then the database in which You have Sui Generis Database + Rights (but not its individual contents) is Adapted Material, + including for purposes of Section 3(b); and + + c. You must comply with the conditions in Section 3(a) if You Share + all or a substantial portion of the contents of the database. + +For the avoidance of doubt, this Section 4 supplements and does not +replace Your obligations under this Public License where the Licensed +Rights include other Copyright and Similar Rights. + + +Section 5 -- Disclaimer of Warranties and Limitation of Liability. + + a. UNLESS OTHERWISE SEPARATELY UNDERTAKEN BY THE LICENSOR, TO THE + EXTENT POSSIBLE, THE LICENSOR OFFERS THE LICENSED MATERIAL AS-IS + AND AS-AVAILABLE, AND MAKES NO REPRESENTATIONS OR WARRANTIES OF + ANY KIND CONCERNING THE LICENSED MATERIAL, WHETHER EXPRESS, + IMPLIED, STATUTORY, OR OTHER. THIS INCLUDES, WITHOUT LIMITATION, + WARRANTIES OF TITLE, MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR + PURPOSE, NON-INFRINGEMENT, ABSENCE OF LATENT OR OTHER DEFECTS, + ACCURACY, OR THE PRESENCE OR ABSENCE OF ERRORS, WHETHER OR NOT + KNOWN OR DISCOVERABLE. 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Sections 1, 5, 6, 7, and 8 survive termination of this Public + License. + + +Section 7 -- Other Terms and Conditions. + + a. The Licensor shall not be bound by any additional or different + terms or conditions communicated by You unless expressly agreed. + + b. Any arrangements, understandings, or agreements regarding the + Licensed Material not stated herein are separate from and + independent of the terms and conditions of this Public License. + + +Section 8 -- Interpretation. + + a. For the avoidance of doubt, this Public License does not, and + shall not be interpreted to, reduce, limit, restrict, or impose + conditions on any use of the Licensed Material that could lawfully + be made without permission under this Public License. + + b. To the extent possible, if any provision of this Public License is + deemed unenforceable, it shall be automatically reformed to the + minimum extent necessary to make it enforceable. If the provision + cannot be reformed, it shall be severed from this Public License + without affecting the enforceability of the remaining terms and + conditions. + + c. No term or condition of this Public License will be waived and no + failure to comply consented to unless expressly agreed to by the + Licensor. + + d. Nothing in this Public License constitutes or may be interpreted + as a limitation upon, or waiver of, any privileges and immunities + that apply to the Licensor or You, including from the legal + processes of any jurisdiction or authority. + +======================================================================= + +Creative Commons is not a party to its public +licenses. Notwithstanding, Creative Commons may elect to apply one of +its public licenses to material it publishes and in those instances +will be considered the “Licensor.” The text of the Creative Commons +public licenses is dedicated to the public domain under the CC0 Public +Domain Dedication. 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For +the avoidance of doubt, this paragraph does not form part of the +public licenses. + +Creative Commons may be contacted at creativecommons.org. diff --git a/emotional/wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim/README.md b/emotional/wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim/README.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..dc427705af2afa78332be8217e71c78a95762a10 --- /dev/null +++ b/emotional/wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim/README.md @@ -0,0 +1,127 @@ +--- +language: en +datasets: +- msp-podcast +inference: true +tags: +- speech +- audio +- wav2vec2 +- audio-classification +- emotion-recognition +license: cc-by-nc-sa-4.0 +pipeline_tag: audio-classification +--- + +# Model for Dimensional Speech Emotion Recognition based on Wav2vec 2.0 + +The model expects a raw audio signal as input and outputs predictions for arousal, dominance and valence in a range of approximately 0...1. In addition, it also provides the pooled states of the last transformer layer. The model was created by fine-tuning [ +Wav2Vec2-Large-Robust](https://huggingface.co/facebook/wav2vec2-large-robust) on [MSP-Podcast](https://ecs.utdallas.edu/research/researchlabs/msp-lab/MSP-Podcast.html) (v1.7). The model was pruned from 24 to 12 transformer layers before fine-tuning. An [ONNX](https://onnx.ai/") export of the model is available from [doi:10.5281/zenodo.6221127](https://zenodo.org/record/6221127). Further details are given in the associated [paper](https://arxiv.org/abs/2203.07378) and [tutorial](https://github.com/audeering/w2v2-how-to). + +# Usage + +```python +import numpy as np +import torch +import torch.nn as nn +from transformers import Wav2Vec2Processor +from transformers.models.wav2vec2.modeling_wav2vec2 import ( + Wav2Vec2Model, + Wav2Vec2PreTrainedModel, +) + + +class RegressionHead(nn.Module): + r"""Classification head.""" + + def __init__(self, config): + + super().__init__() + + self.dense = nn.Linear(config.hidden_size, config.hidden_size) + self.dropout = nn.Dropout(config.final_dropout) + self.out_proj = nn.Linear(config.hidden_size, config.num_labels) + + def forward(self, features, **kwargs): + + x = features + x = self.dropout(x) + x = self.dense(x) + x = torch.tanh(x) + x = self.dropout(x) + x = self.out_proj(x) + + return x + + +class EmotionModel(Wav2Vec2PreTrainedModel): + r"""Speech emotion classifier.""" + + def __init__(self, config): + + super().__init__(config) + + self.config = config + self.wav2vec2 = Wav2Vec2Model(config) + self.classifier = RegressionHead(config) + self.init_weights() + + def forward( + self, + input_values, + ): + + outputs = self.wav2vec2(input_values) + hidden_states = outputs[0] + hidden_states = torch.mean(hidden_states, dim=1) + logits = self.classifier(hidden_states) + + return hidden_states, logits + + + +# load model from hub +device = 'cpu' +model_name = 'audeering/wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim' +processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained(model_name) +model = EmotionModel.from_pretrained(model_name) + +# dummy signal +sampling_rate = 16000 +signal = np.zeros((1, sampling_rate), dtype=np.float32) + + +def process_func( + x: np.ndarray, + sampling_rate: int, + embeddings: bool = False, +) -> np.ndarray: + r"""Predict emotions or extract embeddings from raw audio signal.""" + + # run through processor to normalize signal + # always returns a batch, so we just get the first entry + # then we put it on the device + y = processor(x, sampling_rate=sampling_rate) + y = y['input_values'][0] + y = y.reshape(1, -1) + y = torch.from_numpy(y).to(device) + + # run through model + with torch.no_grad(): + y = model(y)[0 if embeddings else 1] + + # convert to numpy + y = y.detach().cpu().numpy() + + return y + + +print(process_func(signal, sampling_rate)) +# Arousal dominance valence +# [[0.5460754 0.6062266 0.40431657]] + +print(process_func(signal, sampling_rate, embeddings=True)) +# Pooled hidden states of last transformer layer +# [[-0.00752167 0.0065819 -0.00746342 ... 0.00663632 0.00848748 +# 0.00599211]] +``` diff --git a/emotional/wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim/config.json b/emotional/wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim/config.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a9596a6e736ce7ddf629657e6b22c1a3756a554d --- /dev/null +++ b/emotional/wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim/config.json @@ -0,0 +1,122 @@ +{ + "_name_or_path": "torch", + "activation_dropout": 0.1, + "adapter_kernel_size": 3, + "adapter_stride": 2, + "add_adapter": false, + "apply_spec_augment": true, + "architectures": [ + "Wav2Vec2ForSpeechClassification" + ], + "attention_dropout": 0.1, + "bos_token_id": 1, + "classifier_proj_size": 256, + "codevector_dim": 768, + "contrastive_logits_temperature": 0.1, + "conv_bias": true, + "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, + "diversity_loss_weight": 0.1, + "do_stable_layer_norm": true, + "eos_token_id": 2, + "feat_extract_activation": "gelu", + "feat_extract_dropout": 0.0, + "feat_extract_norm": "layer", + "feat_proj_dropout": 0.1, + "feat_quantizer_dropout": 0.0, + "final_dropout": 0.1, + "finetuning_task": "wav2vec2_reg", + "gradient_checkpointing": false, + "hidden_act": "gelu", + "hidden_dropout": 0.1, + "hidden_dropout_prob": 0.1, + "hidden_size": 1024, + "id2label": { + "0": "arousal", + "1": "dominance", + "2": "valence" + }, + "initializer_range": 0.02, + "intermediate_size": 4096, + "label2id": { + "arousal": 0, + "dominance": 1, + "valence": 2 + }, + "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": "wav2vec2", + "num_adapter_layers": 3, + "num_attention_heads": 16, + "num_codevector_groups": 2, + "num_codevectors_per_group": 320, + "num_conv_pos_embedding_groups": 16, + "num_conv_pos_embeddings": 128, + "num_feat_extract_layers": 7, + "num_hidden_layers": 12, + "num_negatives": 100, + "output_hidden_size": 1024, + "pad_token_id": 0, + "pooling_mode": "mean", + "problem_type": "regression", + "proj_codevector_dim": 768, + "tdnn_dilation": [ + 1, + 2, + 3, + 1, + 1 + ], + "tdnn_dim": [ + 512, + 512, + 512, + 512, + 1500 + ], + "tdnn_kernel": [ + 5, + 3, + 3, + 1, + 1 + ], + "torch_dtype": "float32", + "transformers_version": "4.17.0.dev0", + "use_weighted_layer_sum": false, + "vocab_size": null, + "xvector_output_dim": 512 +} diff --git a/emotional/wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim/preprocessor_config.json b/emotional/wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim/preprocessor_config.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..73caa151574001d3d495fae897e1d38968249712 --- /dev/null +++ b/emotional/wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim/preprocessor_config.json @@ -0,0 +1,9 @@ +{ + "do_normalize": true, + "feature_extractor_type": "Wav2Vec2FeatureExtractor", + "feature_size": 1, + "padding_side": "right", + "padding_value": 0.0, + "return_attention_mask": true, + "sampling_rate": 16000 +} diff --git a/emotional/wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim/vocab.json b/emotional/wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim/vocab.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0967ef424bce6791893e9a57bb952f80fd536e93 --- /dev/null +++ b/emotional/wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim/vocab.json @@ -0,0 +1 @@ +{} diff --git a/export_onnx.py b/export_onnx.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..1dfde53aeb7489003ed0b7ffe200097935758b62 --- /dev/null +++ b/export_onnx.py @@ -0,0 +1,56 @@ +from models_onnx import SynthesizerTrn +import utils +from text.symbols import symbols +import os +import json + + +def export_onnx(export_path, model_path, config_path): + hps = utils.get_hparams_from_file(config_path) + net_g = SynthesizerTrn( + len(symbols), + hps.data.filter_length // 2 + 1, + hps.train.segment_size // hps.data.hop_length, + n_speakers=hps.data.n_speakers, + **hps.model, + ) + _ = net_g.eval() + _ = utils.load_checkpoint(model_path, net_g, None, skip_optimizer=True) + net_g.export_onnx(export_path) + + spklist = [] + for key in hps.data.spk2id.keys(): + spklist.append(key) + + MoeVSConf = { + "Folder": f"{export_path}", + "Name": f"{export_path}", + "Type": "BertVits", + "Symbol": symbols, + "Cleaner": "", + "Rate": hps.data.sampling_rate, + "CharaMix": True, + "Characters": spklist, + "LanguageMap": {"ZH": [0, 0], "JP": [1, 6], "EN": [2, 8]}, + "Dict": "BasicDict", + "BertPath": [ + "chinese-roberta-wwm-ext-large", + "deberta-v2-large-japanese", + "bert-base-japanese-v3", + ], + } + + with open(f"onnx/{export_path}.json", "w") as MoeVsConfFile: + json.dump(MoeVSConf, MoeVsConfFile, indent=4) + + +if __name__ == "__main__": + print(symbols) + export_path = "HimenoSena" + model_path = "G_53000.pth" + config_path = "config.json" + if not os.path.exists("onnx"): + os.makedirs("onnx") + if not os.path.exists(f"onnx/{export_path}"): + os.makedirs(f"onnx/{export_path}") + export_onnx(export_path, model_path, config_path) diff --git a/filelists/esd.list b/filelists/esd.list new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f573fbeefca6b5e711e9b5e4244d772bacb5f692 --- /dev/null +++ b/filelists/esd.list @@ -0,0 +1,3 @@ +Example: +{wav_path}|{speaker_name}|{language}|{text} +派蒙_1.wav|派蒙|ZH|前面的区域，以后再来探索吧！ diff --git a/img/yuyu.png b/img/yuyu.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..498908386b096378101204b4a33a037fd03c052a Binary files /dev/null and b/img/yuyu.png differ diff --git "a/img/\345\217\202\346\225\260\350\257\264\346\230\216.png" "b/img/\345\217\202\346\225\260\350\257\264\346\230\216.png" new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..62430379c78a89d5626240e79ab0bc13d86b4f16 Binary files /dev/null and "b/img/\345\217\202\346\225\260\350\257\264\346\230\216.png" differ diff --git "a/img/\345\256\265\345\256\253.png" "b/img/\345\256\265\345\256\253.png" new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..8a9a5d2c57dc58fb98a3aa7b277bb1be4e365c03 Binary files /dev/null and "b/img/\345\256\265\345\256\253.png" differ diff --git "a/img/\345\276\256\344\277\241\345\233\276\347\211\207_20231010105112.png" "b/img/\345\276\256\344\277\241\345\233\276\347\211\207_20231010105112.png" new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..77fe96f176f997aea9e1738bf99e47b48697fc6a Binary files /dev/null and "b/img/\345\276\256\344\277\241\345\233\276\347\211\207_20231010105112.png" differ diff --git "a/img/\347\245\236\351\207\214\347\273\253\345\215\216.png" "b/img/\347\245\236\351\207\214\347\273\253\345\215\216.png" new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6ac12023c7dd40db4524ec6e80dc98bb801b39b2 Binary files /dev/null and "b/img/\347\245\236\351\207\214\347\273\253\345\215\216.png" differ diff --git "a/img/\347\272\263\350\245\277\345\246\262.png" "b/img/\347\272\263\350\245\277\345\246\262.png" new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..80d2c2d8917b687bbb772b8e93b877569e4daf8a Binary files /dev/null and "b/img/\347\272\263\350\245\277\345\246\262.png" differ diff --git a/infer.py b/infer.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0f3eb9f31e01cb1e7e00e582cd34fb62bd37061a --- /dev/null +++ b/infer.py @@ -0,0 +1,313 @@ +""" +版本管理、兼容推理及模型加载实现。 +版本说明： + 1. 版本号与github的release版本号对应，使用哪个release版本训练的模型即对应其版本号 + 2. 请在模型的config.json中显示声明版本号，添加一个字段"version" : "你的版本号" +特殊版本说明： + 1.1.1-fix： 1.1.1版本训练的模型，但是在推理时使用dev的日语修复 + 1.1.1-dev： dev开发 + 2.0：当前版本 +""" +import torch +import commons +from text import cleaned_text_to_sequence, get_bert +from text.cleaner import clean_text +import utils + +from models import SynthesizerTrn +from text.symbols import symbols +from oldVersion.V111.models import SynthesizerTrn as V111SynthesizerTrn +from oldVersion.V111.text import symbols as V111symbols +from oldVersion.V110.models import SynthesizerTrn as V110SynthesizerTrn +from oldVersion.V110.text import symbols as V110symbols +from oldVersion.V101.models import SynthesizerTrn as V101SynthesizerTrn +from oldVersion.V101.text import symbols as V101symbols + +from oldVersion import V111, V110, V101 + +# 当前版本信息 +latest_version = "2.0" + +# 版本兼容 +SynthesizerTrnMap = { + "1.1.1-fix": V111SynthesizerTrn, + "1.1.1": V111SynthesizerTrn, + "1.1": V110SynthesizerTrn, + "1.1.0": V110SynthesizerTrn, + "1.0.1": V101SynthesizerTrn, + "1.0": V101SynthesizerTrn, + "1.0.0": V101SynthesizerTrn, +} + +symbolsMap = { + "1.1.1-fix": V111symbols, + "1.1.1": V111symbols, + "1.1": V110symbols, + "1.1.0": V110symbols, + "1.0.1": V101symbols, + "1.0": V101symbols, + "1.0.0": V101symbols, +} + + +def get_net_g(model_path: str, version: str, device: str, hps): + if version != latest_version: + net_g = SynthesizerTrnMap[version]( + len(symbolsMap[version]), + hps.data.filter_length // 2 + 1, + hps.train.segment_size // hps.data.hop_length, + n_speakers=hps.data.n_speakers, + **hps.model, + ).to(device) + else: + # 当前版本模型 net_g + net_g = SynthesizerTrn( + len(symbols), + hps.data.filter_length // 2 + 1, + hps.train.segment_size // hps.data.hop_length, + n_speakers=hps.data.n_speakers, + **hps.model, + ).to(device) + _ = net_g.eval() + _ = utils.load_checkpoint(model_path, net_g, None, skip_optimizer=True) + return net_g + + +def get_text(text, language_str, hps, device): + # 在此处实现当前版本的get_text + norm_text, phone, tone, word2ph = clean_text(text, language_str) + phone, tone, language = cleaned_text_to_sequence(phone, tone, language_str) + + if hps.data.add_blank: + phone = commons.intersperse(phone, 0) + tone = commons.intersperse(tone, 0) + language = commons.intersperse(language, 0) + for i in range(len(word2ph)): + word2ph[i] = word2ph[i] * 2 + word2ph[0] += 1 + bert_ori = get_bert(norm_text, word2ph, language_str, device) + del word2ph + assert bert_ori.shape[-1] == len(phone), phone + + if language_str == "ZH": + bert = bert_ori + ja_bert = torch.zeros(1024, len(phone)) + en_bert = torch.zeros(1024, len(phone)) + elif language_str == "JP": + bert = torch.zeros(1024, len(phone)) + ja_bert = bert_ori + en_bert = torch.zeros(1024, len(phone)) + elif language_str == "EN": + bert = torch.zeros(1024, len(phone)) + ja_bert = torch.zeros(1024, len(phone)) + en_bert = bert_ori + else: + raise ValueError("language_str should be ZH, JP or EN") + + assert bert.shape[-1] == len( + phone + ), f"Bert seq len {bert.shape[-1]} != {len(phone)}" + + phone = torch.LongTensor(phone) + tone = torch.LongTensor(tone) + language = torch.LongTensor(language) + return bert, ja_bert, en_bert, phone, tone, language + + +def infer( + text, + sdp_ratio, + noise_scale, + noise_scale_w, + length_scale, + sid, + language, + hps, + net_g, + device, + skip_start=False, + skip_end=False, +): + # 支持中日双语版本 + inferMap_V2 = { + "1.1.1-fix": V111.infer_fix, + "1.1.1": V111.infer, + "1.1": V110.infer, + "1.1.0": V110.infer, + } + # 仅支持中文版本 + # 在测试中，并未发现两个版本的模型不能互相通用 + inferMap_V1 = { + "1.0.1": V101.infer, + "1.0": V101.infer, + "1.0.0": V101.infer, + } + version = hps.version if hasattr(hps, "version") else latest_version + # 非当前版本，根据版本号选择合适的infer + if version != latest_version: + if version in inferMap_V2.keys(): + return inferMap_V2[version]( + text, + sdp_ratio, + noise_scale, + noise_scale_w, + length_scale, + sid, + language, + hps, + net_g, + device, + ) + if version in inferMap_V1.keys(): + return inferMap_V1[version]( + text, + sdp_ratio, + noise_scale, + noise_scale_w, + length_scale, + sid, + hps, + net_g, + device, + ) + # 在此处实现当前版本的推理 + bert, ja_bert, en_bert, phones, tones, lang_ids = get_text( + text, language, hps, device + ) + if skip_start: + phones = phones[1:] + tones = tones[1:] + lang_ids = lang_ids[1:] + bert = bert[:, 1:] + ja_bert = ja_bert[:, 1:] + en_bert = en_bert[:, 1:] + if skip_end: + phones = phones[:-1] + tones = tones[:-1] + lang_ids = lang_ids[:-1] + bert = bert[:, :-1] + ja_bert = ja_bert[:, :-1] + en_bert = en_bert[:, :-1] + with torch.no_grad(): + x_tst = phones.to(device).unsqueeze(0) + tones = tones.to(device).unsqueeze(0) + lang_ids = lang_ids.to(device).unsqueeze(0) + bert = bert.to(device).unsqueeze(0) + ja_bert = ja_bert.to(device).unsqueeze(0) + en_bert = en_bert.to(device).unsqueeze(0) + x_tst_lengths = torch.LongTensor([phones.size(0)]).to(device) + del phones + speakers = torch.LongTensor([hps.data.spk2id[sid]]).to(device) + audio = ( + net_g.infer( + x_tst, + x_tst_lengths, + speakers, + tones, + lang_ids, + bert, + ja_bert, + en_bert, + sdp_ratio=sdp_ratio, + noise_scale=noise_scale, + noise_scale_w=noise_scale_w, + length_scale=length_scale, + )[0][0, 0] + .data.cpu() + .float() + .numpy() + ) + del x_tst, tones, lang_ids, bert, x_tst_lengths, speakers, ja_bert, en_bert + if torch.cuda.is_available(): + torch.cuda.empty_cache() + return audio + + +def infer_multilang( + text, + sdp_ratio, + noise_scale, + noise_scale_w, + length_scale, + sid, + language, + hps, + net_g, + device, + skip_start=False, + skip_end=False, +): + bert, ja_bert, en_bert, phones, tones, lang_ids = [], [], [], [], [], [] + # bert, ja_bert, en_bert, phones, tones, lang_ids = get_text( + # text, language, hps, device + # ) + for idx, (t, l) in enumerate(zip(text, language)): + skip_start = (idx != 0) or (skip_start and idx == 0) + skip_end = (idx != len(text) - 1) or (skip_end and idx == len(text) - 1) + ( + temp_bert, + temp_ja_bert, + temp_en_bert, + temp_phones, + temp_tones, + temp_lang_ids, + ) = get_text(t, l, hps, device) + if skip_start: + temp_bert = temp_bert[:, 1:] + temp_ja_bert = temp_ja_bert[:, 1:] + temp_en_bert = temp_en_bert[:, 1:] + temp_phones = temp_phones[1:] + temp_tones = temp_tones[1:] + temp_lang_ids = temp_lang_ids[1:] + if skip_end: + temp_bert = temp_bert[:, :-1] + temp_ja_bert = temp_ja_bert[:, :-1] + temp_en_bert = temp_en_bert[:, :-1] + temp_phones = temp_phones[:-1] + temp_tones = temp_tones[:-1] + temp_lang_ids = temp_lang_ids[:-1] + bert.append(temp_bert) + ja_bert.append(temp_ja_bert) + en_bert.append(temp_en_bert) + phones.append(temp_phones) + tones.append(temp_tones) + lang_ids.append(temp_lang_ids) + bert = torch.concatenate(bert, dim=1) + ja_bert = torch.concatenate(ja_bert, dim=1) + en_bert = torch.concatenate(en_bert, dim=1) + phones = torch.concatenate(phones, dim=0) + tones = torch.concatenate(tones, dim=0) + lang_ids = torch.concatenate(lang_ids, dim=0) + with torch.no_grad(): + x_tst = phones.to(device).unsqueeze(0) + tones = tones.to(device).unsqueeze(0) + lang_ids = lang_ids.to(device).unsqueeze(0) + bert = bert.to(device).unsqueeze(0) + ja_bert = ja_bert.to(device).unsqueeze(0) + en_bert = en_bert.to(device).unsqueeze(0) + x_tst_lengths = torch.LongTensor([phones.size(0)]).to(device) + del phones + speakers = torch.LongTensor([hps.data.spk2id[sid]]).to(device) + audio = ( + net_g.infer( + x_tst, + x_tst_lengths, + speakers, + tones, + lang_ids, + bert, + ja_bert, + en_bert, + sdp_ratio=sdp_ratio, + noise_scale=noise_scale, + noise_scale_w=noise_scale_w, + length_scale=length_scale, + )[0][0, 0] + .data.cpu() + .float() + .numpy() + ) + del x_tst, tones, lang_ids, bert, x_tst_lengths, speakers, ja_bert, en_bert + if torch.cuda.is_available(): + torch.cuda.empty_cache() + return audio diff --git a/losses.py b/losses.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b1b263e4c205e78ffe970f622ab6ff68f36d3b17 --- /dev/null +++ b/losses.py @@ -0,0 +1,58 @@ +import torch + + +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(-2.0 * logs_p) + kl = torch.sum(kl * z_mask) + l = kl / torch.sum(z_mask) + return l diff --git a/mel_processing.py b/mel_processing.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c3ba59217bbd94c391851a1b93e7702b60ec1419 --- /dev/null +++ b/mel_processing.py @@ -0,0 +1,142 @@ +import torch +import torch.utils.data +from librosa.filters import mel as librosa_mel_fn +import warnings + +# warnings.simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning) +warnings.filterwarnings(action="ignore") +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) < -1.0: + print("min value is ", torch.min(y)) + if torch.max(y) > 1.0: + 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(sampling_rate, n_fft, num_mels, fmin, 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) < -1.0: + print("min value is ", torch.min(y)) + if torch.max(y) > 1.0: + 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(sampling_rate, n_fft, num_mels, fmin, 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/models.py b/models.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e100f9781ad1bcaa5f537a94c11208f52885d3af --- /dev/null +++ b/models.py @@ -0,0 +1,1004 @@ +import math +import torch +from torch import nn +from torch.nn import functional as F + +import commons +import modules +import attentions +import monotonic_align + +from torch.nn import Conv1d, ConvTranspose1d, Conv2d +from torch.nn.utils import weight_norm, remove_weight_norm, spectral_norm +from commons import init_weights, get_padding +from text import symbols, num_tones, num_languages + + +class DurationDiscriminator(nn.Module): # vits2 + 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.dur_proj = nn.Conv1d(1, filter_channels, 1) + + self.pre_out_conv_1 = nn.Conv1d( + 2 * filter_channels, filter_channels, kernel_size, padding=kernel_size // 2 + ) + self.pre_out_norm_1 = modules.LayerNorm(filter_channels) + self.pre_out_conv_2 = nn.Conv1d( + filter_channels, filter_channels, kernel_size, padding=kernel_size // 2 + ) + self.pre_out_norm_2 = modules.LayerNorm(filter_channels) + + if gin_channels != 0: + self.cond = nn.Conv1d(gin_channels, in_channels, 1) + + self.output_layer = nn.Sequential(nn.Linear(filter_channels, 1), nn.Sigmoid()) + + def forward_probability(self, x, x_mask, dur, g=None): + dur = self.dur_proj(dur) + x = torch.cat([x, dur], dim=1) + x = self.pre_out_conv_1(x * x_mask) + x = torch.relu(x) + x = self.pre_out_norm_1(x) + x = self.drop(x) + x = self.pre_out_conv_2(x * x_mask) + x = torch.relu(x) + x = self.pre_out_norm_2(x) + x = self.drop(x) + x = x * x_mask + x = x.transpose(1, 2) + output_prob = self.output_layer(x) + return output_prob + + def forward(self, x, x_mask, dur_r, dur_hat, 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) + + output_probs = [] + for dur in [dur_r, dur_hat]: + output_prob = self.forward_probability(x, x_mask, dur, g) + output_probs.append(output_prob) + + return output_probs + + +class TransformerCouplingBlock(nn.Module): + def __init__( + self, + channels, + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout, + n_flows=4, + gin_channels=0, + share_parameter=False, + ): + super().__init__() + self.channels = channels + self.hidden_channels = hidden_channels + self.kernel_size = kernel_size + self.n_layers = n_layers + self.n_flows = n_flows + self.gin_channels = gin_channels + + self.flows = nn.ModuleList() + + self.wn = ( + attentions.FFT( + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout, + isflow=True, + gin_channels=self.gin_channels, + ) + if share_parameter + else None + ) + + for i in range(n_flows): + self.flows.append( + modules.TransformerCouplingLayer( + channels, + hidden_channels, + kernel_size, + n_layers, + n_heads, + p_dropout, + filter_channels, + mean_only=True, + wn_sharing_parameter=self.wn, + gin_channels=self.gin_channels, + ) + ) + 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 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, + n_vocab, + out_channels, + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout, + gin_channels=0, + ): + super().__init__() + self.n_vocab = n_vocab + 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.gin_channels = gin_channels + self.emb = nn.Embedding(len(symbols), hidden_channels) + nn.init.normal_(self.emb.weight, 0.0, hidden_channels**-0.5) + self.tone_emb = nn.Embedding(num_tones, hidden_channels) + nn.init.normal_(self.tone_emb.weight, 0.0, hidden_channels**-0.5) + self.language_emb = nn.Embedding(num_languages, hidden_channels) + nn.init.normal_(self.language_emb.weight, 0.0, hidden_channels**-0.5) + self.bert_proj = nn.Conv1d(1024, hidden_channels, 1) + self.ja_bert_proj = nn.Conv1d(1024, hidden_channels, 1) + self.en_bert_proj = nn.Conv1d(1024, hidden_channels, 1) + + self.encoder = attentions.Encoder( + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout, + gin_channels=self.gin_channels, + ) + self.proj = nn.Conv1d(hidden_channels, out_channels * 2, 1) + + def forward( + self, x, x_lengths, tone, language, bert, ja_bert, en_bert, sid, g=None + ): + bert_emb = self.bert_proj(bert).transpose(1, 2) + ja_bert_emb = self.ja_bert_proj(ja_bert).transpose(1, 2) + en_bert_emb = self.en_bert_proj(en_bert).transpose(1, 2) + x = ( + self.emb(x) + + self.tone_emb(tone) + + self.language_emb(language) + + bert_emb + + ja_bert_emb + + en_bert_emb + ) * math.sqrt( + self.hidden_channels + ) # [b, t, h] + x = torch.transpose(x, 1, -1) # [b, h, t] + x_mask = torch.unsqueeze(commons.sequence_mask(x_lengths, x.size(2)), 1).to( + x.dtype + ) + + x = self.encoder(x * x_mask, x_mask, g=g) + stats = self.proj(x) * x_mask + + m, logs = torch.split(stats, self.out_channels, dim=1) + return x, m, logs, x_mask + + +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): + 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 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 layer in self.ups: + remove_weight_norm(layer) + for layer in self.resblocks: + layer.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 is 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 layer in self.convs: + x = layer(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 is 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 layer in self.convs: + x = layer(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)]) # noqa: E501 + + 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, mask=None): + 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)) + + 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 SynthesizerTrn(nn.Module): + """ + Synthesizer for Training + """ + + def __init__( + self, + n_vocab, + 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=256, + gin_channels=256, + use_sdp=True, + n_flow_layer=4, + n_layers_trans_flow=4, + flow_share_parameter=False, + use_transformer_flow=True, + **kwargs + ): + super().__init__() + self.n_vocab = n_vocab + 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.n_layers_trans_flow = n_layers_trans_flow + self.use_spk_conditioned_encoder = kwargs.get( + "use_spk_conditioned_encoder", True + ) + self.use_sdp = use_sdp + self.use_noise_scaled_mas = kwargs.get("use_noise_scaled_mas", False) + self.mas_noise_scale_initial = kwargs.get("mas_noise_scale_initial", 0.01) + self.noise_scale_delta = kwargs.get("noise_scale_delta", 2e-6) + self.current_mas_noise_scale = self.mas_noise_scale_initial + if self.use_spk_conditioned_encoder and gin_channels > 0: + self.enc_gin_channels = gin_channels + self.enc_p = TextEncoder( + n_vocab, + inter_channels, + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout, + gin_channels=self.enc_gin_channels, + ) + 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, + ) + if use_transformer_flow: + self.flow = TransformerCouplingBlock( + inter_channels, + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers_trans_flow, + 5, + p_dropout, + n_flow_layer, + gin_channels=gin_channels, + share_parameter=flow_share_parameter, + ) + else: + self.flow = ResidualCouplingBlock( + inter_channels, + hidden_channels, + 5, + 1, + n_flow_layer, + gin_channels=gin_channels, + ) + self.sdp = StochasticDurationPredictor( + hidden_channels, 192, 3, 0.5, 4, gin_channels=gin_channels + ) + self.dp = DurationPredictor( + hidden_channels, 256, 3, 0.5, gin_channels=gin_channels + ) + + if n_speakers >= 1: + self.emb_g = nn.Embedding(n_speakers, gin_channels) + else: + self.ref_enc = ReferenceEncoder(spec_channels, gin_channels) + + def forward( + self, + x, + x_lengths, + y, + y_lengths, + sid, + tone, + language, + bert, + ja_bert, + en_bert, + emo=None, + ): + if self.n_speakers > 0: + g = self.emb_g(sid).unsqueeze(-1) # [b, h, 1] + else: + g = self.ref_enc(y.transpose(1, 2)).unsqueeze(-1) + x, m_p, logs_p, x_mask = self.enc_p( + x, x_lengths, tone, language, bert, ja_bert, en_bert, sid, g=g + ) + z, m_q, logs_q, y_mask = self.enc_q(y, y_lengths, g=g) + z_p = self.flow(z, y_mask, g=g) + + with torch.no_grad(): + # negative cross-entropy + s_p_sq_r = torch.exp(-2 * logs_p) # [b, d, t] + neg_cent1 = torch.sum( + -0.5 * math.log(2 * math.pi) - logs_p, [1], keepdim=True + ) # [b, 1, t_s] + neg_cent2 = torch.matmul( + -0.5 * (z_p**2).transpose(1, 2), s_p_sq_r + ) # [b, t_t, d] x [b, d, t_s] = [b, t_t, t_s] + neg_cent3 = torch.matmul( + z_p.transpose(1, 2), (m_p * s_p_sq_r) + ) # [b, t_t, d] x [b, d, t_s] = [b, t_t, t_s] + neg_cent4 = torch.sum( + -0.5 * (m_p**2) * s_p_sq_r, [1], keepdim=True + ) # [b, 1, t_s] + neg_cent = neg_cent1 + neg_cent2 + neg_cent3 + neg_cent4 + if self.use_noise_scaled_mas: + epsilon = ( + torch.std(neg_cent) + * torch.randn_like(neg_cent) + * self.current_mas_noise_scale + ) + neg_cent = neg_cent + epsilon + + attn_mask = torch.unsqueeze(x_mask, 2) * torch.unsqueeze(y_mask, -1) + attn = ( + monotonic_align.maximum_path(neg_cent, attn_mask.squeeze(1)) + .unsqueeze(1) + .detach() + ) + + w = attn.sum(2) + + l_length_sdp = self.sdp(x, x_mask, w, g=g) + l_length_sdp = l_length_sdp / torch.sum(x_mask) + + logw_ = torch.log(w + 1e-6) * x_mask + logw = self.dp(x, x_mask, g=g) + l_length_dp = torch.sum((logw - logw_) ** 2, [1, 2]) / torch.sum( + x_mask + ) # for averaging + + l_length = l_length_dp + l_length_sdp + + # expand prior + m_p = torch.matmul(attn.squeeze(1), m_p.transpose(1, 2)).transpose(1, 2) + logs_p = torch.matmul(attn.squeeze(1), logs_p.transpose(1, 2)).transpose(1, 2) + + z_slice, ids_slice = commons.rand_slice_segments( + z, y_lengths, self.segment_size + ) + o = self.dec(z_slice, g=g) + return ( + o, + l_length, + attn, + ids_slice, + x_mask, + y_mask, + (z, z_p, m_p, logs_p, m_q, logs_q), + (x, logw, logw_), + ) + + def infer( + self, + x, + x_lengths, + sid, + tone, + language, + bert, + ja_bert, + en_bert, + noise_scale=0.667, + length_scale=1, + noise_scale_w=0.8, + max_len=None, + sdp_ratio=0, + y=None, + ): + # x, m_p, logs_p, x_mask = self.enc_p(x, x_lengths, tone, language, bert) + # g = self.gst(y) + if self.n_speakers > 0: + g = self.emb_g(sid).unsqueeze(-1) # [b, h, 1] + else: + g = self.ref_enc(y.transpose(1, 2)).unsqueeze(-1) + x, m_p, logs_p, x_mask = self.enc_p( + x, x_lengths, tone, language, bert, ja_bert, en_bert, sid, g=g + ) + logw = self.sdp(x, x_mask, g=g, reverse=True, noise_scale=noise_scale_w) * ( + sdp_ratio + ) + self.dp(x, x_mask, g=g) * (1 - sdp_ratio) + w = torch.exp(logw) * x_mask * length_scale + w_ceil = torch.ceil(w) + y_lengths = torch.clamp_min(torch.sum(w_ceil, [1, 2]), 1).long() + y_mask = torch.unsqueeze(commons.sequence_mask(y_lengths, None), 1).to( + x_mask.dtype + ) + attn_mask = torch.unsqueeze(x_mask, 2) * torch.unsqueeze(y_mask, -1) + attn = commons.generate_path(w_ceil, attn_mask) + + m_p = torch.matmul(attn.squeeze(1), m_p.transpose(1, 2)).transpose( + 1, 2 + ) # [b, t', t], [b, t, d] -> [b, d, t'] + logs_p = torch.matmul(attn.squeeze(1), logs_p.transpose(1, 2)).transpose( + 1, 2 + ) # [b, t', t], [b, t, d] -> [b, d, t'] + + z_p = m_p + torch.randn_like(m_p) * torch.exp(logs_p) * noise_scale + z = self.flow(z_p, y_mask, g=g, reverse=True) + o = self.dec((z * y_mask)[:, :, :max_len], g=g) + return o, attn, y_mask, (z, z_p, m_p, logs_p) diff --git a/models_onnx.py b/models_onnx.