diff --git a/Data/TalkFlower_CNzh/config.json b/Data/TalkFlower_CNzh/config.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..1b90c2228b3a8b45f70fdecff5c87e7ccdfc70d0 --- /dev/null +++ b/Data/TalkFlower_CNzh/config.json @@ -0,0 +1,96 @@ +{ + "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": { + "TalkFlower_CNzh": 0 + } + }, + "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/README.md b/README.md index d7b1450d4c3ccf40d4569adda20bf6d2a24aca8c..4cc833ce9950c4c7117ebf198e157b4096ad367c 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,12 +1,6 @@ --- -title: AI TalkingFlower -emoji: 👀 -colorFrom: yellow -colorTo: green +title: AI_TalkingFlower +app_file: app.py sdk: gradio sdk_version: 4.5.0 -app_file: app.py -pinned: false --- - -Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference diff --git a/__pycache__/attentions.cpython-39.pyc b/__pycache__/attentions.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..dc4dd84bd30535b2c34d258408baca19df21e258 Binary files /dev/null and b/__pycache__/attentions.cpython-39.pyc differ diff --git a/__pycache__/commons.cpython-39.pyc b/__pycache__/commons.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0e2d4e4a467bf129b85091349ce2a558dd5cd700 Binary files /dev/null and b/__pycache__/commons.cpython-39.pyc differ diff --git a/__pycache__/config.cpython-39.pyc b/__pycache__/config.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ae5684d6ac93d905a2cc5e63ca9dc9fe8346113e Binary files /dev/null and b/__pycache__/config.cpython-39.pyc differ diff --git a/__pycache__/infer.cpython-39.pyc b/__pycache__/infer.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ae3a7d51e7924dd4ea09608a57ae47a794ab1ff0 Binary files /dev/null and b/__pycache__/infer.cpython-39.pyc differ diff --git a/__pycache__/models.cpython-39.pyc b/__pycache__/models.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..38e9bcd852d646cdb0b3f5cffa89655a1f9f4feb Binary files /dev/null and b/__pycache__/models.cpython-39.pyc differ diff --git a/__pycache__/modules.cpython-39.pyc b/__pycache__/modules.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4ca73ba23ca665024fbc85c04d418d3f76cff0bf Binary files /dev/null and b/__pycache__/modules.cpython-39.pyc differ diff --git a/__pycache__/re_matching.cpython-39.pyc b/__pycache__/re_matching.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5fba7cde730214b68fc29934316b3cafd6ea5fdd Binary files /dev/null and b/__pycache__/re_matching.cpython-39.pyc differ diff --git a/__pycache__/transforms.cpython-39.pyc b/__pycache__/transforms.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..47aaa4e1038aeab750df475b67ee8210f96b29fb Binary files /dev/null and b/__pycache__/transforms.cpython-39.pyc differ diff --git a/__pycache__/utils.cpython-39.pyc b/__pycache__/utils.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..eedf8f1784967e65424c92a063e94306dbb5ed4e Binary files /dev/null and b/__pycache__/utils.cpython-39.pyc differ diff --git a/__pycache__/webui.cpython-39.pyc b/__pycache__/webui.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4cd8e9409828b14509883412da73f650dd5e8e3e Binary files /dev/null and b/__pycache__/webui.cpython-39.pyc differ diff --git a/app.py b/app.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6c4e4cd96b80d0c70580271a7fcd585e52319d8f --- /dev/null +++ b/app.py @@ -0,0 +1,107 @@ +import gradio as gr +import numpy as np +import torch +import os +import re_matching +from tools.sentence import split_by_language, sentence_split +import utils +from infer import infer, latest_version, get_net_g +import gradio as gr +import webbrowser +from config import config +from tools.translate import translate + +from webui import reload_javascript + +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, +): + 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 + +def speak( + text: str, + speaker="TalkFlower_CNzh", + sdp_ratio=0.2, # SDP/DP混合比 + noise_scale=0.6, # 感情 + noise_scale_w=0.6, # 音素长度 + length_scale=0.9, # 语速 + language="ZH" + ): + audio_list = [] + 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 (hps.data.sampling_rate, audio_concat) + + +with open("./css/style.css", "r", encoding="utf-8") as f: + customCSS = f.read() + +with gr.Blocks(css=customCSS) as demo: + # talkingFlowerModel = gr.HTML("""
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""") + talkingFlowerPic = gr.HTML("""TalkingFlowerPic""", elem_id="talking_flower_pic") + input_text = gr.Textbox(lines=1, label="Talking Flower will say:", elem_classes="wonder-card", elem_id="input_text") + speak_button = gr.Button("Speak!", elem_id="comfirm_button", elem_classes="button wonder-card") + audio_output = gr.Audio(label="输出音频", show_label=False, autoplay=True, elem_id="audio_output", elem_classes="wonder-card") + + speak_button.click( + speak, + inputs=[input_text], + outputs=[audio_output] + ) + + +if __name__ == "__main__": + hps = utils.get_hparams_from_file(config.webui_config.config_path) + 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 + ) + reload_javascript() + demo.queue().launch( + allowed_paths=["./assets"], + show_api=False, + # server_name=server_name, + # server_port=server_port, + share=True, + inbrowser=True, # 禁止在docker下开启inbrowser + ) diff --git a/assets/flower-2x.webp b/assets/flower-2x.webp new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..10650acf2e810fbe50d69b1669a64336c419d8d4 Binary files /dev/null and b/assets/flower-2x.webp differ diff --git a/assets/flower-glow-2x.webp b/assets/flower-glow-2x.webp new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..92c19397d9eaba8ea3c023d958eaf9d0bf138907 Binary files /dev/null and b/assets/flower-glow-2x.webp differ diff --git a/assets/hero-header-layer-1-large-up-2x.jpg b/assets/hero-header-layer-1-large-up-2x.jpg new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c7364822f24cc15d64d8fb3936f780fde528c86a Binary files /dev/null and b/assets/hero-header-layer-1-large-up-2x.jpg differ 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/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..630f3eca8d375fe0242a0b5c6d2686e2241a780f --- /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. \ No newline at end of file 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/pytorch_model.bin b/bert/bert-base-japanese-v3/pytorch_model.bin new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..2bb9d6f5e21642567ec04b098747647faa58eb00 --- /dev/null +++ b/bert/bert-base-japanese-v3/pytorch_model.bin @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:e172862e0674054d65e0ba40d67df2a4687982f589db44aa27091c386e5450a4 +size 447406217 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..421500f13b8d3fc8e962a4a9ecedf0d55ca14c89 --- /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 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+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 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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-large-japanese-v2/README.md b/bert/bert-large-japanese-v2/README.