diff --git a/.gitignore b/.gitignore
index 332f886be9586498a24e7b6b2498e4654489dff0..4426f403503844fce0103fc371a05868e4fb9e69 100644
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
@@ -3,3 +3,7 @@
/logs/
/cache/
/upload/
+/vits/text/chinese_dialect_lexicons/
+/bert_vits2/bert/chinese-roberta-wwm-ext-large/pytorch_model.bin
+/bert_vits2/bert/bert-base-japanese-v3/pytorch_model.bin
+/vits/bert/prosody_model.pt
diff --git a/README_zh.md b/README_zh.md
index 33db398a6265073bf75ce14c4d6c61c6a67fce9f..cbe5f4044c79ceb33455259b4b9831e2eae2c5a8 100644
--- a/README_zh.md
+++ b/README_zh.md
@@ -5,7 +5,7 @@
- 
+ 
@@ -16,6 +16,7 @@
+
# Feature
- [x] VITS语音合成，语音转换
@@ -48,7 +49,7 @@ https://user-images.githubusercontent.com/73542220/237995061-c1f25b4e-dd86-438a-
# 部署
-## Docker部署
+## Docker部署（Linux推荐）
### 镜像拉取脚本
@@ -56,7 +57,7 @@ https://user-images.githubusercontent.com/73542220/237995061-c1f25b4e-dd86-438a-
bash -c "$(wget -O- https://raw.githubusercontent.com/Artrajz/vits-simple-api/main/vits-simple-api-installer-latest.sh)"
```
-- 目前docker镜像支持的平台`linux/amd64,linux/arm64`
+- 目前docker镜像支持的平台`linux/amd64,linux/arm64`（arm64仅有CPU版本）
- 在拉取完成后，需要导入VITS模型才能使用，请根据以下步骤导入模型。
### 下载VITS模型
@@ -137,17 +138,15 @@ DIMENSIONAL_EMOTION_MODEL = ABS_PATH + "/Model/model.yaml"
### 下载python依赖
-推荐使用python的虚拟环境，python版本 >= 3.9
+推荐使用python的虚拟环境
`pip install -r requirements.txt`
windows下可能安装不了fasttext,可以用以下命令安装，附[wheels下载地址](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#fasttext)
```
-#python3.10 win_amd64
+# python3.10 win_amd64
pip install https://github.com/Artrajz/archived/raw/main/fasttext/fasttext-0.9.2-cp310-cp310-win_amd64.whl
-#python3.9 win_amd64
-pip install https://github.com/Artrajz/archived/raw/main/fasttext/fasttext-0.9.2-cp39-cp39-win_amd64.whl
```
### 下载VITS模型
@@ -222,28 +221,24 @@ nvidia-smi
### 安装GPU版pytorch
-CUDA11.7对应的pytorch是用这个命令安装
+CUDA11.7对应的pytorch是用这个命令安装，推荐使用1.13.1+cu117，其他版本可能存在内存不稳定的问题。
```
-pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
+pip install torch==1.13.1+cu117 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
```
-对应版本的命令可以在[官网](https://pytorch.org/get-started/locally/)找到
-
## Linux
安装过程类似，但我没有相应的环境所以没办法测试
-# Openjtalk安装问题
+# 依赖安装问题
-如果你是arm64架构的平台，由于pypi官网上没有arm64对应的whl，可能安装会出现一些问题，你可以使用我构建的whl来安装
+由于pypi.org没有pyopenjtalk的whl文件，通常需要从源代码来安装，这一过程对于一些人来说可能比较麻烦，所以你也可以使用我构建的whl来安装。
```
-pip install openjtalk==0.3.0.dev2 --index-url https://pypi.artrajz.cn/simple
+pip install pyopenjtalk -i https://pypi.artrajz.cn/simple
```
-或者是自己手动构建一个whl，可以根据[教程](https://artrajz.cn/index.php/archives/167/)来构建
-
# API
## GET
@@ -274,190 +269,9 @@ pip install openjtalk==0.3.0.dev2 --index-url https://pypi.artrajz.cn/simple
## POST
-- python
-
-```python
-import re
-import requests
-import os
-import random
-import string
-from requests_toolbelt.multipart.encoder import MultipartEncoder
-
-abs_path = os.path.dirname(__file__)
-base = "http://127.0.0.1:23456"
-
-
-# 映射表
-def voice_speakers():
- url = f"{base}/voice/speakers"
-
- res = requests.post(url=url)
- json = res.json()
- for i in json:
- print(i)
- for j in json[i]:
- print(j)
- return json
-
-
-# 语音合成 voice vits
-def voice_vits(text, id=0, format="wav", lang="auto", length=1, noise=0.667, noisew=0.8, max=50):
- fields = {
- "text": text,
- "id": str(id),
- "format": format,
- "lang": lang,
- "length": str(length),
- "noise": str(noise),
- "noisew": str(noisew),
- "max": str(max)
- }
- boundary = '----VoiceConversionFormBoundary' + ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 16))
-
- m = MultipartEncoder(fields=fields, boundary=boundary)
- headers = {"Content-Type": m.content_type}
- url = f"{base}/voice"
-
- res = requests.post(url=url, data=m, headers=headers)
- fname = re.findall("filename=(.+)", res.headers["Content-Disposition"])[0]
- path = f"{abs_path}/{fname}"
-