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..41f2c6885a33a0bca38825443b5bba66017743a2 --- /dev/null +++ b/models_onnx.py @@ -0,0 +1,986 @@ +import math +import torch +from torch import nn +from torch.nn import functional as F + +import commons +import modules +import attentions_onnx + +from torch.nn import Conv1d, ConvTranspose1d, Conv2d +from torch.nn.utils import weight_norm, remove_weight_norm, spectral_norm +from commons import init_weights, get_padding +from text import symbols, num_tones, num_languages + + +class DurationDiscriminator(nn.Module): # vits2 + 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.dur_proj = nn.Conv1d(1, filter_channels, 1) + + self.pre_out_conv_1 = nn.Conv1d( + 2 * filter_channels, filter_channels, kernel_size, padding=kernel_size // 2 + ) + self.pre_out_norm_1 = modules.LayerNorm(filter_channels) + self.pre_out_conv_2 = nn.Conv1d( + filter_channels, filter_channels, kernel_size, padding=kernel_size // 2 + ) + self.pre_out_norm_2 = modules.LayerNorm(filter_channels) + + if gin_channels != 0: + self.cond = nn.Conv1d(gin_channels, in_channels, 1) + + self.output_layer = nn.Sequential(nn.Linear(filter_channels, 1), nn.Sigmoid()) + + def forward_probability(self, x, x_mask, dur, g=None): + dur = self.dur_proj(dur) + x = torch.cat([x, dur], dim=1) + x = self.pre_out_conv_1(x * x_mask) + x = torch.relu(x) + x = self.pre_out_norm_1(x) + x = self.drop(x) + x = self.pre_out_conv_2(x * x_mask) + x = torch.relu(x) + x = self.pre_out_norm_2(x) + x = self.drop(x) + x = x * x_mask + x = x.transpose(1, 2) + output_prob = self.output_layer(x) + return output_prob + + def forward(self, x, x_mask, dur_r, dur_hat, 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) + + output_probs = [] + for dur in [dur_r, dur_hat]: + output_prob = self.forward_probability(x, x_mask, dur, g) + output_probs.append(output_prob) + + return output_probs + + +class TransformerCouplingBlock(nn.Module): + def __init__( + self, + channels, + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout, + n_flows=4, + gin_channels=0, + share_parameter=False, + ): + super().__init__() + self.channels = channels + self.hidden_channels = hidden_channels + self.kernel_size = kernel_size + self.n_layers = n_layers + self.n_flows = n_flows + self.gin_channels = gin_channels + + self.flows = nn.ModuleList() + + self.wn = ( + attentions_onnx.FFT( + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout, + isflow=True, + gin_channels=self.gin_channels, + ) + if share_parameter + else None + ) + + for i in range(n_flows): + self.flows.append( + modules.TransformerCouplingLayer( + channels, + hidden_channels, + kernel_size, + n_layers, + n_heads, + p_dropout, + filter_channels, + mean_only=True, + wn_sharing_parameter=self.wn, + gin_channels=self.gin_channels, + ) + ) + self.flows.append(modules.Flip()) + + def forward(self, x, x_mask, g=None, reverse=True): + 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 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, z, g=None): + 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 + + flows = list(reversed(self.flows)) + flows = flows[:-2] + [flows[-1]] # remove a useless vflow + for flow in flows: + z = flow(z, x_mask, g=x, reverse=True) + 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, + n_vocab, + out_channels, + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout, + gin_channels=0, + ): + super().__init__() + self.n_vocab = n_vocab + 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.gin_channels = gin_channels + self.emb = nn.Embedding(len(symbols), hidden_channels) + nn.init.normal_(self.emb.weight, 0.0, hidden_channels**-0.5) + self.tone_emb = nn.Embedding(num_tones, hidden_channels) + nn.init.normal_(self.tone_emb.weight, 0.0, hidden_channels**-0.5) + self.language_emb = nn.Embedding(num_languages, hidden_channels) + nn.init.normal_(self.language_emb.weight, 0.0, hidden_channels**-0.5) + self.bert_proj = nn.Conv1d(1024, hidden_channels, 1) + self.ja_bert_proj = nn.Conv1d(1024, hidden_channels, 1) + self.en_bert_proj = nn.Conv1d(1024, hidden_channels, 1) + + self.encoder = attentions_onnx.Encoder( + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout, + gin_channels=self.gin_channels, + ) + self.proj = nn.Conv1d(hidden_channels, out_channels * 2, 1) + + def forward(self, x, x_lengths, tone, language, bert, ja_bert, en_bert, g=None): + x_mask = torch.ones_like(x).unsqueeze(0) + bert_emb = self.bert_proj(bert.transpose(0, 1).unsqueeze(0)).transpose(1, 2) + ja_bert_emb = self.ja_bert_proj(ja_bert.transpose(0, 1).unsqueeze(0)).transpose( + 1, 2 + ) + en_bert_emb = self.en_bert_proj(en_bert.transpose(0, 1).unsqueeze(0)).transpose( + 1, 2 + ) + x = ( + self.emb(x) + + self.tone_emb(tone) + + self.language_emb(language) + + bert_emb + + ja_bert_emb + + en_bert_emb + ) * math.sqrt( + self.hidden_channels + ) # [b, t, h] + x = torch.transpose(x, 1, -1) # [b, h, t] + x_mask = x_mask.to(x.dtype) + + x = self.encoder(x * x_mask, x_mask, g=g) + stats = self.proj(x) * x_mask + + m, logs = torch.split(stats, self.out_channels, dim=1) + return x, m, logs, x_mask + + +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=True): + 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): + 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 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 layer in self.ups: + remove_weight_norm(layer) + for layer in self.resblocks: + layer.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 is 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 layer in self.convs: + x = layer(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 is 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 layer in self.convs: + x = layer(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)]) # noqa: E501 + + 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, mask=None): + 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)) + + 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 SynthesizerTrn(nn.Module): + """ + Synthesizer for Training + """ + + def __init__( + self, + n_vocab, + 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=256, + gin_channels=256, + use_sdp=True, + n_flow_layer=4, + n_layers_trans_flow=4, + flow_share_parameter=False, + use_transformer_flow=True, + **kwargs, + ): + super().__init__() + self.n_vocab = n_vocab + 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.n_layers_trans_flow = n_layers_trans_flow + self.use_spk_conditioned_encoder = kwargs.get( + "use_spk_conditioned_encoder", True + ) + self.use_sdp = use_sdp + self.use_noise_scaled_mas = kwargs.get("use_noise_scaled_mas", False) + self.mas_noise_scale_initial = kwargs.get("mas_noise_scale_initial", 0.01) + self.noise_scale_delta = kwargs.get("noise_scale_delta", 2e-6) + self.current_mas_noise_scale = self.mas_noise_scale_initial + if self.use_spk_conditioned_encoder and gin_channels > 0: + self.enc_gin_channels = gin_channels + self.enc_p = TextEncoder( + n_vocab, + inter_channels, + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout, + gin_channels=self.enc_gin_channels, + ) + 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, + ) + if use_transformer_flow: + self.flow = TransformerCouplingBlock( + inter_channels, + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers_trans_flow, + 5, + p_dropout, + n_flow_layer, + gin_channels=gin_channels, + share_parameter=flow_share_parameter, + ) + else: + self.flow = ResidualCouplingBlock( + inter_channels, + hidden_channels, + 5, + 1, + n_flow_layer, + gin_channels=gin_channels, + ) + self.sdp = StochasticDurationPredictor( + hidden_channels, 192, 3, 0.5, 4, gin_channels=gin_channels + ) + self.dp = DurationPredictor( + hidden_channels, 256, 3, 0.5, gin_channels=gin_channels + ) + + if n_speakers >= 1: + self.emb_g = nn.Embedding(n_speakers, gin_channels) + else: + self.ref_enc = ReferenceEncoder(spec_channels, gin_channels) + + def export_onnx( + self, + path, + max_len=None, + sdp_ratio=0, + y=None, + ): + noise_scale = 0.667 + length_scale = 1 + noise_scale_w = 0.8 + x = torch.LongTensor( + [ + 0, + 97, + 0, + 8, + 0, + 78, + 0, + 8, + 0, + 76, + 0, + 37, + 0, + 40, + 0, + 97, + 0, + 8, + 0, + 23, + 0, + 8, + 0, + 74, + 0, + 26, + 0, + 104, + 0, + ] + ).unsqueeze(0) + tone = torch.zeros_like(x) + language = torch.zeros_like(x) + x_lengths = torch.LongTensor([x.shape[1]]) + sid = torch.LongTensor([0]) + bert = torch.randn(size=(x.shape[1], 1024)) + ja_bert = torch.randn(size=(x.shape[1], 1024)) + en_bert = torch.randn(size=(x.shape[1], 1024)) + + if self.n_speakers > 0: + g = self.emb_g(sid).unsqueeze(-1) # [b, h, 1] + torch.onnx.export( + self.emb_g, + (sid), + f"onnx/{path}/{path}_emb.onnx", + input_names=["sid"], + output_names=["g"], + verbose=True, + ) + else: + g = self.ref_enc(y.transpose(1, 2)).unsqueeze(-1) + + torch.onnx.export( + self.enc_p, + (x, x_lengths, tone, language, bert, ja_bert, en_bert, g), + f"onnx/{path}/{path}_enc_p.onnx", + input_names=[ + "x", + "x_lengths", + "t", + "language", + "bert_0", + "bert_1", + "bert_2", + "g", + ], + output_names=["xout", "m_p", "logs_p", "x_mask"], + dynamic_axes={ + "x": [0, 1], + "t": [0, 1], + "language": [0, 1], + "bert_0": [0], + "bert_1": [0], + "bert_2": [0], + "xout": [0, 2], + "m_p": [0, 2], + "logs_p": [0, 2], + "x_mask": [0, 2], + }, + verbose=True, + opset_version=16, + ) + x, m_p, logs_p, x_mask = self.enc_p( + x, x_lengths, tone, language, bert, ja_bert, en_bert, g=g + ) + zinput = ( + torch.randn(x.size(0), 2, x.size(2)).to(device=x.device, dtype=x.dtype) + * noise_scale_w + ) + torch.onnx.export( + self.sdp, + (x, x_mask, zinput, g), + f"onnx/{path}/{path}_sdp.onnx", + input_names=["x", "x_mask", "zin", "g"], + output_names=["logw"], + dynamic_axes={"x": [0, 2], "x_mask": [0, 2], "zin": [0, 2], "logw": [0, 2]}, + verbose=True, + ) + torch.onnx.export( + self.dp, + (x, x_mask, g), + f"onnx/{path}/{path}_dp.onnx", + input_names=["x", "x_mask", "g"], + output_names=["logw"], + dynamic_axes={"x": [0, 2], "x_mask": [0, 2], "logw": [0, 2]}, + verbose=True, + ) + logw = self.sdp(x, x_mask, zinput, g=g) * (sdp_ratio) + self.dp( + x, x_mask, g=g + ) * (1 - sdp_ratio) + w = torch.exp(logw) * x_mask * length_scale + w_ceil = torch.ceil(w) + y_lengths = torch.clamp_min(torch.sum(w_ceil, [1, 2]), 1).long() + y_mask = torch.unsqueeze(commons.sequence_mask(y_lengths, None), 1).to( + x_mask.dtype + ) + attn_mask = torch.unsqueeze(x_mask, 2) * torch.unsqueeze(y_mask, -1) + attn = commons.generate_path(w_ceil, attn_mask) + + m_p = torch.matmul(attn.squeeze(1), m_p.transpose(1, 2)).transpose( + 1, 2 + ) # [b, t', t], [b, t, d] -> [b, d, t'] + logs_p = torch.matmul(attn.squeeze(1), logs_p.transpose(1, 2)).transpose( + 1, 2 + ) # [b, t', t], [b, t, d] -> [b, d, t'] + + z_p = m_p + torch.randn_like(m_p) * torch.exp(logs_p) * noise_scale + torch.onnx.export( + self.flow, + (z_p, y_mask, g), + f"onnx/{path}/{path}_flow.onnx", + input_names=["z_p", "y_mask", "g"], + output_names=["z"], + dynamic_axes={"z_p": [0, 2], "y_mask": [0, 2], "z": [0, 2]}, + verbose=True, + ) + + z = self.flow(z_p, y_mask, g=g, reverse=True) + z_in = (z * y_mask)[:, :, :max_len] + + torch.onnx.export( + self.dec, + (z_in, g), + f"onnx/{path}/{path}_dec.onnx", + input_names=["z_in", "g"], + output_names=["o"], + dynamic_axes={"z_in": [0, 2], "o": [0, 2]}, + verbose=True, + ) + o = self.dec((z * y_mask)[:, :, :max_len], g=g) diff --git a/modules.py b/modules.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b1f89a2f837f190a3dd5de52e7a4e183f1024306 --- /dev/null +++ b/modules.py @@ -0,0 +1,597 @@ +import math +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 + +import commons +from commons import init_weights, get_padding +from transforms import piecewise_rational_quadratic_transform +from attentions import Encoder + +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=0.0): + 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=0.0) + 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 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 + + 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 diff --git a/monotonic_align/__init__.py b/monotonic_align/__init__.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..aed94600a6b01f4322b371b0c57d5b05713c4dac --- /dev/null +++ b/monotonic_align/__init__.py @@ -0,0 +1,16 @@ +from numpy import zeros, int32, float32 +from torch import from_numpy + +from .core import maximum_path_jit + + +def maximum_path(neg_cent, mask): + device = neg_cent.device + dtype = neg_cent.dtype + neg_cent = neg_cent.data.cpu().numpy().astype(float32) + path = zeros(neg_cent.shape, dtype=int32) + + t_t_max = mask.sum(1)[:, 0].data.cpu().numpy().astype(int32) + t_s_max = mask.sum(2)[:, 0].data.cpu().numpy().astype(int32) + maximum_path_jit(path, neg_cent, t_t_max, t_s_max) + return from_numpy(path).to(device=device, dtype=dtype) diff --git a/monotonic_align/core.py b/monotonic_align/core.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7c962adea65543ef426034c4d53c4f0e615e8181 --- /dev/null +++ b/monotonic_align/core.py @@ -0,0 +1,46 @@ +import numba + + +@numba.jit( + numba.void( + numba.int32[:, :, ::1], + numba.float32[:, :, ::1], + numba.int32[::1], + numba.int32[::1], + ), + nopython=True, + nogil=True, +) +def maximum_path_jit(paths, values, t_ys, t_xs): + b = paths.shape[0] + max_neg_val = -1e9 + for i in range(int(b)): + path = paths[i] + value = values[i] + t_y = t_ys[i] + t_x = t_xs[i] + + v_prev = v_cur = 0.0 + index = t_x - 1 + + for y in range(t_y): + for x in range(max(0, t_x + y - t_y), min(t_x, y + 1)): + if x == y: + v_cur = max_neg_val + else: + v_cur = value[y - 1, x] + if x == 0: + if y == 0: + v_prev = 0.0 + else: + v_prev = max_neg_val + else: + v_prev = value[y - 1, x - 1] + value[y, x] += max(v_prev, v_cur) + + for y in range(t_y - 1, -1, -1): + path[y, index] = 1 + if index != 0 and ( + index == y or value[y - 1, index] < value[y - 1, index - 1] + ): + index = index - 1 diff --git a/oldVersion/V101/__init__.py b/oldVersion/V101/__init__.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..cffbed1130d0aeba71b9460194de34914b0f9055 --- /dev/null +++ b/oldVersion/V101/__init__.py @@ -0,0 +1,75 @@ +""" +1.0.1 版本兼容 +https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2/releases/tag/1.0.1 +""" +import torch +import commons +from .text.cleaner import clean_text +from .text import cleaned_text_to_sequence +from oldVersion.V111.text import get_bert + + +def get_text(text, language_str, hps, device): + norm_text, phone, tone, word2ph = clean_text(text, language_str) + phone, tone, language = cleaned_text_to_sequence(phone, tone, language_str) + + if hps.data.add_blank: + phone = commons.intersperse(phone, 0) + tone = commons.intersperse(tone, 0) + language = commons.intersperse(language, 0) + for i in range(len(word2ph)): + word2ph[i] = word2ph[i] * 2 + word2ph[0] += 1 + bert = get_bert(norm_text, word2ph, language_str, device) + del word2ph + + assert bert.shape[-1] == len(phone) + + phone = torch.LongTensor(phone) + tone = torch.LongTensor(tone) + language = torch.LongTensor(language) + + return bert, phone, tone, language + + +def infer( + text, + sdp_ratio, + noise_scale, + noise_scale_w, + length_scale, + sid, + hps, + net_g, + device, +): + bert, phones, tones, lang_ids = get_text(text, "ZH", hps, device) + with torch.no_grad(): + x_tst = phones.to(device).unsqueeze(0) + tones = tones.to(device).unsqueeze(0) + lang_ids = lang_ids.to(device).unsqueeze(0) + bert = bert.to(device).unsqueeze(0) + x_tst_lengths = torch.LongTensor([phones.size(0)]).to(device) + del phones + speakers = torch.LongTensor([hps.data.spk2id[sid]]).to(device) + audio = ( + net_g.infer( + x_tst, + x_tst_lengths, + speakers, + tones, + lang_ids, + bert, + sdp_ratio=sdp_ratio, + noise_scale=noise_scale, + noise_scale_w=noise_scale_w, + length_scale=length_scale, + )[0][0, 0] + .data.cpu() + .float() + .numpy() + ) + del x_tst, tones, lang_ids, bert, x_tst_lengths, speakers + if torch.cuda.is_available(): + torch.cuda.empty_cache() + return audio diff --git a/oldVersion/V101/models.py b/oldVersion/V101/models.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..37466500e3974a95adc27e4b4c05e1f68c17d623 --- /dev/null +++ b/oldVersion/V101/models.py @@ -0,0 +1,977 @@ +import math +import torch +from torch import nn +from torch.nn import functional as F + +import commons +import modules +import attentions +import monotonic_align + +from torch.nn import Conv1d, ConvTranspose1d, Conv2d +from torch.nn.utils import weight_norm, remove_weight_norm, spectral_norm + +from commons import init_weights, get_padding +from .text import symbols, num_tones, num_languages + + +class DurationDiscriminator(nn.Module): # vits2 + 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.dur_proj = nn.Conv1d(1, filter_channels, 1) + + self.pre_out_conv_1 = nn.Conv1d( + 2 * filter_channels, filter_channels, kernel_size, padding=kernel_size // 2 + ) + self.pre_out_norm_1 = modules.LayerNorm(filter_channels) + self.pre_out_conv_2 = nn.Conv1d( + filter_channels, filter_channels, kernel_size, padding=kernel_size // 2 + ) + self.pre_out_norm_2 = modules.LayerNorm(filter_channels) + + if gin_channels != 0: + self.cond = nn.Conv1d(gin_channels, in_channels, 1) + + self.output_layer = nn.Sequential(nn.Linear(filter_channels, 1), nn.Sigmoid()) + + def forward_probability(self, x, x_mask, dur, g=None): + dur = self.dur_proj(dur) + x = torch.cat([x, dur], dim=1) + x = self.pre_out_conv_1(x * x_mask) + x = torch.relu(x) + x = self.pre_out_norm_1(x) + x = self.drop(x) + x = self.pre_out_conv_2(x * x_mask) + x = torch.relu(x) + x = self.pre_out_norm_2(x) + x = self.drop(x) + x = x * x_mask + x = x.transpose(1, 2) + output_prob = self.output_layer(x) + return output_prob + + def forward(self, x, x_mask, dur_r, dur_hat, 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) + + output_probs = [] + for dur in [dur_r, dur_hat]: + output_prob = self.forward_probability(x, x_mask, dur, g) + output_probs.append(output_prob) + + return output_probs + + +class TransformerCouplingBlock(nn.Module): + def __init__( + self, + channels, + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout, + n_flows=4, + gin_channels=0, + share_parameter=False, + ): + super().__init__() + self.channels = channels + self.hidden_channels = hidden_channels + self.kernel_size = kernel_size + self.n_layers = n_layers + self.n_flows = n_flows + self.gin_channels = gin_channels + + self.flows = nn.ModuleList() + + self.wn = ( + attentions.FFT( + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout, + isflow=True, + gin_channels=self.gin_channels, + ) + if share_parameter + else None + ) + + for i in range(n_flows): + self.flows.append( + modules.TransformerCouplingLayer( + channels, + hidden_channels, + kernel_size, + n_layers, + n_heads, + p_dropout, + filter_channels, + mean_only=True, + wn_sharing_parameter=self.wn, + gin_channels=self.gin_channels, + ) + ) + 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 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, + n_vocab, + out_channels, + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout, + gin_channels=0, + ): + super().__init__() + self.n_vocab = n_vocab + 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.gin_channels = gin_channels + self.emb = nn.Embedding(len(symbols), hidden_channels) + nn.init.normal_(self.emb.weight, 0.0, hidden_channels**-0.5) + self.tone_emb = nn.Embedding(num_tones, hidden_channels) + nn.init.normal_(self.tone_emb.weight, 0.0, hidden_channels**-0.5) + self.language_emb = nn.Embedding(num_languages, hidden_channels) + nn.init.normal_(self.language_emb.weight, 0.0, hidden_channels**-0.5) + self.bert_proj = nn.Conv1d(1024, hidden_channels, 1) + + self.encoder = attentions.Encoder( + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout, + gin_channels=self.gin_channels, + ) + self.proj = nn.Conv1d(hidden_channels, out_channels * 2, 1) + + def forward(self, x, x_lengths, tone, language, bert, g=None): + x = ( + self.emb(x) + + self.tone_emb(tone) + + self.language_emb(language) + + self.bert_proj(bert).transpose(1, 2) + ) * math.sqrt( + self.hidden_channels + ) # [b, t, h] + x = torch.transpose(x, 1, -1) # [b, h, t] + x_mask = torch.unsqueeze(commons.sequence_mask(x_lengths, x.size(2)), 1).to( + x.dtype + ) + + x = self.encoder(x * x_mask, x_mask, g=g) + stats = self.proj(x) * x_mask + + m, logs = torch.split(stats, self.out_channels, dim=1) + return x, m, logs, x_mask + + +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): + 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 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 is 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 is 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, mask=None): + 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)) + + 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 SynthesizerTrn(nn.Module): + """ + Synthesizer for Training + """ + + def __init__( + self, + n_vocab, + 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=256, + gin_channels=256, + use_sdp=True, + n_flow_layer=4, + n_layers_trans_flow=3, + flow_share_parameter=False, + use_transformer_flow=True, + **kwargs + ): + super().__init__() + self.n_vocab = n_vocab + 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.n_layers_trans_flow = n_layers_trans_flow + self.use_spk_conditioned_encoder = kwargs.get( + "use_spk_conditioned_encoder", True + ) + self.use_sdp = use_sdp + self.use_noise_scaled_mas = kwargs.get("use_noise_scaled_mas", False) + self.mas_noise_scale_initial = kwargs.get("mas_noise_scale_initial", 0.01) + self.noise_scale_delta = kwargs.get("noise_scale_delta", 2e-6) + self.current_mas_noise_scale = self.mas_noise_scale_initial + if self.use_spk_conditioned_encoder and gin_channels > 0: + self.enc_gin_channels = gin_channels + self.enc_p = TextEncoder( + n_vocab, + inter_channels, + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout, + gin_channels=self.enc_gin_channels, + ) + 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, + ) + if use_transformer_flow: + self.flow = TransformerCouplingBlock( + inter_channels, + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers_trans_flow, + 5, + p_dropout, + n_flow_layer, + gin_channels=gin_channels, + share_parameter=flow_share_parameter, + ) + else: + self.flow = ResidualCouplingBlock( + inter_channels, + hidden_channels, + 5, + 1, + n_flow_layer, + gin_channels=gin_channels, + ) + self.sdp = StochasticDurationPredictor( + hidden_channels, 192, 3, 0.5, 4, gin_channels=gin_channels + ) + self.dp = DurationPredictor( + hidden_channels, 256, 3, 0.5, gin_channels=gin_channels + ) + + if n_speakers > 0: + self.emb_g = nn.Embedding(n_speakers, gin_channels) + else: + self.ref_enc = ReferenceEncoder(spec_channels, gin_channels) + + def forward(self, x, x_lengths, y, y_lengths, sid, tone, language, bert): + if self.n_speakers >= 0: + g = self.emb_g(sid).unsqueeze(-1) # [b, h, 1] + else: + g = self.ref_enc(y.transpose(1, 2)).unsqueeze(-1) + x, m_p, logs_p, x_mask = self.enc_p(x, x_lengths, tone, language, bert, g=g) + z, m_q, logs_q, y_mask = self.enc_q(y, y_lengths, g=g) + z_p = self.flow(z, y_mask, g=g) + + with torch.no_grad(): + # negative cross-entropy + s_p_sq_r = torch.exp(-2 * logs_p) # [b, d, t] + neg_cent1 = torch.sum( + -0.5 * math.log(2 * math.pi) - logs_p, [1], keepdim=True + ) # [b, 1, t_s] + neg_cent2 = torch.matmul( + -0.5 * (z_p**2).transpose(1, 2), s_p_sq_r + ) # [b, t_t, d] x [b, d, t_s] = [b, t_t, t_s] + neg_cent3 = torch.matmul( + z_p.transpose(1, 2), (m_p * s_p_sq_r) + ) # [b, t_t, d] x [b, d, t_s] = [b, t_t, t_s] + neg_cent4 = torch.sum( + -0.5 * (m_p**2) * s_p_sq_r, [1], keepdim=True + ) # [b, 1, t_s] + neg_cent = neg_cent1 + neg_cent2 + neg_cent3 + neg_cent4 + if self.use_noise_scaled_mas: + epsilon = ( + torch.std(neg_cent) + * torch.randn_like(neg_cent) + * self.current_mas_noise_scale + ) + neg_cent = neg_cent + epsilon + + attn_mask = torch.unsqueeze(x_mask, 2) * torch.unsqueeze(y_mask, -1) + attn = ( + monotonic_align.maximum_path(neg_cent, attn_mask.squeeze(1)) + .unsqueeze(1) + .detach() + ) + + w = attn.sum(2) + + l_length_sdp = self.sdp(x, x_mask, w, g=g) + l_length_sdp = l_length_sdp / torch.sum(x_mask) + + logw_ = torch.log(w + 1e-6) * x_mask + logw = self.dp(x, x_mask, g=g) + l_length_dp = torch.sum((logw - logw_) ** 2, [1, 2]) / torch.sum( + x_mask + ) # for averaging + + l_length = l_length_dp + l_length_sdp + + # expand prior + m_p = torch.matmul(attn.squeeze(1), m_p.transpose(1, 2)).transpose(1, 2) + logs_p = torch.matmul(attn.squeeze(1), logs_p.transpose(1, 2)).transpose(1, 2) + + z_slice, ids_slice = commons.rand_slice_segments( + z, y_lengths, self.segment_size + ) + o = self.dec(z_slice, g=g) + return ( + o, + l_length, + attn, + ids_slice, + x_mask, + y_mask, + (z, z_p, m_p, logs_p, m_q, logs_q), + (x, logw, logw_), + ) + + def infer( + self, + x, + x_lengths, + sid, + tone, + language, + bert, + noise_scale=0.667, + length_scale=1, + noise_scale_w=0.8, + max_len=None, + sdp_ratio=0, + y=None, + ): + # x, m_p, logs_p, x_mask = self.enc_p(x, x_lengths, tone, language, bert) + # g = self.gst(y) + if self.n_speakers > 0: + g = self.emb_g(sid).unsqueeze(-1) # [b, h, 1] + else: + g = self.ref_enc(y.transpose(1, 2)).unsqueeze(-1) + x, m_p, logs_p, x_mask = self.enc_p(x, x_lengths, tone, language, bert, g=g) + logw = self.sdp(x, x_mask, g=g, reverse=True, noise_scale=noise_scale_w) * ( + sdp_ratio + ) + self.dp(x, x_mask, g=g) * (1 - sdp_ratio) + w = torch.exp(logw) * x_mask * length_scale + w_ceil = torch.ceil(w) + y_lengths = torch.clamp_min(torch.sum(w_ceil, [1, 2]), 1).long() + y_mask = torch.unsqueeze(commons.sequence_mask(y_lengths, None), 1).to( + x_mask.dtype + ) + attn_mask = torch.unsqueeze(x_mask, 2) * torch.unsqueeze(y_mask, -1) + attn = commons.generate_path(w_ceil, attn_mask) + + m_p = torch.matmul(attn.squeeze(1), m_p.transpose(1, 2)).transpose( + 1, 2 + ) # [b, t', t], [b, t, d] -> [b, d, t'] + logs_p = torch.matmul(attn.squeeze(1), logs_p.transpose(1, 2)).transpose( + 1, 2 + ) # [b, t', t], [b, t, d] -> [b, d, t'] + + z_p = m_p + torch.randn_like(m_p) * torch.exp(logs_p) * noise_scale + z = self.flow(z_p, y_mask, g=g, reverse=True) + o = self.dec((z * y_mask)[:, :, :max_len], g=g) + return o, attn, y_mask, (z, z_p, m_p, logs_p) diff --git a/oldVersion/V101/text/__init__.py b/oldVersion/V101/text/__init__.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..2b8104f76cc946a8f44f10f0eb542800fa15aefd --- /dev/null +++ b/oldVersion/V101/text/__init__.py @@ -0,0 +1,28 @@ +from .symbols import * + + +_symbol_to_id = {s: i for i, s in enumerate(symbols)} + + +def cleaned_text_to_sequence(cleaned_text, tones, language): + """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] + tone_start = language_tone_start_map[language] + tones = [i + tone_start for i in tones] + lang_id = language_id_map[language] + lang_ids = [lang_id for i in phones] + return phones, tones, lang_ids + + +def get_bert(norm_text, word2ph, language): + from .chinese_bert import get_bert_feature as zh_bert + from .english_bert_mock import get_bert_feature as en_bert + + lang_bert_func_map = {"ZH": zh_bert, "EN": en_bert} + bert = lang_bert_func_map[language](norm_text, word2ph) + return bert diff --git a/oldVersion/V101/text/chinese.py b/oldVersion/V101/text/chinese.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f1ab415df487430a076cd0aaaeaf9ee7853bb196 --- /dev/null +++ b/oldVersion/V101/text/chinese.py @@ -0,0 +1,199 @@ +import os +import re + +import cn2an +from pypinyin import lazy_pinyin, Style + + +from .symbols import punctuation +from .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, tones, word2ph = _g2p(sentences) + assert sum(word2ph) == len(phones) + assert len(word2ph) == len(text) # Sometimes it will crash,you can add a try-catch. + phones = ["_"] + phones + ["_"] + tones = [0] + tones + [0] + word2ph = [1] + word2ph + [1] + return phones, tones, 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 = [] + tones_list = [] + word2ph = [] + for seg in segments: + # 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] + tone = "0" + 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) + phone = pinyin_to_symbol_map[pinyin].split(" ") + word2ph.append(len(phone)) + + phones_list += phone + tones_list += [int(tone)] * len(phone) + return phones_list, tones_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 + + +def get_bert_feature(text, word2ph): + from text import chinese_bert + + return chinese_bert.get_bert_feature(text, word2ph) + + +if __name__ == "__main__": + from text.chinese_bert import get_bert_feature + + 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 = text_normalize(text) + print(text) + phones, tones, word2ph = g2p(text) + bert = get_bert_feature(text, word2ph) + + print(phones, tones, word2ph, bert.shape) + + +# # 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/oldVersion/V101/text/chinese_bert.py b/oldVersion/V101/text/chinese_bert.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f54c8dfaeeb04873cb77201784660d83e88ef955 --- /dev/null +++ b/oldVersion/V101/text/chinese_bert.py @@ -0,0 +1,100 @@ +import torch +import sys +from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM + +device = torch.device( + "cuda" + if torch.cuda.is_available() + else ( + "mps" + if sys.platform == "darwin" and torch.backends.mps.is_available() + else "cpu" + ) +) + +tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./bert/chinese-roberta-wwm-ext-large") +model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("./bert/chinese-roberta-wwm-ext-large").to( + device +) + + +def get_bert_feature(text, word2ph): + with torch.no_grad(): + inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") + for i in inputs: + inputs[i] = inputs[i].to(device) + res = model(**inputs, output_hidden_states=True) + res = torch.cat(res["hidden_states"][-3:-2], -1)[0].cpu() + + assert len(word2ph) == len(text) + 2 + word2phone = word2ph + phone_level_feature = [] + for i in range(len(word2phone)): + repeat_feature = res[i].repeat(word2phone[i], 1) + phone_level_feature.append(repeat_feature) + + phone_level_feature = torch.cat(phone_level_feature, dim=0) + + return phone_level_feature.T + + +if __name__ == "__main__": + # feature = get_bert_feature('你好,我是说的道理。') + import torch + + word_level_feature = torch.rand(38, 1024) # 12个词,每个词1024维特征 + word2phone = [ + 1, + 2, + 1, + 2, + 2, + 1, + 2, + 2, + 1, + 2, + 2, + 1, + 2, + 2, + 2, + 2, + 2, + 1, + 1, + 2, + 2, + 1, + 2, + 2, + 2, + 2, + 1, + 2, + 2, + 2, + 2, + 2, + 1, + 2, + 2, + 2, + 2, + 1, + ] + + # 计算总帧数 + total_frames = sum(word2phone) + print(word_level_feature.shape) + print(word2phone) + phone_level_feature = [] + for i in range(len(word2phone)): + print(word_level_feature[i].shape) + + # 对每个词重复word2phone[i]次 + repeat_feature = word_level_feature[i].repeat(word2phone[i], 1) + phone_level_feature.append(repeat_feature) + + phone_level_feature = torch.cat(phone_level_feature, dim=0) + print(phone_level_feature.shape) # torch.Size([36, 1024]) diff --git a/oldVersion/V101/text/cleaner.py b/oldVersion/V101/text/cleaner.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6e5ce61e50935e1bcf6d58832bcb9d9e2b2ca538 --- /dev/null +++ b/oldVersion/V101/text/cleaner.py @@ -0,0 +1,28 @@ +from . import chinese, cleaned_text_to_sequence + + +language_module_map = {"ZH": chinese} + + +def clean_text(text, language): + language_module = language_module_map[language] + norm_text = language_module.text_normalize(text) + phones, tones, word2ph = language_module.g2p(norm_text) + return norm_text, phones, tones, word2ph + + +def clean_text_bert(text, language): + language_module = language_module_map[language] + norm_text = language_module.text_normalize(text) + phones, tones, word2ph = language_module.g2p(norm_text) + bert = language_module.get_bert_feature(norm_text, word2ph) + return phones, tones, bert + + +def text_to_sequence(text, language): + norm_text, phones, tones, word2ph = clean_text(text, language) + return cleaned_text_to_sequence(phones, tones, language) + + +if __name__ == "__main__": + pass diff --git a/oldVersion/V101/text/english.py b/oldVersion/V101/text/english.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0f9339c9ed771dab5136978eaaab194ec3fe2395 --- /dev/null +++ b/oldVersion/V101/text/english.py @@ -0,0 +1,214 @@ +import pickle +import os +import re +from g2p_en import G2p + +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 post_replace_ph(ph): + rep_map = { + "：": ",", + "；": ",", + "，": ",", + "。": ".", + "！": "!", + "？": "?", + "\n": ".", + "·": ",", + "、": ",", + "...": "…", + "v": "V", + } + 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 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 refine_ph(phn): + tone = 0 + if re.search(r"\d$", phn): + tone = int(phn[-1]) + 1 + phn = phn[:-1] + return phn.lower(), tone + + +def refine_syllables(syllables): + tones = [] + phonemes = [] + for phn_list in syllables: + for i in range(len(phn_list)): + phn = phn_list[i] + phn, tone = refine_ph(phn) + phonemes.append(phn) + tones.append(tone) + return phonemes, tones + + +def text_normalize(text): + # todo: eng text normalize + return text + + +def g2p(text): + phones = [] + tones = [] + words = re.split(r"([,;.