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7456506a4c52598351baf6500e0e1f7d6ded0c24 --- /dev/null +++ b/bert/bert-large-japanese-v2/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 large 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 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. \ No newline at end of file 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/pytorch_model.bin b/bert/bert-large-japanese-v2/pytorch_model.bin new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..79bab91b3ad7c93decdb75fd01ed10d99f03e5d1 --- /dev/null +++ b/bert/bert-large-japanese-v2/pytorch_model.bin @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:50212d714f79af45d3e47205faa356d0e5030e1c9a37138eadda544180f9e7c9 +size 1354248201 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..421500f13b8d3fc8e962a4a9ecedf0d55ca14c89 --- /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 +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 +室 +宥 +宦 +宮 +宰 +害 +宴 +宵 +家 +宸 +容 +宿 +寂 +寃 +寄 +寅 +密 +寇 +富 +寐 +寒 +寓 +寔 +寛 +寝 +寞 +察 +寡 +寢 +寤 +寥 +實 +寧 +寨 +審 +寫 +寮 +寰 +寳 +寵 +寶 +寸 +寺 +対 +寿 +封 +専 +射 +将 +將 +專 +尉 +尊 +尋 +對 +導 +小 +少 +尓 +尖 +尚 +尠 +尤 +尨 +尩 +尫 +尭 +就 +尸 +尹 +尺 +尻 +尼 +尽 +尾 +尿 +局 +屁 +居 +屈 +届 +屋 +屍 +屎 +屏 +屐 +屑 +屓 +展 +屛 +属 +屠 +屡 +屢 +層 +履 +屬 +屮 +屯 +山 +屹 +岌 +岐 +岑 +岡 +岨 +岩 +岫 +岬 +岱 +岳 +岷 +岸 +岺 +岻 +峅 +峙 +峠 +峡 +峨 +峩 +峪 +峭 +峯 +峰 +峴 +島 +峻 +峽 +崇 +崋 +崎 +崑 +崔 +崕 +崖 +崗 +崘 +崙 +崛 +崟 +崧 +崩 +嵆 +嵋 +嵌 +嵎 +嵐 +嵜 +嵩 +嵬 +嵯 +嶂 +嶄 +嶇 +嶋 +嶌 +嶠 +嶮 +嶲 +嶺 +嶼 +嶽 +巉 +巌 +巍 +巎 +巒 +巓 +巖 +川 +州 +巡 +巢 +巣 +工 +左 +巧 +巨 +巫 +差 +己 +已 +巳 +巴 +巷 +巻 +巽 +巾 +市 +布 +帆 +希 +帑 +帕 +帖 +帙 +帚 +帛 +帝 +帥 +師 +席 +帮 +帯 +帰 +帳 +帶 +帷 +常 +帽 +幀 +幄 +幅 +幇 +幌 +幎 +幔 +幕 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+##林 +##節 +##田 +##W +##塚 +##町 +##鳥 +##帰 +##粮 +##西 +##重 +##精 +##一 +##柳 +##雨 +##堤 +##掛 +##車 +##曲 +##京 +##陽 +##廠 +##報 +##髭 +##憑 +##平 +##台 +##奸 +##鑵 +##ヲ +##た +##切 +##脇 +##な +##爆 +##爪 +##回 +##以 +##都 +##美 +##笛 +##誨 +##和 +##ほ +##類 +##考 +##官 +##κ +##υ +##所 +##江 +##ぐ +##ρ +##σ +##看 +##睨 +##定 +##番 +##難 +##の +##用 +##六 +##体 +##世 +##ヶ +##崎 +##湊 +##ι +##入 +##的 +##潤 +##門 +##三 +##線 +##音 +##蹴 +##注 +##退 +##着 +##峠 +##蕎 +##麦 +##点 +##反 +##茗 +##ё +##昭 +##草 +##白 +##球 +##箱 +##次 +##利 +##逃 +##館 +##原 +##敷 +##乱 +##沈 +##程 +##斎 +##書 +##忠 +##依 +##乳 +##! +##- +##」 +##寄 +##殺 +##胤 +##代 +##筋 +##落 +##東 +##路 +##店 +##邦 +##仄 +##心 +##昌 +##許 +##福 +##打 +##ゅ +##液 +##娯 +##憲 +##針 +##刑 +##ぼ +##天 +##来 +##堂 +##寇 +##鴨 +##費 +##地 +##机 +##ω +##法 +##付 +##肉 +##本 +##ヮ +##々 +##皮 +##葺 +##茶 +##春 +##圧 +##撃 +##設 +##J +##磴 +##、 +##彤 +##是 +##万 +##尹 +##務 +##説 +##備 +##分 +##鳴 +##計 +##高 +##織 +##間 +##莪 +##彌 +##那 +##ิ +##信 +##観 +##票 +##蛎 +##市 +##減 +##使 +##鏡 +##亥 +##駅 +##哭 +##除 +##雲 +##ぃ +##教 +##寺 +##轍 +##毛 +##肘 +##南 +##雄 +##閣 +##示 +##種 +##寔 +##蜘 +##蛛 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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} + } +``` \ No newline at end of file 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..9e26dfeeb6e641a33dae4961196235bdb965b21b --- /dev/null +++ b/bert/chinese-roberta-wwm-ext-large/added_tokens.json @@ -0,0 +1 @@ +{} \ No newline at end of file diff --git a/bert/chinese-roberta-wwm-ext-large/config.json b/bert/chinese-roberta-wwm-ext-large/config.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..920741798717df58aa766c378de136df3053b609 --- /dev/null +++ b/bert/chinese-roberta-wwm-ext-large/config.json @@ -0,0 +1,28 @@ +{ + "architectures": [ + "BertForMaskedLM" + ], + "attention_probs_dropout_prob": 0.1, + "bos_token_id": 0, + "directionality": "bidi", + "eos_token_id": 2, + "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, + "output_past": true, + "pad_token_id": 0, + "pooler_fc_size": 768, + "pooler_num_attention_heads": 12, + "pooler_num_fc_layers": 3, + "pooler_size_per_head": 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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/pytorch_model.bin b/bert/deberta-v2-large-japanese/pytorch_model.bin new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..9c56af2d55b783d6530ce464ff2c65d759527e68 --- /dev/null +++ b/bert/deberta-v2-large-japanese/pytorch_model.bin @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:a6c15feac0dea77ab8835c70e1befa4cf4c2137862c6fb2443b1553f70840047 +size 1490693213 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/spm.model b/bert/deberta-v2-large-japanese/spm.model new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4de0c9f24088aab427aa18b8176ae0bf64ba4b20 --- /dev/null +++ b/bert/deberta-v2-large-japanese/spm.model @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:6c111c16e2e52366dcac46b886e40650bb843fe2938a65f5970271fc5697a127 +size 805061 diff --git a/bert/deberta-v2-large-japanese/tokenizer.json b/bert/deberta-v2-large-japanese/tokenizer.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5aa18923d1b6f7bf590afbfb8fdfbff166697000 --- /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, + "normalized": false, + "special": true + }, + { + "id": 1, + "content": "[CLS]", + "single_word": 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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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/pytorch_model.bin b/bert/deberta-v3-large/pytorch_model.bin new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..58c54570f69df07db5d2ec51a8bd4c9572be61d4 --- /dev/null +++ b/bert/deberta-v3-large/pytorch_model.bin @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:dd5b5d93e2db101aaf281df0ea1216c07ad73620ff59c5b42dccac4bf2eef5b5 +size 873673253 diff --git a/bert/deberta-v3-large/spm.model b/bert/deberta-v3-large/spm.model new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b1b95e5b0fef33623979511f423eaeee465c46f0 --- /dev/null +++ b/bert/deberta-v3-large/spm.model @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:c679fbf93643d19aab7ee10c0b99e460bdbc02fedf34b92b05af343b4af586fd +size 2464616 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/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/config.yml b/config.yml new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b35ff7028b76fe0e34ec3614996d10f510b8f84e --- /dev/null +++ b/config.yml @@ -0,0 +1,160 @@ +# 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/TalkFlower_CNzh" + +# 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/TalkFlower_CNzh.