- with open(path, "wb") as f:
- f.write(res.content)
- print(path)
- return path
-
-
-# 语音转换 hubert-vits
-def voice_hubert_vits(upload_path, id, format="wav", length=1, noise=0.667, noisew=0.8):
- upload_name = os.path.basename(upload_path)
- upload_type = f'audio/{upload_name.split(".")[1]}' # wav,ogg
-
- with open(upload_path, 'rb') as upload_file:
- fields = {
- "upload": (upload_name, upload_file, upload_type),
- "id": str(id),
- "format": format,
- "length": str(length),
- "noise": str(noise),
- "noisew": str(noisew),
- }
- boundary = '----VoiceConversionFormBoundary' + ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 16))
-
- m = MultipartEncoder(fields=fields, boundary=boundary)
- headers = {"Content-Type": m.content_type}
- url = f"{base}/voice/hubert-vits"
-
- res = requests.post(url=url, data=m, headers=headers)
- fname = re.findall("filename=(.+)", res.headers["Content-Disposition"])[0]
- path = f"{abs_path}/{fname}"
-
- with open(path, "wb") as f:
- f.write(res.content)
- print(path)
- return path
-
-
-# 维度情感模型 w2v2-vits
-def voice_w2v2_vits(text, id=0, format="wav", lang="auto", length=1, noise=0.667, noisew=0.8, max=50, emotion=0):
- fields = {
- "text": text,
- "id": str(id),
- "format": format,
- "lang": lang,
- "length": str(length),
- "noise": str(noise),
- "noisew": str(noisew),
- "max": str(max),
- "emotion": str(emotion)
- }
- boundary = '----VoiceConversionFormBoundary' + ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 16))
-
- m = MultipartEncoder(fields=fields, boundary=boundary)
- headers = {"Content-Type": m.content_type}
- url = f"{base}/voice/w2v2-vits"
-
- res = requests.post(url=url, data=m, headers=headers)
- fname = re.findall("filename=(.+)", res.headers["Content-Disposition"])[0]
- path = f"{abs_path}/{fname}"
-
- with open(path, "wb") as f:
- f.write(res.content)
- print(path)
- return path
-
-
-# 语音转换 同VITS模型内角色之间的音色转换
-def voice_conversion(upload_path, original_id, target_id):
- upload_name = os.path.basename(upload_path)
- upload_type = f'audio/{upload_name.split(".")[1]}' # wav,ogg
-
- with open(upload_path, 'rb') as upload_file:
- fields = {
- "upload": (upload_name, upload_file, upload_type),
- "original_id": str(original_id),
- "target_id": str(target_id),
- }
- boundary = '----VoiceConversionFormBoundary' + ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 16))
- m = MultipartEncoder(fields=fields, boundary=boundary)
-
- headers = {"Content-Type": m.content_type}
- url = f"{base}/voice/conversion"
-
- res = requests.post(url=url, data=m, headers=headers)
-
- fname = re.findall("filename=(.+)", res.headers["Content-Disposition"])[0]
- path = f"{abs_path}/{fname}"
-
- with open(path, "wb") as f:
- f.write(res.content)
- print(path)
- return path
-
-
-def voice_ssml(ssml):
- fields = {
- "ssml": ssml,
- }
- boundary = '----VoiceConversionFormBoundary' + ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 16))
-
- m = MultipartEncoder(fields=fields, boundary=boundary)
- headers = {"Content-Type": m.content_type}
- url = f"{base}/voice/ssml"
-
- res = requests.post(url=url, data=m, headers=headers)
- fname = re.findall("filename=(.+)", res.headers["Content-Disposition"])[0]
- path = f"{abs_path}/{fname}"
-
- with open(path, "wb") as f:
- f.write(res.content)
- print(path)
- return path
-
-def voice_dimensional_emotion(upload_path):
- upload_name = os.path.basename(upload_path)
- upload_type = f'audio/{upload_name.split(".")[1]}' # wav,ogg
-
- with open(upload_path, 'rb') as upload_file:
- fields = {
- "upload": (upload_name, upload_file, upload_type),
- }
- boundary = '----VoiceConversionFormBoundary' + ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 16))
-
- m = MultipartEncoder(fields=fields, boundary=boundary)
- headers = {"Content-Type": m.content_type}
- url = f"{base}/voice/dimension-emotion"