\-\?\!\s+])", text) + for w in words: + if w.upper() in eng_dict: + phns, tns = refine_syllables(eng_dict[w.upper()]) + phones += phns + tones += tns + else: + phone_list = list(filter(lambda p: p != " ", _g2p(w))) + for ph in phone_list: + if ph in arpa: + ph, tn = refine_ph(ph) + phones.append(ph) + tones.append(tn) + else: + phones.append(ph) + tones.append(0) + # todo: implement word2ph + word2ph = [1 for i in phones] + + phones = [post_replace_ph(i) for i in phones] + return phones, tones, word2ph + + +if __name__ == "__main__": + # print(get_dict()) + # print(eng_word_to_phoneme("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) diff --git a/oldVersion/V101/text/english_bert_mock.py b/oldVersion/V101/text/english_bert_mock.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3b894ced5b6d619a18d6bdd7d7606ba9e6532050 --- /dev/null +++ b/oldVersion/V101/text/english_bert_mock.py @@ -0,0 +1,5 @@ +import torch + + +def get_bert_feature(norm_text, word2ph): + return torch.zeros(1024, sum(word2ph)) diff --git a/oldVersion/V101/text/japanese.py b/oldVersion/V101/text/japanese.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..07c2cc624531ad7ebb584db486fa5c33598c1b56 --- /dev/null +++ b/oldVersion/V101/text/japanese.py @@ -0,0 +1,112 @@ +# modified from https://github.com/CjangCjengh/vits/blob/main/text/japanese.py +import re +import sys + +import pyopenjtalk + +from . 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": ".", + "·": ",", + "、": ",", + "...": "…", + "v": "V", + } + 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 + tones = [0 for i in phones] + word2ph = [1 for i in phones] + return phones, tones, word2ph + + +if __name__ == "__main__": + for line in open("../../../Downloads/transcript_utf8.txt").readlines(): + text = line.split(":")[1] + phones, tones, word2ph = g2p(text) + for p in phones: + if p == "z": + print(text, phones) + sys.exit(0) diff --git a/oldVersion/V101/text/opencpop-strict.txt b/oldVersion/V101/text/opencpop-strict.txt new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..1bede89a429e34b1a58781ee570fc313b80c0aee --- /dev/null +++ b/oldVersion/V101/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 +xvan x van +xue x ve +xve x ve +xun x vn +xvn x vn +ya y a +yan y En +yang y ang +yao y ao +ye y E +yi y i +yin y in +ying y ing +yo y o +yong y ong +you y ou +yu y v +yv y v +yuan y van +yvan y van +yue y ve +yve y ve +yun y vn +yvn y vn +za z a +zai z ai +zan z an +zang z ang +zao z ao +ze z e +zei z ei +zen z en +zeng z eng +zha zh a +zhai zh ai +zhan zh an +zhang zh ang +zhao zh ao +zhe zh e +zhei zh ei +zhen zh en +zheng zh eng +zhi zh ir +zhong zh ong +zhou zh ou +zhu zh u +zhua zh ua +zhuai zh uai +zhuan zh uan +zhuang zh uang +zhui zh ui +zhun zh un +zhuo zh uo +zi z i0 +zong z ong +zou z ou +zu z u +zuan z uan +zui z ui +zun z un +zuo z uo diff --git a/oldVersion/V101/text/symbols.py b/oldVersion/V101/text/symbols.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..64737fa3cc25a46ed21c4e4b3059d48d2872d3af --- /dev/null +++ b/oldVersion/V101/text/symbols.py @@ -0,0 +1,183 @@ +punctuation = ["!", "?", "…", ",", ".", "'", "-"] +pu_symbols = punctuation + ["SP", "UNK"] +pad = "_" + +# chinese +zh_symbols = [ + "E", + "En", + "a", + "ai", + "an", + "ang", + "ao", + "b", + "c", + "ch", + "d", + "e", + "ei", + "en", + "eng", + "er", + "f", + "g", + "h", + "i", + "i0", + "ia", + "ian", + "iang", + "iao", + "ie", + "in", + "ing", + "iong", + "ir", + "iu", + "j", + "k", + "l", + "m", + "n", + "o", + "ong", + "ou", + "p", + "q", + "r", + "s", + "sh", + "t", + "u", + "ua", + "uai", + "uan", + "uang", + "ui", + "un", + "uo", + "v", + "van", + "ve", + "vn", + "w", + "x", + "y", + "z", + "zh", + "AA", + "EE", + "OO", +] +num_zh_tones = 6 + +# japanese +ja_symbols = [ + "I", + "N", + "U", + "a", + "b", + "by", + "ch", + "cl", + "d", + "dy", + "e", + "f", + "g", + "gy", + "h", + "hy", + "i", + "j", + "k", + "ky", + "m", + "my", + "n", + "ny", + "o", + "p", + "py", + "r", + "ry", + "s", + "sh", + "t", + "ts", + "u", + "V", + "w", + "y", + "z", +] +num_ja_tones = 1 + +# English +en_symbols = [ + "aa", + "ae", + "ah", + "ao", + "aw", + "ay", + "b", + "ch", + "d", + "dh", + "eh", + "er", + "ey", + "f", + "g", + "hh", + "ih", + "iy", + "jh", + "k", + "l", + "m", + "n", + "ng", + "ow", + "oy", + "p", + "r", + "s", + "sh", + "t", + "th", + "uh", + "uw", + "V", + "w", + "y", + "z", + "zh", +] +num_en_tones = 4 + +# combine all symbols +normal_symbols = sorted(set(zh_symbols + ja_symbols + en_symbols)) +symbols = [pad] + normal_symbols + pu_symbols +sil_phonemes_ids = [symbols.index(i) for i in pu_symbols] + +# combine all tones +num_tones = num_zh_tones + num_ja_tones + num_en_tones + +# language maps +language_id_map = {"ZH": 0, "JA": 1, "EN": 2} +num_languages = len(language_id_map.keys()) + +language_tone_start_map = { + "ZH": 0, + "JA": num_zh_tones, + "EN": num_zh_tones + num_ja_tones, +} + +if __name__ == "__main__": + a = set(zh_symbols) + b = set(en_symbols) + print(sorted(a & b)) diff --git a/oldVersion/V101/text/tone_sandhi.py b/oldVersion/V101/text/tone_sandhi.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..89e34fa5e989e303537c8c81eddb95c6afa6367d --- /dev/null +++ b/oldVersion/V101/text/tone_sandhi.py @@ -0,0 +1,769 @@ +# 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) + seg = self._merge_continuous_three_tones(seg) + seg = self._merge_continuous_three_tones_2(seg) + 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/oldVersion/V110/__init__.py b/oldVersion/V110/__init__.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..35494c4397430173f37a06d1a683c74d8a49192e --- /dev/null +++ b/oldVersion/V110/__init__.py @@ -0,0 +1,90 @@ +""" +1.1 版本兼容 +https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2/releases/tag/1.1 +""" +import torch +import commons +from .text.cleaner import clean_text +from .text import cleaned_text_to_sequence +from oldVersion.V111.text import get_bert + + +def get_text(text, language_str, hps, device): + norm_text, phone, tone, word2ph = clean_text(text, language_str) + phone, tone, language = cleaned_text_to_sequence(phone, tone, language_str) + + if hps.data.add_blank: + phone = commons.intersperse(phone, 0) + tone = commons.intersperse(tone, 0) + language = commons.intersperse(language, 0) + for i in range(len(word2ph)): + word2ph[i] = word2ph[i] * 2 + word2ph[0] += 1 + bert = get_bert(norm_text, word2ph, language_str, device) + del word2ph + assert bert.shape[-1] == len(phone), phone + + if language_str == "ZH": + bert = bert + ja_bert = torch.zeros(768, len(phone)) + elif language_str == "JP": + ja_bert = bert + bert = torch.zeros(1024, len(phone)) + else: + bert = torch.zeros(1024, len(phone)) + ja_bert = torch.zeros(768, len(phone)) + + assert bert.shape[-1] == len( + phone + ), f"Bert seq len {bert.shape[-1]} != {len(phone)}" + + phone = torch.LongTensor(phone) + tone = torch.LongTensor(tone) + language = torch.LongTensor(language) + return bert, ja_bert, phone, tone, language + + +def infer( + text, + sdp_ratio, + noise_scale, + noise_scale_w, + length_scale, + sid, + language, + hps, + net_g, + device, +): + bert, ja_bert, phones, tones, lang_ids = get_text(text, language, hps, device) + with torch.no_grad(): + x_tst = phones.to(device).unsqueeze(0) + tones = tones.to(device).unsqueeze(0) + lang_ids = lang_ids.to(device).unsqueeze(0) + bert = bert.to(device).unsqueeze(0) + ja_bert = ja_bert.to(device).unsqueeze(0) + x_tst_lengths = torch.LongTensor([phones.size(0)]).to(device) + del phones + speakers = torch.LongTensor([hps.data.spk2id[sid]]).to(device) + audio = ( + net_g.infer( + x_tst, + x_tst_lengths, + speakers, + tones, + lang_ids, + bert, + ja_bert, + sdp_ratio=sdp_ratio, + noise_scale=noise_scale, + noise_scale_w=noise_scale_w, + length_scale=length_scale, + )[0][0, 0] + .data.cpu() + .float() + .numpy() + ) + del x_tst, x_tst_lengths, speakers, tones, lang_ids, bert, ja_bert + if torch.cuda.is_available(): + torch.cuda.empty_cache() + return audio diff --git a/oldVersion/V110/models.py b/oldVersion/V110/models.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..8bc53ce0a7ab91d920d0d1e78d819e9b5e4c2720 --- /dev/null +++ b/oldVersion/V110/models.py @@ -0,0 +1,986 @@ +import math +import torch +from torch import nn +from torch.nn import functional as F + +import commons +import modules +import attentions +import monotonic_align + +from torch.nn import Conv1d, ConvTranspose1d, Conv2d +from torch.nn.utils import weight_norm, remove_weight_norm, spectral_norm + +from commons import init_weights, get_padding +from .text import symbols, num_tones, num_languages + + +class DurationDiscriminator(nn.Module): # vits2 + 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.dur_proj = nn.Conv1d(1, filter_channels, 1) + + self.pre_out_conv_1 = nn.Conv1d( + 2 * filter_channels, filter_channels, kernel_size, padding=kernel_size // 2 + ) + self.pre_out_norm_1 = modules.LayerNorm(filter_channels) + self.pre_out_conv_2 = nn.Conv1d( + filter_channels, filter_channels, kernel_size, padding=kernel_size // 2 + ) + self.pre_out_norm_2 = modules.LayerNorm(filter_channels) + + if gin_channels != 0: + self.cond = nn.Conv1d(gin_channels, in_channels, 1) + + self.output_layer = nn.Sequential(nn.Linear(filter_channels, 1), nn.Sigmoid()) + + def forward_probability(self, x, x_mask, dur, g=None): + dur = self.dur_proj(dur) + x = torch.cat([x, dur], dim=1) + x = self.pre_out_conv_1(x * x_mask) + x = torch.relu(x) + x = self.pre_out_norm_1(x) + x = self.drop(x) + x = self.pre_out_conv_2(x * x_mask) + x = torch.relu(x) + x = self.pre_out_norm_2(x) + x = self.drop(x) + x = x * x_mask + x = x.transpose(1, 2) + output_prob = self.output_layer(x) + return output_prob + + def forward(self, x, x_mask, dur_r, dur_hat, 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) + + output_probs = [] + for dur in [dur_r, dur_hat]: + output_prob = self.forward_probability(x, x_mask, dur, g) + output_probs.append(output_prob) + + return output_probs + + +class TransformerCouplingBlock(nn.Module): + def __init__( + self, + channels, + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout, + n_flows=4, + gin_channels=0, + share_parameter=False, + ): + super().__init__() + self.channels = channels + self.hidden_channels = hidden_channels + self.kernel_size = kernel_size + self.n_layers = n_layers + self.n_flows = n_flows + self.gin_channels = gin_channels + + self.flows = nn.ModuleList() + + self.wn = ( + attentions.FFT( + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout, + isflow=True, + gin_channels=self.gin_channels, + ) + if share_parameter + else None + ) + + for i in range(n_flows): + self.flows.append( + modules.TransformerCouplingLayer( + channels, + hidden_channels, + kernel_size, + n_layers, + n_heads, + p_dropout, + filter_channels, + mean_only=True, + wn_sharing_parameter=self.wn, + gin_channels=self.gin_channels, + ) + ) + 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 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, + n_vocab, + out_channels, + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout, + gin_channels=0, + ): + super().__init__() + self.n_vocab = n_vocab + 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.gin_channels = gin_channels + self.emb = nn.Embedding(len(symbols), hidden_channels) + nn.init.normal_(self.emb.weight, 0.0, hidden_channels**-0.5) + self.tone_emb = nn.Embedding(num_tones, hidden_channels) + nn.init.normal_(self.tone_emb.weight, 0.0, hidden_channels**-0.5) + self.language_emb = nn.Embedding(num_languages, hidden_channels) + nn.init.normal_(self.language_emb.weight, 0.0, hidden_channels**-0.5) + self.bert_proj = nn.Conv1d(1024, hidden_channels, 1) + self.ja_bert_proj = nn.Conv1d(768, hidden_channels, 1) + + self.encoder = attentions.Encoder( + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout, + gin_channels=self.gin_channels, + ) + self.proj = nn.Conv1d(hidden_channels, out_channels * 2, 1) + + def forward(self, x, x_lengths, tone, language, bert, ja_bert, g=None): + bert_emb = self.bert_proj(bert).transpose(1, 2) + ja_bert_emb = self.ja_bert_proj(ja_bert).transpose(1, 2) + x = ( + self.emb(x) + + self.tone_emb(tone) + + self.language_emb(language) + + bert_emb + + ja_bert_emb + ) * math.sqrt( + self.hidden_channels + ) # [b, t, h] + x = torch.transpose(x, 1, -1) # [b, h, t] + x_mask = torch.unsqueeze(commons.sequence_mask(x_lengths, x.size(2)), 1).to( + x.dtype + ) + + x = self.encoder(x * x_mask, x_mask, g=g) + stats = self.proj(x) * x_mask + + m, logs = torch.split(stats, self.out_channels, dim=1) + return x, m, logs, x_mask + + +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): + 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 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 layer in self.ups: + remove_weight_norm(layer) + for layer in self.resblocks: + layer.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 is 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 layer in self.convs: + x = layer(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 is 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 layer in self.convs: + x = layer(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)]) # noqa: E501 + + 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, mask=None): + 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)) + + 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 SynthesizerTrn(nn.Module): + """ + Synthesizer for Training + """ + + def __init__( + self, + n_vocab, + 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=256, + gin_channels=256, + use_sdp=True, + n_flow_layer=4, + n_layers_trans_flow=6, + flow_share_parameter=False, + use_transformer_flow=True, + **kwargs + ): + super().__init__() + self.n_vocab = n_vocab + 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.n_layers_trans_flow = n_layers_trans_flow + self.use_spk_conditioned_encoder = kwargs.get( + "use_spk_conditioned_encoder", True + ) + self.use_sdp = use_sdp + self.use_noise_scaled_mas = kwargs.get("use_noise_scaled_mas", False) + self.mas_noise_scale_initial = kwargs.get("mas_noise_scale_initial", 0.01) + self.noise_scale_delta = kwargs.get("noise_scale_delta", 2e-6) + self.current_mas_noise_scale = self.mas_noise_scale_initial + if self.use_spk_conditioned_encoder and gin_channels > 0: + self.enc_gin_channels = gin_channels + self.enc_p = TextEncoder( + n_vocab, + inter_channels, + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout, + gin_channels=self.enc_gin_channels, + ) + 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, + ) + if use_transformer_flow: + self.flow = TransformerCouplingBlock( + inter_channels, + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers_trans_flow, + 5, + p_dropout, + n_flow_layer, + gin_channels=gin_channels, + share_parameter=flow_share_parameter, + ) + else: + self.flow = ResidualCouplingBlock( + inter_channels, + hidden_channels, + 5, + 1, + n_flow_layer, + gin_channels=gin_channels, + ) + self.sdp = StochasticDurationPredictor( + hidden_channels, 192, 3, 0.5, 4, gin_channels=gin_channels + ) + self.dp = DurationPredictor( + hidden_channels, 256, 3, 0.5, gin_channels=gin_channels + ) + + if n_speakers > 0: + self.emb_g = nn.Embedding(n_speakers, gin_channels) + else: + self.ref_enc = ReferenceEncoder(spec_channels, gin_channels) + + def forward(self, x, x_lengths, y, y_lengths, sid, tone, language, bert, ja_bert): + if self.n_speakers > 0: + g = self.emb_g(sid).unsqueeze(-1) # [b, h, 1] + else: + g = self.ref_enc(y.transpose(1, 2)).unsqueeze(-1) + x, m_p, logs_p, x_mask = self.enc_p( + x, x_lengths, tone, language, bert, ja_bert, g=g + ) + z, m_q, logs_q, y_mask = self.enc_q(y, y_lengths, g=g) + z_p = self.flow(z, y_mask, g=g) + + with torch.no_grad(): + # negative cross-entropy + s_p_sq_r = torch.exp(-2 * logs_p) # [b, d, t] + neg_cent1 = torch.sum( + -0.5 * math.log(2 * math.pi) - logs_p, [1], keepdim=True + ) # [b, 1, t_s] + neg_cent2 = torch.matmul( + -0.5 * (z_p**2).transpose(1, 2), s_p_sq_r + ) # [b, t_t, d] x [b, d, t_s] = [b, t_t, t_s] + neg_cent3 = torch.matmul( + z_p.transpose(1, 2), (m_p * s_p_sq_r) + ) # [b, t_t, d] x [b, d, t_s] = [b, t_t, t_s] + neg_cent4 = torch.sum( + -0.5 * (m_p**2) * s_p_sq_r, [1], keepdim=True + ) # [b, 1, t_s] + neg_cent = neg_cent1 + neg_cent2 + neg_cent3 + neg_cent4 + if self.use_noise_scaled_mas: + epsilon = ( + torch.std(neg_cent) + * torch.randn_like(neg_cent) + * self.current_mas_noise_scale + ) + neg_cent = neg_cent + epsilon + + attn_mask = torch.unsqueeze(x_mask, 2) * torch.unsqueeze(y_mask, -1) + attn = ( + monotonic_align.maximum_path(neg_cent, attn_mask.squeeze(1)) + .unsqueeze(1) + .detach() + ) + + w = attn.sum(2) + + l_length_sdp = self.sdp(x, x_mask, w, g=g) + l_length_sdp = l_length_sdp / torch.sum(x_mask) + + logw_ = torch.log(w + 1e-6) * x_mask + logw = self.dp(x, x_mask, g=g) + l_length_dp = torch.sum((logw - logw_) ** 2, [1, 2]) / torch.sum( + x_mask + ) # for averaging + + l_length = l_length_dp + l_length_sdp + + # expand prior + m_p = torch.matmul(attn.squeeze(1), m_p.transpose(1, 2)).transpose(1, 2) + logs_p = torch.matmul(attn.squeeze(1), logs_p.transpose(1, 2)).transpose(1, 2) + + z_slice, ids_slice = commons.rand_slice_segments( + z, y_lengths, self.segment_size + ) + o = self.dec(z_slice, g=g) + return ( + o, + l_length, + attn, + ids_slice, + x_mask, + y_mask, + (z, z_p, m_p, logs_p, m_q, logs_q), + (x, logw, logw_), + ) + + def infer( + self, + x, + x_lengths, + sid, + tone, + language, + bert, + ja_bert, + noise_scale=0.667, + length_scale=1, + noise_scale_w=0.8, + max_len=None, + sdp_ratio=0, + y=None, + ): + # x, m_p, logs_p, x_mask = self.enc_p(x, x_lengths, tone, language, bert) + # g = self.gst(y) + if self.n_speakers > 0: + g = self.emb_g(sid).unsqueeze(-1) # [b, h, 1] + else: + g = self.ref_enc(y.transpose(1, 2)).unsqueeze(-1) + x, m_p, logs_p, x_mask = self.enc_p( + x, x_lengths, tone, language, bert, ja_bert, g=g + ) + logw = self.sdp(x, x_mask, g=g, reverse=True, noise_scale=noise_scale_w) * ( + sdp_ratio + ) + self.dp(x, x_mask, g=g) * (1 - sdp_ratio) + w = torch.exp(logw) * x_mask * length_scale + w_ceil = torch.ceil(w) + y_lengths = torch.clamp_min(torch.sum(w_ceil, [1, 2]), 1).long() + y_mask = torch.unsqueeze(commons.sequence_mask(y_lengths, None), 1).to( + x_mask.dtype + ) + attn_mask = torch.unsqueeze(x_mask, 2) * torch.unsqueeze(y_mask, -1) + attn = commons.generate_path(w_ceil, attn_mask) + + m_p = torch.matmul(attn.squeeze(1), m_p.transpose(1, 2)).transpose( + 1, 2 + ) # [b, t', t], [b, t, d] -> [b, d, t'] + logs_p = torch.matmul(attn.squeeze(1), logs_p.transpose(1, 2)).transpose( + 1, 2 + ) # [b, t', t], [b, t, d] -> [b, d, t'] + + z_p = m_p + torch.randn_like(m_p) * torch.exp(logs_p) * noise_scale + z = self.flow(z_p, y_mask, g=g, reverse=True) + o = self.dec((z * y_mask)[:, :, :max_len], g=g) + return o, attn, y_mask, (z, z_p, m_p, logs_p) diff --git a/oldVersion/V110/text/__init__.py b/oldVersion/V110/text/__init__.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..bb33012b4e3838516a6c75a950fc9d6a06e9b8dc --- /dev/null +++ b/oldVersion/V110/text/__init__.py @@ -0,0 +1,29 @@ +from .symbols import * + + +_symbol_to_id = {s: i for i, s in enumerate(symbols)} + + +def cleaned_text_to_sequence(cleaned_text, tones, language): + """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] + tone_start = language_tone_start_map[language] + tones = [i + tone_start for i in tones] + lang_id = language_id_map[language] + lang_ids = [lang_id for i in phones] + return phones, tones, lang_ids + + +def get_bert(norm_text, word2ph, language, device): + from .chinese_bert import get_bert_feature as zh_bert + from .english_bert_mock import get_bert_feature as en_bert + from .japanese_bert import get_bert_feature as jp_bert + + lang_bert_func_map = {"ZH": zh_bert, "EN": en_bert, "JP": jp_bert} + bert = lang_bert_func_map[language](norm_text, word2ph, device) + return bert diff --git a/oldVersion/V110/text/chinese.py b/oldVersion/V110/text/chinese.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..66150b653627eec9f09086209a83ffa101b03cd7 --- /dev/null +++ b/oldVersion/V110/text/chinese.py @@ -0,0 +1,198 @@ +import os +import re + +import cn2an +from pypinyin import lazy_pinyin, Style + +from .symbols import punctuation +from .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, tones, word2ph = _g2p(sentences) + assert sum(word2ph) == len(phones) + assert len(word2ph) == len(text) # Sometimes it will crash,you can add a try-catch. + phones = ["_"] + phones + ["_"] + tones = [0] + tones + [0] + word2ph = [1] + word2ph + [1] + return phones, tones, 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 = [] + tones_list = [] + word2ph = [] + for seg in segments: + # 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] + tone = "0" + 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) + phone = pinyin_to_symbol_map[pinyin].split(" ") + word2ph.append(len(phone)) + + phones_list += phone + tones_list += [int(tone)] * len(phone) + return phones_list, tones_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 + + +def get_bert_feature(text, word2ph): + from text import chinese_bert + + return chinese_bert.get_bert_feature(text, word2ph) + + +if __name__ == "__main__": + from text.chinese_bert import get_bert_feature + + 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 = text_normalize(text) + print(text) + phones, tones, word2ph = g2p(text) + bert = get_bert_feature(text, word2ph) + + print(phones, tones, word2ph, bert.shape) + + +# # 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/oldVersion/V110/text/chinese_bert.py b/oldVersion/V110/text/chinese_bert.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a7607198f339076c0b2b9331dbe67b0dd481cab4 --- /dev/null +++ b/oldVersion/V110/text/chinese_bert.py @@ -0,0 +1,97 @@ +import torch +import sys +from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM + +tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./bert/chinese-roberta-wwm-ext-large") + + +def get_bert_feature(text, word2ph, device=None): + if ( + sys.platform == "darwin" + and torch.backends.mps.is_available() + and device == "cpu" + ): + device = "mps" + if not device: + device = "cuda" + model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained( + "./bert/chinese-roberta-wwm-ext-large" + ).to(device) + with torch.no_grad(): + inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") + for i in inputs: + inputs[i] = inputs[i].to(device) + res = model(**inputs, output_hidden_states=True) + res = torch.cat(res["hidden_states"][-3:-2], -1)[0].cpu() + + assert len(word2ph) == len(text) + 2 + word2phone = word2ph + phone_level_feature = [] + for i in range(len(word2phone)): + repeat_feature = res[i].repeat(word2phone[i], 1) + phone_level_feature.append(repeat_feature) + + phone_level_feature = torch.cat(phone_level_feature, dim=0) + + return phone_level_feature.T + + +if __name__ == "__main__": + import torch + + word_level_feature = torch.rand(38, 1024) # 12个词,每个词1024维特征 + word2phone = [ + 1, + 2, + 1, + 2, + 2, + 1, + 2, + 2, + 1, + 2, + 2, + 1, + 2, + 2, + 2, + 2, + 2, + 1, + 1, + 2, + 2, + 1, + 2, + 2, + 2, + 2, + 1, + 2, + 2, + 2, + 2, + 2, + 1, + 2, + 2, + 2, + 2, + 1, + ] + + # 计算总帧数 + total_frames = sum(word2phone) + print(word_level_feature.shape) + print(word2phone) + phone_level_feature = [] + for i in range(len(word2phone)): + print(word_level_feature[i].shape) + + # 对每个词重复word2phone[i]次 + repeat_feature = word_level_feature[i].repeat(word2phone[i], 1) + phone_level_feature.append(repeat_feature) + + phone_level_feature = torch.cat(phone_level_feature, dim=0) + print(phone_level_feature.shape) # torch.Size([36, 1024]) diff --git a/oldVersion/V110/text/cleaner.py b/oldVersion/V110/text/cleaner.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a7a08d9b316a5e90f589591ac2065acf5068a82f --- /dev/null +++ b/oldVersion/V110/text/cleaner.py @@ -0,0 +1,28 @@ +from . import chinese, japanese, cleaned_text_to_sequence + + +language_module_map = {"ZH": chinese, "JP": japanese} + + +def clean_text(text, language): + language_module = language_module_map[language] + norm_text = language_module.text_normalize(text) + phones, tones, word2ph = language_module.g2p(norm_text) + return norm_text, phones, tones, word2ph + + +def clean_text_bert(text, language): + language_module = language_module_map[language] + norm_text = language_module.text_normalize(text) + phones, tones, word2ph = language_module.g2p(norm_text) + bert = language_module.get_bert_feature(norm_text, word2ph) + return phones, tones, bert + + +def text_to_sequence(text, language): + norm_text, phones, tones, word2ph = clean_text(text, language) + return cleaned_text_to_sequence(phones, tones, language) + + +if __name__ == "__main__": + pass diff --git a/oldVersion/V110/text/english.py b/oldVersion/V110/text/english.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5fc11e9991d554c0be4a4c7ad5c7f29f84618bf1 --- /dev/null +++ b/oldVersion/V110/text/english.py @@ -0,0 +1,214 @@ +import pickle +import os +import re +from g2p_en import G2p + +from . 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 post_replace_ph(ph): + rep_map = { + "：": ",", + "；": ",", + "，": ",", + "。": ".", + "！": "!", + "？": "?", + "\n": ".", + "·": ",", + "、": ",", + "...": "…", + "v": "V", + } + 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 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 refine_ph(phn): + tone = 0 + if re.search(r"\d$", phn): + tone = int(phn[-1]) + 1 + phn = phn[:-1] + return phn.lower(), tone + + +def refine_syllables(syllables): + tones = [] + phonemes = [] + for phn_list in syllables: + for i in range(len(phn_list)): + phn = phn_list[i] + phn, tone = refine_ph(phn) + phonemes.append(phn) + tones.append(tone) + return phonemes, tones + + +def text_normalize(text): + # todo: eng text normalize + return text + + +def g2p(text): + phones = [] + tones = [] + words = re.split(r"([,;.\-\?\!\s+])", text) + for w in words: + if w.upper() in eng_dict: + phns, tns = refine_syllables(eng_dict[w.upper()]) + phones += phns + tones += tns + else: + phone_list = list(filter(lambda p: p != " ", _g2p(w))) + for ph in phone_list: + if ph in arpa: + ph, tn = refine_ph(ph) + phones.append(ph) + tones.append(tn) + else: + phones.append(ph) + tones.append(0) + # todo: implement word2ph + word2ph = [1 for i in phones] + + phones = [post_replace_ph(i) for i in phones] + return phones, tones, word2ph + + +if __name__ == "__main__": + # print(get_dict()) + # print(eng_word_to_phoneme("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) diff --git a/oldVersion/V110/text/english_bert_mock.py b/oldVersion/V110/text/english_bert_mock.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3b894ced5b6d619a18d6bdd7d7606ba9e6532050 --- /dev/null +++ b/oldVersion/V110/text/english_bert_mock.py @@ -0,0 +1,5 @@ +import torch + + +def get_bert_feature(norm_text, word2ph): + return torch.zeros(1024, sum(word2ph)) diff --git a/oldVersion/V110/text/japanese.py b/oldVersion/V110/text/japanese.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0da6395c77bebdb0c5b2cda4623b0dd42b713456 --- /dev/null +++ b/oldVersion/V110/text/japanese.py @@ -0,0 +1,586 @@ +# Convert Japanese text to phonemes which is +# compatible with Julius https://github.com/julius-speech/segmentation-kit +import re +import unicodedata + +from transformers import AutoTokenizer + +from . import punctuation, symbols + +try: + import MeCab +except ImportError as e: + raise ImportError("Japanese requires mecab-python3 and unidic-lite.") from e +from num2words import num2words + +_CONVRULES = [ + # Conversion of 2 letters + "アァ/ a a", + "イィ/ i i", + "イェ/ i e", + "イャ/ y a", + "ウゥ/ u:", + "エェ/ e e", + "オォ/ o:", + "カァ/ k a:", + "キィ/ k i:", + "クゥ/ k u:", + "クャ/ ky a", + "クュ/ ky u", + "クョ/ ky o", + "ケェ/ k e:", + "コォ/ k o:", + "ガァ/ g a:", + "ギィ/ g i:", + "グゥ/ g u:", + "グャ/ gy a", + "グュ/ gy u", + "グョ/ gy o", + "ゲェ/ g e:", + "ゴォ/ g o:", + "サァ/ s a:", + "シィ/ sh i:", + "スゥ/ s u:", + "スャ/ sh a", + "スュ/ sh u", + "スョ/ sh o", + "セェ/ s e:", + "ソォ/ s o:", + "ザァ/ z a:", + "ジィ/ j i:", + "ズゥ/ z u:", + "ズャ/ zy a", + "ズュ/ zy u", + "ズョ/ zy o", + "ゼェ/ z e:", + "ゾォ/ z o:", + "タァ/ t a:", + "チィ/ ch i:", + "ツァ/ ts a", + "ツィ/ ts i", + "ツゥ/ ts u:", + "ツャ/ ch a", + "ツュ/ ch u", + "ツョ/ ch o", + "ツェ/ ts e", + "ツォ/ ts o", + "テェ/ t e:", + "トォ/ t o:", + "ダァ/ d a:", + "ヂィ/ j i:", + "ヅゥ/ d u:", + "ヅャ/ zy a", + "ヅュ/ zy u", + "ヅョ/ zy o", + "デェ/ d e:", + "ドォ/ d o:", + "ナァ/ n a:", + "ニィ/ n i:", + "ヌゥ/ n u:", + "ヌャ/ ny a", + "ヌュ/ ny u", + "ヌョ/ ny o", + "ネェ/ n e:", + "ノォ/ n o:", + "ハァ/ h a:", + "ヒィ/ h i:", + "フゥ/ f u:", + "フャ/ hy a", + "フュ/ hy u", + "フョ/ hy o", + "ヘェ/ h e:", + "ホォ/ h o:", + "バァ/ b a:", + "ビィ/ b i:", + "ブゥ/ b u:", + "フャ/ hy a", + "ブュ/ by u", + "フョ/ hy o", + "ベェ/ b e:", + "ボォ/ b o:", + "パァ/ p a:", + "ピィ/ p i:", + "プゥ/ p u:", + "プャ/ py a", + "プュ/ py u", + "プョ/ py o", + "ペェ/ p e:", + "ポォ/ p o:", + "マァ/ m a:", + "ミィ/ m i:", + "ムゥ/ m u:", + "ムャ/ my a", + "ムュ/ my u", + "ムョ/ my o", + "メェ/ m e:", + "モォ/ m o:", + "ヤァ/ y a:", + "ユゥ/ y u:", + "ユャ/ y a:", + "ユュ/ y u:", + "ユョ/ y o:", + "ヨォ/ y o:", + "ラァ/ r a:", + "リィ/ r i:", + "ルゥ/ r u:", + "ルャ/ ry a", + "ルュ/ ry u", + "ルョ/ ry o", + "レェ/ r e:", + "ロォ/ r o:", + "ワァ/ w a:", + "ヲォ/ o:", + "ディ/ d i", + "デェ/ d e:", + "デャ/ dy a", + "デュ/ dy u", + "デョ/ dy o", + "ティ/ t i", + "テェ/ t e:", + "テャ/ ty a", + "テュ/ ty u", + "テョ/ ty o", + "スィ/ s i", + "ズァ/ z u a", + "ズィ/ z i", + "ズゥ/ z u", + "ズャ/ zy a", + "ズュ/ zy u", + "ズョ/ zy o", + "ズェ/ z e", + "ズォ/ z o", + "キャ/ ky a", + "キュ/ ky u", + "キョ/ ky o", + "シャ/ sh a", + "シュ/ sh u", + "シェ/ sh e", + "ショ/ sh o", + "チャ/ ch a", + "チュ/ ch u", + "チェ/ ch e", + "チョ/ ch o", + "トゥ/ t u", + "トャ/ ty a", + "トュ/ ty u", + "トョ/ ty o", + "ドァ/ d o a", + "ドゥ/ d u", + "ドャ/ dy a", + "ドュ/ dy u", + "ドョ/ dy o", + "ドォ/ d o:", + "ニャ/ ny a", + "ニュ/ ny u", + "ニョ/ ny o", + "ヒャ/ hy a", + "ヒュ/ hy u", + "ヒョ/ hy o", + "ミャ/ my a", + "ミュ/ my u", + "ミョ/ my o", + "リャ/ ry a", + "リュ/ ry u", + "リョ/ ry o", + "ギャ/ gy a", + "ギュ/ gy u", + "ギョ/ gy o", + "ヂェ/ j e", + "ヂャ/ j a", + "ヂュ/ j u", + "ヂョ/ j o", + "ジェ/ j e", + "ジャ/ j a", + "ジュ/ j u", + "ジョ/ j o", + "ビャ/ by a", + "ビュ/ by u", + "ビョ/ by o", + "ピャ/ py a", + "ピュ/ py u", + "ピョ/ py o", + "ウァ/ u a", + "ウィ/ w i", + "ウェ/ w e", + "ウォ/ w o", + "ファ/ f a", + "フィ/ f i", + "フゥ/ f u", + "フャ/ hy a", + "フュ/ hy u", + "フョ/ hy o", + "フェ/ f e", + "フォ/ f o", + "ヴァ/ b a", + "ヴィ/ b i", + "ヴェ/ b e", + "ヴォ/ b o", + "ヴュ/ by u", + # Conversion of 1 letter + "ア/ a", + "イ/ i", + "ウ/ u", + "エ/ e", + "オ/ o", + "カ/ k a", + "キ/ k i", + "ク/ k u", + "ケ/ k e", + "コ/ k o", + "サ/ s a", + "シ/ sh i", + "ス/ s u", + "セ/ s e", + "ソ/ s o", + "タ/ t a", + "チ/ ch i", + "ツ/ ts u", + "テ/ t e", + "ト/ t o", + "ナ/ n a", + "ニ/ n i", + "ヌ/ n u", + "ネ/ n e", + "ノ/ n o", + "ハ/ h a", + "ヒ/ h i", + "フ/ f u", + "ヘ/ h e", + "ホ/ h o", + "マ/ m a", + "ミ/ m i", + "ム/ m u", + "メ/ m e", + "モ/ m o", + "ラ/ r a", + "リ/ r i", + "ル/ r u", + "レ/ r e", + "ロ/ r o", + "ガ/ g a", + "ギ/ g i", + "グ/ g u", + "ゲ/ g e", + "ゴ/ g o", + "ザ/ z a", + "ジ/ j i", + "ズ/ z u", + "ゼ/ z e", + "ゾ/ z o", + "ダ/ d a", + "ヂ/ j i", + "ヅ/ z u", + "デ/ d e", + "ド/ d o", + "バ/ b a", + "ビ/ b i", + "ブ/ b u", + "ベ/ b e", + "ボ/ b o", + "パ/ p a", + "ピ/ p i", + "プ/ p u", + "ペ/ p e", + "ポ/ p o", + "ヤ/ y a", + "ユ/ y u", + "ヨ/ y o", + "ワ/ w a", + "ヰ/ i", + "ヱ/ e", + "ヲ/ o", + "ン/ N", + "ッ/ q", + "ヴ/ b u", + "ー/:", + # Try converting broken text + "ァ/ a", + "ィ/ i", + "ゥ/ u", + "ェ/ e", + "ォ/ o", + "ヮ/ w a", + "ォ/ o", + # Symbols + "、/ ,", + "。/ .", + "！/ !", + "？/ ?", + "・/ ,", +] + +_COLON_RX = re.compile(":+") +_REJECT_RX = re.compile("[^ a-zA-Z:,.?]") + + +def _makerulemap(): + l = [tuple(x.split("/")) for x in _CONVRULES] + return tuple({k: v for k, v in l if len(k) == i} for i in (1, 2)) + + +_RULEMAP1, _RULEMAP2 = _makerulemap() + + +def kata2phoneme(text: str) -> str: + """Convert katakana text to phonemes.""" + text = text.strip() + res = [] + while text: + if len(text) >= 2: + x = _RULEMAP2.get(text[:2]) + if x is not None: + text = text[2:] + res += x.split(" ")[1:] + continue + x = _RULEMAP1.get(text[0]) + if x is not None: + text = text[1:] + res += x.split(" ")[1:] + continue + res.append(text[0]) + text = text[1:] + # res = _COLON_RX.sub(":", res) + return res + + +_KATAKANA = "".join(chr(ch) for ch in range(ord("ァ"), ord("ン") + 1)) +_HIRAGANA = "".join(chr(ch) for ch in range(ord("ぁ"), ord("ん") + 1)) +_HIRA2KATATRANS = str.maketrans(_HIRAGANA, _KATAKANA) + + +def hira2kata(text: str) -> str: + text = text.translate(_HIRA2KATATRANS) + return text.replace("う゛", "ヴ") + + +_SYMBOL_TOKENS = set(list("・、。？！")) +_NO_YOMI_TOKENS = set(list("「」『』―（）［］[]")) +_TAGGER = MeCab.Tagger() + + +def text2kata(text: str) -> str: + parsed = _TAGGER.parse(text) + res = [] + for line in parsed.split("\n"): + if line == "EOS": + break + parts = line.split("\t") + + word, yomi = parts[0], parts[1] + if yomi: + res.append(yomi) + else: + if word in _SYMBOL_TOKENS: + res.append(word) + elif word in ("っ", "ッ"): + res.append("ッ") + elif word in _NO_YOMI_TOKENS: + pass + else: + res.append(word) + return hira2kata("".join(res)) + + +_ALPHASYMBOL_YOMI = { + "#": "シャープ", + "%": "パーセント", + "&": "アンド", + "+": "プラス", + "-": "マイナス", + ":": "コロン", + ";": "セミコロン", + "<": "小なり", + "=": "イコール", + ">": "大なり", + "@": "アット", + "a": "エー", + "b": "ビー", + "c": "シー", + "d": "ディー", + "e": "イー", + "f": "エフ", + "g": "ジー", + "h": "エイチ", + "i": "アイ", + "j": "ジェー", + "k": "ケー", + "l": "エル", + "m": "エム", + "n": "エヌ", + "o": "オー", + "p": "ピー", + "q": "キュー", + "r": "アール", + "s": "エス", + "t": "ティー", + "u": "ユー", + "v": "ブイ", + "w": "ダブリュー", + "x": "エックス", + "y": "ワイ", + "z": "ゼット", + "α": "アルファ", + "β": "ベータ", + "γ": "ガンマ", + "δ": "デルタ", + "ε": "イプシロン", + "ζ": "ゼータ", + "η": "イータ", + "θ": "シータ", + "ι": "イオタ", + "κ": "カッパ", + "λ": "ラムダ", + "μ": "ミュー", + "ν": "ニュー", + "ξ": "クサイ", + "ο": "オミクロン", + "π": "パイ", + "ρ": "ロー", + "σ": "シグマ", + "τ": "タウ", + "υ": "ウプシロン", + "φ": "ファイ", + "χ": "カイ", + "ψ": "プサイ", + "ω": "オメガ", +} + + +_NUMBER_WITH_SEPARATOR_RX = re.compile("[0-9]{1,3}(,[0-9]{3})+") +_CURRENCY_MAP = {"$": "ドル", "¥": "円", "£": "ポンド", "€": "ユーロ"} +_CURRENCY_RX = re.compile(r"([$¥£€])([0-9.]