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: "Data/TalkFlower_CNzh/config.json" + # 每个speaker的验证集条数 + val_per_spk: 5 + # 验证集最大条数，多于的会被截断并放到训练集中 + max_val_total: 12 + # 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: "Data/TalkFlower_CNzh/config.json" + # 并行数 + num_processes: 8 + # 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 + 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: true + repo_id: "Stardust_minus/Bert-VITS2" + model_image: "Bert-VITS2中日底模" # 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: "config.json" + + +# webui webui配置 +# 注意， “:” 后需要加空格 +webui: + # 推理设备 + device: "cpu" + # 模型路径 + model: "/mnt/d/AIGC/Bert-VITS2/models/G_48000.pth" + # 配置文件路径 + config_path: "/mnt/d/AIGC/Bert-VITS2/Data/TalkFlower_CNzh/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: "/mnt/d/AIGC/Bert-VITS2/models/G_48000.pth" + # 模型config.json的路径 + config: "/mnt/d/AIGC/Bert-VITS2/Data/TalkFlower_CNzh/config.json" + # 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/css/style.css b/css/style.css new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..8e4678a02e1512e1c7f447987eedae2243c18f7d --- /dev/null +++ b/css/style.css @@ -0,0 +1,192 @@ +:root { + --color-accent: #e20819 !important; +} + +:root { + --duration-factor: 1; + --ease-in: cubic-bezier(0.51,0,0.9,0.43); + --ease-back-in: cubic-bezier(0.38,-0.37,0.83,0.23); + --ease-out: cubic-bezier(0.35,0.91,0.3,0.99); + --ease-back-out: cubic-bezier(0.21,0.12,0.35,1.43); + --ease-in-out: cubic-bezier(0.75,0,0.21,0.99); + --ease-in-out-quart: cubic-bezier(0.77,0,0.175,1); + --in-view-delay: 0s; + --in-view-stagger-delay: 0s; + --in-view-stagger-amount: 0.2s; + --color-black: #000; + --color-accent-black: #1e281e; + --color-white: #fff; + --color-beige: #fffdf2; + --color-yellow: #ffd200; + --color-blue: #004081; + --color-accent-blue: #0064c8; + --color-bright-blue: #81e8ff; + --color-accent-red: #e62d1e; + --color-accent-pink: #ff3d9e +} + +:root { + --total-width: 1392px; + --number-of-columns: 12; + --gutter-width: 16px; + --row-width: calc(var(--total-width) + var(--gutter-width) * 2); + --base-space: 8px; + + --card-width: 86%; +} + +@media screen and (min-width: 640px) { + :root { + --gutter-width:24px; + + --card-width: 42%; + } +} + +:root { + --font-body: "museo-sans",sans-serif; + --font-heading: "Tilt Warp", sans-serif; + --font-weight-body-regular: 500; + --font-weight-body-bold: 700; + font-size: 100%; + -webkit-text-size-adjust: none; + -moz-text-size-adjust: none; + text-size-adjust: none +} + +gradio-app { + background: url("file=assets/hero-header-layer-1-large-up-2x.jpg") no-repeat !important; + background-size: cover !important; + background-attachment: fixed !important; + background-position: center center !important; +} + +.gradio-container { + margin-top: 4rem !important; +} + +.wonder-card { + --border-radius: 15px; + --border-color: var(--color-accent-black); + + backface-visibility: hidden !important; + border: solid var(--border-width,4px) var(--border-color,var(--color-accent-black)) !important; + border-radius: var(--border-radius) !important; + box-shadow: var(--shadow-x,2px) var(--shadow-y,4px) 0 var(--shadow-size,2px) var(--border-color,var(--color-accent-black)) !important; + overflow: hidden !important; + transition: transform calc(var(--duration-factor) * .1s) ease-in-out !important; + transition-property: transform,box-shadow !important; +} + +.form { + --border-radius: 15px; + --border-color: var(--color-accent-black); + + width: var(--card-width) !important; + align-self: center !important; + backface-visibility: hidden !important; + border: solid var(--border-width,4px) var(--border-color,var(--color-accent-black)) !important; + border-radius: var(--border-radius) !important; + box-shadow: var(--shadow-x,2px) var(--shadow-y,4px) 0 var(--shadow-size,2px) var(--border-color,var(--color-accent-black)) !important; + overflow: hidden !important; + transition: transform calc(var(--duration-factor) * .1s) ease-in-out !important; + transition-property: transform,box-shadow !important; +} + +#input_text { + display: flex; + background: #ffffff !important; + height: 12rem !important; + +} + +#input_text label { + margin-top: -2.25rem !important; + display: flex; + width: 100%; + align-content: center; + flex-direction: column; + flex-wrap: wrap; + justify-content: center; + align-items: center; +} + +#input_text label span { + font-family: var(--font-heading) !important; + font-size: 1.225rem; +} + +#input_text label textarea { + width: 80%; +} + +.button { + font-size: 1.625rem !important; + font-family: var(--font-heading) !important; + font-style: normal !important; + font-weight: 900 !important; + color: var(--color-accent-black) !important; + + background: var(--color-yellow) !important; + margin-top: -36px !important; + width: fit-content !important; + height: fit-content !important; + align-self: center !important; + /* padding: 16px 28px !important; */ + z-index: 10 !important; +} + +.button:hover { + --shadow-y: 6px !important; + --shadow-x: 4px !important; + + background: #f5a200 !important; + transform: translate(-2px,-2px) !important; +} + +#talking_flower_pic { + display: flex; + align-self: center !important; + width: var(--card-width) !important; + object-fit: cover !important; + object-position: center !important; + justify-content: flex-end; +} + +#talking_flower_pic img { + height: 10rem; +} + +#audio_output { + align-self: center !important; + width: var(--card-width) !important; + /* background: #4fd644 !important; */ +} + +#audio_output .icon-buttons { + --border-radius: 15px; + --border-color: var( + --color-accent-black); + backface-visibility: hidden !important; + border: solid var(--border-width,3px) var(--border-color,var(--color-accent-black)) !important; + border-radius: var(--border-radius) !important; + box-shadow: var(--shadow-x,0.5px) var(--shadow-y,0.5px) 0 var(--shadow-size,0.5px) var(--border-color,var(--color-accent-black)) !important; + overflow: hidden !important; + transition: transform calc(var(--duration-factor) * .1s) ease-in-out !important; + transition-property: transform,box-shadow !important; +} + +#audio_output .icon-buttons:hover { + --shadow-y: 1.5px !important; + --shadow-x: 1px !important; + + transform: translate(-1px,-1px) !important; +} + +/* #audio_output .controls svg { + color: var(--color-white) +} */ + +footer { + display: none !important; +} diff --git a/infer.py b/infer.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..849799884291eb89413a6831dbd3fa3210916d02 --- /dev/null +++ b/infer.py @@ -0,0 +1,205 @@ +""" +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 = 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(1024, len(phone)) + en_bert = torch.zeros(1024, len(phone)) + elif language_str == "JP": + bert = torch.zeros(1024, len(phone)) + ja_bert = bert + 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 + 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, +): + # 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 + ) + 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 + return audio diff --git a/models.py b/models.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d53b43068b2d77ed0e6de993ae72507ba00d6496 --- /dev/null +++ b/models.py @@ -0,0 +1,1002 @@ +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, 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, + ): + 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, 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, 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/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/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc b/monotonic_align/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4b05d40e78234a961d52ce7bc42307d882d98320 Binary files /dev/null and b/monotonic_align/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc differ diff --git a/monotonic_align/__pycache__/core.cpython-39.pyc b/monotonic_align/__pycache__/core.