-
- res = requests.post(url=url, data=m, headers=headers)
- fname = re.findall("filename=(.+)", res.headers["Content-Disposition"])[0]
- path = f"{abs_path}/{fname}"
-
- with open(path, "wb") as f:
- f.write(res.content)
- print(path)
- return path
-```
+- 见`api_test.py`
+
+
## API KEY
@@ -615,4 +429,5 @@ def voice_dimensional_emotion(upload_path):
- emotional-vits:https://github.com/innnky/emotional-vits
- vits-uma-genshin-honkai:https://huggingface.co/spaces/zomehwh/vits-uma-genshin-honkai
- vits_chinese:https://github.com/PlayVoice/vits_chinese
+- Bert_VITS2:https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2
diff --git a/api_test.py b/api_test.py
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..07ada8c4617e4eec67f3a552275303115731f76a
--- /dev/null
+++ b/api_test.py
@@ -0,0 +1,429 @@
+import json
+import re
+import requests
+import os
+import time
+import random
+import string
+from requests_toolbelt.multipart.encoder import MultipartEncoder
+
+absolute_path = os.path.dirname(__file__)
+base_url = "http://127.0.0.1:23456"
+
+
+# 映射表
+def voice_speakers():
+ url = f"{base_url}/voice/speakers"
+
+ res = requests.post(url=url)
+ json = res.json()
+ for i in json:
+ print(i)
+ for j in json[i]:
+ print(j)
+ return json
+
+
+# 语音合成 voice vits
+def voice_vits(text, id=0, format="wav", lang="auto", length=1, noise=0.667, noisew=0.8, max=50, save_audio=True,
+ save_path=None):
+ fields = {
+ "text": text,
+ "id": str(id),
+ "format": format,
+ "lang": lang,
+ "length": str(length),
+ "noise": str(noise),
+ "noisew": str(noisew),
+ "max": str(max)
+ }
+ boundary = '----VoiceConversionFormBoundary' + ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 16))
+
+ m = MultipartEncoder(fields=fields, boundary=boundary)
+ headers = {"Content-Type": m.content_type}
+ url = f"{base_url}/voice/vits"
+
+ res = requests.post(url=url, data=m, headers=headers)
+ fname = re.findall("filename=(.+)", res.headers["Content-Disposition"])[0]
+ if save_path is not None:
+ path = os.path.join(save_path, fname)
+ else:
+ path = os.path.join(absolute_path, fname)
+ if save_audio:
+ with open(path, "wb") as f:
+ f.write(res.content)
+ print(path)
+ return path
+ return None
+
+
+def voice_vits_streaming(text, id=0, format="wav", lang="auto", length=1, noise=0.667, noisew=0.8, max=50,
+ save_audio=True, save_path=None):
+ fields = {
+ "text": text,
+ "id": str(id),
+ "format": format,
+ "lang": lang,
+ "length": str(length),
+ "noise": str(noise),
+ "noisew": str(noisew),
+ "max": str(max),
+ "streaming": 'True'
+ }
+ boundary = '----VoiceConversionFormBoundary' + ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 16))
+
+ m = MultipartEncoder(fields=fields, boundary=boundary)
+ headers = {"Content-Type": m.content_type}
+ url = f"{base_url}/voice"
+
+ res = requests.post(url=url, data=m, headers=headers)
+ fname = re.findall("filename=(.+)", res.headers["Content-Disposition"])[0]
+ if save_path is not None:
+ path = os.path.join(save_path, fname)
+ else:
+ path = os.path.join(absolute_path, fname)
+ if save_audio:
+ with open(path, "wb") as f:
+ f.write(res.content)
+ print(path)
+ return path
+ return None
+
+
+def voice_vits_streaming(text, id=0, format="wav", lang="auto", length=1, noise=0.667, noisew=0.8, max=50,
+ save_path=None):
+ fields = {
+ "text": text,
+ "id": str(id),
+ "format": format,
+ "lang": lang,
+ "length": str(length),
+ "noise": str(noise),
+ "noisew": str(noisew),
+ "max": str(max),
+ "streaming": 'True'
+ }
+ boundary = '----VoiceConversionFormBoundary' + ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 16))
+
+ m = MultipartEncoder(fields=fields, boundary=boundary)
+ headers = {"Content-Type": m.content_type}
+ url = f"{base_url}/voice"
+
+ res = requests.post(url=url, data=m, headers=headers, stream=True)