*[0-9])") +_NUMBER_RX = re.compile(r"[0-9]+(\.[0-9]+)?") + + +def japanese_convert_numbers_to_words(text: str) -> str: + res = _NUMBER_WITH_SEPARATOR_RX.sub(lambda m: m[0].replace(",", ""), text) + res = _CURRENCY_RX.sub(lambda m: m[2] + _CURRENCY_MAP.get(m[1], m[1]), res) + res = _NUMBER_RX.sub(lambda m: num2words(m[0], lang="ja"), res) + return res + + +def japanese_convert_alpha_symbols_to_words(text: str) -> str: + return "".join([_ALPHASYMBOL_YOMI.get(ch, ch) for ch in text.lower()]) + + +def japanese_text_to_phonemes(text: str) -> str: + """Convert Japanese text to phonemes.""" + res = unicodedata.normalize("NFKC", text) + res = japanese_convert_numbers_to_words(res) + # res = japanese_convert_alpha_symbols_to_words(res) + res = text2kata(res) + res = kata2phoneme(res) + return res + + +def is_japanese_character(char): + # 定义日语文字系统的 Unicode 范围 + japanese_ranges = [ + (0x3040, 0x309F), # 平假名 + (0x30A0, 0x30FF), # 片假名 + (0x4E00, 0x9FFF), # 汉字 (CJK Unified Ideographs) + (0x3400, 0x4DBF), # 汉字扩展 A + (0x20000, 0x2A6DF), # 汉字扩展 B + # 可以根据需要添加其他汉字扩展范围 + ] + + # 将字符的 Unicode 编码转换为整数 + char_code = ord(char) + + # 检查字符是否在任何一个日语范围内 + for start, end in japanese_ranges: + if start <= char_code <= end: + return True + + return False + + +rep_map = { + "：": ",", + "；": ",", + "，": ",", + "。": ".", + "！": "!", + "？": "?", + "\n": ".", + "·": ",", + "、": ",", + "...": "…", +} + + +def replace_punctuation(text): + 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"[^\u3040-\u309F\u30A0-\u30FF\u4E00-\u9FFF\u3400-\u4DBF" + + "".join(punctuation) + + r"]+", + "", + replaced_text, + ) + + return replaced_text + + +def text_normalize(text): + res = unicodedata.normalize("NFKC", text) + res = japanese_convert_numbers_to_words(res) + # res = "".join([i for i in res if is_japanese_character(i)]) + res = replace_punctuation(res) + return res + + +def distribute_phone(n_phone, n_word): + phones_per_word = [0] * n_word + for task in range(n_phone): + min_tasks = min(phones_per_word) + min_index = phones_per_word.index(min_tasks) + phones_per_word[min_index] += 1 + return phones_per_word + + +tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./bert/bert-base-japanese-v3") + + +def g2p(norm_text): + tokenized = tokenizer.tokenize(norm_text) + phs = [] + ph_groups = [] + for t in tokenized: + if not t.startswith("#"): + ph_groups.append([t]) + else: + ph_groups[-1].append(t.replace("#", "")) + word2ph = [] + for group in ph_groups: + phonemes = kata2phoneme(text2kata("".join(group))) + # phonemes = [i for i in phonemes if i in symbols] + for i in phonemes: + assert i in symbols, (group, norm_text, tokenized) + phone_len = len(phonemes) + word_len = len(group) + + aaa = distribute_phone(phone_len, word_len) + word2ph += aaa + + phs += phonemes + phones = ["_"] + phs + ["_"] + tones = [0 for i in phones] + word2ph = [1] + word2ph + [1] + return phones, tones, word2ph + + +if __name__ == "__main__": + tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./bert/bert-base-japanese-v3") + text = "hello,こんにちは、世界！……" + from text.japanese_bert import get_bert_feature + + text = text_normalize(text) + print(text) + phones, tones, word2ph = g2p(text) + bert = get_bert_feature(text, word2ph) + + print(phones, tones, word2ph, bert.shape) diff --git a/oldVersion/V110/text/japanese_bert.py b/oldVersion/V110/text/japanese_bert.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5cc104da47b34f7fda4460c7ca976063f0e82b73 --- /dev/null +++ b/oldVersion/V110/text/japanese_bert.py @@ -0,0 +1,35 @@ +import torch +from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM +import sys + +tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./bert/bert-base-japanese-v3") + + +def get_bert_feature(text, word2ph, device=None): + if ( + sys.platform == "darwin" + and torch.backends.mps.is_available() + and device == "cpu" + ): + device = "mps" + if not device: + device = "cuda" + model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("./bert/bert-base-japanese-v3").to( + device + ) + with torch.no_grad(): + inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") + for i in inputs: + inputs[i] = inputs[i].to(device) + res = model(**inputs, output_hidden_states=True) + res = torch.cat(res["hidden_states"][-3:-2], -1)[0].cpu() + assert inputs["input_ids"].shape[-1] == len(word2ph) + word2phone = word2ph + phone_level_feature = [] + for i in range(len(word2phone)): + repeat_feature = res[i].repeat(word2phone[i], 1) + phone_level_feature.append(repeat_feature) + + phone_level_feature = torch.cat(phone_level_feature, dim=0) + + return phone_level_feature.T diff --git a/oldVersion/V110/text/opencpop-strict.txt b/oldVersion/V110/text/opencpop-strict.txt new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..1bede89a429e34b1a58781ee570fc313b80c0aee --- /dev/null +++ b/oldVersion/V110/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 +xvan x van +xue x ve +xve x ve +xun x vn +xvn x vn +ya y a +yan y En +yang y ang +yao y ao +ye y E +yi y i +yin y in +ying y ing +yo y o +yong y ong +you y ou +yu y v +yv y v +yuan y van +yvan y van +yue y ve +yve y ve +yun y vn +yvn y vn +za z a +zai z ai +zan z an +zang z ang +zao z ao +ze z e +zei z ei +zen z en +zeng z eng +zha zh a +zhai zh ai +zhan zh an +zhang zh ang +zhao zh ao +zhe zh e +zhei zh ei +zhen zh en +zheng zh eng +zhi zh ir +zhong zh ong +zhou zh ou +zhu zh u +zhua zh ua +zhuai zh uai +zhuan zh uan +zhuang zh uang +zhui zh ui +zhun zh un +zhuo zh uo +zi z i0 +zong z ong +zou z ou +zu z u +zuan z uan +zui z ui +zun z un +zuo z uo diff --git a/oldVersion/V110/text/symbols.py b/oldVersion/V110/text/symbols.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..161ae9f71275856a168cca1b8963a2aee875bb78 --- /dev/null +++ b/oldVersion/V110/text/symbols.py @@ -0,0 +1,187 @@ +punctuation = ["!", "?", "…", ",", ".", "'", "-"] +pu_symbols = punctuation + ["SP", "UNK"] +pad = "_" + +# chinese +zh_symbols = [ + "E", + "En", + "a", + "ai", + "an", + "ang", + "ao", + "b", + "c", + "ch", + "d", + "e", + "ei", + "en", + "eng", + "er", + "f", + "g", + "h", + "i", + "i0", + "ia", + "ian", + "iang", + "iao", + "ie", + "in", + "ing", + "iong", + "ir", + "iu", + "j", + "k", + "l", + "m", + "n", + "o", + "ong", + "ou", + "p", + "q", + "r", + "s", + "sh", + "t", + "u", + "ua", + "uai", + "uan", + "uang", + "ui", + "un", + "uo", + "v", + "van", + "ve", + "vn", + "w", + "x", + "y", + "z", + "zh", + "AA", + "EE", + "OO", +] +num_zh_tones = 6 + +# japanese +ja_symbols = [ + "N", + "a", + "a:", + "b", + "by", + "ch", + "d", + "dy", + "e", + "e:", + "f", + "g", + "gy", + "h", + "hy", + "i", + "i:", + "j", + "k", + "ky", + "m", + "my", + "n", + "ny", + "o", + "o:", + "p", + "py", + "q", + "r", + "ry", + "s", + "sh", + "t", + "ts", + "ty", + "u", + "u:", + "w", + "y", + "z", + "zy", +] +num_ja_tones = 1 + +# English +en_symbols = [ + "aa", + "ae", + "ah", + "ao", + "aw", + "ay", + "b", + "ch", + "d", + "dh", + "eh", + "er", + "ey", + "f", + "g", + "hh", + "ih", + "iy", + "jh", + "k", + "l", + "m", + "n", + "ng", + "ow", + "oy", + "p", + "r", + "s", + "sh", + "t", + "th", + "uh", + "uw", + "V", + "w", + "y", + "z", + "zh", +] +num_en_tones = 4 + +# combine all symbols +normal_symbols = sorted(set(zh_symbols + ja_symbols + en_symbols)) +symbols = [pad] + normal_symbols + pu_symbols +sil_phonemes_ids = [symbols.index(i) for i in pu_symbols] + +# combine all tones +num_tones = num_zh_tones + num_ja_tones + num_en_tones + +# language maps +language_id_map = {"ZH": 0, "JP": 1, "EN": 2} +num_languages = len(language_id_map.keys()) + +language_tone_start_map = { + "ZH": 0, + "JP": num_zh_tones, + "EN": num_zh_tones + num_ja_tones, +} + +if __name__ == "__main__": + a = set(zh_symbols) + b = set(en_symbols) + print(sorted(a & b)) diff --git a/oldVersion/V110/text/tone_sandhi.py b/oldVersion/V110/text/tone_sandhi.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6a6e4c3e64f1a9e8b9da73fc6fbebf8a33e5602d --- /dev/null +++ b/oldVersion/V110/text/tone_sandhi.py @@ -0,0 +1,769 @@ +# 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 should 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) + seg = self._merge_continuous_three_tones(seg) + seg = self._merge_continuous_three_tones_2(seg) + 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/oldVersion/V111/__init__.py b/oldVersion/V111/__init__.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e352c9e89b4d666e70d289190459efe69b14a2d8 --- /dev/null +++ b/oldVersion/V111/__init__.py @@ -0,0 +1,171 @@ +""" +1.1.1版本兼容 +https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2/releases/tag/1.1.1 +""" +import torch +import commons +from .text.cleaner import clean_text, clean_text_fix +from .text import cleaned_text_to_sequence +from .text import get_bert, get_bert_fix + + +def get_text(text, language_str, hps, device): + norm_text, phone, tone, word2ph = clean_text(text, language_str) + phone, tone, language = cleaned_text_to_sequence(phone, tone, language_str) + + if hps.data.add_blank: + phone = commons.intersperse(phone, 0) + tone = commons.intersperse(tone, 0) + language = commons.intersperse(language, 0) + for i in range(len(word2ph)): + word2ph[i] = word2ph[i] * 2 + word2ph[0] += 1 + bert = get_bert(norm_text, word2ph, language_str, device) + del word2ph + assert bert.shape[-1] == len(phone), phone + + if language_str == "ZH": + bert = bert + ja_bert = torch.zeros(768, len(phone)) + elif language_str == "JP": + ja_bert = bert + bert = torch.zeros(1024, len(phone)) + else: + bert = torch.zeros(1024, len(phone)) + ja_bert = torch.zeros(768, len(phone)) + + assert bert.shape[-1] == len( + phone + ), f"Bert seq len {bert.shape[-1]} != {len(phone)}" + + phone = torch.LongTensor(phone) + tone = torch.LongTensor(tone) + language = torch.LongTensor(language) + return bert, ja_bert, phone, tone, language + + +def get_text_fix(text, language_str, hps, device): + norm_text, phone, tone, word2ph = clean_text_fix(text, language_str) + phone, tone, language = cleaned_text_to_sequence(phone, tone, language_str) + + if hps.data.add_blank: + phone = commons.intersperse(phone, 0) + tone = commons.intersperse(tone, 0) + language = commons.intersperse(language, 0) + for i in range(len(word2ph)): + word2ph[i] = word2ph[i] * 2 + word2ph[0] += 1 + bert = get_bert_fix(norm_text, word2ph, language_str, device) + del word2ph + assert bert.shape[-1] == len(phone), phone + + if language_str == "ZH": + bert = bert + ja_bert = torch.zeros(768, len(phone)) + elif language_str == "JP": + ja_bert = bert + bert = torch.zeros(1024, len(phone)) + else: + bert = torch.zeros(1024, len(phone)) + ja_bert = torch.zeros(768, len(phone)) + + assert bert.shape[-1] == len( + phone + ), f"Bert seq len {bert.shape[-1]} != {len(phone)}" + + phone = torch.LongTensor(phone) + tone = torch.LongTensor(tone) + language = torch.LongTensor(language) + return bert, ja_bert, phone, tone, language + + +def infer( + text, + sdp_ratio, + noise_scale, + noise_scale_w, + length_scale, + sid, + language, + hps, + net_g, + device, +): + bert, ja_bert, phones, tones, lang_ids = get_text(text, language, hps, device) + with torch.no_grad(): + x_tst = phones.to(device).unsqueeze(0) + tones = tones.to(device).unsqueeze(0) + lang_ids = lang_ids.to(device).unsqueeze(0) + bert = bert.to(device).unsqueeze(0) + ja_bert = ja_bert.to(device).unsqueeze(0) + x_tst_lengths = torch.LongTensor([phones.size(0)]).to(device) + del phones + speakers = torch.LongTensor([hps.data.spk2id[sid]]).to(device) + audio = ( + net_g.infer( + x_tst, + x_tst_lengths, + speakers, + tones, + lang_ids, + bert, + ja_bert, + sdp_ratio=sdp_ratio, + noise_scale=noise_scale, + noise_scale_w=noise_scale_w, + length_scale=length_scale, + )[0][0, 0] + .data.cpu() + .float() + .numpy() + ) + del x_tst, x_tst_lengths, speakers, tones, lang_ids, bert, ja_bert + if torch.cuda.is_available(): + torch.cuda.empty_cache() + return audio + + +def infer_fix( + text, + sdp_ratio, + noise_scale, + noise_scale_w, + length_scale, + sid, + language, + hps, + net_g, + device, +): + bert, ja_bert, phones, tones, lang_ids = get_text_fix(text, language, hps, device) + with torch.no_grad(): + x_tst = phones.to(device).unsqueeze(0) + tones = tones.to(device).unsqueeze(0) + lang_ids = lang_ids.to(device).unsqueeze(0) + bert = bert.to(device).unsqueeze(0) + ja_bert = ja_bert.to(device).unsqueeze(0) + x_tst_lengths = torch.LongTensor([phones.size(0)]).to(device) + del phones + speakers = torch.LongTensor([hps.data.spk2id[sid]]).to(device) + audio = ( + net_g.infer( + x_tst, + x_tst_lengths, + speakers, + tones, + lang_ids, + bert, + ja_bert, + sdp_ratio=sdp_ratio, + noise_scale=noise_scale, + noise_scale_w=noise_scale_w, + length_scale=length_scale, + )[0][0, 0] + .data.cpu() + .float() + .numpy() + ) + del x_tst, x_tst_lengths, speakers, tones, lang_ids, bert, ja_bert + if torch.cuda.is_available(): + torch.cuda.empty_cache() + return audio diff --git a/oldVersion/V111/models.py b/oldVersion/V111/models.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..8bc53ce0a7ab91d920d0d1e78d819e9b5e4c2720 --- /dev/null +++ b/oldVersion/V111/models.py @@ -0,0 +1,986 @@ +import math +import torch +from torch import nn +from torch.nn import functional as F + +import commons +import modules +import attentions +import monotonic_align + +from torch.nn import Conv1d, ConvTranspose1d, Conv2d +from torch.nn.utils import weight_norm, remove_weight_norm, spectral_norm + +from commons import init_weights, get_padding +from .text import symbols, num_tones, num_languages + + +class DurationDiscriminator(nn.Module): # vits2 + 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.dur_proj = nn.Conv1d(1, filter_channels, 1) + + self.pre_out_conv_1 = nn.Conv1d( + 2 * filter_channels, filter_channels, kernel_size, padding=kernel_size // 2 + ) + self.pre_out_norm_1 = modules.LayerNorm(filter_channels) + self.pre_out_conv_2 = nn.Conv1d( + filter_channels, filter_channels, kernel_size, padding=kernel_size // 2 + ) + self.pre_out_norm_2 = modules.LayerNorm(filter_channels) + + if gin_channels != 0: + self.cond = nn.Conv1d(gin_channels, in_channels, 1) + + self.output_layer = nn.Sequential(nn.Linear(filter_channels, 1), nn.Sigmoid()) + + def forward_probability(self, x, x_mask, dur, g=None): + dur = self.dur_proj(dur) + x = torch.cat([x, dur], dim=1) + x = self.pre_out_conv_1(x * x_mask) + x = torch.relu(x) + x = self.pre_out_norm_1(x) + x = self.drop(x) + x = self.pre_out_conv_2(x * x_mask) + x = torch.relu(x) + x = self.pre_out_norm_2(x) + x = self.drop(x) + x = x * x_mask + x = x.transpose(1, 2) + output_prob = self.output_layer(x) + return output_prob + + def forward(self, x, x_mask, dur_r, dur_hat, 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) + + output_probs = [] + for dur in [dur_r, dur_hat]: + output_prob = self.forward_probability(x, x_mask, dur, g) + output_probs.append(output_prob) + + return output_probs + + +class TransformerCouplingBlock(nn.Module): + def __init__( + self, + channels, + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout, + n_flows=4, + gin_channels=0, + share_parameter=False, + ): + super().__init__() + self.channels = channels + self.hidden_channels = hidden_channels + self.kernel_size = kernel_size + self.n_layers = n_layers + self.n_flows = n_flows + self.gin_channels = gin_channels + + self.flows = nn.ModuleList() + + self.wn = ( + attentions.FFT( + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout, + isflow=True, + gin_channels=self.gin_channels, + ) + if share_parameter + else None + ) + + for i in range(n_flows): + self.flows.append( + modules.TransformerCouplingLayer( + channels, + hidden_channels, + kernel_size, + n_layers, + n_heads, + p_dropout, + filter_channels, + mean_only=True, + wn_sharing_parameter=self.wn, + gin_channels=self.gin_channels, + ) + ) + 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 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, + n_vocab, + out_channels, + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout, + gin_channels=0, + ): + super().__init__() + self.n_vocab = n_vocab + 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.gin_channels = gin_channels + self.emb = nn.Embedding(len(symbols), hidden_channels) + nn.init.normal_(self.emb.weight, 0.0, hidden_channels**-0.5) + self.tone_emb = nn.Embedding(num_tones, hidden_channels) + nn.init.normal_(self.tone_emb.weight, 0.0, hidden_channels**-0.5) + self.language_emb = nn.Embedding(num_languages, hidden_channels) + nn.init.normal_(self.language_emb.weight, 0.0, hidden_channels**-0.5) + self.bert_proj = nn.Conv1d(1024, hidden_channels, 1) + self.ja_bert_proj = nn.Conv1d(768, hidden_channels, 1) + + self.encoder = attentions.Encoder( + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout, + gin_channels=self.gin_channels, + ) + self.proj = nn.Conv1d(hidden_channels, out_channels * 2, 1) + + def forward(self, x, x_lengths, tone, language, bert, ja_bert, g=None): + bert_emb = self.bert_proj(bert).transpose(1, 2) + ja_bert_emb = self.ja_bert_proj(ja_bert).transpose(1, 2) + x = ( + self.emb(x) + + self.tone_emb(tone) + + self.language_emb(language) + + bert_emb + + ja_bert_emb + ) * math.sqrt( + self.hidden_channels + ) # [b, t, h] + x = torch.transpose(x, 1, -1) # [b, h, t] + x_mask = torch.unsqueeze(commons.sequence_mask(x_lengths, x.size(2)), 1).to( + x.dtype + ) + + x = self.encoder(x * x_mask, x_mask, g=g) + stats = self.proj(x) * x_mask + + m, logs = torch.split(stats, self.out_channels, dim=1) + return x, m, logs, x_mask + + +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): + 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 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 layer in self.ups: + remove_weight_norm(layer) + for layer in self.resblocks: + layer.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 is 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 layer in self.convs: + x = layer(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 is 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 layer in self.convs: + x = layer(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)]) # noqa: E501 + + 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, mask=None): + 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)) + + 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 SynthesizerTrn(nn.Module): + """ + Synthesizer for Training + """ + + def __init__( + self, + n_vocab, + 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=256, + gin_channels=256, + use_sdp=True, + n_flow_layer=4, + n_layers_trans_flow=6, + flow_share_parameter=False, + use_transformer_flow=True, + **kwargs + ): + super().__init__() + self.n_vocab = n_vocab + 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.n_layers_trans_flow = n_layers_trans_flow + self.use_spk_conditioned_encoder = kwargs.get( + "use_spk_conditioned_encoder", True + ) + self.use_sdp = use_sdp + self.use_noise_scaled_mas = kwargs.get("use_noise_scaled_mas", False) + self.mas_noise_scale_initial = kwargs.get("mas_noise_scale_initial", 0.01) + self.noise_scale_delta = kwargs.get("noise_scale_delta", 2e-6) + self.current_mas_noise_scale = self.mas_noise_scale_initial + if self.use_spk_conditioned_encoder and gin_channels > 0: + self.enc_gin_channels = gin_channels + self.enc_p = TextEncoder( + n_vocab, + inter_channels, + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers, + kernel_size, + p_dropout, + gin_channels=self.enc_gin_channels, + ) + 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, + ) + if use_transformer_flow: + self.flow = TransformerCouplingBlock( + inter_channels, + hidden_channels, + filter_channels, + n_heads, + n_layers_trans_flow, + 5, + p_dropout, + n_flow_layer, + gin_channels=gin_channels, + share_parameter=flow_share_parameter, + ) + else: + self.flow = ResidualCouplingBlock( + inter_channels, + hidden_channels, + 5, + 1, + n_flow_layer, + gin_channels=gin_channels, + ) + self.sdp = StochasticDurationPredictor( + hidden_channels, 192, 3, 0.5, 4, gin_channels=gin_channels + ) + self.dp = DurationPredictor( + hidden_channels, 256, 3, 0.5, gin_channels=gin_channels + ) + + if n_speakers > 0: + self.emb_g = nn.Embedding(n_speakers, gin_channels) + else: + self.ref_enc = ReferenceEncoder(spec_channels, gin_channels) + + def forward(self, x, x_lengths, y, y_lengths, sid, tone, language, bert, ja_bert): + if self.n_speakers > 0: + g = self.emb_g(sid).unsqueeze(-1) # [b, h, 1] + else: + g = self.ref_enc(y.transpose(1, 2)).unsqueeze(-1) + x, m_p, logs_p, x_mask = self.enc_p( + x, x_lengths, tone, language, bert, ja_bert, g=g + ) + z, m_q, logs_q, y_mask = self.enc_q(y, y_lengths, g=g) + z_p = self.flow(z, y_mask, g=g) + + with torch.no_grad(): + # negative cross-entropy + s_p_sq_r = torch.exp(-2 * logs_p) # [b, d, t] + neg_cent1 = torch.sum( + -0.5 * math.log(2 * math.pi) - logs_p, [1], keepdim=True + ) # [b, 1, t_s] + neg_cent2 = torch.matmul( + -0.5 * (z_p**2).transpose(1, 2), s_p_sq_r + ) # [b, t_t, d] x [b, d, t_s] = [b, t_t, t_s] + neg_cent3 = torch.matmul( + z_p.transpose(1, 2), (m_p * s_p_sq_r) + ) # [b, t_t, d] x [b, d, t_s] = [b, t_t, t_s] + neg_cent4 = torch.sum( + -0.5 * (m_p**2) * s_p_sq_r, [1], keepdim=True + ) # [b, 1, t_s] + neg_cent = neg_cent1 + neg_cent2 + neg_cent3 + neg_cent4 + if self.use_noise_scaled_mas: + epsilon = ( + torch.std(neg_cent) + * torch.randn_like(neg_cent) + * self.current_mas_noise_scale + ) + neg_cent = neg_cent + epsilon + + attn_mask = torch.unsqueeze(x_mask, 2) * torch.unsqueeze(y_mask, -1) + attn = ( + monotonic_align.maximum_path(neg_cent, attn_mask.squeeze(1)) + .unsqueeze(1) + .detach() + ) + + w = attn.sum(2) + + l_length_sdp = self.sdp(x, x_mask, w, g=g) + l_length_sdp = l_length_sdp / torch.sum(x_mask) + + logw_ = torch.log(w + 1e-6) * x_mask + logw = self.dp(x, x_mask, g=g) + l_length_dp = torch.sum((logw - logw_) ** 2, [1, 2]) / torch.sum( + x_mask + ) # for averaging + + l_length = l_length_dp + l_length_sdp + + # expand prior + m_p = torch.matmul(attn.squeeze(1), m_p.transpose(1, 2)).transpose(1, 2) + logs_p = torch.matmul(attn.squeeze(1), logs_p.transpose(1, 2)).transpose(1, 2) + + z_slice, ids_slice = commons.rand_slice_segments( + z, y_lengths, self.segment_size + ) + o = self.dec(z_slice, g=g) + return ( + o, + l_length, + attn, + ids_slice, + x_mask, + y_mask, + (z, z_p, m_p, logs_p, m_q, logs_q), + (x, logw, logw_), + ) + + def infer( + self, + x, + x_lengths, + sid, + tone, + language, + bert, + ja_bert, + noise_scale=0.667, + length_scale=1, + noise_scale_w=0.8, + max_len=None, + sdp_ratio=0, + y=None, + ): + # x, m_p, logs_p, x_mask = self.enc_p(x, x_lengths, tone, language, bert) + # g = self.gst(y) + if self.n_speakers > 0: + g = self.emb_g(sid).unsqueeze(-1) # [b, h, 1] + else: + g = self.ref_enc(y.transpose(1, 2)).unsqueeze(-1) + x, m_p, logs_p, x_mask = self.enc_p( + x, x_lengths, tone, language, bert, ja_bert, g=g + ) + logw = self.sdp(x, x_mask, g=g, reverse=True, noise_scale=noise_scale_w) * ( + sdp_ratio + ) + self.dp(x, x_mask, g=g) * (1 - sdp_ratio) + w = torch.exp(logw) * x_mask * length_scale + w_ceil = torch.ceil(w) + y_lengths = torch.clamp_min(torch.sum(w_ceil, [1, 2]), 1).long() + y_mask = torch.unsqueeze(commons.sequence_mask(y_lengths, None), 1).to( + x_mask.dtype + ) + attn_mask = torch.unsqueeze(x_mask, 2) * torch.unsqueeze(y_mask, -1) + attn = commons.generate_path(w_ceil, attn_mask) + + m_p = torch.matmul(attn.squeeze(1), m_p.transpose(1, 2)).transpose( + 1, 2 + ) # [b, t', t], [b, t, d] -> [b, d, t'] + logs_p = torch.matmul(attn.squeeze(1), logs_p.transpose(1, 2)).transpose( + 1, 2 + ) # [b, t', t], [b, t, d] -> [b, d, t'] + + z_p = m_p + torch.randn_like(m_p) * torch.exp(logs_p) * noise_scale + z = self.flow(z_p, y_mask, g=g, reverse=True) + o = self.dec((z * y_mask)[:, :, :max_len], g=g) + return o, attn, y_mask, (z, z_p, m_p, logs_p) diff --git a/oldVersion/V111/text/__init__.py b/oldVersion/V111/text/__init__.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d5ad0e2dea3df53aabcb0e94f1d7ed82fc013488 --- /dev/null +++ b/oldVersion/V111/text/__init__.py @@ -0,0 +1,38 @@ +from .symbols import * + +_symbol_to_id = {s: i for i, s in enumerate(symbols)} + + +def cleaned_text_to_sequence(cleaned_text, tones, language): + """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] + tone_start = language_tone_start_map[language] + tones = [i + tone_start for i in tones] + lang_id = language_id_map[language] + lang_ids = [lang_id for i in phones] + return phones, tones, lang_ids + + +def get_bert(norm_text, word2ph, language, device): + from .chinese_bert import get_bert_feature as zh_bert + from .english_bert_mock import get_bert_feature as en_bert + from .japanese_bert import get_bert_feature as jp_bert + + lang_bert_func_map = {"ZH": zh_bert, "EN": en_bert, "JP": jp_bert} + bert = lang_bert_func_map[language](norm_text, word2ph, device) + return bert + + +def get_bert_fix(norm_text, word2ph, language, device): + from .chinese_bert import get_bert_feature as zh_bert + from .english_bert_mock import get_bert_feature as en_bert + from .fix.japanese_bert import get_bert_feature as jp_bert + + lang_bert_func_map = {"ZH": zh_bert, "EN": en_bert, "JP": jp_bert} + bert = lang_bert_func_map[language](norm_text, word2ph, device) + return bert diff --git a/oldVersion/V111/text/chinese.py b/oldVersion/V111/text/chinese.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..66150b653627eec9f09086209a83ffa101b03cd7 --- /dev/null +++ b/oldVersion/V111/text/chinese.py @@ -0,0 +1,198 @@ +import os +import re + +import cn2an +from pypinyin import lazy_pinyin, Style + +from .symbols import punctuation +from .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, tones, word2ph = _g2p(sentences) + assert sum(word2ph) == len(phones) + assert len(word2ph) == len(text) # Sometimes it will crash,you can add a try-catch. + phones = ["_"] + phones + ["_"] + tones = [0] + tones + [0] + word2ph = [1] + word2ph + [1] + return phones, tones, 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 = [] + tones_list = [] + word2ph = [] + for seg in segments: + # 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] + tone = "0" + 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) + phone = pinyin_to_symbol_map[pinyin].split(" ") + word2ph.append(len(phone)) + + phones_list += phone + tones_list += [int(tone)] * len(phone) + return phones_list, tones_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 + + +def get_bert_feature(text, word2ph): + from text import chinese_bert + + return chinese_bert.get_bert_feature(text, word2ph) + + +if __name__ == "__main__": + from text.chinese_bert import get_bert_feature + + 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 = text_normalize(text) + print(text) + phones, tones, word2ph = g2p(text) + bert = get_bert_feature(text, word2ph) + + print(phones, tones, word2ph, bert.shape) + + +# # 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/oldVersion/V111/text/chinese_bert.py b/oldVersion/V111/text/chinese_bert.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..8159425df4bf7e577008b22f44e84f3147fdce14 --- /dev/null +++ b/oldVersion/V111/text/chinese_bert.py @@ -0,0 +1,100 @@ +import torch +import sys +from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM + +tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./bert/chinese-roberta-wwm-ext-large") + +models = dict() + + +def get_bert_feature(text, word2ph, device=None): + if ( + sys.platform == "darwin" + and torch.backends.mps.is_available() + and device == "cpu" + ): + device = "mps" + if not device: + device = "cuda" + if device not in models.keys(): + models[device] = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained( + "./bert/chinese-roberta-wwm-ext-large" + ).to(device) + with torch.no_grad(): + inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") + for i in inputs: + inputs[i] = inputs[i].to(device) + res = models[device](**inputs, output_hidden_states=True) + res = torch.cat(res["hidden_states"][-3:-2], -1)[0].cpu() + + assert len(word2ph) == len(text) + 2 + word2phone = word2ph + phone_level_feature = [] + for i in range(len(word2phone)): + repeat_feature = res[i].repeat(word2phone[i], 1) + phone_level_feature.append(repeat_feature) + + phone_level_feature = torch.cat(phone_level_feature, dim=0) + + return phone_level_feature.T + + +if __name__ == "__main__": + import torch + + word_level_feature = torch.rand(38, 1024) # 12个词,每个词1024维特征 + word2phone = [ + 1, + 2, + 1, + 2, + 2, + 1, + 2, + 2, + 1, + 2, + 2, + 1, + 2, + 2, + 2, + 2, + 2, + 1, + 1, + 2, + 2, + 1, + 2, + 2, + 2, + 2, + 1, + 2, + 2, + 2, + 2, + 2, + 1, + 2, + 2, + 2, + 2, + 1, + ] + + # 计算总帧数 + total_frames = sum(word2phone) + print(word_level_feature.shape) + print(word2phone) + phone_level_feature = [] + for i in range(len(word2phone)): + print(word_level_feature[i].shape) + + # 对每个词重复word2phone[i]次 + repeat_feature = word_level_feature[i].repeat(word2phone[i], 1) + phone_level_feature.append(repeat_feature) + + phone_level_feature = torch.cat(phone_level_feature, dim=0) + print(phone_level_feature.shape) # torch.Size([36, 1024]) diff --git a/oldVersion/V111/text/cleaner.py b/oldVersion/V111/text/cleaner.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..dbe57a5ce390d31fffca75c3504bb2bb59ca203a --- /dev/null +++ b/oldVersion/V111/text/cleaner.py @@ -0,0 +1,38 @@ +from . import chinese, japanese, cleaned_text_to_sequence +from .fix import japanese as japanese_fix + + +language_module_map = {"ZH": chinese, "JP": japanese} +language_module_map_fix = {"ZH": chinese, "JP": japanese_fix} + + +def clean_text(text, language): + language_module = language_module_map[language] + norm_text = language_module.text_normalize(text) + phones, tones, word2ph = language_module.g2p(norm_text) + return norm_text, phones, tones, word2ph + + +def clean_text_fix(text, language): + """使用dev分支修复""" + language_module = language_module_map_fix[language] + norm_text = language_module.text_normalize(text) + phones, tones, word2ph = language_module.g2p(norm_text) + return norm_text, phones, tones, word2ph + + +def clean_text_bert(text, language): + language_module = language_module_map[language] + norm_text = language_module.text_normalize(text) + phones, tones, word2ph = language_module.g2p(norm_text) + bert = language_module.get_bert_feature(norm_text, word2ph) + return phones, tones, bert + + +def text_to_sequence(text, language): + norm_text, phones, tones, word2ph = clean_text(text, language) + return cleaned_text_to_sequence(phones, tones, language) + + +if __name__ == "__main__": + pass diff --git a/oldVersion/V111/text/english.py b/oldVersion/V111/text/english.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5fc11e9991d554c0be4a4c7ad5c7f29f84618bf1 --- /dev/null +++ b/oldVersion/V111/text/english.py @@ -0,0 +1,214 @@ +import pickle +import os +import re +from g2p_en import G2p + +from . 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 post_replace_ph(ph): + rep_map = { + "：": ",", + "；": ",", + "，": ",", + "。": ".", + "！": "!", + "？": "?", + "\n": ".", + "·": ",", + "、": ",", + "...": "…", + "v": "V", + } + 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 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 refine_ph(phn): + tone = 0 + if re.search(r"\d$", phn): + tone = int(phn[-1]) + 1 + phn = phn[:-1] + return phn.lower(), tone + + +def refine_syllables(syllables): + tones = [] + phonemes = [] + for phn_list in syllables: + for i in range(len(phn_list)): + phn = phn_list[i] + phn, tone = refine_ph(phn) + phonemes.append(phn) + tones.append(tone) + return phonemes, tones + + +def text_normalize(text): + # todo: eng text normalize + return text + + +def g2p(text): + phones = [] + tones = [] + words = re.split(r"([,;.\-\?\!\s+])", text) + for w in words: + if w.upper() in eng_dict: + phns, tns = refine_syllables(eng_dict[w.upper()]) + phones += phns + tones += tns + else: + phone_list = list(filter(lambda p: p != " ", _g2p(w))) + for ph in phone_list: + if ph in arpa: + ph, tn = refine_ph(ph) + phones.append(ph) + tones.append(tn) + else: + phones.append(ph) + tones.append(0) + # todo: implement word2ph + word2ph = [1 for i in phones] + + phones = [post_replace_ph(i) for i in phones] + return phones, tones, word2ph + + +if __name__ == "__main__": + # print(get_dict()) + # print(eng_word_to_phoneme("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) diff --git a/oldVersion/V111/text/english_bert_mock.py b/oldVersion/V111/text/english_bert_mock.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3b894ced5b6d619a18d6bdd7d7606ba9e6532050 --- /dev/null +++ b/oldVersion/V111/text/english_bert_mock.py @@ -0,0 +1,5 @@ +import torch + + +def get_bert_feature(norm_text, word2ph): + return torch.zeros(1024, sum(word2ph)) diff --git a/oldVersion/V111/text/fix/__init__.py b/oldVersion/V111/text/fix/__init__.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e69de29bb2d1d6434b8b29ae775ad8c2e48c5391 diff --git a/oldVersion/V111/text/fix/japanese.py b/oldVersion/V111/text/fix/japanese.