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f34b1061ae4a32e5be82ae1a531f17318f31c15b Binary files /dev/null and b/monotonic_align/__pycache__/core.cpython-39.pyc differ 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..ddec3b15ce372a624afb0c19e546faacf056f7ab --- /dev/null +++ b/oldVersion/V101/__init__.py @@ -0,0 +1,73 @@ +""" +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 + return audio diff --git a/oldVersion/V101/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc b/oldVersion/V101/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a5ea58a17b10915a1ee43645bdb47c488eb54e21 Binary files /dev/null and b/oldVersion/V101/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc differ diff --git a/oldVersion/V101/__pycache__/models.cpython-39.pyc b/oldVersion/V101/__pycache__/models.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b98623ff9b9dd9838f14dd25887cd5aaa8cb311e Binary files /dev/null and b/oldVersion/V101/__pycache__/models.cpython-39.pyc differ 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/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc b/oldVersion/V101/text/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b2a4d29385a99b256847af99db3fb4c6b34ab85a Binary files /dev/null and b/oldVersion/V101/text/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc differ diff --git a/oldVersion/V101/text/__pycache__/chinese.cpython-39.pyc b/oldVersion/V101/text/__pycache__/chinese.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..17e39aa364bfe41818dd878bcb59597f5938b3bb Binary files /dev/null and b/oldVersion/V101/text/__pycache__/chinese.cpython-39.pyc differ diff --git a/oldVersion/V101/text/__pycache__/cleaner.cpython-39.pyc b/oldVersion/V101/text/__pycache__/cleaner.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5010de942c0ef183304966d228f35a703d7bed13 Binary files /dev/null and b/oldVersion/V101/text/__pycache__/cleaner.cpython-39.pyc differ diff --git a/oldVersion/V101/text/__pycache__/symbols.cpython-39.pyc b/oldVersion/V101/text/__pycache__/symbols.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a937bf1d445f710e0e2aae397a3fac89aba2a63a Binary files /dev/null and b/oldVersion/V101/text/__pycache__/symbols.cpython-39.pyc differ diff --git a/oldVersion/V101/text/__pycache__/tone_sandhi.cpython-39.pyc b/oldVersion/V101/text/__pycache__/tone_sandhi.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..05b11ee03d6550435c94d8af4c80ae695e3e369e Binary files /dev/null and b/oldVersion/V101/text/__pycache__/tone_sandhi.cpython-39.pyc differ 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/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc b/oldVersion/V110/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..627bdc0850843ff75f49d5a17a4b78528a7a1ab7 Binary files /dev/null and b/oldVersion/V110/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc differ diff --git a/oldVersion/V110/__pycache__/models.cpython-39.pyc b/oldVersion/V110/__pycache__/models.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6c22b88c774e1f5341871e0b4cbb4957d05072e1 Binary files /dev/null and b/oldVersion/V110/__pycache__/models.cpython-39.pyc differ 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/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc b/oldVersion/V110/text/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6d0db4cda1a2b9cf9d6fcf5d9a12597ad0dde026 Binary files /dev/null and b/oldVersion/V110/text/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc differ diff --git a/oldVersion/V110/text/__pycache__/chinese.cpython-39.pyc b/oldVersion/V110/text/__pycache__/chinese.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6d16e71f739aef7ef4c8dcc485b566ff3880b476 Binary files /dev/null and b/oldVersion/V110/text/__pycache__/chinese.cpython-39.pyc differ diff --git a/oldVersion/V110/text/__pycache__/cleaner.cpython-39.pyc b/oldVersion/V110/text/__pycache__/cleaner.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..cb6b7e1adcfb2edb6863b56fd2467bfc9d4c0c30 Binary files /dev/null and b/oldVersion/V110/text/__pycache__/cleaner.cpython-39.pyc differ diff --git a/oldVersion/V110/text/__pycache__/japanese.cpython-39.pyc b/oldVersion/V110/text/__pycache__/japanese.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..150c2465f7b3f365e5ffbae6b4ada720e2283018 Binary files /dev/null and b/oldVersion/V110/text/__pycache__/japanese.cpython-39.pyc differ diff --git a/oldVersion/V110/text/__pycache__/symbols.cpython-39.pyc b/oldVersion/V110/text/__pycache__/symbols.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f58c7f9ec0e1293a78d24ac1929ab29be4e2b19c Binary files /dev/null and b/oldVersion/V110/text/__pycache__/symbols.cpython-39.pyc differ diff --git a/oldVersion/V110/text/__pycache__/tone_sandhi.cpython-39.pyc b/oldVersion/V110/text/__pycache__/tone_sandhi.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..06420082d45ef8f861faad5aa39dc4ad9dad0d3d Binary files /dev/null and b/oldVersion/V110/text/__pycache__/tone_sandhi.cpython-39.pyc differ 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/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc b/oldVersion/V111/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..2861c68095af30b51f6b659526b3f682b49be001 Binary files /dev/null and b/oldVersion/V111/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc differ diff --git a/oldVersion/V111/__pycache__/models.cpython-39.pyc b/oldVersion/V111/__pycache__/models.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..676218c53b500552eeff54a58790627f2836945f Binary files /dev/null and b/oldVersion/V111/__pycache__/models.cpython-39.pyc differ 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/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc b/oldVersion/V111/text/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..eed96896506628363f8581eb55d72ecba0f1a497 Binary files /dev/null and b/oldVersion/V111/text/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc differ diff --git a/oldVersion/V111/text/__pycache__/chinese.cpython-39.pyc b/oldVersion/V111/text/__pycache__/chinese.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..1695048341348051699deb8b3e88ad19a65427bb Binary files /dev/null and b/oldVersion/V111/text/__pycache__/chinese.cpython-39.pyc differ diff --git a/oldVersion/V111/text/__pycache__/cleaner.cpython-39.pyc b/oldVersion/V111/text/__pycache__/cleaner.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..853dc57fa195c27c0d8e3a26a4fa192ffbc4e5c7 Binary files /dev/null and b/oldVersion/V111/text/__pycache__/cleaner.cpython-39.pyc differ diff --git a/oldVersion/V111/text/__pycache__/japanese.cpython-39.pyc b/oldVersion/V111/text/__pycache__/japanese.