+ fname = re.findall("filename=(.+)", res.headers["Content-Disposition"])[0]
+ if save_path is not None:
+ path = os.path.join(save_path, fname)
+ else:
+ path = os.path.join(absolute_path, fname)
+ audio = res.content
+
+ def get_file_size_from_bytes(byte_data):
+ file_size_offset = 4
+ file_size_length = 4
+
+ try:
+ file_size_bytes = byte_data[file_size_offset:file_size_offset + file_size_length]
+ file_size = int.from_bytes(file_size_bytes, byteorder='little')
+ return file_size + 8
+ except IndexError:
+ return None
+
+ audio = None
+ p = 0
+ audio_size = None
+ audios = []
+
+ for chunk in res.iter_content(chunk_size=1024):
+ if audio is None:
+ audio = chunk
+ else:
+ audio += chunk
+
+ p += len(chunk)
+ if audio_size is not None:
+ if p >= audio_size:
+ p = p - audio_size
+ audios.append(audio[:audio_size])
+ audio = audio[audio_size:]
+ audio_size = get_file_size_from_bytes(audio)
+ else:
+ audio_size = get_file_size_from_bytes(audio)
+ for i, audio in enumerate(audios):
+ with open(f"{path[:-4]}-{i}.wav", "wb") as f:
+ f.write(audio)
+
+ print(f"{path[:-4]}-{i}.wav")
+ return path
+
+
+# 语音转换 hubert-vits
+def voice_hubert_vits(upload_path, id, format="wav", length=1, noise=0.667, noisew=0.8, save_audio=True,
+ save_path=None):
+ upload_name = os.path.basename(upload_path)
+ upload_type = f'audio/{upload_name.split(".")[1]}' # wav,ogg
+
+ with open(upload_path, 'rb') as upload_file:
+ fields = {
+ "upload": (upload_name, upload_file, upload_type),
+ "id": str(id),
+ "format": format,
+ "length": str(length),
+ "noise": str(noise),
+ "noisew": str(noisew),
+ }
+ boundary = '----VoiceConversionFormBoundary' + ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 16))
+
+ m = MultipartEncoder(fields=fields, boundary=boundary)
+ headers = {"Content-Type": m.content_type}
+ url = f"{base_url}/voice/hubert-vits"
+
+ res = requests.post(url=url, data=m, headers=headers)
+ fname = re.findall("filename=(.+)", res.headers["Content-Disposition"])[0]
+ if save_path is not None:
+ path = os.path.join(save_path, fname)
+ else:
+ path = os.path.join(absolute_path, fname)
+ if save_audio:
+ with open(path, "wb") as f:
+ f.write(res.content)
+ print(path)
+ return path
+ return None
+
+
+# 维度情感模型 w2v2-vits
+def voice_w2v2_vits(text, id=0, format="wav", lang="auto", length=1, noise=0.667, noisew=0.8, max=50, emotion=0,
+ save_audio=True, save_path=None):
+ fields = {
+ "text": text,
+ "id": str(id),
+ "format": format,
+ "lang": lang,
+ "length": str(length),
+ "noise": str(noise),
+ "noisew": str(noisew),
+ "max": str(max),
+ "emotion": str(emotion)
+ }
+ boundary = '----VoiceConversionFormBoundary' + ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 16))
+
+ m = MultipartEncoder(fields=fields, boundary=boundary)
+ headers = {"Content-Type": m.content_type}
+ url = f"{base_url}/voice/w2v2-vits"
+
+ res = requests.post(url=url, data=m, headers=headers)
+ fname = re.findall("filename=(.+)", res.headers["Content-Disposition"])[0]
+ if save_path is not None:
+ path = os.path.join(save_path, fname)
+ else:
+ path = os.path.join(absolute_path, fname)
+ if save_audio:
+ with open(path, "wb") as f:
+ f.write(res.content)
+ print(path)
+ return path
+ return None
+
+
+# 语音转换 同VITS模型内角色之间的音色转换
+def voice_conversion(upload_path, original_id, target_id, save_audio=True, save_path=None):
+ upload_name = os.path.basename(upload_path)
+ upload_type = f'audio/{upload_name.split(".")[1]}' # wav,ogg
+
+ with open(upload_path, 'rb') as upload_file:
+ fields = {
+ "upload": (upload_name, upload_file, upload_type),
+ "original_id": str(original_id),
+ "target_id": str(target_id),
+ }
+ boundary = '----VoiceConversionFormBoundary' + ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 16))
+ m = MultipartEncoder(fields=fields, boundary=boundary)
+
+ headers = {"Content-Type": m.content_type}