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..287ed1333d2b3dd550c5056e7efe2125e1d04a89 --- /dev/null +++ b/oldVersion/V111/text/fix/japanese.py @@ -0,0 +1,347 @@ +# Convert Japanese text to phonemes which is +# compatible with Julius https://github.com/julius-speech/segmentation-kit +import re +import unicodedata + +from transformers import AutoTokenizer + +from .. import punctuation, symbols + +from num2words import num2words + +import pyopenjtalk +import jaconv + + +def kata2phoneme(text: str) -> str: + """Convert katakana text to phonemes.""" + text = text.strip() + if text == "ー": + return ["ー"] + elif text.startswith("ー"): + return ["ー"] + kata2phoneme(text[1:]) + res = [] + prev = None + while text: + if re.match(_MARKS, text): + res.append(text) + text = text[1:] + continue + if text.startswith("ー"): + if prev: + res.append(prev[-1]) + text = text[1:] + continue + res += pyopenjtalk.g2p(text).lower().replace("cl", "q").split(" ") + break + # res = _COLON_RX.sub(":", res) + return res + + +def hira2kata(text: str) -> str: + return jaconv.hira2kata(text) + + +_SYMBOL_TOKENS = set(list("・、。？！")) +_NO_YOMI_TOKENS = set(list("「」『』―（）［］[]")) +_MARKS = re.compile( + r"[^A-Za-z\d\u3005\u3040-\u30ff\u4e00-\u9fff\uff11-\uff19\uff21-\uff3a\uff41-\uff5a\uff66-\uff9d]" +) + + +def text2kata(text: str) -> str: + parsed = pyopenjtalk.run_frontend(text) + + res = [] + for parts in parsed: + word, yomi = replace_punctuation(parts["orig"]), parts["pron"].replace("’", "") + if yomi: + if re.match(_MARKS, yomi): + if len(word) > 1: + word = [replace_punctuation(i) for i in list(word)] + yomi = word + res += yomi + sep += word + continue + elif word not in rep_map.keys() and word not in rep_map.values(): + word = "," + yomi = word + res.append(yomi) + else: + if word in _SYMBOL_TOKENS: + res.append(word) + elif word in ("っ", "ッ"): + res.append("ッ") + elif word in _NO_YOMI_TOKENS: + pass + else: + res.append(word) + return hira2kata("".join(res)) + + +def text2sep_kata(text: str) -> (list, list): + parsed = pyopenjtalk.run_frontend(text) + + res = [] + sep = [] + for parts in parsed: + word, yomi = replace_punctuation(parts["orig"]), parts["pron"].replace("’", "") + if yomi: + if re.match(_MARKS, yomi): + if len(word) > 1: + word = [replace_punctuation(i) for i in list(word)] + yomi = word + res += yomi + sep += word + continue + elif word not in rep_map.keys() and word not in rep_map.values(): + word = "," + yomi = word + res.append(yomi) + else: + if word in _SYMBOL_TOKENS: + res.append(word) + elif word in ("っ", "ッ"): + res.append("ッ") + elif word in _NO_YOMI_TOKENS: + pass + else: + res.append(word) + sep.append(word) + return sep, [hira2kata(i) for i in res] + + +_ALPHASYMBOL_YOMI = { + "#": "シャープ", + "%": "パーセント", + "&": "アンド", + "+": "プラス", + "-": "マイナス", + ":": "コロン", + ";": "セミコロン", + "<": "小なり", + "=": "イコール", + ">": "大なり", + "@": "アット", + "a": "エー", + "b": "ビー", + "c": "シー", + "d": "ディー", + "e": "イー", + "f": "エフ", + "g": "ジー", + "h": "エイチ", + "i": "アイ", + "j": "ジェー", + "k": "ケー", + "l": "エル", + "m": "エム", + "n": "エヌ", + "o": "オー", + "p": "ピー", + "q": "キュー", + "r": "アール", + "s": "エス", + "t": "ティー", + "u": "ユー", + "v": "ブイ", + "w": "ダブリュー", + "x": "エックス", + "y": "ワイ", + "z": "ゼット", + "α": "アルファ", + "β": "ベータ", + "γ": "ガンマ", + "δ": "デルタ", + "ε": "イプシロン", + "ζ": "ゼータ", + "η": "イータ", + "θ": "シータ", + "ι": "イオタ", + "κ": "カッパ", + "λ": "ラムダ", + "μ": "ミュー", + "ν": "ニュー", + "ξ": "クサイ", + "ο": "オミクロン", + "π": "パイ", + "ρ": "ロー", + "σ": "シグマ", + "τ": "タウ", + "υ": "ウプシロン", + "φ": "ファイ", + "χ": "カイ", + "ψ": "プサイ", + "ω": "オメガ", +} + + +_NUMBER_WITH_SEPARATOR_RX = re.compile("[0-9]{1,3}(,[0-9]{3})+") +_CURRENCY_MAP = {"$": "ドル", "¥": "円", "£": "ポンド", "€": "ユーロ"} +_CURRENCY_RX = re.compile(r"([$¥£€])([0-9.]*[0-9])") +_NUMBER_RX = re.compile(r"[0-9]+(\.[0-9]+)?") + + +def japanese_convert_numbers_to_words(text: str) -> str: + res = _NUMBER_WITH_SEPARATOR_RX.sub(lambda m: m[0].replace(",", ""), text) + res = _CURRENCY_RX.sub(lambda m: m[2] + _CURRENCY_MAP.get(m[1], m[1]), res) + res = _NUMBER_RX.sub(lambda m: num2words(m[0], lang="ja"), res) + return res + + +def japanese_convert_alpha_symbols_to_words(text: str) -> str: + return "".join([_ALPHASYMBOL_YOMI.get(ch, ch) for ch in text.lower()]) + + +def japanese_text_to_phonemes(text: str) -> str: + """Convert Japanese text to phonemes.""" + res = unicodedata.normalize("NFKC", text) + res = japanese_convert_numbers_to_words(res) + # res = japanese_convert_alpha_symbols_to_words(res) + res = text2kata(res) + res = kata2phoneme(res) + return res + + +def is_japanese_character(char): + # 定义日语文字系统的 Unicode 范围 + japanese_ranges = [ + (0x3040, 0x309F), # 平假名 + (0x30A0, 0x30FF), # 片假名 + (0x4E00, 0x9FFF), # 汉字 (CJK Unified Ideographs) + (0x3400, 0x4DBF), # 汉字扩展 A + (0x20000, 0x2A6DF), # 汉字扩展 B + # 可以根据需要添加其他汉字扩展范围 + ] + + # 将字符的 Unicode 编码转换为整数 + char_code = ord(char) + + # 检查字符是否在任何一个日语范围内 + for start, end in japanese_ranges: + if start <= char_code <= end: + return True + + return False + + +rep_map = { + "：": ",", + "；": ",", + "，": ",", + "。": ".", + "！": "!", + "？": "?", + "\n": ".", + "．": ".", + "...": "…", + "···": "…", + "・・・": "…", + "·": ",", + "・": ",", + "、": ",", + "$": ".", + "“": "'", + "”": "'", + "‘": "'", + "’": "'", + "（": "'", + "）": "'", + "(": "'", + ")": "'", + "《": "'", + "》": "'", + "【": "'", + "】": "'", + "[": "'", + "]": "'", + "—": "-", + "−": "-", + "～": "-", + "~": "-", + "「": "'", + "」": "'", +} + + +def replace_punctuation(text): + 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"[^\u3040-\u309F\u30A0-\u30FF\u4E00-\u9FFF\u3400-\u4DBF" + + "".join(punctuation) + + r"]+", + "", + replaced_text, + ) + + return replaced_text + + +def text_normalize(text): + res = unicodedata.normalize("NFKC", text) + res = japanese_convert_numbers_to_words(res) + # res = "".join([i for i in res if is_japanese_character(i)]) + res = replace_punctuation(res) + return res + + +def distribute_phone(n_phone, n_word): + phones_per_word = [0] * n_word + for task in range(n_phone): + min_tasks = min(phones_per_word) + min_index = phones_per_word.index(min_tasks) + phones_per_word[min_index] += 1 + return phones_per_word + + +def handle_long(sep_phonemes): + for i in range(len(sep_phonemes)): + if sep_phonemes[i][0] == "ー": + sep_phonemes[i][0] = sep_phonemes[i - 1][-1] + if "ー" in sep_phonemes[i]: + for j in range(len(sep_phonemes[i])): + if sep_phonemes[i][j] == "ー": + sep_phonemes[i][j] = sep_phonemes[i][j - 1][-1] + return sep_phonemes + + +tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./bert/bert-base-japanese-v3") + + +def g2p(norm_text): + sep_text, sep_kata = text2sep_kata(norm_text) + sep_tokenized = [tokenizer.tokenize(i) for i in sep_text] + sep_phonemes = handle_long([kata2phoneme(i) for i in sep_kata]) + # 异常处理，MeCab不认识的词的话会一路传到这里来，然后炸掉。目前来看只有那些超级稀有的生僻词会出现这种情况 + for i in sep_phonemes: + for j in i: + assert j in symbols, (sep_text, sep_kata, sep_phonemes) + + word2ph = [] + for token, phoneme in zip(sep_tokenized, sep_phonemes): + phone_len = len(phoneme) + word_len = len(token) + + aaa = distribute_phone(phone_len, word_len) + word2ph += aaa + phones = ["_"] + [j for i in sep_phonemes for j in i] + ["_"] + tones = [0 for i in phones] + word2ph = [1] + word2ph + [1] + return phones, tones, word2ph + + +if __name__ == "__main__": + tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./bert/bert-base-japanese-v3") + text = "hello,こんにちは、世界ー！……" + from text.japanese_bert import get_bert_feature + + text = text_normalize(text) + print(text) + + phones, tones, word2ph = g2p(text) + bert = get_bert_feature(text, word2ph) + + print(phones, tones, word2ph, bert.shape) diff --git a/oldVersion/V111/text/fix/japanese_bert.py b/oldVersion/V111/text/fix/japanese_bert.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..2d880860fd75c5471384a1ef7de65350a9428c08 --- /dev/null +++ b/oldVersion/V111/text/fix/japanese_bert.py @@ -0,0 +1,56 @@ +import torch +from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM +import sys +from .japanese import text2sep_kata +from config import config + +tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./bert/bert-base-japanese-v3") + +models = dict() + + +def get_bert_feature(text, word2ph, device=config.bert_gen_config.device): + sep_text, _ = text2sep_kata(text) + sep_tokens = [tokenizer.tokenize(t) for t in sep_text] + sep_ids = [tokenizer.convert_tokens_to_ids(t) for t in sep_tokens] + sep_ids = [2] + [item for sublist in sep_ids for item in sublist] + [3] + return get_bert_feature_with_token(sep_ids, word2ph, device) + + +def get_bert_feature_with_token(tokens, word2ph, device=config.bert_gen_config.device): + if ( + sys.platform == "darwin" + and torch.backends.mps.is_available() + and device == "cpu" + ): + device = "mps" + if not device: + device = "cuda" + if device not in models.keys(): + models[device] = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained( + "./bert/bert-base-japanese-v3" + ).to(device) + with torch.no_grad(): + inputs = torch.tensor(tokens).to(device).unsqueeze(0) + token_type_ids = torch.zeros_like(inputs).to(device) + attention_mask = torch.ones_like(inputs).to(device) + inputs = { + "input_ids": inputs, + "token_type_ids": token_type_ids, + "attention_mask": attention_mask, + } + + # for i in inputs: + # inputs[i] = inputs[i].to(device) + res = models[device](**inputs, output_hidden_states=True) + res = torch.cat(res["hidden_states"][-3:-2], -1)[0].cpu() + assert inputs["input_ids"].shape[-1] == len(word2ph) + word2phone = word2ph + phone_level_feature = [] + for i in range(len(word2phone)): + repeat_feature = res[i].repeat(word2phone[i], 1) + phone_level_feature.append(repeat_feature) + + phone_level_feature = torch.cat(phone_level_feature, dim=0) + + return phone_level_feature.T diff --git a/oldVersion/V111/text/japanese.py b/oldVersion/V111/text/japanese.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0da6395c77bebdb0c5b2cda4623b0dd42b713456 --- /dev/null +++ b/oldVersion/V111/text/japanese.py @@ -0,0 +1,586 @@ +# Convert Japanese text to phonemes which is +# compatible with Julius https://github.com/julius-speech/segmentation-kit +import re +import unicodedata + +from transformers import AutoTokenizer + +from . import punctuation, symbols + +try: + import MeCab +except ImportError as e: + raise ImportError("Japanese requires mecab-python3 and unidic-lite.") from e +from num2words import num2words + +_CONVRULES = [ + # Conversion of 2 letters + "アァ/ a a", + "イィ/ i i", + "イェ/ i e", + "イャ/ y a", + "ウゥ/ u:", + "エェ/ e e", + "オォ/ o:", + "カァ/ k a:", + "キィ/ k i:", + "クゥ/ k u:", + "クャ/ ky a", + "クュ/ ky u", + "クョ/ ky o", + "ケェ/ k e:", + "コォ/ k o:", + "ガァ/ g a:", + "ギィ/ g i:", + "グゥ/ g u:", + "グャ/ gy a", + "グュ/ gy u", + "グョ/ gy o", + "ゲェ/ g e:", + "ゴォ/ g o:", + "サァ/ s a:", + "シィ/ sh i:", + "スゥ/ s u:", + "スャ/ sh a", + "スュ/ sh u", + "スョ/ sh o", + "セェ/ s e:", + "ソォ/ s o:", + "ザァ/ z a:", + "ジィ/ j i:", + "ズゥ/ z u:", + "ズャ/ zy a", + "ズュ/ zy u", + "ズョ/ zy o", + "ゼェ/ z e:", + "ゾォ/ z o:", + "タァ/ t a:", + "チィ/ ch i:", + "ツァ/ ts a", + "ツィ/ ts i", + "ツゥ/ ts u:", + "ツャ/ ch a", + "ツュ/ ch u", + "ツョ/ ch o", + "ツェ/ ts e", + "ツォ/ ts o", + "テェ/ t e:", + "トォ/ t o:", + "ダァ/ d a:", + "ヂィ/ j i:", + "ヅゥ/ d u:", + "ヅャ/ zy a", + "ヅュ/ zy u", + "ヅョ/ zy o", + "デェ/ d e:", + "ドォ/ d o:", + "ナァ/ n a:", + "ニィ/ n i:", + "ヌゥ/ n u:", + "ヌャ/ ny a", + "ヌュ/ ny u", + "ヌョ/ ny o", + "ネェ/ n e:", + "ノォ/ n o:", + "ハァ/ h a:", + "ヒィ/ h i:", + "フゥ/ f u:", + "フャ/ hy a", + "フュ/ hy u", + "フョ/ hy o", + "ヘェ/ h e:", + "ホォ/ h o:", + "バァ/ b a:", + "ビィ/ b i:", + "ブゥ/ b u:", + "フャ/ hy a", + "ブュ/ by u", + "フョ/ hy o", + "ベェ/ b e:", + "ボォ/ b o:", + "パァ/ p a:", + "ピィ/ p i:", + "プゥ/ p u:", + "プャ/ py a", + "プュ/ py u", + "プョ/ py o", + "ペェ/ p e:", + "ポォ/ p o:", + "マァ/ m a:", + "ミィ/ m i:", + "ムゥ/ m u:", + "ムャ/ my a", + "ムュ/ my u", + "ムョ/ my o", + "メェ/ m e:", + "モォ/ m o:", + "ヤァ/ y a:", + "ユゥ/ y u:", + "ユャ/ y a:", + "ユュ/ y u:", + "ユョ/ y o:", + "ヨォ/ y o:", + "ラァ/ r a:", + "リィ/ r i:", + "ルゥ/ r u:", + "ルャ/ ry a", + "ルュ/ ry u", + "ルョ/ ry o", + "レェ/ r e:", + "ロォ/ r o:", + "ワァ/ w a:", + "ヲォ/ o:", + "ディ/ d i", + "デェ/ d e:", + "デャ/ dy a", + "デュ/ dy u", + "デョ/ dy o", + "ティ/ t i", + "テェ/ t e:", + "テャ/ ty a", + "テュ/ ty u", + "テョ/ ty o", + "スィ/ s i", + "ズァ/ z u a", + "ズィ/ z i", + "ズゥ/ z u", + "ズャ/ zy a", + "ズュ/ zy u", + "ズョ/ zy o", + "ズェ/ z e", + "ズォ/ z o", + "キャ/ ky a", + "キュ/ ky u", + "キョ/ ky o", + "シャ/ sh a", + "シュ/ sh u", + "シェ/ sh e", + "ショ/ sh o", + "チャ/ ch a", + "チュ/ ch u", + "チェ/ ch e", + "チョ/ ch o", + "トゥ/ t u", + "トャ/ ty a", + "トュ/ ty u", + "トョ/ ty o", + "ドァ/ d o a", + "ドゥ/ d u", + "ドャ/ dy a", + "ドュ/ dy u", + "ドョ/ dy o", + "ドォ/ d o:", + "ニャ/ ny a", + "ニュ/ ny u", + "ニョ/ ny o", + "ヒャ/ hy a", + "ヒュ/ hy u", + "ヒョ/ hy o", + "ミャ/ my a", + "ミュ/ my u", + "ミョ/ my o", + "リャ/ ry a", + "リュ/ ry u", + "リョ/ ry o", + "ギャ/ gy a", + "ギュ/ gy u", + "ギョ/ gy o", + "ヂェ/ j e", + "ヂャ/ j a", + "ヂュ/ j u", + "ヂョ/ j o", + "ジェ/ j e", + "ジャ/ j a", + "ジュ/ j u", + "ジョ/ j o", + "ビャ/ by a", + "ビュ/ by u", + "ビョ/ by o", + "ピャ/ py a", + "ピュ/ py u", + "ピョ/ py o", + "ウァ/ u a", + "ウィ/ w i", + "ウェ/ w e", + "ウォ/ w o", + "ファ/ f a", + "フィ/ f i", + "フゥ/ f u", + "フャ/ hy a", + "フュ/ hy u", + "フョ/ hy o", + "フェ/ f e", + "フォ/ f o", + "ヴァ/ b a", + "ヴィ/ b i", + "ヴェ/ b e", + "ヴォ/ b o", + "ヴュ/ by u", + # Conversion of 1 letter + "ア/ a", + "イ/ i", + "ウ/ u", + "エ/ e", + "オ/ o", + "カ/ k a", + "キ/ k i", + "ク/ k u", + "ケ/ k e", + "コ/ k o", + "サ/ s a", + "シ/ sh i", + "ス/ s u", + "セ/ s e", + "ソ/ s o", + "タ/ t a", + "チ/ ch i", + "ツ/ ts u", + "テ/ t e", + "ト/ t o", + "ナ/ n a", + "ニ/ n i", + "ヌ/ n u", + "ネ/ n e", + "ノ/ n o", + "ハ/ h a", + "ヒ/ h i", + "フ/ f u", + "ヘ/ h e", + "ホ/ h o", + "マ/ m a", + "ミ/ m i", + "ム/ m u", + "メ/ m e", + "モ/ m o", + "ラ/ r a", + "リ/ r i", + "ル/ r u", + "レ/ r e", + "ロ/ r o", + "ガ/ g a", + "ギ/ g i", + "グ/ g u", + "ゲ/ g e", + "ゴ/ g o", + "ザ/ z a", + "ジ/ j i", + "ズ/ z u", + "ゼ/ z e", + "ゾ/ z o", + "ダ/ d a", + "ヂ/ j i", + "ヅ/ z u", + "デ/ d e", + "ド/ d o", + "バ/ b a", + "ビ/ b i", + "ブ/ b u", + "ベ/ b e", + "ボ/ b o", + "パ/ p a", + "ピ/ p i", + "プ/ p u", + "ペ/ p e", + "ポ/ p o", + "ヤ/ y a", + "ユ/ y u", + "ヨ/ y o", + "ワ/ w a", + "ヰ/ i", + "ヱ/ e", + "ヲ/ o", + "ン/ N", + "ッ/ q", + "ヴ/ b u", + "ー/:", + # Try converting broken text + "ァ/ a", + "ィ/ i", + "ゥ/ u", + "ェ/ e", + "ォ/ o", + "ヮ/ w a", + "ォ/ o", + # Symbols + "、/ ,", + "。/ .", + "！/ !", + "？/ ?", + "・/ ,", +] + +_COLON_RX = re.compile(":+") +_REJECT_RX = re.compile("[^ a-zA-Z:,.?]") + + +def _makerulemap(): + l = [tuple(x.split("/")) for x in _CONVRULES] + return tuple({k: v for k, v in l if len(k) == i} for i in (1, 2)) + + +_RULEMAP1, _RULEMAP2 = _makerulemap() + + +def kata2phoneme(text: str) -> str: + """Convert katakana text to phonemes.""" + text = text.strip() + res = [] + while text: + if len(text) >= 2: + x = _RULEMAP2.get(text[:2]) + if x is not None: + text = text[2:] + res += x.split(" ")[1:] + continue + x = _RULEMAP1.get(text[0]) + if x is not None: + text = text[1:] + res += x.split(" ")[1:] + continue + res.append(text[0]) + text = text[1:] + # res = _COLON_RX.sub(":", res) + return res + + +_KATAKANA = "".join(chr(ch) for ch in range(ord("ァ"), ord("ン") + 1)) +_HIRAGANA = "".join(chr(ch) for ch in range(ord("ぁ"), ord("ん") + 1)) +_HIRA2KATATRANS = str.maketrans(_HIRAGANA, _KATAKANA) + + +def hira2kata(text: str) -> str: + text = text.translate(_HIRA2KATATRANS) + return text.replace("う゛", "ヴ") + + +_SYMBOL_TOKENS = set(list("・、。？！")) +_NO_YOMI_TOKENS = set(list("「」『』―（）［］[]")) +_TAGGER = MeCab.Tagger() + + +def text2kata(text: str) -> str: + parsed = _TAGGER.parse(text) + res = [] + for line in parsed.split("\n"): + if line == "EOS": + break + parts = line.split("\t") + + word, yomi = parts[0], parts[1] + if yomi: + res.append(yomi) + else: + if word in _SYMBOL_TOKENS: + res.append(word) + elif word in ("っ", "ッ"): + res.append("ッ") + elif word in _NO_YOMI_TOKENS: + pass + else: + res.append(word) + return hira2kata("".join(res)) + + +_ALPHASYMBOL_YOMI = { + "#": "シャープ", + "%": "パーセント", + "&": "アンド", + "+": "プラス", + "-": "マイナス", + ":": "コロン", + ";": "セミコロン", + "<": "小なり", + "=": "イコール", + ">": "大なり", + "@": "アット", + "a": "エー", + "b": "ビー", + "c": "シー", + "d": "ディー", + "e": "イー", + "f": "エフ", + "g": "ジー", + "h": "エイチ", + "i": "アイ", + "j": "ジェー", + "k": "ケー", + "l": "エル", + "m": "エム", + "n": "エヌ", + "o": "オー", + "p": "ピー", + "q": "キュー", + "r": "アール", + "s": "エス", + "t": "ティー", + "u": "ユー", + "v": "ブイ", + "w": "ダブリュー", + "x": "エックス", + "y": "ワイ", + "z": "ゼット", + "α": "アルファ", + "β": "ベータ", + "γ": "ガンマ", + "δ": "デルタ", + "ε": "イプシロン", + "ζ": "ゼータ", + "η": "イータ", + "θ": "シータ", + "ι": "イオタ", + "κ": "カッパ", + "λ": "ラムダ", + "μ": "ミュー", + "ν": "ニュー", + "ξ": "クサイ", + "ο": "オミクロン", + "π": "パイ", + "ρ": "ロー", + "σ": "シグマ", + "τ": "タウ", + "υ": "ウプシロン", + "φ": "ファイ", + "χ": "カイ", + "ψ": "プサイ", + "ω": "オメガ", +} + + +_NUMBER_WITH_SEPARATOR_RX = re.compile("[0-9]{1,3}(,[0-9]{3})+") +_CURRENCY_MAP = {"$": "ドル", "¥": "円", "£": "ポンド", "€": "ユーロ"} +_CURRENCY_RX = re.compile(r"([$¥£€])([0-9.]*[0-9])") +_NUMBER_RX = re.compile(r"[0-9]+(\.[0-9]+)?") + + +def japanese_convert_numbers_to_words(text: str) -> str: + res = _NUMBER_WITH_SEPARATOR_RX.sub(lambda m: m[0].replace(",", ""), text) + res = _CURRENCY_RX.sub(lambda m: m[2] + _CURRENCY_MAP.get(m[1], m[1]), res) + res = _NUMBER_RX.sub(lambda m: num2words(m[0], lang="ja"), res) + return res + + +def japanese_convert_alpha_symbols_to_words(text: str) -> str: + return "".join([_ALPHASYMBOL_YOMI.get(ch, ch) for ch in text.lower()]) + + +def japanese_text_to_phonemes(text: str) -> str: + """Convert Japanese text to phonemes.""" + res = unicodedata.normalize("NFKC", text) + res = japanese_convert_numbers_to_words(res) + # res = japanese_convert_alpha_symbols_to_words(res) + res = text2kata(res) + res = kata2phoneme(res) + return res + + +def is_japanese_character(char): + # 定义日语文字系统的 Unicode 范围 + japanese_ranges = [ + (0x3040, 0x309F), # 平假名 + (0x30A0, 0x30FF), # 片假名 + (0x4E00, 0x9FFF), # 汉字 (CJK Unified Ideographs) + (0x3400, 0x4DBF), # 汉字扩展 A + (0x20000, 0x2A6DF), # 汉字扩展 B + # 可以根据需要添加其他汉字扩展范围 + ] + + # 将字符的 Unicode 编码转换为整数 + char_code = ord(char) + + # 检查字符是否在任何一个日语范围内 + for start, end in japanese_ranges: + if start <= char_code <= end: + return True + + return False + + +rep_map = { + "：": ",", + "；": ",", + "，": ",", + "。": ".", + "！": "!", + "？": "?", + "\n": ".", + "·": ",", + "、": ",", + "...": "…", +} + + +def replace_punctuation(text): + 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"[^\u3040-\u309F\u30A0-\u30FF\u4E00-\u9FFF\u3400-\u4DBF" + + "".join(punctuation) + + r"]+", + "", + replaced_text, + ) + + return replaced_text + + +def text_normalize(text): + res = unicodedata.normalize("NFKC", text) + res = japanese_convert_numbers_to_words(res) + # res = "".join([i for i in res if is_japanese_character(i)]) + res = replace_punctuation(res) + return res + + +def distribute_phone(n_phone, n_word): + phones_per_word = [0] * n_word + for task in range(n_phone): + min_tasks = min(phones_per_word) + min_index = phones_per_word.index(min_tasks) + phones_per_word[min_index] += 1 + return phones_per_word + + +tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./bert/bert-base-japanese-v3") + + +def g2p(norm_text): + tokenized = tokenizer.tokenize(norm_text) + phs = [] + ph_groups = [] + for t in tokenized: + if not t.startswith("#"): + ph_groups.append([t]) + else: + ph_groups[-1].append(t.replace("#", "")) + word2ph = [] + for group in ph_groups: + phonemes = kata2phoneme(text2kata("".join(group))) + # phonemes = [i for i in phonemes if i in symbols] + for i in phonemes: + assert i in symbols, (group, norm_text, tokenized) + phone_len = len(phonemes) + word_len = len(group) + + aaa = distribute_phone(phone_len, word_len) + word2ph += aaa + + phs += phonemes + phones = ["_"] + phs + ["_"] + tones = [0 for i in phones] + word2ph = [1] + word2ph + [1] + return phones, tones, word2ph + + +if __name__ == "__main__": + tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./bert/bert-base-japanese-v3") + text = "hello,こんにちは、世界！……" + from text.japanese_bert import get_bert_feature + + text = text_normalize(text) + print(text) + phones, tones, word2ph = g2p(text) + bert = get_bert_feature(text, word2ph) + + print(phones, tones, word2ph, bert.shape) diff --git a/oldVersion/V111/text/japanese_bert.py b/oldVersion/V111/text/japanese_bert.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5dd196483da4355746383253879190ce538b9df9 --- /dev/null +++ b/oldVersion/V111/text/japanese_bert.py @@ -0,0 +1,38 @@ +import torch +from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM +import sys + +tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./bert/bert-base-japanese-v3") + +models = dict() + + +def get_bert_feature(text, word2ph, device=None): + if ( + sys.platform == "darwin" + and torch.backends.mps.is_available() + and device == "cpu" + ): + device = "mps" + if not device: + device = "cuda" + if device not in models.keys(): + models[device] = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained( + "./bert/bert-base-japanese-v3" + ).to(device) + with torch.no_grad(): + inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") + for i in inputs: + inputs[i] = inputs[i].to(device) + res = models[device](**inputs, output_hidden_states=True) + res = torch.cat(res["hidden_states"][-3:-2], -1)[0].cpu() + assert inputs["input_ids"].shape[-1] == len(word2ph) + word2phone = word2ph + phone_level_feature = [] + for i in range(len(word2phone)): + repeat_feature = res[i].repeat(word2phone[i], 1) + phone_level_feature.append(repeat_feature) + + phone_level_feature = torch.cat(phone_level_feature, dim=0) + + return phone_level_feature.T diff --git a/oldVersion/V111/text/opencpop-strict.txt b/oldVersion/V111/text/opencpop-strict.txt new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..1bede89a429e34b1a58781ee570fc313b80c0aee --- /dev/null +++ b/oldVersion/V111/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 +xvan x van +xue x ve +xve x ve +xun x vn +xvn x vn +ya y a +yan y En +yang y ang +yao y ao +ye y E +yi y i +yin y in +ying y ing +yo y o +yong y ong +you y ou +yu y v +yv y v +yuan y van +yvan y van +yue y ve +yve y ve +yun y vn +yvn y vn +za z a +zai z ai +zan z an +zang z ang +zao z ao +ze z e +zei z ei +zen z en +zeng z eng +zha zh a +zhai zh ai +zhan zh an +zhang zh ang +zhao zh ao +zhe zh e +zhei zh ei +zhen zh en +zheng zh eng +zhi zh ir +zhong zh ong +zhou zh ou +zhu zh u +zhua zh ua +zhuai zh uai +zhuan zh uan +zhuang zh uang +zhui zh ui +zhun zh un +zhuo zh uo +zi z i0 +zong z ong +zou z ou +zu z u +zuan z uan +zui z ui +zun z un +zuo z uo diff --git a/oldVersion/V111/text/symbols.py b/oldVersion/V111/text/symbols.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..161ae9f71275856a168cca1b8963a2aee875bb78 --- /dev/null +++ b/oldVersion/V111/text/symbols.py @@ -0,0 +1,187 @@ +punctuation = ["!", "?", "…", ",", ".", "'", "-"] +pu_symbols = punctuation + ["SP", "UNK"] +pad = "_" + +# chinese +zh_symbols = [ + "E", + "En", + "a", + "ai", + "an", + "ang", + "ao", + "b", + "c", + "ch", + "d", + "e", + "ei", + "en", + "eng", + "er", + "f", + "g", + "h", + "i", + "i0", + "ia", + "ian", + "iang", + "iao", + "ie", + "in", + "ing", + "iong", + "ir", + "iu", + "j", + "k", + "l", + "m", + "n", + "o", + "ong", + "ou", + "p", + "q", + "r", + "s", + "sh", + "t", + "u", + "ua", + "uai", + "uan", + "uang", + "ui", + "un", + "uo", + "v", + "van", + "ve", + "vn", + "w", + "x", + "y", + "z", + "zh", + "AA", + "EE", + "OO", +] +num_zh_tones = 6 + +# japanese +ja_symbols = [ + "N", + "a", + "a:", + "b", + "by", + "ch", + "d", + "dy", + "e", + "e:", + "f", + "g", + "gy", + "h", + "hy", + "i", + "i:", + "j", + "k", + "ky", + "m", + "my", + "n", + "ny", + "o", + "o:", + "p", + "py", + "q", + "r", + "ry", + "s", + "sh", + "t", + "ts", + "ty", + "u", + "u:", + "w", + "y", + "z", + "zy", +] +num_ja_tones = 1 + +# English +en_symbols = [ + "aa", 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100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6a6e4c3e64f1a9e8b9da73fc6fbebf8a33e5602d --- /dev/null +++ b/oldVersion/V111/text/tone_sandhi.py @@ -0,0 +1,769 @@ +# 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 should 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) + seg = self._merge_continuous_three_tones(seg) + seg = self._merge_continuous_three_tones_2(seg) + 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/oldVersion/__init__.py b/oldVersion/__init__.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6b828f927cbcb9a323efea4c5b43f0139d4de333 --- /dev/null +++ b/oldVersion/__init__.py @@ -0,0 +1,3 @@ +""" +老版本模型推理兼容 +""" diff --git a/preprocess_text.py b/preprocess_text.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..11672773a0a91cde0d5d6a86e7f6edd65d5d93cc --- /dev/null +++ b/preprocess_text.py @@ -0,0 +1,140 @@ +import json +from collections import defaultdict +from random import shuffle +from typing import Optional +import os + +from tqdm import tqdm +import click +from text.cleaner import clean_text +from config import config +from infer import latest_version + +preprocess_text_config = config.preprocess_text_config + + +@click.command() +@click.option( + "--transcription-path", + default=preprocess_text_config.transcription_path, + type=click.Path(exists=True, file_okay=True, dir_okay=False), +) +@click.option("--cleaned-path", default=preprocess_text_config.cleaned_path) +@click.option("--train-path", default=preprocess_text_config.train_path) +@click.option("--val-path", default=preprocess_text_config.val_path) +@click.option( + "--config-path", + default=preprocess_text_config.config_path, + type=click.Path(exists=True, file_okay=True, dir_okay=False), +) +@click.option("--val-per-spk", default=preprocess_text_config.val_per_spk) +@click.option("--max-val-total", default=preprocess_text_config.max_val_total) +@click.option("--clean/--no-clean", default=preprocess_text_config.clean) +@click.option("-y", "--yml_config") +def preprocess( + transcription_path: str, + cleaned_path: Optional[str], + train_path: str, + val_path: str, + config_path: str, + val_per_spk: int, + max_val_total: int, + clean: bool, + yml_config: str, # 这个不要删 +): + if cleaned_path == "" or cleaned_path is None: + cleaned_path = transcription_path + ".cleaned" + + if clean: + with open(cleaned_path, "w", encoding="utf-8") as out_file: + with open(transcription_path, "r", encoding="utf-8") as trans_file: + lines = trans_file.readlines() + # print(lines, ' ', len(lines)) + if len(lines) != 0: + for line in tqdm(lines): + try: + utt, spk, language, text = line.strip().split("|") + norm_text, phones, tones, word2ph = clean_text( + text, language + ) + out_file.write( + "{}|{}|{}|{}|{}|{}|{}\n".format( + utt, + spk, + language, + norm_text, + " ".join(phones), + " ".join([str(i) for i in tones]), + " ".join([str(i) for i in word2ph]), + ) + ) + except Exception as e: + print(line) + print(f"生成训练集和验证集时发生错误！, 详细信息:\n{e}") + + transcription_path = cleaned_path + spk_utt_map = defaultdict(list) + spk_id_map = {} + current_sid = 0 + + with open(transcription_path, "r", encoding="utf-8") as f: + audioPaths = set() + countSame = 0 + countNotFound = 0 + for line in f.readlines(): + utt, spk, language, text, phones, tones, word2ph = line.strip().split("|") + if utt in audioPaths: + # 过滤数据集错误：相同的音频匹配多个文本，导致后续bert出问题 + print(f"重复音频文本：{line}") + countSame += 1 + continue + if not os.path.isfile(utt): + # 过滤数据集错误：不存在对应音频 + print(f"没有找到对应的音频：{utt}") + countNotFound += 1 + continue + audioPaths.add(utt) + spk_utt_map[spk].append(line) + + if spk not in spk_id_map.keys(): + spk_id_map[spk] = current_sid + current_sid += 1 + print(f"总重复音频数：{countSame}，总未找到的音频数:{countNotFound}") + + train_list = [] + val_list = [] + + for spk, utts in spk_utt_map.items(): + shuffle(utts) + val_list += utts[:val_per_spk] + train_list += utts[val_per_spk:] + + if len(val_list) > max_val_total: + train_list += val_list[max_val_total:] + val_list = val_list[:max_val_total] + + with open(train_path, "w", encoding="utf-8") as f: + for line in train_list: + f.write(line) + + with open(val_path, "w", encoding="utf-8") as f: + for line in val_list: + f.write(line) + + json_config = json.load(open(config_path, encoding="utf-8")) + json_config["data"]["spk2id"] = spk_id_map + # 新增写入：写入训练版本、数据集路径 + json_config["version"] = latest_version + json_config["data"]["training_files"] = os.path.normpath(train_path).replace( + "\\", "/" + ) + json_config["data"]["validation_files"] = os.path.normpath(val_path).replace( + "\\", "/" + ) + with open(config_path, "w", encoding="utf-8") as f: + json.dump(json_config, f, indent=2, ensure_ascii=False) + print("训练集和验证集生成完成！") + + +if __name__ == "__main__": + preprocess() diff --git a/re_matching.py b/re_matching.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3c5340c99f9389c00f626cb2eb8526be0144ee13 --- /dev/null +++ b/re_matching.py @@ -0,0 +1,82 @@ +import re + + +def extract_language_and_text_updated(speaker, dialogue): + # 使用正则表达式匹配<语言>标签和其后的文本 + pattern_language_text = r"<(\S+?)>([^<]+)" + matches = re.findall(pattern_language_text, dialogue, re.DOTALL) + speaker = speaker[1:-1] + # 清理文本：去除两边的空白字符 + matches_cleaned = [(lang.upper(), text.strip()) for lang, text in matches] + matches_cleaned.append(speaker) + return matches_cleaned + + +def validate_text(input_text): + # 验证说话人的正则表达式 + pattern_speaker = r"(\[\S+?\])((?:\s*<\S+?>[^<\[\]]+?)+)" + + # 使用re.DOTALL标志使.匹配包括换行符在内的所有字符 + matches = re.findall(pattern_speaker, input_text, re.DOTALL) + + # 对每个匹配到的说话人内容进行进一步验证 + for _, dialogue in matches: + language_text_matches = extract_language_and_text_updated(_, dialogue) + if not language_text_matches: + return ( + False, + "Error: Invalid format detected in dialogue content. Please check your input.", + ) + + # 如果输入的文本中没有找到任何匹配项 + if not matches: + return ( + False, + "Error: No valid speaker format detected. Please check your input.", + ) + + return True, "Input is valid." + + +def text_matching(text: str) -> list: + speaker_pattern = r"(\[\S+?\])(.+?)(?=\[\S+?\]|$)" + matches = re.findall(speaker_pattern, text, re.DOTALL) + result = [] + for speaker, dialogue in matches: + result.append(extract_language_and_text_updated(speaker, dialogue)) + print(result) + return result + + +def cut_para(text): + splitted_para = re.split("[\n]", text) # 按段分 + splitted_para = [ + sentence.strip() for sentence in splitted_para if sentence.strip() + ] # 删除空字符串 + return splitted_para + + +def cut_sent(para): + para = re.sub("([。！;？\?])([^”’])", r"\1\n\2", para) # 单字符断句符 + para = re.sub("(\.{6})([^”’])", r"\1\n\2", para) # 英文省略号 + para = re.sub("(\…{2})([^”’])", r"\1\n\2", para) # 中文省略号 + para = re.sub("([。！？\?][”’])([^，。！？\?])", r"\1\n\2", para) + para = para.rstrip() # 段尾如果有多余的\n就去掉它 + return para.split("\n") + + +if __name__ == "__main__": + text = """ + [说话人1] + [说话人2]你好吗？元気ですか？こんにちは，世界。你好吗？ + [说话人3]谢谢。どういたしまして。 + """ + text_matching(text) + # 测试函数 + test_text = """ + [说话人1]你好，こんにちは！こんにちは，世界。 + [说话人2]你好吗？ + """ + text_matching(test_text) + res = validate_text(test_text) + print(res) diff --git a/requirements.txt b/requirements.txt new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..46a50c76a56e75a8ad215de960ede5596066d157 --- /dev/null +++ b/requirements.txt @@ -0,0 +1,33 @@ +librosa==0.9.1 +matplotlib +numpy +numba +phonemizer +scipy +tensorboard +Unidecode +amfm_decompy +jieba +transformers +pypinyin +cn2an +gradio +av +mecab-python3 +loguru +unidic-lite +cmudict +fugashi +num2words +PyYAML +requests +pyopenjtalk; sys_platform == 'linux' +openjtalk; sys_platform != 'linux' +jaconv +psutil +GPUtil +vector_quantize_pytorch +g2p_en +sentencepiece +pykakasi +langid diff --git a/resample.py b/resample.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..9ce599b6c9402fee2174c592539953d2126f29b3 --- /dev/null +++ b/resample.py @@ -0,0 +1,75 @@ +import os +import argparse +import librosa +from multiprocessing import Pool, cpu_count + +import soundfile +from tqdm import tqdm + +from config import config + + +def process(item): + spkdir, wav_name, args = item + wav_path = os.path.join(args.in_dir, spkdir, wav_name) + if os.path.exists(wav_path) and ".wav" in wav_path: + wav, sr = librosa.load(wav_path, sr=args.sr) + soundfile.write(os.path.join(args.out_dir, spkdir, wav_name), wav, sr) + + +if __name__ == "__main__": + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument( + "--sr", + type=int, + default=config.resample_config.sampling_rate, + help="sampling rate", + ) + parser.add_argument( + "--in_dir", + type=str, + default=config.resample_config.in_dir, + help="path to source dir", + ) + parser.add_argument( + "--out_dir", + type=str, + default=config.resample_config.out_dir, + help="path to target dir", + ) + parser.add_argument( + "--processes", + type=int, + default=0, + help="cpu_processes", + ) + args, _ = parser.parse_known_args() + # autodl 无卡模式会识别出46个cpu + if args.processes == 0: + processes = cpu_count() - 2 if cpu_count() > 4 else 1 + else: + processes = args.processes + pool = Pool(processes=processes) + + tasks = [] + + for dirpath, _, filenames in os.walk(args.in_dir): + # 子级目录 + spk_dir = os.path.relpath(dirpath, args.in_dir) + spk_dir_out = os.path.join(args.out_dir, spk_dir) + if not os.path.isdir(spk_dir_out): + os.makedirs(spk_dir_out, exist_ok=True) + for filename in filenames: + if filename.endswith(".wav"): + twople = (spk_dir, filename, args) + tasks.append(twople) + + for _ in tqdm( + pool.imap_unordered(process, tasks), + ): + pass + + pool.close() + pool.join() + + print("音频重采样完毕!") diff --git a/run_MnodesAndMgpus.sh b/run_MnodesAndMgpus.sh new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f89efc406f70eaa4fc4e85e5900f16ff87be2be7 --- /dev/null +++ b/run_MnodesAndMgpus.sh @@ -0,0 +1,31 @@ +#多机多卡训练 + +#--nnodes=1:3 表示 使用一到三台机器 弹性分配资源 +#--nnodes=<最小节点数>:<最大节点数> +#--nproc_per_node=每台机器上可用的GPU数 +#--rdzv_endpoint=主节点（最先启动的）ip:端口号 +#其他不需要变 + +#注意： 此版本的分布式训练是基于数据并行的，多机多卡相当于开更大的batchsize，此时epoch迭代速度会增加, +#但由于 该版本的代码中 保存模型是按照global step来计算的，所以会出现的效果就是 ： 保存模型的时间不会有明显加速， +#但每次保存模型时epoch都比之前迭代了更多次,也就是 “更少的步数，实现更好的效果” + +#************************* +# torchrun \ +# --nnodes=1:3\ +# --nproc_per_node=2\ +# --rdzv_id=1\ +# --rdzv_backend=c10d\ +# --rdzv_endpoint="inspur1:8880"\ +# train_ms.py +#**************************** + +#多卡训练 +#nproc_per_node = 机器上可用的GPU数 + +#************************* +torchrun \ + --nnodes=1\ + --nproc_per_node=2\ + train_ms.py +#************************* diff --git a/server.py b/server.