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0b3badce73c1d4de3c4843ef0c00542a2e7648eb Binary files /dev/null and b/oldVersion/V111/text/__pycache__/japanese.cpython-39.pyc differ diff --git a/oldVersion/V111/text/__pycache__/symbols.cpython-39.pyc b/oldVersion/V111/text/__pycache__/symbols.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..1392e9a95fd22d2f21684e624a8cd930013b828f Binary files /dev/null and b/oldVersion/V111/text/__pycache__/symbols.cpython-39.pyc differ diff --git a/oldVersion/V111/text/__pycache__/tone_sandhi.cpython-39.pyc b/oldVersion/V111/text/__pycache__/tone_sandhi.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..1b80eb258537919cc3417208c983696ba300c79d Binary files /dev/null and b/oldVersion/V111/text/__pycache__/tone_sandhi.cpython-39.pyc differ 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/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc b/oldVersion/V111/text/fix/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..eed0f3a2c6ff543c20d7e111cddb90d342ff3228 Binary files /dev/null and b/oldVersion/V111/text/fix/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc differ diff --git a/oldVersion/V111/text/fix/__pycache__/japanese.cpython-39.pyc b/oldVersion/V111/text/fix/__pycache__/japanese.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b629f7e510489c86f5c68a2e5cfae6c2c418950f Binary files /dev/null and b/oldVersion/V111/text/fix/__pycache__/japanese.cpython-39.pyc differ 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 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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", + "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/V111/text/tone_sandhi.py b/oldVersion/V111/text/tone_sandhi.py new file mode 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/oldVersion/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc b/oldVersion/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ed8155ab110773360b23d340df21afbb66a119be Binary files /dev/null and b/oldVersion/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc differ 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/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/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc b/text/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d4bc624efe6f865bc500518dcba92107ed56e4c0 Binary files /dev/null and b/text/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc differ diff --git a/text/__pycache__/chinese.cpython-39.pyc b/text/__pycache__/chinese.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6139410934d26d83eecae6e76599fc7f3933e070 Binary files /dev/null and b/text/__pycache__/chinese.cpython-39.pyc differ diff --git a/text/__pycache__/chinese_bert.cpython-39.pyc b/text/__pycache__/chinese_bert.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6174b268757a81d4525f9008b1b5d4fa4d96a0e3 Binary files /dev/null and b/text/__pycache__/chinese_bert.cpython-39.pyc differ diff --git a/text/__pycache__/cleaner.cpython-39.pyc b/text/__pycache__/cleaner.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5109d76f8c0f09c2d05cdd7669e1423417d262ea Binary files /dev/null and b/text/__pycache__/cleaner.cpython-39.pyc differ diff --git a/text/__pycache__/english.cpython-39.pyc b/text/__pycache__/english.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..aeb36db6f5ba4c431065f1aea5973edc9d4d4bd2 Binary files /dev/null and b/text/__pycache__/english.cpython-39.pyc differ diff --git a/text/__pycache__/english_bert_mock.cpython-39.pyc b/text/__pycache__/english_bert_mock.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b4f266ce0f805b56ad9a7ce434126fa9205fc4d9 Binary files /dev/null and b/text/__pycache__/english_bert_mock.cpython-39.pyc differ diff --git a/text/__pycache__/japanese.cpython-39.pyc b/text/__pycache__/japanese.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3f3bbce3d353ae25985086e650b88c76a007da92 Binary files /dev/null and b/text/__pycache__/japanese.cpython-39.pyc differ diff --git a/text/__pycache__/japanese_bert.cpython-39.pyc b/text/__pycache__/japanese_bert.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..140ca6095d2597a092f2b506e83e9533087fdfa5 Binary files /dev/null and b/text/__pycache__/japanese_bert.cpython-39.pyc differ diff --git a/text/__pycache__/symbols.cpython-39.pyc b/text/__pycache__/symbols.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..78c69834c12f615ecc7c8523d0204f52e2d2f7f8 Binary files /dev/null and b/text/__pycache__/symbols.cpython-39.pyc differ diff --git a/text/__pycache__/tone_sandhi.cpython-39.pyc b/text/__pycache__/tone_sandhi.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e99abe89a8e2991907760d2ca1857388c56f96a8 Binary files /dev/null and b/text/__pycache__/tone_sandhi.cpython-39.pyc differ 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. 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K AA2 K +HITCHCOCK'S HH IH1 CH - K AA2 K S +HITCHED HH IH1 CH T +HITCHENS HH IH1 - CH AH0 N Z +HITCHES HH IH1 - CH IH0 Z +HITCHHIKE HH IH1 CH - HH AY2 K +HITCHHIKING HH IH1 CH - HH AY2 - K IH0 NG +HITCHING HH IH1 - CH IH0 NG +HITCHINGS HH IH1 - CH IH0 NG Z +HITCHINS HH IH1 - CH IH0 N Z +HITCHMAN HH IH1 CH - M AH0 N +HITCHNER HH IH1 CH - N ER0 +HITE HH AY1 T +HITES HH AY1 T S +HITHER HH IH1 - DH ER0 +HITHERTO HH IH1 - DH ER2 - T UW1 +HITLER HH IH1 T - L ER0 +HITLER'S HH IH1 T - L ER0 Z +HITMAN HH IH1 T - M AE2 N +HITOSHI HH IH0 - T OW1 - SH IY0 +HITS HH IH1 T S +HITSCHLER HH IH1 T S - L ER0 +HITSCHLER(2) HH IH1 CH - L ER0 +HITSMAN HH IH1 T S - M AH0 N +HITSON HH IH1 T - S AH0 N +HITT HH IH1 T +HITTER HH IH1 - T ER0 +HITTERS HH IH1 - T ER0 Z +HITTING HH IH1 - T IH0 NG +HITTITE HH IH1 - T AY0 T +HITTITE(2) HH IH1 - T AY2 T +HITTLE HH IH1 - T AH0 L +HITTNER HH IH1 T - N ER0 +HITTY HH IH1 - T IY0 +HITZ HH IH1 T S +HITZEMAN HH IH1 T S - M AH0 N +HIVE HH AY1 V +HIVELY HH AY1 V - L IY0 +HIVES HH AY1 V Z +HIWAY HH AY1 - 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AH0 N - S T AY0 N +HOHENSTEIN(2) HH OW1 - AH0 N - S T IY0 N +HOHL HH OW1 L +HOHLER HH OW1 - L ER0 +HOHLT HH OW1 L T +HOHMAN HH OW1 - M AH0 N +HOHMANN HH OW1 - M AH0 N +HOHN HH AA1 N +HOHNER HH OW1 - N ER0 +HOHNSTEIN HH OW1 N - S T AY0 N +HOHNSTEIN(2) HH OW1 N - S T IY0 N +HOHORST HH OW1 - HH AO2 R S T +HOI HH OY1 +HOILAND HH OY0 - L AE1 N D +HOILMAN HH OY1 L - M AH0 N +HOISINGTON HH OY1 - Z IH0 NG - T AH0 N +HOIST HH OY1 S T +HOISTED HH OY1 - S T AH0 D +HOISTED(2) HH OY1 - S T IH0 D +HOISTING HH OY1 - S T IH0 NG +HOISTS HH OY1 S T S +HOISTS(2) HH OY1 S S +HOISTS(3) HH OY1 S +HOIT HH OY1 T +HOITY HH OY1 - T IY0 +HOIUM HH AA1 - IY0 - AH0 M +HOJNACKI HH AH0 Y - N AA1 T S - K IY0 +HOKANSON HH AA1 - K AH0 N - S AH0 N +HOKE HH OW1 K +HOKENSON HH AA1 - K IH0 N - S AH0 N +HOKEY HH OW1 - K IY0 +HOKKAIDO HH OW0 - K AY1 - D OW0 +HOKUM HH OW1 - K AH0 M +HOKURIKU HH AA2 - K ER0 - IY1 - K UW2 +HOLADAY HH OW1 - L AH0 - D EY0 +HOLAHAN HH AA1 - L AH0 - HH AE0 N +HOLAN HH OW1 - L AH0 N +HOLAWAY HH OW1 - 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L IY0 - HH AA2 K S +HOLLYWOOD HH AA1 - L IY0 - W UH2 D +HOLLYWOOD'S HH AA1 - L IY0 - W UH2 D Z +HOLM HH OW1 M +HOLMAN HH AA1 L - M AH0 N +HOLMBERG HH OW1 L M - B ER0 G +HOLMDALE HH OW1 L M - D EY2 L +HOLME HH OW1 L M +HOLMEN HH AA1 L - M EH0 N +HOLMER HH OW1 L - M ER0 +HOLMES HH OW1 M Z +HOLMES'S HH OW1 M - Z IH0 Z +HOLMES'S(2) HH OW1 L M - Z IH0 Z +HOLMES(2) HH OW1 L M Z +HOLMGREN HH OW1 L M - G R EH0 N +HOLMIUM HH OW1 L - M IY0 - AH0 M +HOLMLUND HH OW1 L M - L AH0 N D +HOLMQUEST HH OW1 L M - K W EH2 S T +HOLMQUIST HH OW1 L M - K W IH2 S T +HOLMSTROM HH OW1 L M - S T R AH0 M +HOLNESS HH AA1 L - N IH0 S +HOLOCAUST HH AA1 - L AH0 - K AO2 S T +HOLOGRAM HH AA1 - L AH0 - G R AE2 M +HOLOGRAMS HH AA1 - L AH0 - G R AE2 M Z +HOLOGRAPHIC HH AA2 - L AH0 - G R AE1 - F IH0 K +HOLOHAN HH AA1 - L AH0 - HH AE0 N +HOLQUIN HH OW1 L - K W IH0 N +HOLROYD HH OW1 L - R OY2 D +HOLSAPPLE HH OW1 L - S AH0 - P AH0 L +HOLSCHER HH OW1 L - SH ER0 +HOLSCLAW HH OW1 L - S K L AO0 +HOLSEY HH OW1 L - S IY0 +HOLSHOUSER HH OW1 L S - 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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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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 - SH AH0 N +INCARNATIONS IH0 N - K AA0 R - N EY1 - SH AH0 N Z +INCAS IH1 NG - K AH0 Z +INCASE IH0 N - K EY1 S +INCATA IH0 NG - K AA1 - T AH0 +INCATA'S IH0 NG - K AA1 - T AH0 Z +INCE IH1 N S +INCENDIARY IH0 N - S EH1 N - D IY0 - EH0 - R IY0 +INCENSE IH0 N - S EH1 N S +INCENSE(2) IH1 N - S EH2 N S +INCENSED IH1 N - S EH2 N S T +INCENTIVE IH0 N - S EH1 N - T IH0 V +INCENTIVE(2) IH0 N - S EH1 - N IH0 V +INCENTIVES IH0 N - S EH1 N - T IH0 V Z +INCENTIVES(2) IH0 N - S IH1 - N IH0 V Z +INCEPTION IH0 N - S EH1 P - SH AH0 N +INCESSANT IH0 N - S EH1 - S AH0 N T +INCESSANTLY IH0 N - S EH1 - S AH0 N T - L IY0 +INCEST IH1 N - S EH2 S T +INCESTUOUS IH0 N - S EH1 - S CH W AH0 S +INCH IH1 N CH +INCHCAPE IH1 N - CH K EY2 P +INCHED IH1 N CH T +INCHES IH1 N - CH AH0 Z +INCHES' IH1 N - CH AH0 Z +INCHES'(2) IH1 N - CH IH0 Z +INCHES(2) IH1 N - CH IH0 Z +INCHING IH1 N - CH IH0 NG +INCHON IH1 N - CH AH0 N +INCHON(2) IH1 N - CH AA0 N +INCIDENCE IH1 N - S AH0 - D AH0 N S +INCIDENCE(2) IH1 N - S IH0 - D AH0 N S +INCIDENCES IH1 N - S AH0 - D AH0 N - S IH0 Z +INCIDENT IH1 N - S AH0 - D AH0 N T +INCIDENTAL IH2 N - S IH0 - D EH1 N - T AH0 L +INCIDENTALLY IH2 N - S IH0 - D EH1 N - T AH0 - L IY0 +INCIDENTALLY(2) IH2 N - S IH0 - D EH1 N T - L IY0 +INCIDENTALS IH2 N - S IH0 - D EH1 N - T AH0 L Z +INCIDENTS IH1 N - S AH0 - D AH0 N T S +INCINERATE IH0 N - S IH1 - N ER0 - EY2 T +INCINERATED IH0 N - S IH1 - N ER0 - EY2 - T IH0 D +INCINERATING IH0 N - S IH1 - N ER0 - EY2 - T IH0 NG +INCINERATION IH0 N - S IH1 - N ER0 - EY2 - SH AH0 N +INCINERATOR IH0 N - S IH1 - N ER0 - EY2 - T ER0 +INCINERATORS IH0 N - S IH1 - N ER0 - EY2 - T ER0 Z +INCIPIENT IH0 N - S IH1 - P IY0 - AH0 N T +INCIRLIK IH0 N - S ER1 - L IH0 K +INCISE IH0 N - S AY1 Z +INCISED IH0 N - S AY1 Z D +INCISION IH0 N - S IH1 - ZH AH0 N +INCISIONS IH0 N - S IH1 - ZH AH0 N Z +INCISIVE IH0 N - S AY1 - S IH0 V +INCISOR IH0 N - S AY1 - Z ER0 +INCISORS IH0 N - S AY1 - Z ER0 Z +INCITE IH0 N - S AY1 T +INCITED IH0 N - S AY1 - T IH0 D +INCITEMENT IH0 N - S AY1 T - M AH0 N T +INCITEMENTS IH0 N - 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 - K AH0 N - V IY1 - N Y AH0 N T +INCOORDINATION IH0 N - K OW1 - AO1 R - D AH0 N - EY1 - SH AH0 N +INCORPORATE IH0 N - K AO1 R - P ER0 - EY2 T +INCORPORATED IH0 N - K AO1 R - P ER0 - EY2 - T AH0 D +INCORPORATED'S IH0 N - K AO1 R - P ER0 - EY2 - T IH0 D Z +INCORPORATED(2) IH0 N - K AO1 R - P ER0 - EY2 - T IH0 D +INCORPORATES IH0 N - K AO1 R - P ER0 - EY2 T S +INCORPORATING IH0 N - K AO1 R - P ER0 - EY2 - T IH0 NG +INCORPORATION IH0 N - K AO2 R - P ER0 - EY1 - SH AH0 N +INCORPORATION'S IH0 N - K AO2 R - P ER0 - EY1 - SH AH0 N Z +INCORPORATIONS IH0 N - K AO2 R - P ER0 - EY1 - SH AH0 N Z +INCORRECT IH0 N - K ER0 - EH1 K T +INCORRECTLY IH0 N - K ER0 - EH1 K T - L IY0 +INCORRIGIBLE IH0 N - K AA1 - R AH0 - JH AH0 - B AH0 L +INCORVAIA IH0 N - K AO0 R - V AA1 - Y AH0 +INCREASE IH0 N - K R IY1 S +INCREASE(2) IH1 N - K R IY2 S +INCREASED IH0 N - K R IY1 S T +INCREASED(2) IH1 N - K R IY2 S T +INCREASES IH0 N - K R IY1 - S AH0 Z +INCREASES(2) IH0 N - K R IY1 - S IH0 Z +INCREASES(3) IH1 N - K R IY0 - S AH0 Z +INCREASING IH0 N - K R IY1 - S IH0 NG +INCREASINGLY IH0 N - K R IY1 - S IH0 NG - L IY0 +INCREASINGLY(2) IH0 N - K R IY1 - S IH0 NG - G L IY0 +INCREDIBLE IH0 N - K R EH1 - D AH0 - B AH0 L +INCREDIBLY IH0 N - K R EH1 - D AH0 - B L IY0 +INCREDULITY IH2 N - K R AH0 - D UW1 - L IH0 - T IY0 +INCREDULOUS IH0 N - K R EH1 - JH AH0 - L AH0 S +INCREMENT IH1 N - K R AH0 - M AH0 N T +INCREMENTAL IH2 N - K R AH0 - M EH1 N - T AH0 L +INCREMENTAL(2) IH2 N - K R AH0 - M EH1 - N AH0 L +INCREMENTALISM IH2 N - K R AH0 - M EH1 N - T AH0 - L IH0 Z M +INCREMENTALISM(2) IH2 N - K R AH0 - M EH1 - N AH0 - L IH0 Z M +INCREMENTALLY IH0 N - K R AH0 - M EH1 N - T AH0 - L IY0 +INCREMENTALLY(2) IH0 N - K R AH0 - M EH1 - N AH0 - L IY0 +INCREMENTS IH1 NG - K R AH0 - M AH0 N T S +INCRIMINATE IH0 N - K R IH1 - M AH0 - N EY2 T +INCRIMINATING IH0 N - K R IH1 - M AH0 - N EY2 - T IH0 NG +INCRIMINATION IH0 N - K R IH2 - M AH0 - N EY1 - SH AH0 N +INCRUST IH0 N - K R AH1 S T +INCRUSTATION IH2 N - K R AH0 - S T EY1 - SH AH0 N +INCSTAR IH1 NG K - S T AA2 R +INCUBATE IH1 N - K Y AH0 - B EY2 T +INCUBATING IH1 N - K Y AH0 - B EY2 - T IH0 NG +INCUBATION IH2 NG - K Y UW0 - B EY1 - SH AH0 N +INCUBATOR IH1 NG - K Y AH0 - B EY2 - T ER0 +INCUBATORS IH1 NG - K Y UW0 - B EY2 - T ER0 Z +INCULCATE IH1 NG - K AH0 L - K EY2 T +INCULCATED IH1 NG - K AH0 L - K EY2 - T AH0 D +INCULCATES IH1 NG - K AH0 L - K EY2 T S +INCUMBENCY IH0 N - K AH1 M - B AH0 N - S IY0 +INCUMBENT IH0 N - K AH1 M - B AH0 N T +INCUMBENT'S IH0 N - K AH1 M - B AH0 N T S +INCUMBENTS IH0 N - K AH1 M - B AH0 N T S +INCUR IH0 N - K ER1 +INCURABLE IH0 N - K Y UH1 - R AH0 - B AH0 L +INCURRED IH0 N - K ER1 D +INCURRING IH0 N - K ER1 - IH0 NG +INCURS IH0 N - K ER1 Z +INCURSION IH0 N - K ER1 - ZH AH0 N +INCURSIONS IH0 N - K ER1 - ZH AH0 N Z +INDA IY1 N - D AH0 +INDABA IH0 N - D AA1 - B AH0 +INDAL IH1 N - D AH0 L +INDATA IH0 N - D AA1 - T AH0 +INDEBTED IH0 N - D EH1 - T AH0 D +INDEBTED(2) IH0 N - D EH1 - T IH0 D +INDEBTEDNESS IH0 N - D EH1 - T IH0 D - N IH0 S +INDECENCY IH0 N - D IY1 - S AH0 N - S IY0 +INDECENT IH0 N - D IY1 - S AH0 N T +INDECISION IH0 N - D IH0 - S IH1 - ZH AH0 N +INDECISIVE IH2 N - D IH0 - S AY1 - S IH0 V +INDECISIVENESS IH0 N - D EH1 - S IH0 - S IH0 V - N AH0 S +INDEED IH0 N - D IY1 D +INDEFATIGABLE IH2 N - D IH0 - F AE1 - T IH0 - G AH0 - B AH0 L +INDEFENSIBLE IH0 N - D IH0 - F EH1 N - S AH0 - B AH0 L +INDEFINABLE IH0 N - D IH0 - F AY1 - N AH0 - B AH0 L +INDEFINITE IH0 N - D EH1 - F AH0 - N AH0 T +INDEFINITELY IH0 N - D EH1 - F AH0 - N AH0 T - L IY0 +INDELIBLE IH0 N - D EH1 - L IH0 - B AH0 L +INDELIBLY IH0 N - D EH1 - L AH0 - B L IY0 +INDELICATE IH0 N - D EH1 - L IH0 - K AH0 T +INDELICATO IH0 N - D EH0 - L IY0 - K AA1 - T OW0 +INDEMNIFICATION IH0 N - D EH2 M - N AH0 - F IH0 - K EY1 - SH AH0 N +INDEMNIFIED IH0 N - D EH1 M - N AH0 - F AY2 D +INDEMNIFY IH0 N - D EH1 M - N AH0 - F AY2 +INDEMNIFYING IH0 N - D EH2 M - N IH0 - F AY1 - IH0 NG +INDEMNITIES IH0 N - D EH1 M - N IH0 - T IY0 Z +INDEMNITY IH0 N - D EH1 M - N AH0 - T IY0 +INDEMNITY(2) IH0 N - D EH1 M - N IH0 - T IY0 +INDENT IH0 N - 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D IY0 - AH0 +INDIA'S IH1 N - D IY0 - AH0 Z +INDIAN IH1 N - D IY0 - AH0 N +INDIAN'S IH1 N - D IY0 - AH0 N Z +INDIANA IH2 N - D IY0 - AE1 - N AH0 +INDIANA'S IH2 N - D IY0 - AE1 - N AH0 Z +INDIANAPOLIS IH2 N - D IY0 - AH0 N - AE1 - P AH0 - L IH0 S +INDIANAPOLIS'S IH2 N - D IY0 - AH0 N - AE1 - P AH0 - L IH0 - S IH0 Z +INDIANIAN IH2 N - D IY0 - AE1 - N IY0 - AH0 N +INDIANIANS IH2 N - D IY0 - AE1 - N IY0 - AH0 N Z +INDIANOLA IH1 N - D IY0 - AH0 - N OW1 - L AH0 +INDIANS IH1 N - D IY0 - AH0 N Z +INDIANS' IH1 N - D IY0 - AH0 N Z +INDIC IH1 N - D IH0 K +INDICATE IH1 N - D AH0 - K EY2 T +INDICATED IH1 N - D AH0 - K EY2 - T AH0 D +INDICATED(2) IH1 N - D AH0 - K EY2 - T IH0 D +INDICATES IH1 N - D IH0 - K EY2 T S +INDICATING IH1 N - D AH0 - K EY2 - T IH0 NG +INDICATION IH2 N - D AH0 - K EY1 - SH AH0 N +INDICATIONS IH2 N - D AH0 - K EY1 - SH AH0 N Z +INDICATIVE IH0 N - D IH1 - K AH0 - T IH0 V +INDICATOR IH1 N - D AH0 - K EY2 - T ER0 +INDICATORS IH1 N - D AH0 - K EY2 - T ER0 Z +INDICES IH1 N - D IH0 - S IY2 Z +INDICES(2) IH1 N - D AH0 - S IH0 Z +INDICIA IH0 N - D IH1 S - Y AH0 +INDICT IH0 N - D AY1 T +INDICTED IH0 N - D AY1 - T AH0 D +INDICTED(2) IH0 N - D AY1 - T IH0 D +INDICTING IH0 N - D AY1 - T IH0 NG +INDICTMENT IH0 N - D AY1 T - M AH0 N T +INDICTMENTS IH0 N - D AY1 T - M AH0 N T S +INDIES IH1 N - D IY0 Z +INDIFFERENCE IH0 N - D IH1 - F ER0 - AH0 N S +INDIFFERENCE(2) IH0 N - D IH1 - F R AH0 N S +INDIFFERENT IH0 N - D IH1 - F R AH0 N T +INDIFFERENT(2) IH0 N - D IH1 - F ER0 - AH0 N T +INDIGENOUS IH0 N - D IH1 - JH AH0 - N AH0 S +INDIGENOUSLY IH0 N - D IH1 - JH AH0 - N AH0 S - L IY0 +INDIGENT IH1 N - D IH0 - JH AH0 N T +INDIGENTS IH1 N - D IH0 - JH AH0 N T S +INDIGEST IH0 N - D AY0 - JH EH1 S T +INDIGEST(2) IH0 N - D AH0 - JH EH1 S T +INDIGESTION IH2 N - D AY0 - JH EH1 S - CH AH0 N +INDIGNANT IH0 N - D IH1 G - N AH0 N T +INDIGNANTLY IH0 N - D IH1 G - N AH0 N T - L IY0 +INDIGNATION IH2 N - D IH0 G - N EY1 - SH AH0 N +INDIGNITIES IH0 N - D IH1 G - N AH0 - T IY0 Z +INDIGNITY IH0 N - D IH1 G - N AH0 - T IY0 +INDIGO IH1 N - D AH0 - G OW2 +INDIGO(2) IH1 N - D IH0 - G OW2 +INDIRA IH0 N - D IH1 - R AH0 +INDIRECT IH0 N - D ER0 - EH1 K T +INDIRECTLY IH0 N - D ER0 - EH1 K T - L IY0 +INDIRECTLY(2) IH0 N - D ER0 - EH1 K - L IY0 +INDISCREET IH0 N - D IH0 - S K R IY1 T +INDISCRETION IH2 N - D IH0 - S K R EH1 - SH AH0 N +INDISCRETIONS IH2 N - D IH0 - S K R EH1 - SH AH0 N Z +INDISCRIMINATE IH0 N - D IH0 - S K R IH1 - M AH0 - N AH0 T +INDISCRIMINATELY IH2 N - D IH0 - S K R IH1 - M AH0 - N AH0 T - L IY0 +INDISPENSABLE IH2 N - D IH0 - S P EH1 N - S AH0 - B AH0 L +INDISPENSIBLE IH2 N - D IH0 - S P EH1 N - S IH0 - B AH0 L +INDISPUTABLE IH2 N - D IH0 S - P Y UW1 - T AH0 - B AH0 L +INDISPUTABLY IH0 N - D IH1 - S P Y UW0 - T AE2 - B L IY0 +INDISTINCT IH0 N - D IH0 - S T IH1 NG K T +INDISTINGUISHABLE IH0 N - D IH0 - S T IH1 NG - G W IH0 - SH AH0 - B AH0 L +INDITE IH0 N - D AY1 T +INDITED IH0 N - D AY1 - T IH0 D +INDIUM IH1 N - D IY0 - AH0 M +INDIVIDUAL IH2 N - D AH0 - V IH1 - JH AH0 - W AH0 L +INDIVIDUAL'S IH2 N - 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D IH0 - V IH1 - S IH0 - B AH0 L +INDO IH1 N - D OW0 +INDO-EUROPEAN IH2 N - D OW0 - Y UH2 - R AH0 - P IY1 - AH0 N +INDOCHINA IH2 N - D OW0 - CH AY1 - N AH0 +INDOCHINESE IH2 N - D OW0 - CH AY2 - N IY1 Z +INDOCTRINATED IH0 N - D AA1 K - T R AH0 - N EY2 - T IH0 D +INDOCTRINATION IH0 N - D AA2 K - T R AH0 - N EY1 - SH AH0 N +INDOLENT IH1 N - D AH0 - L AH0 N T +INDOMITABLE IH0 N - D AA1 - M AH0 - T AH0 - B AH0 L +INDONESIA IH2 N - D OW0 - N IY1 - ZH AH0 +INDONESIA'S IH2 N - D OW0 - N IY1 - ZH AH0 Z +INDONESIAN IH2 N - D OW0 - N IY1 - ZH AH0 N +INDONESIANS IH2 N - D OW0 - N IY1 - S IY0 - AH0 N Z +INDONESIANS(2) IH2 N - D OW0 - N IY1 - ZH AH0 N Z +INDOOR IH1 N - D AO2 R +INDOORS IH1 N - D AO2 R Z +INDOSUEZ IH1 N - D OW0 - S UW0 - EY1 Z +INDOSUEZ(2) IH1 N - D OW0 - S UW0 - EH0 Z +INDOVINA IH0 N - D OW0 - V IY1 - N AH0 +INDRI IH2 N - D R IY1 +INDUCE IH0 N - D UW1 S +INDUCED IH0 N - D UW1 S T +INDUCEMENT IH0 N - D UW1 S - M AH0 N T +INDUCEMENTS IH0 N - D UW1 S - M AH0 N T S +INDUCES IH0 N - D UW1 - 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F IH1 - SH AH0 N T - L IY0 +INSULAR IH1 N - S AH0 - L ER0 +INSULARITY IH2 N - S AH0 - L EH1 - R IH0 - T IY0 +INSULATE IH1 N - S AH0 - L EY2 T +INSULATED IH1 N - S AH0 - L EY2 - T AH0 D +INSULATED(2) IH1 N - S AH0 - L EY2 - T IH0 D +INSULATING IH1 N - S AH0 - L EY2 - T IH0 NG +INSULATION IH2 N - S AH0 - L EY1 - SH AH0 N +INSULATOR IH1 N - S AH0 - L EY2 - T ER0 +INSULATORS IH1 N - S AH0 - L EY2 - T ER0 Z +INSULIN IH1 N - S AH0 - L AH0 N +INSULT IH0 N - S AH1 L T +INSULT(2) IH1 N - S AH2 L T +INSULTED IH0 N - S AH1 L - T IH0 D +INSULTING IH0 N - S AH1 L - T IH0 NG +INSULTS IH0 N - S AH1 L T S +INSULTS(2) IH1 N - S AH2 L T S +INSUPPORTABLE IH0 N - S AH0 - P AO1 R - T AH0 - B AH0 L +INSURANCE IH0 N - SH UH1 - R AH0 N S +INSURANCE'S IH0 N - SH UH1 - R AH0 N - S IH0 Z +INSURANCES IH0 N - SH UH1 - R AH0 N - S IH0 Z +INSURE IH0 N - SH UH1 R +INSURED IH0 N - SH UH1 R D +INSURER IH0 N - SH UH1 - R ER0 +INSURER'S IH0 N - SH UH1 - R ER0 Z +INSURERS IH0 N - SH UH1 - R ER0 Z +INSURERS' IH0 N - SH UH1 - R ER0 Z +INSURES IH0 N - SH UH1 R Z +INSURGENCIES IH0 N - S ER1 - JH AH0 N - S IY0 Z +INSURGENCY IH0 N - S ER1 - JH AH0 N - S IY0 +INSURGENT IH0 N - S ER1 - JH AH0 N T +INSURGENTS IH0 N - S ER1 - JH AH0 N T S +INSURGENTS' IH2 N - S ER1 - JH AH0 N T S +INSURING IH0 N - SH UH1 - R IH0 NG +INSURMOUNTABLE IH2 N - S ER0 - M AW1 N - T AH0 - B AH0 L +INSURRECTION IH2 N - S ER0 - EH1 K - SH AH0 N +INTACT IH0 N - T AE1 K T +INTAGLIO IH0 N - T AE1 - L Y OW0 +INTAGLIO(2) IH0 N - T AE1 - G L Y OW0 +INTAKE IH1 N - T EY2 K +INTAN IH1 N - T AH0 N +INTANGIBLE IH0 N - T AE1 N - JH AH0 - B AH0 L +INTANGIBLES IH0 N - T AE1 N - JH AH0 - B AH0 L Z +INTEFADEH IH2 N - T AH0 - F AA1 - D AH0 +INTEFADEH(2) IH2 N - T IH0 - F AA1 - D AH0 +INTEGER IH1 N - T AH0 - JH ER0 +INTEGERS IH1 N - T AH0 - JH ER0 Z +INTEGON IH1 N - T AH0 - G AA0 N +INTEGRA IH0 N - T EH1 - G R AH0 +INTEGRAL IH1 N - T AH0 - G R AH0 L +INTEGRAL(2) IH1 N - AH0 - G R AH0 L +INTEGRATE IH1 N - T AH0 - G R EY2 T +INTEGRATE(2) IH1 - N AH0 - G R EY2 T +INTEGRATED IH1 N - 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AE1 K - T IH0 V +INTERACTIVE(2) IH2 - N ER0 - AE1 K - T IH0 V +INTERACTIVITY IH2 N - T ER0 - AE2 K - T IH1 - V IH0 - T IY0 +INTERACTIVITY(2) IH2 - N ER0 - AE2 K - T IH1 - V IH0 - T