+ url = f"{base_url}/voice/conversion"
+
+ res = requests.post(url=url, data=m, headers=headers)
+
+ fname = re.findall("filename=(.+)", res.headers["Content-Disposition"])[0]
+ if save_path is not None:
+ path = os.path.join(save_path, fname)
+ else:
+ path = os.path.join(absolute_path, fname)
+
+ if save_audio:
+ with open(path, "wb") as f:
+ f.write(res.content)
+ print(path)
+ return path
+ return None
+
+
+def voice_ssml(ssml, save_audio=True, save_path=None):
+ fields = {
+ "ssml": ssml,
+ }
+ boundary = '----VoiceConversionFormBoundary' + ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 16))
+
+ m = MultipartEncoder(fields=fields, boundary=boundary)
+ headers = {"Content-Type": m.content_type}
+ url = f"{base_url}/voice/ssml"
+
+ res = requests.post(url=url, data=m, headers=headers)
+ fname = re.findall("filename=(.+)", res.headers["Content-Disposition"])[0]
+ if save_path is not None:
+ path = os.path.join(save_path, fname)
+ else:
+ path = os.path.join(absolute_path, fname)
+
+ if save_audio:
+ with open(path, "wb") as f:
+ f.write(res.content)
+ print(path)
+ return path
+ return None
+
+
+def voice_dimensional_emotion(upload_path, save_audio=True,
+ save_path=None):
+ upload_name = os.path.basename(upload_path)
+ upload_type = f'audio/{upload_name.split(".")[1]}' # wav,ogg
+
+ with open(upload_path, 'rb') as upload_file:
+ fields = {
+ "upload": (upload_name, upload_file, upload_type),
+ }
+ boundary = '----VoiceConversionFormBoundary' + ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 16))
+
+ m = MultipartEncoder(fields=fields, boundary=boundary)
+ headers = {"Content-Type": m.content_type}
+ url = f"{base_url}/voice/dimension-emotion"
+
+ res = requests.post(url=url, data=m, headers=headers)
+ fname = re.findall("filename=(.+)", res.headers["Content-Disposition"])[0]
+ if save_path is not None:
+ path = os.path.join(save_path, fname)
+ else:
+ path = os.path.join(absolute_path, fname)
+ if save_audio:
+ with open(path, "wb") as f:
+ f.write(res.content)
+ print(path)
+ return path
+ return None
+
+
+def vits_json(text, id=0, format="wav", lang="auto", length=1, noise=0.667, noisew=0.8, max=50,
+ save_path=None):
+ fields = {
+ "text": text,
+ "id": str(id),
+ "format": format,
+ "lang": lang,
+ "length": str(length),
+ "noise": str(noise),
+ "noisew": str(noisew),
+ "max": str(max)
+ }
+ f = json.dumps(fields)
+ url = f"{base_url}/voice"
+ header = {"Content-Type": 'application/json'}
+ res = requests.post(url=url, data=f, headers=header)
+
+ fname = re.findall("filename=(.+)", res.headers["Content-Disposition"])[0]
+ if save_path is not None:
+ path = os.path.join(save_path, fname)
+ else:
+ path = os.path.join(absolute_path, fname)
+
+ with open(path, "wb") as f:
+ f.write(res.content)
+ print(path)
+ return path
+
+
+# Bert_vits2
+def voice_bert_vits2(text, id=0, format="wav", lang="auto", length=1, noise=0.667, noisew=0.8, max=50, sdp_ratio=0.2,
+ save_audio=True, save_path=None):
+ fields = {
+ "text": text,
+ "id": str(id),
+ "format": format,
+ "lang": lang,
+ "length": str(length),
+ "noise": str(noise),
+ "noisew": str(noisew),
+ "max": str(max),
+ "sdp_ratio": str(sdp_ratio)
+ }
+ boundary = '----VoiceConversionFormBoundary' + ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 16))
+
+ m = MultipartEncoder(fields=fields, boundary=boundary)
+ headers = {"Content-Type": m.content_type}
+ url = f"{base_url}/voice/bert-vits2"
+
+ res = requests.post(url=url, data=m, headers=headers)
+ fname = re.findall("filename=(.+)", res.headers["Content-Disposition"])[0]
+ if save_path is not None:
+ path = os.path.join(save_path, fname)
+ else:
+ path = os.path.join(absolute_path, fname)
+ if save_audio:
+ with open(path, "wb") as f:
+ f.write(res.content)
+ print(path)
+ return path
+ return None
+
+
+def test_interface(text):