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d6eb57d72914fcfa01a024e527d1a07909c41a56 --- /dev/null +++ b/server.py @@ -0,0 +1,182 @@ +from flask import Flask, request, Response +from io import BytesIO +import torch +from av import open as avopen +from typing import Dict, List +import re_matching +import utils +from infer import infer, get_net_g, latest_version +from scipy.io import wavfile +import gradio as gr +from config import config + +# Flask Init +app = Flask(__name__) +app.config["JSON_AS_ASCII"] = False + + +def replace_punctuation(text, i=2): + punctuation = "，。？！" + for char in punctuation: + text = text.replace(char, char * i) + return text + + +def wav2(i, o, format): + inp = avopen(i, "rb") + out = avopen(o, "wb", format=format) + if format == "ogg": + format = "libvorbis" + + ostream = out.add_stream(format) + + for frame in inp.decode(audio=0): + for p in ostream.encode(frame): + out.mux(p) + + for p in ostream.encode(None): + out.mux(p) + + out.close() + inp.close() + + +net_g_List = [] +hps_List = [] +# 模型角色字典 +# 使用方法 chr_name = chrsMap[model_id][chr_id] +chrsMap: List[Dict[int, str]] = list() + +# 加载模型 +models = config.server_config.models +for model in models: + hps_List.append(utils.get_hparams_from_file(model["config"])) + # 添加角色字典 + chrsMap.append(dict()) + for name, cid in hps_List[-1].data.spk2id.items(): + chrsMap[-1][cid] = name + version = ( + hps_List[-1].version if hasattr(hps_List[-1], "version") else latest_version + ) + net_g_List.append( + get_net_g( + model_path=model["model"], + version=version, + device=model["device"], + hps=hps_List[-1], + ) + ) + + +def generate_audio( + slices, + sdp_ratio, + noise_scale, + noise_scale_w, + length_scale, + speaker, + language, +): + audio_list = [] + silence = np.zeros(hps.data.sampling_rate // 2, dtype=np.int16) + with torch.no_grad(): + for piece in slices: + audio = infer( + piece, + sdp_ratio=sdp_ratio, + noise_scale=noise_scale, + noise_scale_w=noise_scale_w, + length_scale=length_scale, + sid=speaker, + language=language, + hps=hps, + net_g=net_g, + device=device, + ) + audio16bit = gr.processing_utils.convert_to_16_bit_wav(audio) + audio_list.append(audio16bit) + audio_list.append(silence) # 将静音添加到列表中 + return audio_list + + +@app.route("/") +def main(): + try: + model = int(request.args.get("model")) + speaker = request.args.get("speaker", "") # 指定人物名 + speaker_id = request.args.get("speaker_id", None) # 直接指定id + text = request.args.get("text").replace("/n", "") + sdp_ratio = float(request.args.get("sdp_ratio", 0.2)) + noise = float(request.args.get("noise", 0.5)) + noisew = float(request.args.get("noisew", 0.6)) + length = float(request.args.get("length", 1.2)) + language = request.args.get("language") + if length >= 2: + return "Too big length" + if len(text) >= 250: + return "Too long text" + fmt = request.args.get("format", "wav") + if None in (speaker, text): + return "Missing Parameter" + if fmt not in ("mp3", "wav", "ogg"): + return "Invalid Format" + if language not in ("JP", "ZH", "EN", "mix"): + return "Invalid language" + except: + return "Invalid Parameter" + + if speaker_id is not None: + if speaker_id.isdigit(): + speaker = chrsMap[model][int(speaker_id)] + audio_list = [] + if language == "mix": + bool_valid, str_valid = re_matching.validate_text(text) + if not bool_valid: + return str_valid, ( + hps.data.sampling_rate, + np.concatenate([np.zeros(hps.data.sampling_rate // 2)]), + ) + result = re_matching.text_matching(text) + for one in result: + _speaker = one.pop() + for lang, content in one: + audio_list.extend( + generate_audio( + content.split("|"), + sdp_ratio, + noise_scale, + noise_scale_w, + length_scale, + _speaker, + lang, + ) + ) + else: + audio_list.extend( + generate_audio( + text.split("|"), + sdp_ratio, + noise_scale, + noise_scale_w, + length_scale, + speaker, + language, + ) + ) + + audio_concat = np.concatenate(audio_list) + with BytesIO() as wav: + wavfile.write(wav, hps_List[model].data.sampling_rate, audio_concat) + torch.cuda.empty_cache() + if fmt == "wav": + return Response(wav.getvalue(), mimetype="audio/wav") + wav.seek(0, 0) + with BytesIO() as ofp: + wav2(wav, ofp, fmt) + return Response( + ofp.getvalue(), mimetype="audio/mpeg" if fmt == "mp3" else "audio/ogg" + ) + + +if __name__ == "__main__": + app.run(port=config.server_config.port, server_name="0.0.0.0") diff --git a/server_fastapi.py b/server_fastapi.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a07db597a26f9fa5051627dc12701af64b6a9115 --- /dev/null +++ b/server_fastapi.py @@ -0,0 +1,631 @@ +""" +api服务 多版本多模型 fastapi实现 +""" +import logging +import gc +import random + +from pydantic import BaseModel +import gradio +import numpy as np +import utils +from fastapi import FastAPI, Query, Request +from fastapi.responses import Response, FileResponse +from fastapi.staticfiles import StaticFiles +from io import BytesIO +from scipy.io import wavfile +import uvicorn +import torch +import webbrowser +import psutil +import GPUtil +from typing import Dict, Optional, List, Set +import os +from tools.log import logger +from urllib.parse import unquote + +from infer import infer, get_net_g, latest_version +import tools.translate as trans +from re_matching import cut_sent + + +from config import config + +os.environ["TOKENIZERS_PARALLELISM"] = "false" + + +class Model: + """模型封装类""" + + def __init__(self, config_path: str, model_path: str, device: str, language: str): + self.config_path: str = os.path.normpath(config_path) + self.model_path: str = os.path.normpath(model_path) + self.device: str = device + self.language: str = language + self.hps = utils.get_hparams_from_file(config_path) + self.spk2id: Dict[str, int] = self.hps.data.spk2id # spk - id 映射字典 + self.id2spk: Dict[int, str] = dict() # id - spk 映射字典 + for speaker, speaker_id in self.hps.data.spk2id.items(): + self.id2spk[speaker_id] = speaker + self.version: str = ( + self.hps.version if hasattr(self.hps, "version") else latest_version + ) + self.net_g = get_net_g( + model_path=model_path, + version=self.version, + device=device, + hps=self.hps, + ) + + def to_dict(self) -> Dict[str, any]: + return { + "config_path": self.config_path, + "model_path": self.model_path, + "device": self.device, + "language": self.language, + "spk2id": self.spk2id, + "id2spk": self.id2spk, + "version": self.version, + } + + +class Models: + def __init__(self): + self.models: Dict[int, Model] = dict() + self.num = 0 + # spkInfo[角色名][模型id] = 角色id + self.spk_info: Dict[str, Dict[int, int]] = dict() + self.path2ids: Dict[str, Set[int]] = dict() # 路径指向的model的id + + def init_model( + self, config_path: str, model_path: str, device: str, language: str + ) -> int: + """ + 初始化并添加一个模型 + + :param config_path: 模型config.json路径 + :param model_path: 模型路径 + :param device: 模型推理使用设备 + :param language: 模型推理默认语言 + """ + # 若路径中的模型已存在，则不添加模型，若不存在，则进行初始化。 + model_path = os.path.realpath(model_path) + if model_path not in self.path2ids.keys(): + self.path2ids[model_path] = {self.num} + self.models[self.num] = Model( + config_path=config_path, + model_path=model_path, + device=device, + language=language, + ) + logger.success(f"添加模型{model_path}，使用配置文件{os.path.realpath(config_path)}") + else: + # 获取一个指向id + m_id = next(iter(self.path2ids[model_path])) + self.models[self.num] = self.models[m_id] + self.path2ids[model_path].add(self.num) + logger.success("模型已存在，添加模型引用。") + # 添加角色信息 + for speaker, speaker_id in self.models[self.num].spk2id.items(): + if speaker not in self.spk_info.keys(): + self.spk_info[speaker] = {self.num: speaker_id} + else: + self.spk_info[speaker][self.num] = speaker_id + # 修改计数 + self.num += 1 + return self.num - 1 + + def del_model(self, index: int) -> Optional[int]: + """删除对应序号的模型，若不存在则返回None""" + if index not in self.models.keys(): + return None + # 删除角色信息 + for speaker, speaker_id in self.models[index].spk2id.items(): + self.spk_info[speaker].pop(index) + if len(self.spk_info[speaker]) == 0: + # 若对应角色的所有模型都被删除，则清除该角色信息 + self.spk_info.pop(speaker) + # 删除路径信息 + model_path = os.path.realpath(self.models[index].model_path) + self.path2ids[model_path].remove(index) + if len(self.path2ids[model_path]) == 0: + self.path2ids.pop(model_path) + logger.success(f"删除模型{model_path}, id = {index}") + else: + logger.success(f"删除模型引用{model_path}, id = {index}") + # 删除模型 + self.models.pop(index) + gc.collect() + if torch.cuda.is_available(): + torch.cuda.empty_cache() + return index + + def get_models(self): + """获取所有模型""" + return self.models + + +if __name__ == "__main__": + app = FastAPI() + app.logger = logger + # 挂载静态文件 + StaticDir: str = "./Web" + dirs = [fir.name for fir in os.scandir(StaticDir) if fir.is_dir()] + files = [fir.name for fir in os.scandir(StaticDir) if fir.is_dir()] + for dirName in dirs: + app.mount( + f"/{dirName}", + StaticFiles(directory=f"./{StaticDir}/{dirName}"), + name=dirName, + ) + loaded_models = Models() + # 加载模型 + models_info = config.server_config.models + for model_info in models_info: + loaded_models.init_model( + config_path=model_info["config"], + model_path=model_info["model"], + device=model_info["device"], + language=model_info["language"], + ) + + @app.get("/") + async def index(): + return FileResponse("./Web/index.html") + + class Text(BaseModel): + text: str + + @app.post("/voice") + def voice( + request: Request, # fastapi自动注入 + text: Text, + model_id: int = Query(..., description="模型ID"), # 模型序号 + speaker_name: str = Query( + None, description="说话人名" + ), # speaker_name与 speaker_id二者选其一 + speaker_id: int = Query(None, description="说话人id，与speaker_name二选一"), + sdp_ratio: float = Query(0.2, description="SDP/DP混合比"), + noise: float = Query(0.2, description="感情"), + noisew: float = Query(0.9, description="音素长度"), + length: float = Query(1, description="语速"), + language: str = Query(None, description="语言"), # 若不指定使用语言则使用默认值 + auto_translate: bool = Query(False, description="自动翻译"), + auto_split: bool = Query(False, description="自动切分"), + ): + """语音接口""" + text = text.text + logger.info( + f"{request.client.host}:{request.client.port}/voice { unquote(str(request.query_params) )} text={text}" + ) + # 检查模型是否存在 + if model_id not in loaded_models.models.keys(): + return {"status": 10, "detail": f"模型model_id={model_id}未加载"} + # 检查是否提供speaker + if speaker_name is None and speaker_id is None: + return {"status": 11, "detail": "请提供speaker_name或speaker_id"} + elif speaker_name is None: + # 检查speaker_id是否存在 + if speaker_id not in loaded_models.models[model_id].id2spk.keys(): + return {"status": 12, "detail": f"角色speaker_id={speaker_id}不存在"} + speaker_name = loaded_models.models[model_id].id2spk[speaker_id] + # 检查speaker_name是否存在 + if speaker_name not in loaded_models.models[model_id].spk2id.keys(): + return {"status": 13, "detail": f"角色speaker_name={speaker_name}不存在"} + if language is None: + language = loaded_models.models[model_id].language + if auto_translate: + text = trans.translate(Sentence=text, to_Language=language.lower()) + if not auto_split: + with torch.no_grad(): + audio = infer( + text=text, + sdp_ratio=sdp_ratio, + noise_scale=noise, + noise_scale_w=noisew, + length_scale=length, + sid=speaker_name, + language=language, + hps=loaded_models.models[model_id].hps, + net_g=loaded_models.models[model_id].net_g, + device=loaded_models.models[model_id].device, + ) + else: + texts = cut_sent(text) + audios = [] + with torch.no_grad(): + for t in texts: + audios.append( + infer( + text=t, + sdp_ratio=sdp_ratio, + noise_scale=noise, + noise_scale_w=noisew, + length_scale=length, + sid=speaker_name, + language=language, + hps=loaded_models.models[model_id].hps, + net_g=loaded_models.models[model_id].net_g, + device=loaded_models.models[model_id].device, + ) + ) + audios.append(np.zeros((int)(44100 * 0.3))) + audio = np.concatenate(audios) + audio = gradio.processing_utils.convert_to_16_bit_wav(audio) + wavContent = BytesIO() + wavfile.write( + wavContent, loaded_models.models[model_id].hps.data.sampling_rate, audio + ) + response = Response(content=wavContent.getvalue(), media_type="audio/wav") + return response + + @app.get("/voice") + def voice( + request: Request, # fastapi自动注入 + text: str = Query(..., description="输入文字"), + model_id: int = Query(..., description="模型ID"), # 模型序号 + speaker_name: str = Query( + None, description="说话人名" + ), # speaker_name与 speaker_id二者选其一 + speaker_id: int = Query(None, description="说话人id，与speaker_name二选一"), + sdp_ratio: float = Query(0.2, description="SDP/DP混合比"), + noise: float = Query(0.2, description="感情"), + noisew: float = Query(0.9, description="音素长度"), + length: float = Query(1, description="语速"), + language: str = Query(None, description="语言"), # 若不指定使用语言则使用默认值 + auto_translate: bool = Query(False, description="自动翻译"), + auto_split: bool = Query(False, description="自动切分"), + ): + """语音接口""" + logger.info( + f"{request.client.host}:{request.client.port}/voice { unquote(str(request.query_params) )}" + ) + # 检查模型是否存在 + if model_id not in loaded_models.models.keys(): + return {"status": 10, "detail": f"模型model_id={model_id}未加载"} + # 检查是否提供speaker + if speaker_name is None and speaker_id is None: + return {"status": 11, "detail": "请提供speaker_name或speaker_id"} + elif speaker_name is None: + # 检查speaker_id是否存在 + if speaker_id not in loaded_models.models[model_id].id2spk.keys(): + return {"status": 12, "detail": f"角色speaker_id={speaker_id}不存在"} + speaker_name = loaded_models.models[model_id].id2spk[speaker_id] + # 检查speaker_name是否存在 + if speaker_name not in loaded_models.models[model_id].spk2id.keys(): + return {"status": 13, "detail": f"角色speaker_name={speaker_name}不存在"} + if language is None: + language = loaded_models.models[model_id].language + if auto_translate: + text = trans.translate(Sentence=text, to_Language=language.lower()) + if not auto_split: + with torch.no_grad(): + audio = infer( + text=text, + sdp_ratio=sdp_ratio, + noise_scale=noise, + noise_scale_w=noisew, + length_scale=length, + sid=speaker_name, + language=language, + hps=loaded_models.models[model_id].hps, + net_g=loaded_models.models[model_id].net_g, + device=loaded_models.models[model_id].device, + ) + else: + texts = cut_sent(text) + audios = [] + with torch.no_grad(): + for t in texts: + audios.append( + infer( + text=t, + sdp_ratio=sdp_ratio, + noise_scale=noise, + noise_scale_w=noisew, + length_scale=length, + sid=speaker_name, + language=language, + hps=loaded_models.models[model_id].hps, + net_g=loaded_models.models[model_id].net_g, + device=loaded_models.models[model_id].device, + ) + ) + audios.append(np.zeros((int)(44100 * 0.3))) + audio = np.concatenate(audios) + audio = gradio.processing_utils.convert_to_16_bit_wav(audio) + wavContent = BytesIO() + wavfile.write( + wavContent, loaded_models.models[model_id].hps.data.sampling_rate, audio + ) + response = Response(content=wavContent.getvalue(), media_type="audio/wav") + return response + + @app.get("/models/info") + def get_loaded_models_info(request: Request): + """获取已加载模型信息""" + + result: Dict[str, Dict] = dict() + for key, model in loaded_models.models.items(): + result[str(key)] = model.to_dict() + return result + + @app.get("/models/delete") + def delete_model( + request: Request, model_id: int = Query(..., description="删除模型id") + ): + """删除指定模型""" + logger.info( + f"{request.client.host}:{request.client.port}/models/delete { unquote(str(request.query_params) )}" + ) + result = loaded_models.del_model(model_id) + if result is None: + return {"status": 14, "detail": f"模型{model_id}不存在，删除失败"} + return {"status": 0, "detail": "删除成功"} + + @app.get("/models/add") + def add_model( + request: Request, + model_path: str = Query(..., description="添加模型路径"), + config_path: str = Query( + None, description="添加模型配置文件路径，不填则使用./config.json或../config.json" + ), + device: str = Query("cuda", description="推理使用设备"), + language: str = Query("ZH", description="模型默认语言"), + ): + """添加指定模型：允许重复添加相同路径模型，且不重复占用内存""" + logger.info( + f"{request.client.host}:{request.client.port}/models/add { unquote(str(request.query_params) )}" + ) + if config_path is None: + model_dir = os.path.dirname(model_path) + if os.path.isfile(os.path.join(model_dir, "config.json")): + config_path = os.path.join(model_dir, "config.json") + elif os.path.isfile(os.path.join(model_dir, "../config.json")): + config_path = os.path.join(model_dir, "../config.json") + else: + return { + "status": 15, + "detail": "查询未传入配置文件路径，同时默认路径./与../中不存在配置文件config.json。", + } + try: + model_id = loaded_models.init_model( + config_path=config_path, + model_path=model_path, + device=device, + language=language, + ) + except Exception: + logging.exception("模型加载出错") + return { + "status": 16, + "detail": "模型加载出错，详细查看日志", + } + return { + "status": 0, + "detail": "模型添加成功", + "Data": { + "model_id": model_id, + "model_info": loaded_models.models[model_id].to_dict(), + }, + } + + def _get_all_models(root_dir: str = "Data", only_unloaded: bool = False): + """从root_dir搜索获取所有可用模型""" + result: Dict[str, List[str]] = dict() + files = os.listdir(root_dir) + ["."] + for file in files: + if os.path.isdir(os.path.join(root_dir, file)): + sub_dir = os.path.join(root_dir, file) + # 搜索 "sub_dir" 、 "sub_dir/models" 两个路径 + result[file] = list() + sub_files = os.listdir(sub_dir) + model_files = [] + for sub_file in sub_files: + relpath = os.path.realpath(os.path.join(sub_dir, sub_file)) + if only_unloaded and relpath in loaded_models.path2ids.keys(): + continue + if sub_file.endswith(".pth") and sub_file.startswith("G_"): + if os.path.isfile(relpath): + model_files.append(sub_file) + # 对模型文件按步数排序 + model_files = sorted( + model_files, + key=lambda pth: int(pth.lstrip("G_").rstrip(".pth")) + if pth.lstrip("G_").rstrip(".pth").isdigit() + else 10**10, + ) + result[file] = model_files + models_dir = os.path.join(sub_dir, "models") + model_files = [] + if os.path.isdir(models_dir): + sub_files = os.listdir(models_dir) + for sub_file in sub_files: + relpath = os.path.realpath(os.path.join(models_dir, sub_file)) + if only_unloaded and relpath in loaded_models.path2ids.keys(): + continue + if sub_file.endswith(".pth") and sub_file.startswith("G_"): + if os.path.isfile(os.path.join(models_dir, sub_file)): + model_files.append(f"models/{sub_file}") + # 对模型文件按步数排序 + model_files = sorted( + model_files, + key=lambda pth: int(pth.lstrip("models/G_").rstrip(".pth")) + if pth.lstrip("models/G_").rstrip(".pth").isdigit() + else 10**10, + ) + result[file] += model_files + if len(result[file]) == 0: + result.pop(file) + + return result + + @app.get("/models/get_unloaded") + def get_unloaded_models_info( + request: Request, root_dir: str = Query("Data", description="搜索根目录") + ): + """获取未加载模型""" + logger.info( + f"{request.client.host}:{request.client.port}/models/get_unloaded { unquote(str(request.query_params) )}" + ) + return _get_all_models(root_dir, only_unloaded=True) + + @app.get("/models/get_local") + def get_local_models_info( + request: Request, root_dir: str = Query("Data", description="搜索根目录") + ): + """获取全部本地模型""" + logger.info( + f"{request.client.host}:{request.client.port}/models/get_local { unquote(str(request.query_params) )}" + ) + return _get_all_models(root_dir, only_unloaded=False) + + @app.get("/status") + def get_status(): + """获取电脑运行状态""" + cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1) + memory_info = psutil.virtual_memory() + memory_total = memory_info.total + memory_available = memory_info.available + memory_used = memory_info.used + memory_percent = memory_info.percent + gpuInfo = [] + devices = ["cpu"] + for i in range(torch.cuda.device_count()): + devices.append(f"cuda:{i}") + gpus = GPUtil.getGPUs() + for gpu in gpus: + gpuInfo.append( + { + "gpu_id": gpu.id, + "gpu_load": gpu.load, + "gpu_memory": { + "total": gpu.memoryTotal, + "used": gpu.memoryUsed, + "free": gpu.memoryFree, + }, + } + ) + return { + "devices": devices, + "cpu_percent": cpu_percent, + "memory_total": memory_total, + "memory_available": memory_available, + "memory_used": memory_used, + "memory_percent": memory_percent, + "gpu": gpuInfo, + } + + @app.get("/tools/translate") + def translate( + request: Request, + texts: str = Query(..., description="待翻译文本"), + to_language: str = Query(..., description="翻译目标语言"), + ): + """翻译""" + logger.info( + f"{request.client.host}:{request.client.port}/tools/translate { unquote(str(request.query_params) )}" + ) + return {"texts": trans.translate(Sentence=texts, to_Language=to_language)} + + all_examples: Dict[str, Dict[str, List]] = dict() # 存放示例 + + @app.get("/tools/random_example") + def random_example( + request: Request, + language: str = Query(None, description="指定语言，未指定则随机返回"), + root_dir: str = Query("Data", description="搜索根目录"), + ): + """ + 获取一个随机音频+文本，用于对比，音频会从本地目录随机选择。 + """ + logger.info( + f"{request.client.host}:{request.client.port}/tools/random_example { unquote(str(request.query_params) )}" + ) + global all_examples + # 数据初始化 + if root_dir not in all_examples.keys(): + all_examples[root_dir] = {"ZH": [], "JP": [], "EN": []} + + examples = all_examples[root_dir] + + # 从项目Data目录中搜索train/val.list + for root, directories, _files in os.walk(root_dir): + for file in _files: + if file in ["train.list", "val.list"]: + with open( + os.path.join(root, file), mode="r", encoding="utf-8" + ) as f: + lines = f.readlines() + for line in lines: + data = line.split("|") + if len(data) != 7: + continue + # 音频存在 且语言为ZH/EN/JP + if os.path.isfile(data[0]) and data[2] in [ + "ZH", + "JP", + "EN", + ]: + examples[data[2]].append( + { + "text": data[3], + "audio": data[0], + "speaker": data[1], + } + ) + + examples = all_examples[root_dir] + if language is None: + if len(examples["ZH"]) + len(examples["JP"]) + len(examples["EN"]) == 0: + return {"status": 17, "detail": "没有加载任何示例数据"} + else: + # 随机选一个 + rand_num = random.randint( + 0, + len(examples["ZH"]) + len(examples["JP"]) + len(examples["EN"]) - 1, + ) + # ZH + if rand_num < len(examples["ZH"]): + return {"status": 0, "Data": examples["ZH"][rand_num]} + # JP + if rand_num < len(examples["ZH"]) + len(examples["JP"]): + return { + "status": 0, + "Data": examples["JP"][rand_num - len(examples["ZH"])], + } + # EN + return { + "status": 0, + "Data": examples["EN"][ + rand_num - len(examples["ZH"]) - len(examples["JP"]) + ], + } + + else: + if len(examples[language]) == 0: + return {"status": 17, "detail": f"没有加载任何{language}数据"} + return { + "status": 0, + "Data": examples[language][ + random.randint(0, len(examples[language]) - 1) + ], + } + + @app.get("/tools/get_audio") + def get_audio(request: Request, path: str = Query(..., description="本地音频路径")): + logger.info( + f"{request.client.host}:{request.client.port}/tools/get_audio { unquote(str(request.query_params) )}" + ) + if not os.path.isfile(path): + return {"status": 18, "detail": "指定音频不存在"} + if not path.endswith(".wav"): + return {"status": 19, "detail": "非wav格式文件"} + return FileResponse(path=path) + + logger.warning("本地服务，请勿将服务端口暴露于外网") + logger.info(f"api文档地址 http://127.0.0.1:{config.server_config.port}/docs") + webbrowser.open(f"http://127.0.0.1:{config.server_config.port}") + uvicorn.run( + app, port=config.server_config.port, host="0.0.0.0", log_level="warning" + ) diff --git a/text/__init__.py b/text/__init__.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..54cbef15ff298faa75c7e022fe7aa1648fb23f8a --- /dev/null +++ b/text/__init__.py @@ -0,0 +1,48 @@ +from text.symbols import * + +_symbol_to_id = {s: i for i, s in enumerate(symbols)} + + +def cleaned_text_to_sequence(cleaned_text, tones, language): + """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] + tone_start = language_tone_start_map[language] + tones = [i + tone_start for i in tones] + lang_id = language_id_map[language] + lang_ids = [lang_id for i in phones] + return phones, tones, lang_ids + + +def get_bert(norm_text, word2ph, language, device): + from .chinese_bert import get_bert_feature as zh_bert + from .english_bert_mock import get_bert_feature as en_bert + from .japanese_bert import get_bert_feature as jp_bert + + lang_bert_func_map = {"ZH": zh_bert, "EN": en_bert, "JP": jp_bert} + bert = lang_bert_func_map[language](norm_text, word2ph, device) + return bert + + +def check_bert_models(): + import json + from pathlib import Path + + from config import config + from .bert_utils import _check_bert + + if config.mirror.lower() == "openi": + import openi + + kwargs = {"token": config.openi_token} if config.openi_token else {} + openi.login(**kwargs) + + with open("./bert/bert_models.json", "r") as fp: + models = json.load(fp) + for k, v in models.items(): + local_path = Path("./bert").joinpath(k) + _check_bert(v["repo_id"], v["files"], local_path) diff --git a/text/bert_utils.py b/text/bert_utils.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7e0c4a95e5d086726a1c684231cfe51ebd60aef4 --- /dev/null +++ b/text/bert_utils.py @@ -0,0 +1,23 @@ +from pathlib import Path + +from huggingface_hub import hf_hub_download + +from config import config + + +MIRROR: str = config.mirror + + +def _check_bert(repo_id, files, local_path): + for file in files: + if not Path(local_path).joinpath(file).exists(): + if MIRROR.lower() == "openi": + import openi + + openi.model.download_model( + "Stardust_minus/Bert-VITS2", repo_id.split("/")[-1], "./bert" + ) + else: + hf_hub_download( + repo_id, file, local_dir=local_path, local_dir_use_symlinks=False + ) diff --git a/text/chinese.py b/text/chinese.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..51acb3ec401d7647278a25537576a0fb1775d827 --- /dev/null +++ b/text/chinese.py @@ -0,0 +1,198 @@ +import os +import re + +import cn2an +from pypinyin import lazy_pinyin, Style + +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, tones, word2ph = _g2p(sentences) + assert sum(word2ph) == len(phones) + assert len(word2ph) == len(text) # Sometimes it will crash,you can add a try-catch. + phones = ["_"] + phones + ["_"] + tones = [0] + tones + [0] + word2ph = [1] + word2ph + [1] + return phones, tones, 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 = [] + tones_list = [] + word2ph = [] + for seg in segments: + # 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] + tone = "0" + 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) + phone = pinyin_to_symbol_map[pinyin].split(" ") + word2ph.append(len(phone)) + + phones_list += phone + tones_list += [int(tone)] * len(phone) + return phones_list, tones_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 + + +def get_bert_feature(text, word2ph): + from text import chinese_bert + + return chinese_bert.get_bert_feature(text, word2ph) + + +if __name__ == "__main__": + from text.chinese_bert import get_bert_feature + + 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 = text_normalize(text) + print(text) + phones, tones, word2ph = g2p(text) + bert = get_bert_feature(text, word2ph) + + print(phones, tones, word2ph, bert.shape) + + +# # 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/chinese_bert.py b/text/chinese_bert.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..36f1e2a09350584dfe5fca42b27402aa571aba3f --- /dev/null +++ b/text/chinese_bert.py @@ -0,0 +1,101 @@ +import sys + +import torch +from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer + +from config import config + +LOCAL_PATH = "./bert/chinese-roberta-wwm-ext-large" + +tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(LOCAL_PATH) + +models = dict() + + +def get_bert_feature(text, word2ph, device=config.bert_gen_config.device): + if ( + sys.platform == "darwin" + and torch.backends.mps.is_available() + and device == "cpu" + ): + device = "mps" + if not device: + device = "cuda" + if device not in models.keys(): + models[device] = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(LOCAL_PATH).to(device) + with torch.no_grad(): + inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") + for i in inputs: + inputs[i] = inputs[i].to(device) + res = models[device](**inputs, output_hidden_states=True) + res = torch.cat(res["hidden_states"][-3:-2], -1)[0].cpu() + + assert len(word2ph) == len(text) + 2 + word2phone = word2ph + phone_level_feature = [] + for i in range(len(word2phone)): + repeat_feature = res[i].repeat(word2phone[i], 1) + phone_level_feature.append(repeat_feature) + + phone_level_feature = torch.cat(phone_level_feature, dim=0) + + return phone_level_feature.T + + +if __name__ == "__main__": + word_level_feature = torch.rand(38, 1024) # 12个词,每个词1024维特征 + word2phone = [ + 1, + 2, + 1, + 2, + 2, + 1, + 2, + 2, + 1, + 2, + 2, + 1, + 2, + 2, + 2, + 2, + 2, + 1, + 1, + 2, + 2, + 1, + 2, + 2, + 2, + 2, + 1, + 2, + 2, + 2, + 2, + 2, + 1, + 2, + 2, + 2, + 2, + 1, + ] + + # 计算总帧数 + total_frames = sum(word2phone) + print(word_level_feature.shape) + print(word2phone) + phone_level_feature = [] + for i in range(len(word2phone)): + print(word_level_feature[i].shape) + + # 对每个词重复word2phone[i]次 + repeat_feature = word_level_feature[i].repeat(word2phone[i], 1) + phone_level_feature.append(repeat_feature) + + phone_level_feature = torch.cat(phone_level_feature, dim=0) + print(phone_level_feature.shape) # torch.Size([36, 1024]) diff --git a/text/cleaner.py b/text/cleaner.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f1efda25b8618d7515517782074f711344c9c6da --- /dev/null +++ b/text/cleaner.py @@ -0,0 +1,28 @@ +from text import chinese, japanese, english, cleaned_text_to_sequence + + +language_module_map = {"ZH": chinese, "JP": japanese, "EN": english} + + +def clean_text(text, language): + language_module = language_module_map[language] + norm_text = language_module.text_normalize(text) + phones, tones, word2ph = language_module.g2p(norm_text) + return norm_text, phones, tones, word2ph + + +def clean_text_bert(text, language): + language_module = language_module_map[language] + norm_text = language_module.text_normalize(text) + phones, tones, word2ph = language_module.g2p(norm_text) + bert = language_module.get_bert_feature(norm_text, word2ph) + return phones, tones, bert + + +def text_to_sequence(text, language): + norm_text, phones, tones, word2ph = clean_text(text, language) + return cleaned_text_to_sequence(phones, tones, language) + + +if __name__ == "__main__": + pass diff --git a/text/cmudict.rep b/text/cmudict.rep new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..9bc61ebd759c72458da28bb74e039298068fcc0b --- /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 - D AA1 - M AH0 - N AH0 L +ABDOMINAL(2) AH0 B - D AA1 - M AH0 - N AH0 L +ABDUCT AE0 B - D AH1 K T +ABDUCTED AE0 B - D AH1 K - T IH0 D +ABDUCTED(2) AH0 B - D AH1 K - T IH0 D +ABDUCTEE AE0 B - D AH2 K - T IY1 +ABDUCTEES AE0 B - D AH2 K - T IY1 Z +ABDUCTING AE0 B - D AH1 K - T IH0 NG +ABDUCTING(2) AH0 B - D AH1 K - T IH0 NG +ABDUCTION AE0 B - D AH1 K - SH AH0 N +ABDUCTION(2) AH0 B - D AH1 K - SH AH0 N +ABDUCTIONS AE0 B - D AH1 K - SH AH0 N Z +ABDUCTIONS(2) AH0 B - D AH1 K - SH AH0 N Z +ABDUCTOR AE0 B - D AH1 K - T ER0 +ABDUCTOR(2) AH0 B - D AH1 K - T ER0 +ABDUCTORS AE0 B - D AH1 K - T ER0 Z +ABDUCTORS(2) AH0 B - D AH1 K - T ER0 Z +ABDUCTS AE0 B - D AH1 K T S +ABDUL AE0 B - D UW1 L +ABDULAZIZ AE0 B - D UW2 - L AH0 - Z IY1 Z +ABDULLA AA0 B - D UW1 - L AH0 +ABDULLAH AE2 B - D AH1 - L AH0 +ABE EY1 B +ABED AH0 - B EH1 D +ABEDI AH0 - B EH1 - D IY0 +ABEE AH0 - B IY1 +ABEL EY1 - B AH0 L +ABELA AA0 - B EH1 - L AH0 +ABELARD AE1 - B IH0 - L ER0 D +ABELE AH0 - B IY1 L +ABELES AH0 - B IY1 L Z +ABELES(2) EY1 - 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HH AO1 - R AH0 N S +ABHORRENT AE0 B - HH AO1 - R AH0 N T +ABHORS AH0 B - HH AO1 R Z +ABID EY1 - B IH0 D +ABIDE AH0 - B AY1 D +ABIDED AH0 - B AY1 - D IH0 D +ABIDES AH0 - B AY1 D Z +ABIDING AH0 - B AY1 - D IH0 NG +ABIE AE1 - B IY0 +ABIGAIL AE1 - B AH0 - G EY2 L +ABILA AA0 - B IY1 - L AH0 +ABILENE AE1 - B IH0 - L IY2 N +ABILITIES AH0 - B IH1 - L AH0 - T IY0 Z +ABILITY AH0 - B IH1 - L AH0 - T IY0 +ABINGTON AE1 - B IH0 NG - T AH0 N +ABIO AA1 - B IY0 - OW0 +ABIOLA AA2 - B IY0 - OW1 - L AH0 +ABIOLA'S AA2 - B IY0 - OW1 - L AH0 Z +ABIOMED EY0 - B IY1 - AH0 - M EH0 D +ABITIBI AE2 - B IH0 - T IY1 - B IY0 +ABITZ AE1 - B IH0 T S +ABJECT AE1 B - JH EH0 K T +ABKHAZIA AE0 B K - HH AA1 - Z Y AH0 +ABKHAZIA(2) AE0 B K - HH AE1 - Z Y AH0 +ABKHAZIAN AE0 B K - HH AA1 - Z IY0 - AH0 N +ABKHAZIAN(2) AE0 B K - HH AE1 - Z IY0 - AH0 N +ABKHAZIAN(3) AE0 B K - HH AA1 - Z Y AH0 N +ABKHAZIAN(4) AE0 B K - HH AE1 - Z Y AH0 N +ABKHAZIANS AE0 B K - HH AA1 - Z IY0 - AH0 N Z +ABKHAZIANS(2) AE0 B K - HH AE1 - Z IY0 - AH0 N Z +ABLAZE AH0 - 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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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AH0 - K AO1 F S - K IY0 +ZULAUF Z UW1 - L AW0 F +ZULEGER Z UW1 - L IH0 - G ER0 +ZULFIKAR Z AH2 L - F IH0 - K AA1 R +ZULLI Z UW1 - L IY0 +ZULLO Z UW1 - L OW0 +ZULU Z UW1 - L UW2 +ZULUAGA Z UW2 - L UW0 - AA1 - G AH0 +ZULUS Z UW1 - L UW0 Z +ZUMBRO Z AH1 M - B R OW0 +ZUMBRUN Z AH1 M - B R AH0 N +ZUMEL Z UW2 - M EH1 L +ZUMMO Z UW1 - M OW0 +ZUMPANO Z UW0 M - P AA1 - N OW0 +ZUMSTEIN Z AH1 M - S T IY2 N +ZUMSTEIN(2) Z AH1 M - S T AY2 N +ZUMWALT Z AH1 M - W AH0 L T +ZUNDEL Z AH1 N - D AH0 L +ZUNGU Z AH2 - NG UW1 +ZUNI Z UW1 - N IY2 +ZUNIGA Z UW0 - N IY1 - G AH0 +ZUNINO Z UW0 - N IY1 - N OW0 +ZUNKER Z AH1 NG - K ER0 +ZUPAN Z UW1 - P AH0 N +ZUPANCIC Z AH0 - P AE1 NG - K IH0 K +ZUPANJA Z AH0 - P AE1 N - JH AH0 +ZUPKO Z AH1 P - K OW0 +ZURAWSKI Z ER0 - AA1 F S - K IY0 +ZURCHER Z ER1 - K ER0 +ZUREK Z UH1 - R EH0 K +ZURFLUH Z ER1 - F L UW0 +ZURI Z UH1 - R IY0 +ZURICH Z UH1 - R IH0 K +ZURICH'S Z UH1 - R IH0 K S +ZURITA Z ER0 - AY1 - T AH0 +ZURKUHLEN Z ER0 - K Y UW1 - L AH0 N +ZURN Z ER1 N +ZUROWSKI Z 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..88f4c420fe4f3cea704ae2f3f82ae4a0d3870ddf --- /dev/null +++ b/text/english.py @@ -0,0 +1,362 @@ +import pickle +import os +import re +from g2p_en import G2p + +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 post_replace_ph(ph): + rep_map = { + "：": ",", + "；": ",", + "，": ",", + "。": ".", + "！": "!", + "？": "?", + "\n": ".", + "·": ",", + "、": ",", + "...": "…", + "v": "V", + } + 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 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 refine_ph(phn): + tone = 0 + if re.search(r"\d$", phn): + tone = int(phn[-1]) + 1 + phn = phn[:-1] + return phn.lower(), tone + + +def refine_syllables(syllables): + tones = [] + phonemes = [] + for phn_list in syllables: + for i in range(len(phn_list)): + phn = phn_list[i] + phn, tone = refine_ph(phn) + phonemes.append(phn) + tones.append(tone) + return phonemes, tones + + +import re +import inflect + +_inflect = inflect.engine() +_comma_number_re = re.compile(r"([0-9][0-9\,]+[0-9])") +_decimal_number_re = re.compile(r"([0-9]+\.