IY0 +INTERACTS IH2 N - T ER0 - AE1 K T S +INTERACTS(2) IH2 - N ER0 - AE1 K T S +INTERAGENCY IH2 N - T ER0 - EY1 - JH AH0 N - S IY0 +INTERAMERICAN IH2 N - T ER0 - AH0 - M EH1 - R AH0 - K AH0 N +INTERAND IH1 N - T ER0 - AH0 N D +INTERBANK IH2 N - T ER0 - B AE1 NG K +INTERBRED IH2 N - T ER0 - B R EH1 D +INTERBREW IH1 N - T ER2 - B R UW2 +INTERBREW'S IH1 N - T ER2 - B R UW2 Z +INTERBREW'S(2) IH1 N - T ER0 - B R UW2 Z +INTERBREW(2) IH1 N - T ER0 - B R UW2 +INTERCABLE IH2 N - T ER0 - K EY1 - B AH0 L +INTERCAPITAL IH2 N - T ER0 - K AE1 - P AH0 - T AH0 L +INTERCARE IH1 N - T ER0 - K EH2 R +INTERCEDE IH2 N - T ER0 - S IY1 D +INTERCEDED IH2 N - T ER0 - S IY1 - D IH0 D +INTERCEDING IH2 N - T ER0 - S IY1 - D IH0 NG +INTERCELLULAR IH2 N - T ER0 - S EH1 L - Y AH0 - L ER0 +INTERCEPT IH2 N - T ER0 - S EH1 P T +INTERCEPT(2) IH2 - 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T ER0 - K AO2 R - P ER0 - EY1 - SH AH0 N +INTERCOURSE IH1 N - T ER0 - K AO2 R S +INTERCOURSE(2) IH1 - N ER0 - K AO2 R S +INTERCULTURAL IH2 N - T ER0 - K AH1 L - CH ER0 - AH0 L +INTERCURRENT IH2 N - T ER0 - K ER1 - AH0 N T +INTERDEALER IH1 N - T ER0 - D IY2 - L ER0 +INTERDEPENDENCE IH2 N - T ER0 - D AH0 - P EH1 N - D AH0 N S +INTERDEPENDENT IH2 N - T ER0 - D IH0 - P EH1 N - D AH0 N T +INTERDICT IH1 N - T ER0 - D IH2 K T +INTERDICTED IH1 N - T ER0 - D IH2 K - T IH0 D +INTERDICTES IH1 N - T ER0 - D IH2 K T S +INTERDICTING IH2 N - T ER0 - D IH1 K - T IH0 NG +INTERDICTION IH2 N - T ER0 - D IH1 K - SH AH0 N +INTERDIGITAL IH2 N - T ER0 - D IH1 - JH AH0 - T AH0 L +INTERDISCIPLINARY IH2 N - T ER0 - D IH1 - S AH0 - P L AH0 - N EH2 - R IY0 +INTERDYNE IH1 N - T ER0 - D AY2 N +INTEREST IH1 N - T R AH0 S T +INTEREST(2) IH1 N - T R IH0 S T +INTEREST(3) IH1 N - T ER0 - AH0 S T +INTEREST(4) IH1 N - T ER0 - IH0 S T +INTERESTED IH1 N - T R AH0 - S T AH0 D +INTERESTED(2) IH1 N - T R IH0 - S T IH0 D +INTERESTED(3) IH1 N - 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S AH0 L - B L OW2 - ER0 Z +WHISTLEBLOWERS(2) HH W IH1 - S AH0 L - B L OW2 - ER0 Z +WHISTLED W IH1 - S AH0 L D +WHISTLED(2) HH W IH1 - S AH0 L D +WHISTLER W IH1 S - L ER0 +WHISTLER(2) HH W IH1 S - L ER0 +WHISTLERS W IH1 S - L ER0 Z +WHISTLERS(2) HH W IH1 S - L ER0 Z +WHISTLES W IH1 - S AH0 L Z +WHISTLES(2) HH W IH1 - S AH0 L Z +WHISTLING W IH1 - S L IH0 NG +WHISTLING(2) HH W IH1 - S L IH0 NG +WHISTON W IH1 - S T AH0 N +WHISTON(2) HH W IH1 - S T AH0 N +WHIT W IH1 T +WHIT(2) HH W IH1 T +WHITACRE W IH1 - T AH0 - K ER0 +WHITACRE(2) HH W IH1 - T AH0 - K ER0 +WHITAKER W IH1 - T AH0 - K ER0 +WHITAKER(2) HH W IH1 - T AH0 - K ER0 +WHITBECK W IH1 T - B EH2 K +WHITBECK(2) HH W IH1 T - B EH2 K +WHITBREAD W IH1 T - B R EH2 D +WHITBREAD(2) HH W IH1 T - B R EH2 D +WHITBY W IH1 T - B IY0 +WHITBY(2) HH W IH1 T - B IY0 +WHITCHER W IH1 - CH ER0 +WHITCHER(2) HH W IH1 - CH ER0 +WHITCHURCH W IH1 T - CH ER2 CH +WHITCHURCH(2) HH W IH1 T - CH ER2 CH +WHITCOMB W IH1 T - K AH0 M +WHITCOMB(2) HH W IH1 T - K AH0 M +WHITCRAFT W IH1 T - 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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/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc b/tools/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..de9de9956586f5311adeffd6b3465c74aa5182cb Binary files /dev/null and b/tools/__pycache__/__init__.cpython-39.pyc differ diff --git a/tools/__pycache__/classify_language.cpython-39.pyc b/tools/__pycache__/classify_language.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..77e66b35db3e4e9ffa75c57be099809735926a3e Binary files /dev/null and b/tools/__pycache__/classify_language.cpython-39.pyc differ diff --git a/tools/__pycache__/sentence.cpython-39.pyc b/tools/__pycache__/sentence.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..8b7c998fb685c3b906386666ac068ceac7c364a2 Binary files /dev/null and b/tools/__pycache__/sentence.cpython-39.pyc differ diff --git a/tools/__pycache__/translate.cpython-39.pyc b/tools/__pycache__/translate.cpython-39.pyc new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..24ae509fb5ec6987c47cc0aad4aa91d358d29cb0 Binary files /dev/null and b/tools/__pycache__/translate.cpython-39.pyc differ diff --git a/tools/classify_language.py b/tools/classify_language.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..25641f662131003948265247395ec0b854fbca91 --- /dev/null +++ b/tools/classify_language.py @@ -0,0 +1,163 @@ +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" + + +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..626b9e95bc81c17cc09ddbd6586e09dacd90a9fc --- /dev/null +++ b/tools/log.py @@ -0,0 +1,14 @@ +""" +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}] | {message}" + +logger.add(sys.stdout, format=log_format) diff --git a/tools/sentence.py b/tools/sentence.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b6721b7655448dba10c7e24c109b4a104e9e7c79 --- /dev/null +++ b/tools/sentence.py @@ -0,0 +1,144 @@ +import logging + +import regex as re + +from tools.classify_language import classify_language + + +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 + + 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 = [] + + 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." + 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/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/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..a4c154c93bf2ed395d181fb55ea5d97f7a7e9d4a --- /dev/null +++ b/webui.py @@ -0,0 +1,68 @@ +import gradio as gr +import os + +GradioTemplateResponseOriginal = gr.routes.templates.TemplateResponse +root_path = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) + +def webpath(fn): + if fn.startswith(root_path): + web_path = os.path.relpath(fn, root_path).replace('\\', '/') + else: + web_path = os.path.abspath(fn) + return f'file={web_path}?{os.path.getmtime(fn)}' + +def list_scripts(scriptdirname, extension): + scripts_list = [] + scripts_dir = os.path.join(root_path, scriptdirname) + if os.path.exists(scripts_dir): + for filename in sorted(os.listdir(scripts_dir)): + scripts_list.append(ScriptFile(shared.assets_path, filename, os.path.join(scripts_dir, filename))) + scripts_list = [x for x in scripts_list if os.path.splitext(x.path)[1].lower() == extension and os.path.isfile(x.path)] + return scripts_list + +def javascript_html(): + head = "" + for script in list_scripts("javascript", ".js"): + head += f'\n' + for script in list_scripts("javascript", ".mjs"): + head += f'\n' + return head + +def reload_javascript(): + js = javascript_html() + js += """ + + + + + """ + # meta = """ + # + # + # + # + # + + # + # + + # + # """ + # css = css_html() + + def template_response(*args, **kwargs): + res = GradioTemplateResponseOriginal(*args, **kwargs) + # res.body = res.body.replace(b'', f'{meta}{js}'.encode("utf8")) + res.body = res.body.replace(b'', f'{js}'.encode("utf8")) + # res.body = res.body.replace(b'', f'{css}'.encode("utf8")) + res.init_headers() + return res + + gr.routes.templates.TemplateResponse = template_response