+ error_num = 0
+ for i in range(100):
+ try:
+ time.sleep(1)
+ t1 = time.time()
+ voice_vits(text, format="wav", lang="zh", save_audio=False)
+ t2 = time.time()
+ print(f"{i}:len:{len(text)}耗时:{t2 - t1}")
+ except Exception as e:
+ error_num += 1
+ print(e)
+ print(f"error_num={error_num}")
+
+
+if __name__ == '__main__':
+ text = "你好,こんにちは"
+
+ ssml = """
+
+ 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。
+ 沿着荷塘，是一条曲折的小煤屑路。
+ 这是一条幽僻的路；白天也少人走，夜晚更加寂寞。
+ 荷塘四面，长着许多树，蓊蓊郁郁的。
+ 路的一旁，是些杨柳，和一些不知道名字的树。
+ 没有月光的晚上，这路上阴森森的，有些怕人。
+ 今晚却很好，虽然月光也还是淡淡的。
+ 路上只我一个人，背着手踱着。
+ 这一片天地好像是我的；我也像超出了平常的自己，到了另一个世界里。
+ 我爱热闹，也爱冷静；爱群居，也爱独处。
+ 像今晚上，一个人在这苍茫的月下，什么都可以想，什么都可以不想，便觉是个自由的人。
+ 白天里一定要做的事，一定要说的话，现在都可不理。
+ 这是独处的妙处，我且受用这无边的荷香月色好了。
+
+ """
+
+ from config import CACHE_PATH
+
+ path = voice_vits(text, save_path=CACHE_PATH)
+ voice_vits_streaming(text, save_path=CACHE_PATH)
+ voice_w2v2_vits(text, save_path=CACHE_PATH)
+ voice_conversion(path, 1, 3, save_path=CACHE_PATH)
+ voice_hubert_vits(path, 0, save_path=CACHE_PATH)
+ voice_dimensional_emotion(path, save_path=CACHE_PATH)
+ voice_ssml(ssml, save_path=CACHE_PATH)
+ voice_bert_vits2("你好",lang="zh", save_path=CACHE_PATH)
+ voice_bert_vits2("こんにちは", lang="ja", save_path=CACHE_PATH)
+ # os.system(path)
diff --git a/app.py b/app.py
index 5dd75474680792dc89fedddca3ce4ad138d2b28c..9f12ae38cc1bc2b8f48c473ebdb369a7e0414d04 100644
--- a/app.py
+++ b/app.py
@@ -6,8 +6,8 @@ from flask import Flask, request, send_file, jsonify, make_response, render_temp
from werkzeug.utils import secure_filename
from flask_apscheduler import APScheduler
from functools import wraps
-from utils.utils import clean_folder, check_is_none
-from utils.merge import merge_model
+from utils.data_utils import save_audio, clean_folder, check_is_none
+from utils.load_model import load_model
from io import BytesIO
app = Flask(__name__)
@@ -25,7 +25,7 @@ for path in (app.config['LOGS_PATH'], app.config['UPLOAD_FOLDER'], app.config['C
logger.error(f"Unable to create directory {path}: {str(e)}")
# load model
-tts = merge_model(app.config["MODEL_LIST"])
+tts = load_model(app.config["MODEL_LIST"])
def require_api_key(func):
@@ -67,30 +67,23 @@ def voice_speakers_api():
def voice_vits_api():
try:
if request.method == "GET":
- text = request.args.get("text", "")
- id = int(request.args.get("id", app.config.get("ID", 0)))
- format = request.args.get("format", app.config.get("FORMAT", "wav"))
- lang = request.args.get("lang", app.config.get("LANG", "auto"))
- length = float(request.args.get("length", app.config.get("LENGTH", 1)))
- noise = float(request.args.get("noise", app.config.get("NOISE", 0.667)))
- noisew = float(request.args.get("noisew", app.config.get("NOISEW", 0.8)))
- max = int(request.args.get("max", app.config.get("MAX", 50)))
- use_streaming = request.args.get('streaming', False, type=bool)
+ request_data = request.args
elif request.method == "POST":
content_type = request.headers.get('Content-Type')
if content_type == 'application/json':
- data = request.get_json()
+ request_data = request.get_json()
else:
- data = request.form
- text = data.get("text", "")
- id = int(data.get("id", app.config.get("ID", 0)))
- format = data.get("format", app.config.get("FORMAT", "wav"))
- lang = data.get("lang", app.config.get("LANG", "auto"))
- length = float(data.get("length", app.config.get("LENGTH", 1)))
- noise = float(data.get("noise", app.config.get("NOISE", 0.667)))
- noisew = float(data.get("noisew", app.config.get("NOISEW", 0.8)))
- max = int(data.get("max", app.config.get("MAX", 50)))
- use_streaming = request.form.get('streaming', False, type=bool)
+ request_data = request.form
+
+ text = request_data.get("text", "")
+ id = int(request_data.get("id", app.config.get("ID", 0)))
+ format = request_data.get("format", app.config.get("FORMAT", "wav"))