[0-9]+)") +_pounds_re = re.compile(r"£([0-9\,]*[0-9]+)") +_dollars_re = re.compile(r"\$([0-9\.\,]*[0-9]+)") +_ordinal_re = re.compile(r"[0-9]+(st|nd|rd|th)") +_number_re = re.compile(r"[0-9]+") + +# List of (regular expression, replacement) pairs for abbreviations: +_abbreviations = [ + (re.compile("\\b%s\\." % x[0], re.IGNORECASE), x[1]) + for x in [ + ("mrs", "misess"), + ("mr", "mister"), + ("dr", "doctor"), + ("st", "saint"), + ("co", "company"), + ("jr", "junior"), + ("maj", "major"), + ("gen", "general"), + ("drs", "doctors"), + ("rev", "reverend"), + ("lt", "lieutenant"), + ("hon", "honorable"), + ("sgt", "sergeant"), + ("capt", "captain"), + ("esq", "esquire"), + ("ltd", "limited"), + ("col", "colonel"), + ("ft", "fort"), + ] +] + + +# List of (ipa, lazy ipa) pairs: +_lazy_ipa = [ + (re.compile("%s" % x[0]), x[1]) + for x in [ + ("r", "ɹ"), + ("æ", "e"), + ("ɑ", "a"), + ("ɔ", "o"), + ("ð", "z"), + ("θ", "s"), + ("ɛ", "e"), + ("ɪ", "i"), + ("ʊ", "u"), + ("ʒ", "ʥ"), + ("ʤ", "ʥ"), + ("ˈ", "↓"), + ] +] + +# List of (ipa, lazy ipa2) pairs: +_lazy_ipa2 = [ + (re.compile("%s" % x[0]), x[1]) + for x in [ + ("r", "ɹ"), + ("ð", "z"), + ("θ", "s"), + ("ʒ", "ʑ"), + ("ʤ", "dʑ"), + ("ˈ", "↓"), + ] +] + +# List of (ipa, ipa2) pairs +_ipa_to_ipa2 = [ + (re.compile("%s" % x[0]), x[1]) for x in [("r", "ɹ"), ("ʤ", "dʒ"), ("ʧ", "tʃ")] +] + + +def _expand_dollars(m): + match = m.group(1) + parts = match.split(".") + if len(parts) > 2: + return match + " dollars" # Unexpected format + dollars = int(parts[0]) if parts[0] else 0 + cents = int(parts[1]) if len(parts) > 1 and parts[1] else 0 + if dollars and cents: + dollar_unit = "dollar" if dollars == 1 else "dollars" + cent_unit = "cent" if cents == 1 else "cents" + return "%s %s, %s %s" % (dollars, dollar_unit, cents, cent_unit) + elif dollars: + dollar_unit = "dollar" if dollars == 1 else "dollars" + return "%s %s" % (dollars, dollar_unit) + elif cents: + cent_unit = "cent" if cents == 1 else "cents" + return "%s %s" % (cents, cent_unit) + else: + return "zero dollars" + + +def _remove_commas(m): + return m.group(1).replace(",", "") + + +def _expand_ordinal(m): + return _inflect.number_to_words(m.group(0)) + + +def _expand_number(m): + num = int(m.group(0)) + if num > 1000 and num < 3000: + if num == 2000: + return "two thousand" + elif num > 2000 and num < 2010: + return "two thousand " + _inflect.number_to_words(num % 100) + elif num % 100 == 0: + return _inflect.number_to_words(num // 100) + " hundred" + else: + return _inflect.number_to_words( + num, andword="", zero="oh", group=2 + ).replace(", ", " ") + else: + return _inflect.number_to_words(num, andword="") + + +def _expand_decimal_point(m): + return m.group(1).replace(".", " point ") + + +def normalize_numbers(text): + text = re.sub(_comma_number_re, _remove_commas, text) + text = re.sub(_pounds_re, r"\1 pounds", text) + text = re.sub(_dollars_re, _expand_dollars, text) + text = re.sub(_decimal_number_re, _expand_decimal_point, text) + text = re.sub(_ordinal_re, _expand_ordinal, text) + text = re.sub(_number_re, _expand_number, text) + return text + + +def text_normalize(text): + text = normalize_numbers(text) + return text + + +def g2p(text): + phones = [] + tones = [] + word2ph = [] + words = re.split(r"([,;.\-\?\!\s+])", text) + words = [word for word in words if word.strip() != ""] + for word in words: + if word.upper() in eng_dict: + phns, tns = refine_syllables(eng_dict[word.upper()]) + phones += phns + tones += tns + word2ph.append(len(phns)) + else: + phone_list = list(filter(lambda p: p != " ", _g2p(word))) + for ph in phone_list: + if ph in arpa: + ph, tn = refine_ph(ph) + phones.append(ph) + tones.append(tn) + else: + phones.append(ph) + tones.append(0) + word2ph.append(len(phone_list)) + + phones = [post_replace_ph(i) for i in phones] + + phones = ["_"] + phones + ["_"] + tones = [0] + tones + [0] + word2ph = [1] + word2ph + [1] + + return phones, tones, word2ph + + +def get_bert_feature(text, word2ph): + from text import english_bert_mock + + return english_bert_mock.get_bert_feature(text, word2ph) + + +if __name__ == "__main__": + # print(get_dict()) + # print(eng_word_to_phoneme("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) diff --git a/text/english_bert_mock.py b/text/english_bert_mock.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4aba0fc1d534a8e7f01b00c2ddde5d6725043459 --- /dev/null +++ b/text/english_bert_mock.py @@ -0,0 +1,42 @@ +import sys + +import torch +from transformers import DebertaV2Model, DebertaV2Tokenizer + +from config import config + + +LOCAL_PATH = "./bert/deberta-v3-large" + +tokenizer = DebertaV2Tokenizer.from_pretrained(LOCAL_PATH) + +models = dict() + + +def get_bert_feature(text, word2ph, device=config.bert_gen_config.device): + if ( + sys.platform == "darwin" + and torch.backends.mps.is_available() + and device == "cpu" + ): + device = "mps" + if not device: + device = "cuda" + if device not in models.keys(): + models[device] = DebertaV2Model.from_pretrained(LOCAL_PATH).to(device) + with torch.no_grad(): + inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") + for i in inputs: + inputs[i] = inputs[i].to(device) + res = models[device](**inputs, output_hidden_states=True) + res = torch.cat(res["hidden_states"][-3:-2], -1)[0].cpu() + # assert len(word2ph) == len(text)+2 + word2phone = word2ph + phone_level_feature = [] + for i in range(len(word2phone)): + repeat_feature = res[i].repeat(word2phone[i], 1) + phone_level_feature.append(repeat_feature) + + phone_level_feature = torch.cat(phone_level_feature, dim=0) + + return phone_level_feature.T diff --git a/text/japanese.py b/text/japanese.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..25f3b82b900aff21bd8c7fe0c58ff69ce08e13ae --- /dev/null +++ b/text/japanese.py @@ -0,0 +1,403 @@ +# Convert Japanese text to phonemes which is +# compatible with Julius https://github.com/julius-speech/segmentation-kit +import re +import unicodedata + +from transformers import AutoTokenizer + +from text import punctuation, symbols + +from num2words import num2words + +import pyopenjtalk +import jaconv + + +def kata2phoneme(text: str) -> str: + """Convert katakana text to phonemes.""" + text = text.strip() + if text == "ー": + return ["ー"] + elif text.startswith("ー"): + return ["ー"] + kata2phoneme(text[1:]) + res = [] + prev = None + while text: + if re.match(_MARKS, text): + res.append(text) + text = text[1:] + continue + if text.startswith("ー"): + if prev: + res.append(prev[-1]) + text = text[1:] + continue + res += pyopenjtalk.g2p(text).lower().replace("cl", "q").split(" ") + break + # res = _COLON_RX.sub(":", res) + return res + + +def hira2kata(text: str) -> str: + return jaconv.hira2kata(text) + + +_SYMBOL_TOKENS = set(list("・、。？！")) +_NO_YOMI_TOKENS = set(list("「」『』―（）［］[]")) +_MARKS = re.compile( + r"[^A-Za-z\d\u3005\u3040-\u30ff\u4e00-\u9fff\uff11-\uff19\uff21-\uff3a\uff41-\uff5a\uff66-\uff9d]" +) + + +def text2kata(text: str) -> str: + parsed = pyopenjtalk.run_frontend(text) + + res = [] + for parts in parsed: + word, yomi = replace_punctuation(parts["string"]), parts["pron"].replace( + "’", "" + ) + if yomi: + if re.match(_MARKS, yomi): + if len(word) > 1: + word = [replace_punctuation(i) for i in list(word)] + yomi = word + res += yomi + sep += word + continue + elif word not in rep_map.keys() and word not in rep_map.values(): + word = "," + yomi = word + res.append(yomi) + else: + if word in _SYMBOL_TOKENS: + res.append(word) + elif word in ("っ", "ッ"): + res.append("ッ") + elif word in _NO_YOMI_TOKENS: + pass + else: + res.append(word) + return hira2kata("".join(res)) + + +def text2sep_kata(text: str) -> (list, list): + parsed = pyopenjtalk.run_frontend(text) + + res = [] + sep = [] + for parts in parsed: + word, yomi = replace_punctuation(parts["string"]), parts["pron"].replace( + "’", "" + ) + if yomi: + if re.match(_MARKS, yomi): + if len(word) > 1: + word = [replace_punctuation(i) for i in list(word)] + yomi = word + res += yomi + sep += word + continue + elif word not in rep_map.keys() and word not in rep_map.values(): + word = "," + yomi = word + res.append(yomi) + else: + if word in _SYMBOL_TOKENS: + res.append(word) + elif word in ("っ", "ッ"): + res.append("ッ") + elif word in _NO_YOMI_TOKENS: + pass + else: + res.append(word) + sep.append(word) + return sep, [hira2kata(i) for i in res], get_accent(parsed) + + +def get_accent(parsed): + labels = pyopenjtalk.make_label(parsed) + + phonemes = [] + accents = [] + for n, label in enumerate(labels): + phoneme = re.search(r"\-([^\+]*)\+", label).group(1) + if phoneme not in ["sil", "pau"]: + phonemes.append(phoneme.replace("cl", "q").lower()) + else: + continue + a1 = int(re.search(r"/A:(\-?[0-9]+)\+", label).group(1)) + a2 = int(re.search(r"\+(\d+)\+", label).group(1)) + if re.search(r"\-([^\+]*)\+", labels[n + 1]).group(1) in ["sil", "pau"]: + a2_next = -1 + else: + a2_next = int(re.search(r"\+(\d+)\+", labels[n + 1]).group(1)) + # Falling + if a1 == 0 and a2_next == a2 + 1: + accents.append(-1) + # Rising + elif a2 == 1 and a2_next == 2: + accents.append(1) + else: + accents.append(0) + return list(zip(phonemes, accents)) + + +_ALPHASYMBOL_YOMI = { + "#": "シャープ", + "%": "パーセント", + "&": "アンド", + "+": "プラス", + "-": "マイナス", + ":": "コロン", + ";": "セミコロン", + "<": "小なり", + "=": "イコール", + ">": "大なり", + "@": "アット", + "a": "エー", + "b": "ビー", + "c": "シー", + "d": "ディー", + "e": "イー", + "f": "エフ", + "g": "ジー", + "h": "エイチ", + "i": "アイ", + "j": "ジェー", + "k": "ケー", + "l": "エル", + "m": "エム", + "n": "エヌ", + "o": "オー", + "p": "ピー", + "q": "キュー", + "r": "アール", + "s": "エス", + "t": "ティー", + "u": "ユー", + "v": "ブイ", + "w": "ダブリュー", + "x": "エックス", + "y": "ワイ", + "z": "ゼット", + "α": "アルファ", + "β": "ベータ", + "γ": "ガンマ", + "δ": "デルタ", + "ε": "イプシロン", + "ζ": "ゼータ", + "η": "イータ", + "θ": "シータ", + "ι": "イオタ", + "κ": "カッパ", + "λ": "ラムダ", + "μ": "ミュー", + "ν": "ニュー", + "ξ": "クサイ", + "ο": "オミクロン", + "π": "パイ", + "ρ": "ロー", + "σ": "シグマ", + "τ": "タウ", + "υ": "ウプシロン", + "φ": "ファイ", + "χ": "カイ", + "ψ": "プサイ", + "ω": "オメガ", +} + + +_NUMBER_WITH_SEPARATOR_RX = re.compile("[0-9]{1,3}(,[0-9]{3})+") +_CURRENCY_MAP = {"$": "ドル", "¥": "円", "£": "ポンド", "€": "ユーロ"} +_CURRENCY_RX = re.compile(r"([$¥£€])([0-9.]*[0-9])") +_NUMBER_RX = re.compile(r"[0-9]+(\.[0-9]+)?") + + +def japanese_convert_numbers_to_words(text: str) -> str: + res = _NUMBER_WITH_SEPARATOR_RX.sub(lambda m: m[0].replace(",", ""), text) + res = _CURRENCY_RX.sub(lambda m: m[2] + _CURRENCY_MAP.get(m[1], m[1]), res) + res = _NUMBER_RX.sub(lambda m: num2words(m[0], lang="ja"), res) + return res + + +def japanese_convert_alpha_symbols_to_words(text: str) -> str: + return "".join([_ALPHASYMBOL_YOMI.get(ch, ch) for ch in text.lower()]) + + +def japanese_text_to_phonemes(text: str) -> str: + """Convert Japanese text to phonemes.""" + res = unicodedata.normalize("NFKC", text) + res = japanese_convert_numbers_to_words(res) + # res = japanese_convert_alpha_symbols_to_words(res) + res = text2kata(res) + res = kata2phoneme(res) + return res + + +def is_japanese_character(char): + # 定义日语文字系统的 Unicode 范围 + japanese_ranges = [ + (0x3040, 0x309F), # 平假名 + (0x30A0, 0x30FF), # 片假名 + (0x4E00, 0x9FFF), # 汉字 (CJK Unified Ideographs) + (0x3400, 0x4DBF), # 汉字扩展 A + (0x20000, 0x2A6DF), # 汉字扩展 B + # 可以根据需要添加其他汉字扩展范围 + ] + + # 将字符的 Unicode 编码转换为整数 + char_code = ord(char) + + # 检查字符是否在任何一个日语范围内 + for start, end in japanese_ranges: + if start <= char_code <= end: + return True + + return False + + +rep_map = { + "：": ",", + "；": ",", + "，": ",", + "。": ".", + "！": "!", + "？": "?", + "\n": ".", + "．": ".", + "...": "…", + "···": "…", + "・・・": "…", + "·": ",", + "・": ",", + "、": ",", + "$": ".", + "“": "'", + "”": "'", + "‘": "'", + "’": "'", + "（": "'", + "）": "'", + "(": "'", + ")": "'", + "《": "'", + "》": "'", + "【": "'", + "】": "'", + "[": "'", + "]": "'", + "—": "-", + "−": "-", + "～": "-", + "~": "-", + "「": "'", + "」": "'", +} + + +def replace_punctuation(text): + 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"[^\u3040-\u309F\u30A0-\u30FF\u4E00-\u9FFF\u3400-\u4DBF\u3005" + + "".join(punctuation) + + r"]+", + "", + replaced_text, + ) + + return replaced_text + + +def text_normalize(text): + res = unicodedata.normalize("NFKC", text) + res = japanese_convert_numbers_to_words(res) + # res = "".join([i for i in res if is_japanese_character(i)]) + res = replace_punctuation(res) + return res + + +def distribute_phone(n_phone, n_word): + phones_per_word = [0] * n_word + for task in range(n_phone): + min_tasks = min(phones_per_word) + min_index = phones_per_word.index(min_tasks) + phones_per_word[min_index] += 1 + return phones_per_word + + +def handle_long(sep_phonemes): + for i in range(len(sep_phonemes)): + if sep_phonemes[i][0] == "ー": + sep_phonemes[i][0] = sep_phonemes[i - 1][-1] + if "ー" in sep_phonemes[i]: + for j in range(len(sep_phonemes[i])): + if sep_phonemes[i][j] == "ー": + sep_phonemes[i][j] = sep_phonemes[i][j - 1][-1] + return sep_phonemes + + +tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./bert/deberta-v2-large-japanese") + + +def align_tones(phones, tones): + res = [] + for pho in phones: + temp = [0] * len(pho) + for idx, p in enumerate(pho): + if len(tones) == 0: + break + if p == tones[0][0]: + temp[idx] = tones[0][1] + if idx > 0: + temp[idx] += temp[idx - 1] + tones.pop(0) + temp = [0] + temp + temp = temp[:-1] + if -1 in temp: + temp = [i + 1 for i in temp] + res.append(temp) + res = [i for j in res for i in j] + assert not any([i < 0 for i in res]) and not any([i > 1 for i in res]) + return res + + +def g2p(norm_text): + sep_text, sep_kata, acc = text2sep_kata(norm_text) + sep_tokenized = [tokenizer.tokenize(i) for i in sep_text] + sep_phonemes = handle_long([kata2phoneme(i) for i in sep_kata]) + # 异常处理，MeCab不认识的词的话会一路传到这里来，然后炸掉。目前来看只有那些超级稀有的生僻词会出现这种情况 + for i in sep_phonemes: + for j in i: + assert j in symbols, (sep_text, sep_kata, sep_phonemes) + tones = align_tones(sep_phonemes, acc) + + word2ph = [] + for token, phoneme in zip(sep_tokenized, sep_phonemes): + phone_len = len(phoneme) + word_len = len(token) + + aaa = distribute_phone(phone_len, word_len) + word2ph += aaa + phones = ["_"] + [j for i in sep_phonemes for j in i] + ["_"] + tones = [0] + tones + [0] + word2ph = [1] + word2ph + [1] + assert len(phones) == len(tones) + return phones, tones, word2ph + + +if __name__ == "__main__": + tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./bert/deberta-v2-large-japanese") + text = "hello,こんにちは、世界ー！……" + from text.japanese_bert import get_bert_feature + + text = text_normalize(text) + print(text) + + phones, tones, word2ph = g2p(text) + bert = get_bert_feature(text, word2ph) + + print(phones, tones, word2ph, bert.shape) diff --git a/text/japanese_bert.py b/text/japanese_bert.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..338726f5591fbe0079299c65079ba03a2995f072 --- /dev/null +++ b/text/japanese_bert.py @@ -0,0 +1,58 @@ +import sys + +import torch +from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer + +from config import config +from text.japanese import text2sep_kata + +LOCAL_PATH = "./bert/deberta-v2-large-japanese" + +tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(LOCAL_PATH) + +models = dict() + + +def get_bert_feature(text, word2ph, device=config.bert_gen_config.device): + sep_text, _, _ = text2sep_kata(text) + sep_tokens = [tokenizer.tokenize(t) for t in sep_text] + sep_ids = [tokenizer.convert_tokens_to_ids(t) for t in sep_tokens] + sep_ids = [2] + [item for sublist in sep_ids for item in sublist] + [3] + return get_bert_feature_with_token(sep_ids, word2ph, device) + + +def get_bert_feature_with_token(tokens, word2ph, device=config.bert_gen_config.device): + if ( + sys.platform == "darwin" + and torch.backends.mps.is_available() + and device == "cpu" + ): + device = "mps" + if not device: + device = "cuda" + if device not in models.keys(): + models[device] = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(LOCAL_PATH).to(device) + with torch.no_grad(): + inputs = torch.tensor(tokens).to(device).unsqueeze(0) + token_type_ids = torch.zeros_like(inputs).to(device) + attention_mask = torch.ones_like(inputs).to(device) + inputs = { + "input_ids": inputs, + "token_type_ids": token_type_ids, + "attention_mask": attention_mask, + } + + # for i in inputs: + # inputs[i] = inputs[i].to(device) + res = models[device](**inputs, output_hidden_states=True) + res = torch.cat(res["hidden_states"][-3:-2], -1)[0].cpu() + assert inputs["input_ids"].shape[-1] == len(word2ph) + word2phone = word2ph + phone_level_feature = [] + for i in range(len(word2phone)): + repeat_feature = res[i].repeat(word2phone[i], 1) + phone_level_feature.append(repeat_feature) + + phone_level_feature = torch.cat(phone_level_feature, dim=0) + + return phone_level_feature.T 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 +xvan x van +xue x ve +xve x ve +xun x vn +xvn x vn +ya y a +yan y En +yang y ang +yao y ao +ye y E +yi y i +yin y in +ying y ing +yo y o +yong y ong +you y ou +yu y v +yv y v +yuan y van +yvan y van +yue y ve +yve y ve +yun y vn +yvn y vn +za z a +zai z ai +zan z an +zang z ang +zao z ao +ze z e +zei z ei +zen z en +zeng z eng +zha zh a +zhai zh ai +zhan zh an +zhang zh ang +zhao zh ao +zhe zh e +zhei zh ei +zhen zh en +zheng zh eng +zhi zh ir +zhong zh ong +zhou zh ou +zhu zh u +zhua zh ua +zhuai zh uai +zhuan zh uan +zhuang zh uang +zhui zh ui +zhun zh un +zhuo zh uo +zi z i0 +zong z ong +zou z ou +zu z u +zuan z uan +zui z ui +zun z un +zuo z uo diff --git a/text/symbols.py b/text/symbols.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..846de64584e9ba4b8d96aab36d4efbcefb1a11e7 --- /dev/null +++ b/text/symbols.py @@ -0,0 +1,187 @@ +punctuation = ["!", "?", "…", ",", ".", "'", "-"] +pu_symbols = punctuation + ["SP", "UNK"] +pad = "_" + +# chinese +zh_symbols = [ + "E", + "En", + "a", + "ai", + "an", + "ang", + "ao", + "b", + "c", + "ch", + "d", + "e", + "ei", + "en", + "eng", + "er", + "f", + "g", + "h", + "i", + "i0", + "ia", + "ian", + "iang", + "iao", + "ie", + "in", + "ing", + "iong", + "ir", + "iu", + "j", + "k", + "l", + "m", + "n", + "o", + "ong", + "ou", + "p", + "q", + "r", + "s", + "sh", + "t", + "u", + "ua", + "uai", + "uan", + "uang", + "ui", + "un", + "uo", + "v", + "van", + "ve", + "vn", + "w", + "x", + "y", + "z", + "zh", + "AA", + "EE", + "OO", +] +num_zh_tones = 6 + +# japanese +ja_symbols = [ + "N", + "a", + "a:", + "b", + "by", + "ch", + "d", + "dy", + "e", + "e:", + "f", + "g", + "gy", + "h", + "hy", + "i", + "i:", + "j", + "k", + "ky", + "m", + "my", + "n", + "ny", + "o", + "o:", + "p", + "py", + "q", + "r", + "ry", + "s", + "sh", + "t", + "ts", + "ty", + "u", + "u:", + "w", + "y", + "z", + "zy", +] +num_ja_tones = 2 + +# English +en_symbols = [ + "aa", + "ae", + "ah", + "ao", + "aw", + "ay", + "b", + "ch", + "d", + "dh", + "eh", + "er", + "ey", + "f", + "g", + "hh", + "ih", + "iy", + "jh", + "k", + "l", + "m", + "n", + "ng", + "ow", + "oy", + "p", + "r", + "s", + "sh", + "t", + "th", + "uh", + "uw", + "V", + "w", + "y", + "z", + "zh", +] +num_en_tones = 4 + +# combine all symbols +normal_symbols = sorted(set(zh_symbols + ja_symbols + en_symbols)) +symbols = [pad] + normal_symbols + pu_symbols +sil_phonemes_ids = [symbols.index(i) for i in pu_symbols] + +# combine all tones +num_tones = num_zh_tones + num_ja_tones + num_en_tones + +# language maps +language_id_map = {"ZH": 0, "JP": 1, "EN": 2} +num_languages = len(language_id_map.keys()) + +language_tone_start_map = { + "ZH": 0, + "JP": num_zh_tones, + "EN": num_zh_tones + num_ja_tones, +} + +if __name__ == "__main__": + a = set(zh_symbols) + b = set(en_symbols) + print(sorted(a & b)) diff --git a/text/tone_sandhi.py b/text/tone_sandhi.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6a6e4c3e64f1a9e8b9da73fc6fbebf8a33e5602d --- /dev/null +++ b/text/tone_sandhi.py @@ -0,0 +1,769 @@ +# 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 should 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) + seg = self._merge_continuous_three_tones(seg) + seg = self._merge_continuous_three_tones_2(seg) + 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/tools/__init__.py b/tools/__init__.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b68d332953ea3f5d49df8a76e23f1fafbbdcb695 --- /dev/null +++ b/tools/__init__.py @@ -0,0 +1,3 @@ +""" +工具包 +""" diff --git a/tools/classify_language.py b/tools/classify_language.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5f13c50b3295958a0cb8d9e105cd76e15e4eea4a --- /dev/null +++ b/tools/classify_language.py @@ -0,0 +1,172 @@ +import re + +from config import config + +LANGUAGE_IDENTIFICATION_LIBRARY = config.webui_config.language_identification_library + +module = LANGUAGE_IDENTIFICATION_LIBRARY.lower() + +langid_languages = [ + "af", + "am", + "an", + "ar", + "as", + "az", + "be", + "bg", + "bn", + "br", + "bs", + "ca", + "cs", + "cy", + "da", + "de", + "dz", + "el", + "en", + "eo", + "es", + "et", + "eu", + "fa", + "fi", + "fo", + "fr", + "ga", + "gl", + "gu", + "he", + "hi", + "hr", + "ht", + "hu", + "hy", + "id", + "is", + "it", + "ja", + "jv", + "ka", + "kk", + "km", + "kn", + "ko", + "ku", + "ky", + "la", + "lb", + "lo", + "lt", + "lv", + "mg", + "mk", + "ml", + "mn", + "mr", + "ms", + "mt", + "nb", + "ne", + "nl", + "nn", + "no", + "oc", + "or", + "pa", + "pl", + "ps", + "pt", + "qu", + "ro", + "ru", + "rw", + "se", + "si", + "sk", + "sl", + "sq", + "sr", + "sv", + "sw", + "ta", + "te", + "th", + "tl", + "tr", + "ug", + "uk", + "ur", + "vi", + "vo", + "wa", + "xh", + "zh", + "zu", +] + + +def classify_language(text: str, target_languages: list = None) -> str: + if module == "fastlid" or module == "fasttext": + from fastlid import fastlid, supported_langs + + classifier = fastlid + if target_languages != None: + target_languages = [ + lang for lang in target_languages if lang in supported_langs + ] + fastlid.set_languages = target_languages + elif module == "langid": + import langid + + classifier = langid.classify + if target_languages != None: + target_languages = [ + lang for lang in target_languages if lang in langid_languages + ] + langid.set_languages(target_languages) + else: + raise ValueError(f"Wrong module {module}") + + lang = classifier(text)[0] + + return lang + + +def classify_zh_ja(text: str) -> str: + for idx, char in enumerate(text): + unicode_val = ord(char) + + # 检测日语字符 + if 0x3040 <= unicode_val <= 0x309F or 0x30A0 <= unicode_val <= 0x30FF: + return "ja" + + # 检测汉字字符 + if 0x4E00 <= unicode_val <= 0x9FFF: + # 检查周围的字符 + next_char = text[idx + 1] if idx + 1 < len(text) else None + + if next_char and ( + 0x3040 <= ord(next_char) <= 0x309F or 0x30A0 <= ord(next_char) <= 0x30FF + ): + return "ja" + + return "zh" + + +def split_alpha_nonalpha(text): + return re.split( + r"(?:(?<=[\u4e00-\u9fff])|(?<=[\u3040-\u30FF]))(?=[a-zA-Z])|(?<=[a-zA-Z])(?:(?=[\u4e00-\u9fff])|(?=[\u3040-\u30FF]))", + text, + ) + + +if __name__ == "__main__": + text = "这是一个测试文本" + print(classify_language(text)) + print(classify_zh_ja(text)) # "zh" + + text = "これはテストテキストです" + print(classify_language(text)) + print(classify_zh_ja(text)) # "ja" diff --git a/tools/log.py b/tools/log.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7fcccf2cbf6b9708f635ab03b4c78a1f94e95082 --- /dev/null +++ b/tools/log.py @@ -0,0 +1,16 @@ +""" +logger封装 +""" +from loguru import logger +import sys + + +# 移除所有默认的处理器 +logger.remove() + +# 自定义格式并添加到标准输出 +log_format = ( + "{time:MM-DD HH:mm:ss} {level:<9}| {file}:{line} | {message}" +) + +logger.add(sys.stdout, format=log_format, backtrace=True, diagnose=True) diff --git a/tools/sentence.py b/tools/sentence.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e033010fe53c562e2009f0c1385ed5cead05de19 --- /dev/null +++ b/tools/sentence.py @@ -0,0 +1,158 @@ +import logging + +import regex as re + +from tools.classify_language import classify_language, split_alpha_nonalpha + + +def check_is_none(item) -> bool: + """none -> True, not none -> False""" + return ( + item is None + or (isinstance(item, str) and str(item).isspace()) + or str(item) == "" + ) + + +def markup_language(text: str, target_languages: list = None) -> str: + pattern = ( + r"[\!\"\#\$\%\&\'\(\)\*\+\,\-\.\/\:\;\<\>\=\?\@\[\]\{\}\\\\\^\_\`" + r"\！？。＂＃＄％＆＇（）＊＋，－／：；＜＝＞＠［＼］＾＿｀｛｜｝～｟｠｢｣､、〃》「」" + r"『』【】〔〕〖〗〘〙〚〛〜〝〞〟〰〾〿–—‘\'\‛\“\”\„\‟…‧﹏.]+" + ) + sentences = re.split(pattern, text) + + pre_lang = "" + p = 0 + + sorted_target_languages = sorted(target_languages) + if sorted_target_languages in [["en", "zh"], ["en", "ja"], ["en", "ja", "zh"]]: + new_sentences = [] + for sentence in sentences: + new_sentences.extend(split_alpha_nonalpha(sentence)) + sentences = new_sentences + + for sentence in sentences: + if check_is_none(sentence): + continue + + lang = classify_language(sentence, target_languages) + + if pre_lang == "": + text = text[:p] + text[p:].replace( + sentence, f"[{lang.upper()}]{sentence}", 1 + ) + p += len(f"[{lang.upper()}]") + elif pre_lang != lang: + text = text[:p] + text[p:].replace( + sentence, f"[{pre_lang.upper()}][{lang.upper()}]{sentence}", 1 + ) + p += len(f"[{pre_lang.upper()}][{lang.upper()}]") + pre_lang = lang + p += text[p:].index(sentence) + len(sentence) + text += f"[{pre_lang.upper()}]" + + return text + + +def split_by_language(text: str, target_languages: list = None) -> list: + pattern = ( + r"[\!\"\#\$\%\&\'\(\)\*\+\,\-\.\/\:\;\<\>\=\?\@\[\]\{\}\\\\\^\_\`" + r"\！？\。＂＃＄％＆＇（）＊＋，－／：；＜＝＞＠［＼］＾＿｀｛｜｝～｟｠｢｣､、〃》「」" + r"『』【】〔〕〖〗〘〙〚〛〜〝〞〟〰〾〿–—‘\'\‛\“\”\„\‟…‧﹏.]+" + ) + sentences = re.split(pattern, text) + + pre_lang = "" + start = 0 + end = 0 + sentences_list = [] + + sorted_target_languages = sorted(target_languages) + if sorted_target_languages in [["en", "zh"], ["en", "ja"], ["en", "ja", "zh"]]: + new_sentences = [] + for sentence in sentences: + new_sentences.extend(split_alpha_nonalpha(sentence)) + sentences = new_sentences + + for sentence in sentences: + if check_is_none(sentence): + continue + + lang = classify_language(sentence, target_languages) + + end += text[end:].index(sentence) + if pre_lang != "" and pre_lang != lang: + sentences_list.append((text[start:end], pre_lang)) + start = end + end += len(sentence) + pre_lang = lang + sentences_list.append((text[start:], pre_lang)) + + return sentences_list + + +def sentence_split(text: str, max: int) -> list: + pattern = r"[!(),—+\-.:;?？。，、；：]+" + sentences = re.split(pattern, text) + discarded_chars = re.findall(pattern, text) + + sentences_list, count, p = [], 0, 0 + + # 按被分割的符号遍历 + for i, discarded_chars in enumerate(discarded_chars): + count += len(sentences[i]) + len(discarded_chars) + if count >= max: + sentences_list.append(text[p : p + count].strip()) + p += count + count = 0 + + # 加入最后剩余的文本 + if p < len(text): + sentences_list.append(text[p:]) + + return sentences_list + + +def sentence_split_and_markup(text, max=50, lang="auto", speaker_lang=None): + # 如果该speaker只支持一种语言 + if speaker_lang is not None and len(speaker_lang) == 1: + if lang.upper() not in ["AUTO", "MIX"] and lang.lower() != speaker_lang[0]: + logging.debug( + f'lang "{lang}" is not in speaker_lang {speaker_lang},automatically set lang={speaker_lang[0]}' + ) + lang = speaker_lang[0] + + sentences_list = [] + if lang.upper() != "MIX": + if max <= 0: + sentences_list.append( + markup_language(text, speaker_lang) + if lang.upper() == "AUTO" + else f"[{lang.upper()}]{text}[{lang.upper()}]" + ) + else: + for i in sentence_split(text, max): + if check_is_none(i): + continue + sentences_list.append( + markup_language(i, speaker_lang) + if lang.upper() == "AUTO" + else f"[{lang.upper()}]{i}[{lang.upper()}]" + ) + else: + sentences_list.append(text) + + for i in sentences_list: + logging.debug(i) + + return sentences_list + + +if __name__ == "__main__": + text = "这几天心里颇不宁静。今晚在院子里坐着乘凉，忽然想起日日走过的荷塘，在这满月的光里，总该另有一番样子吧。月亮渐渐地升高了，墙外马路上孩子们的欢笑，已经听不见了；妻在屋里拍着闰儿，迷迷糊糊地哼着眠歌。我悄悄地披了大衫，带上门出去。" + print(markup_language(text, target_languages=None)) + print(sentence_split(text, max=50)) + print(sentence_split_and_markup(text, max=50, lang="auto", speaker_lang=None)) + text = "你好，这是一段用来测试自动标注的文本。こんにちは,これは自動ラベリングのテスト用テキストです.Hello, this is a piece of text to test autotagging.你好！今天我们要介绍VITS项目，其重点是使用了GAN Duration predictor和transformer flow,并且接入了Bert模型来提升韵律。Bert embedding会在稍后介绍。" + print(split_by_language(text, ["zh", "ja", "en"])) diff --git a/tools/translate.py b/tools/translate.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..9368b5f8e6cd73bda2249953a9a83e1ffb1ce8ab --- /dev/null +++ b/tools/translate.py @@ -0,0 +1,61 @@ +""" +翻译api +""" +from config import config + +import random +import hashlib +import requests + + +def translate(Sentence: str, to_Language: str = "jp", from_Language: str = ""): + """ + :param Sentence: 待翻译语句 + :param from_Language: 待翻译语句语言 + :param to_Language: 目标语言 + :return: 翻译后语句 出错时返回None + + 常见语言代码：中文 zh 英语 en 日语 jp + """ + appid = config.translate_config.app_key + key = config.translate_config.secret_key + if appid == "" or key == "": + return "请开发者在config.yml中配置app_key与secret_key" + url = "https://fanyi-api.baidu.com/api/trans/vip/translate" + texts = Sentence.splitlines() + outTexts = [] + for t in texts: + if t != "": + # 签名计算 参考文档 https://api.fanyi.baidu.com/product/113 + salt = str(random.randint(1, 100000)) + signString = appid + t + salt + key + hs = hashlib.md5() + hs.update(signString.encode("utf-8")) + signString = hs.hexdigest() + if from_Language == "": + from_Language = "auto" + headers = {"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded"} + payload = { + "q": t, + "from": from_Language, + "to": to_Language, + "appid": appid, + "salt": salt, + "sign": signString, + } + # 发送请求 + try: + response = requests.post( + url=url, data=payload, headers=headers, timeout=3 + ) + response = response.json() + if "trans_result" in response.keys(): + result = response["trans_result"][0] + if "dst" in result.keys(): + dst = result["dst"] + outTexts.append(dst) + except Exception: + return Sentence + else: + outTexts.append(t) + return "\n".join(outTexts) diff --git a/train_ms.py b/train_ms.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..30d9842898f797b70766d24e30da8d8ca0f847ae --- /dev/null +++ b/train_ms.py @@ -0,0 +1,688 @@ +# flake8: noqa: E402 + +import platform +import os +import torch +from torch.nn import functional as F +from torch.utils.data import DataLoader +from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter +import torch.distributed as dist +from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP +from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler +from tqdm import tqdm +import logging +from config import config +import argparse + +logging.getLogger("numba").setLevel(logging.WARNING) +import commons +import utils +from data_utils import ( + TextAudioSpeakerLoader, + TextAudioSpeakerCollate, + DistributedBucketSampler, +) +from models import ( + SynthesizerTrn, + MultiPeriodDiscriminator, + DurationDiscriminator, +) +from losses import generator_loss, discriminator_loss, feature_loss, kl_loss +from mel_processing import mel_spectrogram_torch, spec_to_mel_torch +from text.symbols import symbols + +torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = True +torch.backends.cudnn.allow_tf32 = ( + True # If encontered training problem,please try to disable TF32. +) +torch.set_float32_matmul_precision("medium") +torch.backends.cudnn.benchmark = True +torch.backends.cuda.sdp_kernel("flash") +torch.backends.cuda.enable_flash_sdp(True) +torch.backends.cuda.enable_mem_efficient_sdp( + True +) # Not available if torch version is lower than 2.0 +torch.backends.cuda.enable_math_sdp(True) +global_step = 0 + + +def run(): + # 环境变量解析 + envs = config.train_ms_config.env + for env_name, env_value in envs.items(): + if env_name not in os.environ.keys(): + print("加载config中的配置{}".format(str(env_value))) + os.environ[env_name] = str(env_value) + print( + "加载环境变量 \nMASTER_ADDR: {},\nMASTER_PORT: {},\nWORLD_SIZE: {},\nRANK: {},\nLOCAL_RANK: {}".format( + os.environ["MASTER_ADDR"], + os.environ["MASTER_PORT"], + os.environ["WORLD_SIZE"], + os.environ["RANK"], + os.environ["LOCAL_RANK"], + ) + ) + + # 多卡训练设置 + backend = "nccl" + if platform.system() == "Windows": + backend = "gloo" + dist.init_process_group( + backend=backend, + init_method="env://", # If Windows,switch to gloo backend. + ) # Use torchrun instead of mp.spawn + rank = dist.get_rank() + local_rank = int(os.environ["LOCAL_RANK"]) + n_gpus = dist.get_world_size() + + # 命令行/config.yml配置解析 + # hps = utils.get_hparams() + parser = argparse.ArgumentParser() + # 非必要不建议使用命令行配置，请使用config.yml文件 + parser.add_argument( + "-c", + "--config", + type=str, + default=config.train_ms_config.config_path, + help="JSON file for configuration", + ) + + parser.add_argument( + "-m", + "--model", + type=str, + help="数据集文件夹路径，请注意，数据不再默认放在/logs文件夹下。