+ lang = request_data.get("lang", app.config.get("LANG", "auto")).lower()
+ length = float(request_data.get("length", app.config.get("LENGTH", 1)))
+ noise = float(request_data.get("noise", app.config.get("NOISE", 0.667)))
+ noisew = float(request_data.get("noisew", app.config.get("NOISEW", 0.8)))
+ max = int(request_data.get("max", app.config.get("MAX", 50)))
+ use_streaming = request_data.get('streaming', False, type=bool)
except Exception as e:
logger.error(f"[VITS] {e}")
return make_response("parameter error", 400)
@@ -112,7 +105,7 @@ def voice_vits_api():
# 校验模型是否支持输入的语言
speaker_lang = tts.voice_speakers["VITS"][id].get('lang')
- if lang.upper() != "AUTO" and lang.upper() != "MIX" and len(speaker_lang) != 1 and lang not in speaker_lang:
+ if lang not in ["auto", "mix"] and len(speaker_lang) != 1 and lang not in speaker_lang:
logger.info(f"[VITS] lang \"{lang}\" is not in {speaker_lang}")
return make_response(jsonify({"status": "error", "message": f"lang '{lang}' is not in {speaker_lang}"}), 400)
@@ -136,20 +129,23 @@ def voice_vits_api():
"lang": lang,
"speaker_lang": speaker_lang}
- if app.config.get("SAVE_AUDIO", False):
- logger.debug(f"[VITS] {fname}")
-
if use_streaming:
- audio = tts.stream_vits_infer(task, fname)
+ audio = tts.stream_vits_infer(task)
response = make_response(audio)
response.headers['Content-Disposition'] = f'attachment; filename={fname}'
response.headers['Content-Type'] = file_type
return response
else:
t1 = time.time()
- audio = tts.vits_infer(task, fname)
+ audio = tts.vits_infer(task)
t2 = time.time()
logger.info(f"[VITS] finish in {(t2 - t1):.2f}s")
+
+ if app.config.get("SAVE_AUDIO", False):
+ logger.debug(f"[VITS] {fname}")
+ path = os.path.join(app.config.get('CACHE_PATH'), fname)
+ save_audio(audio.getvalue(), path)
+
return send_file(path_or_file=audio, mimetype=file_type, download_name=fname)
@@ -191,11 +187,15 @@ def voice_hubert_api():
"audio_path": os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], fname)}
t1 = time.time()
- audio = tts.hubert_vits_infer(task, fname)
+ audio = tts.hubert_vits_infer(task)
t2 = time.time()
+ logger.info(f"[hubert] finish in {(t2 - t1):.2f}s")
+
if app.config.get("SAVE_AUDIO", False):
logger.debug(f"[hubert] {fname}")
- logger.info(f"[hubert] finish in {(t2 - t1):.2f}s")
+ path = os.path.join(app.config.get('CACHE_PATH'), fname)
+ save_audio(audio.getvalue(), path)
+
if use_streaming:
audio = tts.generate_audio_chunks(audio)
response = make_response(audio)
@@ -211,32 +211,24 @@ def voice_hubert_api():
def voice_w2v2_api():
try:
if request.method == "GET":
- text = request.args.get("text", "")
- id = int(request.args.get("id", app.config.get("ID", 0)))
- format = request.args.get("format", app.config.get("FORMAT", "wav"))
- lang = request.args.get("lang", app.config.get("LANG", "auto"))
- length = float(request.args.get("length", app.config.get("LENGTH", 1)))
- noise = float(request.args.get("noise", app.config.get("NOISE", 0.667)))
- noisew = float(request.args.get("noisew", app.config.get("NOISEW", 0.8)))
- max = int(request.args.get("max", app.config.get("MAX", 50)))
- emotion = int(request.args.get("emotion", app.config.get("EMOTION", 0)))
- use_streaming = request.args.get('streaming', False, type=bool)
+ request_data = request.args
elif request.method == "POST":
content_type = request.headers.get('Content-Type')
if content_type == 'application/json':
- data = request.get_json()
+ request_data = request.get_json()
else:
- data = request.form
- text = data.get("text", "")
- id = int(data.get("id", app.config.get("ID", 0)))
- format = data.get("format", app.config.get("FORMAT", "wav"))
- lang = data.get("lang", app.config.get("LANG", "auto"))
- length = float(data.get("length"))
- noise = float(data.get("noise", app.config.get("NOISE", 0.667)))