如果需要用命令行配置，请声明相对于根目录的路径", + default=config.dataset_path, + ) + args = parser.parse_args() + model_dir = os.path.join(args.model, config.train_ms_config.model) + if not os.path.exists(model_dir): + os.makedirs(model_dir) + hps = utils.get_hparams_from_file(args.config) + hps.model_dir = model_dir + # 比较路径是否相同 + if os.path.realpath(args.config) != os.path.realpath( + config.train_ms_config.config_path + ): + with open(args.config, "r", encoding="utf-8") as f: + data = f.read() + with open(config.train_ms_config.config_path, "w", encoding="utf-8") as f: + f.write(data) + + torch.manual_seed(hps.train.seed) + torch.cuda.set_device(local_rank) + + global global_step + if rank == 0: + logger = utils.get_logger(hps.model_dir) + logger.info(hps) + utils.check_git_hash(hps.model_dir) + writer = SummaryWriter(log_dir=hps.model_dir) + writer_eval = SummaryWriter(log_dir=os.path.join(hps.model_dir, "eval")) + train_dataset = TextAudioSpeakerLoader(hps.data.training_files, hps.data) + train_sampler = DistributedBucketSampler( + train_dataset, + hps.train.batch_size, + [32, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900, 1000], + num_replicas=n_gpus, + rank=rank, + shuffle=True, + ) + collate_fn = TextAudioSpeakerCollate() + train_loader = DataLoader( + train_dataset, + num_workers=16, + shuffle=False, + pin_memory=True, + collate_fn=collate_fn, + batch_sampler=train_sampler, + persistent_workers=True, + prefetch_factor=4, + ) # DataLoader config could be adjusted. + if rank == 0: + eval_dataset = TextAudioSpeakerLoader(hps.data.validation_files, hps.data) + eval_loader = DataLoader( + eval_dataset, + num_workers=0, + shuffle=False, + batch_size=1, + pin_memory=True, + drop_last=False, + collate_fn=collate_fn, + ) + if ( + "use_noise_scaled_mas" in hps.model.keys() + and hps.model.use_noise_scaled_mas is True + ): + print("Using noise scaled MAS for VITS2") + mas_noise_scale_initial = 0.01 + noise_scale_delta = 2e-6 + else: + print("Using normal MAS for VITS1") + mas_noise_scale_initial = 0.0 + noise_scale_delta = 0.0 + if ( + "use_duration_discriminator" in hps.model.keys() + and hps.model.use_duration_discriminator is True + ): + print("Using duration discriminator for VITS2") + net_dur_disc = DurationDiscriminator( + hps.model.hidden_channels, + hps.model.hidden_channels, + 3, + 0.1, + gin_channels=hps.model.gin_channels if hps.data.n_speakers != 0 else 0, + ).cuda(local_rank) + if ( + "use_spk_conditioned_encoder" in hps.model.keys() + and hps.model.use_spk_conditioned_encoder is True + ): + if hps.data.n_speakers == 0: + raise ValueError( + "n_speakers must be > 0 when using spk conditioned encoder to train multi-speaker model" + ) + else: + print("Using normal encoder for VITS1") + + net_g = SynthesizerTrn( + len(symbols), + hps.data.filter_length // 2 + 1, + hps.train.segment_size // hps.data.hop_length, + n_speakers=hps.data.n_speakers, + mas_noise_scale_initial=mas_noise_scale_initial, + noise_scale_delta=noise_scale_delta, + **hps.model, + ).cuda(local_rank) + + net_d = MultiPeriodDiscriminator(hps.model.use_spectral_norm).cuda(local_rank) + optim_g = torch.optim.AdamW( + filter(lambda p: p.requires_grad, net_g.parameters()), + hps.train.learning_rate, + betas=hps.train.betas, + eps=hps.train.eps, + ) + optim_d = torch.optim.AdamW( + net_d.parameters(), + hps.train.learning_rate, + betas=hps.train.betas, + eps=hps.train.eps, + ) + if net_dur_disc is not None: + optim_dur_disc = torch.optim.AdamW( + net_dur_disc.parameters(), + hps.train.learning_rate, + betas=hps.train.betas, + eps=hps.train.eps, + ) + else: + optim_dur_disc = None + net_g = DDP(net_g, device_ids=[local_rank]) + net_d = DDP(net_d, device_ids=[local_rank]) + dur_resume_lr = None + if net_dur_disc is not None: + net_dur_disc = DDP( + net_dur_disc, device_ids=[local_rank], find_unused_parameters=True + ) + + # 下载底模 + if config.train_ms_config.base["use_base_model"]: + utils.download_checkpoint( + hps.model_dir, + config.train_ms_config.base, + token=config.openi_token, + mirror=config.mirror, + ) + + try: + if net_dur_disc is not None: + _, _, dur_resume_lr, epoch_str = utils.load_checkpoint( + utils.latest_checkpoint_path(hps.model_dir, "DUR_*.pth"), + net_dur_disc, + optim_dur_disc, + skip_optimizer=hps.train.skip_optimizer + if "skip_optimizer" in hps.train + else True, + ) + _, optim_g, g_resume_lr, epoch_str = utils.load_checkpoint( + utils.latest_checkpoint_path(hps.model_dir, "G_*.pth"), + net_g, + optim_g, + skip_optimizer=hps.train.skip_optimizer + if "skip_optimizer" in hps.train + else True, + ) + _, optim_d, d_resume_lr, epoch_str = utils.load_checkpoint( + utils.latest_checkpoint_path(hps.model_dir, "D_*.pth"), + net_d, + optim_d, + skip_optimizer=hps.train.skip_optimizer + if "skip_optimizer" in hps.train + else True, + ) + if not optim_g.param_groups[0].get("initial_lr"): + optim_g.param_groups[0]["initial_lr"] = g_resume_lr + if not optim_d.param_groups[0].get("initial_lr"): + optim_d.param_groups[0]["initial_lr"] = d_resume_lr + if not optim_dur_disc.param_groups[0].get("initial_lr"): + optim_dur_disc.param_groups[0]["initial_lr"] = dur_resume_lr + + epoch_str = max(epoch_str, 1) + global_step = (epoch_str - 1) * len(train_loader) + print( + f"******************检测到模型存在，epoch为 {epoch_str}，gloabl step为 {global_step}*********************" + ) + except Exception as e: + print(e) + epoch_str = 1 + global_step = 0 + + scheduler_g = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR( + optim_g, gamma=hps.train.lr_decay, last_epoch=epoch_str - 2 + ) + scheduler_d = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR( + optim_d, gamma=hps.train.lr_decay, last_epoch=epoch_str - 2 + ) + if net_dur_disc is not None: + if not optim_dur_disc.param_groups[0].get("initial_lr"): + optim_dur_disc.param_groups[0]["initial_lr"] = dur_resume_lr + scheduler_dur_disc = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR( + optim_dur_disc, gamma=hps.train.lr_decay, last_epoch=epoch_str - 2 + ) + else: + scheduler_dur_disc = None + scaler = GradScaler(enabled=hps.train.fp16_run) + + for epoch in range(epoch_str, hps.train.epochs + 1): + if rank == 0: + train_and_evaluate( + rank, + local_rank, + epoch, + hps, + [net_g, net_d, net_dur_disc], + [optim_g, optim_d, optim_dur_disc], + [scheduler_g, scheduler_d, scheduler_dur_disc], + scaler, + [train_loader, eval_loader], + logger, + [writer, writer_eval], + ) + else: + train_and_evaluate( + rank, + local_rank, + epoch, + hps, + [net_g, net_d, net_dur_disc], + [optim_g, optim_d, optim_dur_disc], + [scheduler_g, scheduler_d, scheduler_dur_disc], + scaler, + [train_loader, None], + None, + None, + ) + scheduler_g.step() + scheduler_d.step() + if net_dur_disc is not None: + scheduler_dur_disc.step() + + +def train_and_evaluate( + rank, + local_rank, + epoch, + hps, + nets, + optims, + schedulers, + scaler, + loaders, + logger, + writers, +): + net_g, net_d, net_dur_disc = nets + optim_g, optim_d, optim_dur_disc = optims + scheduler_g, scheduler_d, scheduler_dur_disc = schedulers + train_loader, eval_loader = loaders + if writers is not None: + writer, writer_eval = writers + + train_loader.batch_sampler.set_epoch(epoch) + global global_step + + net_g.train() + net_d.train() + if net_dur_disc is not None: + net_dur_disc.train() + + for batch_idx, ( + x, + x_lengths, + spec, + spec_lengths, + y, + y_lengths, + speakers, + tone, + language, + bert, + ja_bert, + en_bert, + ) in tqdm(enumerate(train_loader)): + if net_g.module.use_noise_scaled_mas: + current_mas_noise_scale = ( + net_g.module.mas_noise_scale_initial + - net_g.module.noise_scale_delta * global_step + ) + net_g.module.current_mas_noise_scale = max(current_mas_noise_scale, 0.0) + x, x_lengths = x.cuda(local_rank, non_blocking=True), x_lengths.cuda( + local_rank, non_blocking=True + ) + spec, spec_lengths = spec.cuda( + local_rank, non_blocking=True + ), spec_lengths.cuda(local_rank, non_blocking=True) + y, y_lengths = y.cuda(local_rank, non_blocking=True), y_lengths.cuda( + local_rank, non_blocking=True + ) + speakers = speakers.cuda(local_rank, non_blocking=True) + tone = tone.cuda(local_rank, non_blocking=True) + language = language.cuda(local_rank, non_blocking=True) + bert = bert.cuda(local_rank, non_blocking=True) + ja_bert = ja_bert.cuda(local_rank, non_blocking=True) + en_bert = en_bert.cuda(local_rank, non_blocking=True) + + with autocast(enabled=hps.train.fp16_run): + ( + y_hat, + l_length, + attn, + ids_slice, + x_mask, + z_mask, + (z, z_p, m_p, logs_p, m_q, logs_q), + (hidden_x, logw, logw_), + ) = net_g( + x, + x_lengths, + spec, + spec_lengths, + speakers, + tone, + language, + bert, + ja_bert, + en_bert, + ) + mel = spec_to_mel_torch( + spec, + hps.data.filter_length, + hps.data.n_mel_channels, + hps.data.sampling_rate, + hps.data.mel_fmin, + hps.data.mel_fmax, + ) + y_mel = commons.slice_segments( + mel, ids_slice, hps.train.segment_size // hps.data.hop_length + ) + y_hat_mel = mel_spectrogram_torch( + y_hat.squeeze(1), + hps.data.filter_length, + hps.data.n_mel_channels, + hps.data.sampling_rate, + hps.data.hop_length, + hps.data.win_length, + hps.data.mel_fmin, + hps.data.mel_fmax, + ) + + y = commons.slice_segments( + y, ids_slice * hps.data.hop_length, hps.train.segment_size + ) # slice + + # Discriminator + y_d_hat_r, y_d_hat_g, _, _ = net_d(y, y_hat.detach()) + with autocast(enabled=False): + loss_disc, losses_disc_r, losses_disc_g = discriminator_loss( + y_d_hat_r, y_d_hat_g + ) + loss_disc_all = loss_disc + if net_dur_disc is not None: + y_dur_hat_r, y_dur_hat_g = net_dur_disc( + hidden_x.detach(), x_mask.detach(), logw.detach(), logw_.detach() + ) + with autocast(enabled=False): + # TODO: I think need to mean using the mask, but for now, just mean all + ( + loss_dur_disc, + losses_dur_disc_r, + losses_dur_disc_g, + ) = discriminator_loss(y_dur_hat_r, y_dur_hat_g) + loss_dur_disc_all = loss_dur_disc + optim_dur_disc.zero_grad() + scaler.scale(loss_dur_disc_all).backward() + scaler.unscale_(optim_dur_disc) + commons.clip_grad_value_(net_dur_disc.parameters(), None) + scaler.step(optim_dur_disc) + + optim_d.zero_grad() + scaler.scale(loss_disc_all).backward() + scaler.unscale_(optim_d) + grad_norm_d = commons.clip_grad_value_(net_d.parameters(), None) + scaler.step(optim_d) + + with autocast(enabled=hps.train.fp16_run): + # Generator + y_d_hat_r, y_d_hat_g, fmap_r, fmap_g = net_d(y, y_hat) + if net_dur_disc is not None: + y_dur_hat_r, y_dur_hat_g = net_dur_disc(hidden_x, x_mask, logw, logw_) + with autocast(enabled=False): + loss_dur = torch.sum(l_length.float()) + loss_mel = F.l1_loss(y_mel, y_hat_mel) * hps.train.c_mel + loss_kl = kl_loss(z_p, logs_q, m_p, logs_p, z_mask) * hps.train.c_kl + + loss_fm = feature_loss(fmap_r, fmap_g) + loss_gen, losses_gen = generator_loss(y_d_hat_g) + loss_gen_all = loss_gen + loss_fm + loss_mel + loss_dur + loss_kl + if net_dur_disc is not None: + loss_dur_gen, losses_dur_gen = generator_loss(y_dur_hat_g) + loss_gen_all += loss_dur_gen + optim_g.zero_grad() + scaler.scale(loss_gen_all).backward() + scaler.unscale_(optim_g) + grad_norm_g = commons.clip_grad_value_(net_g.parameters(), None) + scaler.step(optim_g) + scaler.update() + + if rank == 0: + if global_step % hps.train.log_interval == 0: + lr = optim_g.param_groups[0]["lr"] + losses = [loss_disc, loss_gen, loss_fm, loss_mel, loss_dur, loss_kl] + logger.info( + "Train Epoch: {} [{:.0f}%]".format( + epoch, 100.0 * batch_idx / len(train_loader) + ) + ) + logger.info([x.item() for x in losses] + [global_step, lr]) + + scalar_dict = { + "loss/g/total": loss_gen_all, + "loss/d/total": loss_disc_all, + "learning_rate": lr, + "grad_norm_d": grad_norm_d, + "grad_norm_g": grad_norm_g, + } + scalar_dict.update( + { + "loss/g/fm": loss_fm, + "loss/g/mel": loss_mel, + "loss/g/dur": loss_dur, + "loss/g/kl": loss_kl, + } + ) + scalar_dict.update( + {"loss/g/{}".format(i): v for i, v in enumerate(losses_gen)} + ) + scalar_dict.update( + {"loss/d_r/{}".format(i): v for i, v in enumerate(losses_disc_r)} + ) + scalar_dict.update( + {"loss/d_g/{}".format(i): v for i, v in enumerate(losses_disc_g)} + ) + + image_dict = { + "slice/mel_org": utils.plot_spectrogram_to_numpy( + y_mel[0].data.cpu().numpy() + ), + "slice/mel_gen": utils.plot_spectrogram_to_numpy( + y_hat_mel[0].data.cpu().numpy() + ), + "all/mel": utils.plot_spectrogram_to_numpy( + mel[0].data.cpu().numpy() + ), + "all/attn": utils.plot_alignment_to_numpy( + attn[0, 0].data.cpu().numpy() + ), + } + utils.summarize( + writer=writer, + global_step=global_step, + images=image_dict, + scalars=scalar_dict, + ) + + if global_step % hps.train.eval_interval == 0: + evaluate(hps, net_g, eval_loader, writer_eval) + utils.save_checkpoint( + net_g, + optim_g, + hps.train.learning_rate, + epoch, + os.path.join(hps.model_dir, "G_{}.pth".format(global_step)), + ) + utils.save_checkpoint( + net_d, + optim_d, + hps.train.learning_rate, + epoch, + os.path.join(hps.model_dir, "D_{}.pth".format(global_step)), + ) + if net_dur_disc is not None: + utils.save_checkpoint( + net_dur_disc, + optim_dur_disc, + hps.train.learning_rate, + epoch, + os.path.join(hps.model_dir, "DUR_{}.pth".format(global_step)), + ) + keep_ckpts = getattr(hps.train, "keep_ckpts", 5) + if keep_ckpts > 0: + utils.clean_checkpoints( + path_to_models=hps.model_dir, + n_ckpts_to_keep=keep_ckpts, + sort_by_time=True, + ) + + global_step += 1 + + if rank == 0: + logger.info("====> Epoch: {}".format(epoch)) + + +def evaluate(hps, generator, eval_loader, writer_eval): + generator.eval() + image_dict = {} + audio_dict = {} + print("Evaluating ...") + with torch.no_grad(): + for batch_idx, ( + x, + x_lengths, + spec, + spec_lengths, + y, + y_lengths, + speakers, + tone, + language, + bert, + ja_bert, + en_bert, + ) in enumerate(eval_loader): + x, x_lengths = x.cuda(), x_lengths.cuda() + spec, spec_lengths = spec.cuda(), spec_lengths.cuda() + y, y_lengths = y.cuda(), y_lengths.cuda() + speakers = speakers.cuda() + bert = bert.cuda() + ja_bert = ja_bert.cuda() + en_bert = en_bert.cuda() + tone = tone.cuda() + language = language.cuda() + for use_sdp in [True, False]: + y_hat, attn, mask, *_ = generator.module.infer( + x, + x_lengths, + speakers, + tone, + language, + bert, + ja_bert, + en_bert, + y=spec, + max_len=1000, + sdp_ratio=0.0 if not use_sdp else 1.0, + ) + y_hat_lengths = mask.sum([1, 2]).long() * hps.data.hop_length + + mel = spec_to_mel_torch( + spec, + hps.data.filter_length, + hps.data.n_mel_channels, + hps.data.sampling_rate, + hps.data.mel_fmin, + hps.data.mel_fmax, + ) + y_hat_mel = mel_spectrogram_torch( + y_hat.squeeze(1).float(), + hps.data.filter_length, + hps.data.n_mel_channels, + hps.data.sampling_rate, + hps.data.hop_length, + hps.data.win_length, + hps.data.mel_fmin, + hps.data.mel_fmax, + ) + image_dict.update( + { + f"gen/mel_{batch_idx}": utils.plot_spectrogram_to_numpy( + y_hat_mel[0].cpu().numpy() + ) + } + ) + audio_dict.update( + { + f"gen/audio_{batch_idx}_{use_sdp}": y_hat[ + 0, :, : y_hat_lengths[0] + ] + } + ) + image_dict.update( + { + f"gt/mel_{batch_idx}": utils.plot_spectrogram_to_numpy( + mel[0].cpu().numpy() + ) + } + ) + audio_dict.update({f"gt/audio_{batch_idx}": y[0, :, : y_lengths[0]]}) + + utils.summarize( + writer=writer_eval, + global_step=global_step, + images=image_dict, + audios=audio_dict, + audio_sampling_rate=hps.data.sampling_rate, + ) + generator.train() + + +if __name__ == "__main__": + run() diff --git a/transforms.py b/transforms.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a11f799e023864ff7082c1f49c0cc18351a13b47 --- /dev/null +++ b/transforms.py @@ -0,0 +1,209 @@ +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=1.0, + 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=1.0, + 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=0.0, + right=1.0, + bottom=0.0, + top=1.0, + 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/update_status.py b/update_status.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..30fdead70342d5ed3356a9985a8b5aba15683413 --- /dev/null +++ b/update_status.py @@ -0,0 +1,89 @@ +import os +import gradio as gr + +lang_dict = {"EN(英文)": "_en", "ZH(中文)": "_zh", "JP(日语)": "_jp"} + + +def raw_dir_convert_to_path(target_dir: str, lang): + res = target_dir.rstrip("/").rstrip("\\") + if (not target_dir.startswith("raw")) and (not target_dir.startswith("./raw")): + res = os.path.join("./raw", res) + if ( + (not res.endswith("_zh")) + and (not res.endswith("_jp")) + and (not res.endswith("_en")) + ): + res += lang_dict[lang] + return res + + +def update_g_files(): + g_files = [] + cnt = 0 + for root, dirs, files in os.walk(os.path.abspath("./logs")): + for file in files: + if file.startswith("G_") and file.endswith(".pth"): + g_files.append(os.path.join(root, file)) + cnt += 1 + print(g_files) + return f"更新模型列表完成, 共找到{cnt}个模型", gr.Dropdown.update(choices=g_files) + + +def update_c_files(): + c_files = [] + cnt = 0 + for root, dirs, files in os.walk(os.path.abspath("./logs")): + for file in files: + if file.startswith("config.json"): + c_files.append(os.path.join(root, file)) + cnt += 1 + print(c_files) + return f"更新模型列表完成, 共找到{cnt}个配置文件", gr.Dropdown.update(choices=c_files) + + +def update_model_folders(): + subdirs = [] + cnt = 0 + for root, dirs, files in os.walk(os.path.abspath("./logs")): + for dir_name in dirs: + if os.path.basename(dir_name) != "eval": + subdirs.append(os.path.join(root, dir_name)) + cnt += 1 + print(subdirs) + return f"更新模型文件夹列表完成, 共找到{cnt}个文件夹", gr.Dropdown.update(choices=subdirs) + + +def update_wav_lab_pairs(): + wav_count = tot_count = 0 + for root, _, files in os.walk("./raw"): + for file in files: + # print(file) + file_path = os.path.join(root, file) + if file.lower().endswith(".wav"): + lab_file = os.path.splitext(file_path)[0] + ".lab" + if os.path.exists(lab_file): + wav_count += 1 + tot_count += 1 + return f"{wav_count} / {tot_count}" + + +def update_raw_folders(): + subdirs = [] + cnt = 0 + script_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # 获取当前脚本的绝对路径 + raw_path = os.path.join(script_path, "raw") + print(raw_path) + os.makedirs(raw_path, exist_ok=True) + for root, dirs, files in os.walk(raw_path): + for dir_name in dirs: + relative_path = os.path.relpath( + os.path.join(root, dir_name), script_path + ) # 获取相对路径 + subdirs.append(relative_path) + cnt += 1 + print(subdirs) + return ( + f"更新raw音频文件夹列表完成, 共找到{cnt}个文件夹", + gr.Dropdown.update(choices=subdirs), + gr.Textbox.update(value=update_wav_lab_pairs()), + ) diff --git a/utils.py b/utils.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6e319780d5d5a6f73271297f0bc1eca7f05d5235 --- /dev/null +++ b/utils.py @@ -0,0 +1,387 @@ +import os +import glob +import argparse +import logging +import json +import shutil +import subprocess +import numpy as np +from huggingface_hub import hf_hub_download +from scipy.io.wavfile import read +import torch + +MATPLOTLIB_FLAG = False + +logger = logging.getLogger(__name__) + + +def download_checkpoint( + dir_path, repo_config, token=None, regex="G_*.pth", mirror="openi" +): + repo_id = repo_config["repo_id"] + f_list = glob.glob(os.path.join(dir_path, regex)) + if f_list: + print("Use existed model, skip downloading.") + return + if mirror.lower() == "openi": + import openi + + kwargs = {"token": token} if token else {} + openi.login(**kwargs) + + model_image = repo_config["model_image"] + openi.model.download_model(repo_id, model_image, dir_path) + + fs = glob.glob(os.path.join(dir_path, model_image, "*.pth")) + for file in fs: + shutil.move(file, dir_path) + shutil.rmtree(os.path.join(dir_path, model_image)) + else: + for file in ["DUR_0.pth", "D_0.pth", "G_0.pth"]: + hf_hub_download( + repo_id, file, local_dir=dir_path, local_dir_use_symlinks=False + ) + + +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"]) + elif optimizer is None and not skip_optimizer: + # else: Disable this line if Infer and resume checkpoint,then enable the line upper + new_opt_dict = optimizer.state_dict() + new_opt_dict_params = new_opt_dict["param_groups"][0]["params"] + new_opt_dict["param_groups"] = checkpoint_dict["optimizer"]["param_groups"] + new_opt_dict["param_groups"][0]["params"] = new_opt_dict_params + optimizer.load_state_dict(new_opt_dict) + + 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 "emb_g" not in 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: + # For upgrading from the old version + if "ja_bert_proj" in k: + v = torch.zeros_like(v) + logger.warn( + f"Seems you are using the old version of the model, the {k} is automatically set to zero for backward compatibility" + ) + else: + logger.error(f"{k} is not in the checkpoint") + + new_state_dict[k] = v + + if hasattr(model, "module"): + model.module.load_state_dict(new_state_dict, strict=False) + else: + model.load_state_dict(new_state_dict, strict=False) + + 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] + 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): + sampling_rate, data = read(full_path) + return torch.FloatTensor(data.astype(np.float32)), 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): + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument( + "-c", + "--config", + type=str, + default="./configs/base.json", + help="JSON file for configuration", + ) + parser.add_argument("-m", "--model", type=str, required=True, help="Model name") + + args = parser.parse_args() + model_dir = os.path.join("./logs", args.model) + + if not os.path.exists(model_dir): + os.makedirs(model_dir) + + config_path = args.config + config_save_path = os.path.join(model_dir, "config.json") + if init: + with open(config_path, "r", encoding="utf-8") as f: + data = f.read() + with open(config_save_path, "w", encoding="utf-8") as f: + f.write(data) + else: + with open(config_save_path, "r", vencoding="utf-8") as f: + data = f.read() + config = json.loads(data) + hparams = HParams(**config) + hparams.model_dir = model_dir + 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)) + ] + + def name_key(_f): + return int(re.compile("._(\\d+)\\.pth").match(_f).group(1)) + + def time_key(_f): + return os.path.getmtime(os.path.join(path_to_models, _f)) + + sort_key = time_key if sort_by_time else name_key + + def x_sorted(_x): + return 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]) + ] + + def del_info(fn): + return logger.info(f".. Free up space by deleting ckpt {fn}") + + def del_routine(x): + return [os.remove(x), del_info(x)] + + [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", encoding="utf-8") 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): + # print("config_path: ", config_path) + with open(config_path, "r", encoding="utf-8") 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__() diff --git a/webui.py b/webui.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..bc80690c8fb18dd530d87b354eabf706b9384e0e --- /dev/null +++ b/webui.py @@ -0,0 +1,449 @@ +# flake8: noqa: E402 +import os +import logging + +import re_matching +from tools.sentence import split_by_language + +logging.getLogger("numba").setLevel(logging.WARNING) +logging.getLogger("markdown_it").setLevel(logging.WARNING) +logging.getLogger("urllib3").setLevel(logging.WARNING) +logging.getLogger("matplotlib").setLevel(logging.WARNING) + +logging.basicConfig( + level=logging.INFO, format="| %(name)s | %(levelname)s | %(message)s" +) + +logger = logging.getLogger(__name__) + +import torch +import utils +from infer import infer, latest_version, get_net_g, infer_multilang +import gradio as gr +import webbrowser +import numpy as np +from config import config +from tools.translate import translate + +net_g = None + +device = config.webui_config.device +if device == "mps": + os.environ["PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK"] = "1" + + +def generate_audio( + slices, + sdp_ratio, + noise_scale, + noise_scale_w, + length_scale, + speaker, + language, + skip_start=False, + skip_end=False, +): + audio_list = [] + # silence = np.zeros(hps.data.sampling_rate // 2, dtype=np.int16) + with torch.no_grad(): + for idx, piece in enumerate(slices): + skip_start = (idx != 0) and skip_start + skip_end = (idx != len(slices) - 1) and skip_end + audio = infer( + piece, + sdp_ratio=sdp_ratio, + noise_scale=noise_scale, + noise_scale_w=noise_scale_w, + length_scale=length_scale, + sid=speaker, + language=language, + hps=hps, + net_g=net_g, + device=device, + skip_start=skip_start, + skip_end=skip_end, + ) + audio16bit = gr.processing_utils.convert_to_16_bit_wav(audio) + audio_list.append(audio16bit) + # audio_list.append(silence) # 将静音添加到列表中 + return audio_list + + +def generate_audio_multilang( + slices, + sdp_ratio, + noise_scale, + noise_scale_w, + length_scale, + speaker, + language, + skip_start=False, + skip_end=False, +): + audio_list = [] + # silence = np.zeros(hps.data.sampling_rate // 2, dtype=np.int16) + with torch.no_grad(): + for idx, piece in enumerate(slices): + skip_start = (idx != 0) and skip_start + skip_end = (idx != len(slices) - 1) and skip_end + audio = infer_multilang( + piece, + sdp_ratio=sdp_ratio, + noise_scale=noise_scale, + noise_scale_w=noise_scale_w, + length_scale=length_scale, + sid=speaker, + language=language[idx], + hps=hps, + net_g=net_g, + device=device, + skip_start=skip_start, + skip_end=skip_end, + ) + audio16bit = gr.processing_utils.convert_to_16_bit_wav(audio) + audio_list.append(audio16bit) + # audio_list.append(silence) # 将静音添加到列表中 + return audio_list + + +def tts_split( + text: str, + speaker, + sdp_ratio, + noise_scale, + noise_scale_w, + length_scale, + language, + cut_by_sent, + interval_between_para, + interval_between_sent, +): + if language == "mix": + return ("invalid", None) + while text.find("\n\n") != -1: + text = text.replace("\n\n", "\n") + para_list = re_matching.cut_para(text) + audio_list = [] + if not cut_by_sent: + for idx, p in enumerate(para_list): + skip_start = idx != 0 + skip_end = idx != len(para_list) - 1 + audio = infer( + p, + sdp_ratio=sdp_ratio, + noise_scale=noise_scale, + noise_scale_w=noise_scale_w, + length_scale=length_scale, + sid=speaker, + language=language, + hps=hps, + net_g=net_g, + device=device, + skip_start=skip_start, + skip_end=skip_end, + ) + audio16bit = gr.processing_utils.convert_to_16_bit_wav(audio) + audio_list.append(audio16bit) + silence = np.zeros((int)(44100 * interval_between_para), dtype=np.int16) + audio_list.append(silence) + else: + for idx, p in enumerate(para_list): + skip_start = idx != 0 + skip_end = idx != len(para_list) - 1 + audio_list_sent = [] + sent_list = re_matching.cut_sent(p) + for idx, s in enumerate(sent_list): + skip_start = (idx != 0) and skip_start + skip_end = (idx != len(sent_list) - 1) and skip_end + audio = infer( + s, + sdp_ratio=sdp_ratio, + noise_scale=noise_scale, + noise_scale_w=noise_scale_w, + length_scale=length_scale, + sid=speaker, + language=language, + hps=hps, + net_g=net_g, + device=device, + skip_start=skip_start, + skip_end=skip_end, + ) + audio_list_sent.append(audio) + silence = np.zeros((int)(44100 * interval_between_sent)) + audio_list_sent.append(silence) + if (interval_between_para - interval_between_sent) > 0: + silence = np.zeros( + (int)(44100 * (interval_between_para - interval_between_sent)) + ) + audio_list_sent.append(silence) + audio16bit = gr.processing_utils.convert_to_16_bit_wav( + np.concatenate(audio_list_sent) + ) # 对完整句子做音量归一 + audio_list.append(audio16bit) + audio_concat = np.concatenate(audio_list) + return ("Success", (44100, audio_concat)) + + +def tts_fn( + text: str, + speaker, + sdp_ratio, + noise_scale, + noise_scale_w, + length_scale, + language, +): + audio_list = [] + if language == "mix": + bool_valid, str_valid = re_matching.validate_text(text) + if not bool_valid: + return str_valid, ( + hps.data.sampling_rate, + np.concatenate([np.zeros(hps.data.sampling_rate // 2)]), + ) + result = [] + for slice in re_matching.text_matching(text): + _speaker = slice.pop() + temp_contant = [] + temp_lang = [] + for lang, content in slice: + if "|" in content: + temp = [] + temp_ = [] + for i in content.split("|"): + if i != "": + temp.append([i]) + temp_.append([lang]) + else: + temp.append([]) + temp_.append([]) + temp_contant += temp + temp_lang += temp_ + else: + if len(temp_contant) == 0: + temp_contant.append([]) + temp_lang.append([]) + temp_contant[-1].append(content) + temp_lang[-1].append(lang) + for i, j in zip(temp_lang, temp_contant): + result.append([*zip(i, j), _speaker]) + for i, one in enumerate(result): + skip_start = i != 0 + skip_end = i != len(result) - 1 + _speaker = one.pop() + idx = 0 + while idx < len(one): + text_to_generate = [] + lang_to_generate = [] + while True: + lang, content = one[idx] + temp_text = [content] + if len(text_to_generate) > 0: + text_to_generate[-1] += [temp_text.pop(0)] + lang_to_generate[-1] += [lang] + if len(temp_text) > 0: + text_to_generate += [[i] for i in temp_text] + lang_to_generate += [[lang]] * len(temp_text) + if idx + 1 < len(one): + idx += 1 + else: + break + skip_start = (idx != 0) and skip_start + skip_end = (idx != len(one) - 1) and skip_end + print(text_to_generate, lang_to_generate) + audio_list.extend( + generate_audio_multilang( + text_to_generate, + sdp_ratio, + noise_scale, + noise_scale_w, + length_scale, + _speaker, + lang_to_generate, + skip_start, + skip_end, + ) + ) + idx += 1 + elif language.lower() == "auto": + for idx, slice in enumerate(text.split("|")): + if slice == "": + continue + skip_start = idx != 0 + skip_end = idx != len(text.split("|")) - 1 + sentences_list = split_by_language( + slice, target_languages=["zh", "ja", "en"] + ) + idx = 0 + while idx < len(sentences_list): + text_to_generate = [] + lang_to_generate = [] + while True: + content, lang = sentences_list[idx] + temp_text = [content] + lang = lang.upper() + if lang == "JA": + lang = "JP" + if len(text_to_generate) > 0: + text_to_generate[-1] += [temp_text.pop(0)] + lang_to_generate[-1] += [lang] + if len(temp_text) > 0: + text_to_generate += [[i] for i in temp_text] + lang_to_generate += [[lang]] * len(temp_text) + if idx + 1 < len(sentences_list): + idx += 1 + else: + break + skip_start = (idx != 0) and skip_start + skip_end = (idx != len(sentences_list) - 1) and skip_end + print(text_to_generate, lang_to_generate) + audio_list.extend( + generate_audio_multilang( + text_to_generate, + sdp_ratio, + noise_scale, + noise_scale_w, + length_scale, + speaker, + lang_to_generate, + skip_start, + skip_end, + ) + ) + idx += 1 + else: + audio_list.extend( + generate_audio( + text.split("|"), + sdp_ratio, + noise_scale, + noise_scale_w, + length_scale, + speaker, + language, + ) + ) + + audio_concat = np.concatenate(audio_list) + return "Success", (hps.data.sampling_rate, audio_concat) + + +if __name__ == "__main__": + if config.webui_config.debug: + logger.info("Enable DEBUG-LEVEL log") + logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) + hps = utils.get_hparams_from_file(config.webui_config.config_path) + # 若config.json中未指定版本则默认为最新版本 + version = hps.version if hasattr(hps, "version") else latest_version + net_g = get_net_g( + model_path=config.webui_config.model, version=version, device=device, hps=hps + ) + speaker_ids = hps.data.spk2id + speakers = list(speaker_ids.keys()) + languages = ["ZH", "JP", "EN", "mix", "auto"] + with gr.Blocks() as app: + with gr.Row(): + with gr.Column(): + text = gr.TextArea( + label="输入文本内容", + placeholder=""" + 如果你选择语言为\'mix\'，必须按照格式输入，否则报错: + 格式举例(zh是中文，jp是日语，不区分大小写；说话人举例:gongzi): + [说话人1]你好，こんにちは！ こんにちは，世界。 + [说话人2]你好吗？元気ですか？ + [说话人3]谢谢。どういたしまして。 + ... + 另外，所有的语言选项都可以用'|'分割长段实现分句生成。 + """, + ) + trans = gr.Button("中翻日", variant="primary") + slicer = gr.Button("快速切分", variant="primary") + speaker = gr.Dropdown( + choices=speakers, value=speakers[0], label="选择说话人" + ) + sdp_ratio = gr.Slider( + minimum=0, maximum=1, value=0.2, step=0.1, label="SDP/DP混合比" + ) + noise_scale = gr.Slider( + minimum=0.1, maximum=2, value=0.6, step=0.1, label="感情" + ) + noise_scale_w = gr.Slider( + minimum=0.1, maximum=2, value=0.8, step=0.1, label="音素长度" + ) + length_scale = gr.Slider( + minimum=0.1, maximum=2, value=1.0, step=0.1, label="语速" + ) + language = gr.Dropdown( + choices=languages, value=languages[0], label="选择语言(新增mix混合选项)" + ) + btn = gr.Button("生成音频！", variant="primary") + with gr.Column(): + with gr.Row(): + with gr.Column(): + interval_between_sent = gr.Slider( + minimum=0, + maximum=5, + value=0.2, + step=0.1, + label="句间停顿(秒)，勾选按句切分才生效", + ) + interval_between_para = gr.Slider( + minimum=0, + maximum=10, + value=1, + step=0.1, + label="段间停顿(秒)，需要大于句间停顿才有效", + ) + opt_cut_by_sent = gr.Checkbox( + label="按句切分 在按段落切分的基础上再按句子切分文本" + ) + slicer = gr.Button("切分生成", variant="primary") + text_output = gr.Textbox(label="状态信息") + audio_output = gr.Audio(label="输出音频") + # explain_image = gr.Image( + # label="参数解释信息", + # show_label=True, + # show_share_button=False, + # show_download_button=False, + # value=os.path.abspath("./img/参数说明.png"), + # ) + btn.click( + tts_fn, + inputs=[ + text, + speaker, + sdp_ratio, + noise_scale, + noise_scale_w, + length_scale, + language, + ], + outputs=[text_output, audio_output], + ) + + trans.click( + translate, + inputs=[text], + outputs=[text], + ) + slicer.click( + tts_split, + inputs=[ + text, + speaker, + sdp_ratio, + noise_scale, + noise_scale_w, + length_scale, + language, + opt_cut_by_sent, + interval_between_para, + interval_between_sent, + ], + outputs=[text_output, audio_output], + ) + + print("推理页面已开启!") + webbrowser.open(f"http://127.0.0.1:{config.webui_config.port}") + app.launch(share=config.webui_config.share, server_port=config.webui_config.port)