- noisew = float(data.get("noisew", app.config.get("NOISEW", 0.8)))
- max = int(data.get("max", app.config.get("MAX", 50)))
- emotion = int(data.get("emotion", app.config.get("EMOTION", 0)))
- use_streaming = request.form.get('streaming', False, type=bool)
+ request_data = request.form
+
+ text = request_data.get("text", "")
+ id = int(request_data.get("id", app.config.get("ID", 0)))
+ format = request_data.get("format", app.config.get("FORMAT", "wav"))
+ lang = request_data.get("lang", app.config.get("LANG", "auto")).lower()
+ length = float(request_data.get("length", app.config.get("LENGTH", 1)))
+ noise = float(request_data.get("noise", app.config.get("NOISE", 0.667)))
+ noisew = float(request_data.get("noisew", app.config.get("NOISEW", 0.8)))
+ max = int(request_data.get("max", app.config.get("MAX", 50)))
+ emotion = int(request_data.get("emotion", app.config.get("EMOTION", 0)))
+ use_streaming = request_data.get('streaming', False, type=bool)
except Exception as e:
logger.error(f"[w2v2] {e}")
return make_response(f"parameter error", 400)
@@ -259,7 +251,7 @@ def voice_w2v2_api():
# 校验模型是否支持输入的语言
speaker_lang = tts.voice_speakers["W2V2-VITS"][id].get('lang')
- if lang.upper() != "AUTO" and lang.upper() != "MIX" and len(speaker_lang) != 1 and lang not in speaker_lang:
+ if lang not in ["auto", "mix"] and len(speaker_lang) != 1 and lang not in speaker_lang:
logger.info(f"[w2v2] lang \"{lang}\" is not in {speaker_lang}")
return make_response(jsonify({"status": "error", "message": f"lang '{lang}' is not in {speaker_lang}"}), 400)
@@ -285,10 +277,15 @@ def voice_w2v2_api():
"speaker_lang": speaker_lang}
t1 = time.time()
- audio = tts.w2v2_vits_infer(task, fname)
+ audio = tts.w2v2_vits_infer(task)
t2 = time.time()
+ logger.info(f"[w2v2] finish in {(t2 - t1):.2f}s")
+
if app.config.get("SAVE_AUDIO", False):
- logger.debug(f"[W2V2] {fname}")
+ logger.debug(f"[w2v2] {fname}")
+ path = os.path.join(app.config.get('CACHE_PATH'), fname)
+ save_audio(audio.getvalue(), path)
+
if use_streaming:
audio = tts.generate_audio_chunks(audio)
response = make_response(audio)
@@ -296,7 +293,6 @@ def voice_w2v2_api():
response.headers['Content-Type'] = file_type
return response
else:
- logger.info(f"[w2v2] finish in {(t2 - t1):.2f}s")
return send_file(path_or_file=audio, mimetype=file_type, download_name=fname)
@@ -326,11 +322,15 @@ def vits_voice_conversion_api():
"format": format}
t1 = time.time()
- audio = tts.vits_voice_conversion(task, fname)
+ audio = tts.vits_voice_conversion(task)
t2 = time.time()
+ logger.info(f"[Voice conversion] finish in {(t2 - t1):.2f}s")
+
if app.config.get("SAVE_AUDIO", False):
logger.debug(f"[Voice conversion] {fname}")
- logger.info(f"[Voice conversion] finish in {(t2 - t1):.2f}s")
+ path = os.path.join(app.config.get('CACHE_PATH'), fname)
+ save_audio(audio.getvalue(), path)
+
if use_streaming:
audio = tts.generate_audio_chunks(audio)
response = make_response(audio)
@@ -343,14 +343,15 @@ def vits_voice_conversion_api():
@app.route('/voice/ssml', methods=["POST"])
@require_api_key
-def ssml():
+def ssml_api():
try:
content_type = request.headers.get('Content-Type')
if content_type == 'application/json':
- data = request.get_json()
+ request_data = request.get_json()
else:
- data = request.form
- ssml = data.get("ssml")
+ request_data = request.form
+
+ ssml = request_data.get("ssml")
except Exception as e:
logger.info(f"[ssml] {e}")
return make_response(jsonify({"status": "error", "message": f"parameter error"}), 400)
@@ -361,11 +362,14 @@ def ssml():
file_type = f"audio/{format}"
t1 = time.time()
- audio = tts.create_ssml_infer_task(voice_tasks, format, fname)
+ audio = tts.create_ssml_infer_task(voice_tasks, format)
t2 = time.time()
+ logger.info(f"[ssml] finish in {(t2 - t1):.2f}s")
+
if app.config.get("SAVE_AUDIO", False):
logger.debug(f"[ssml] {fname}")
- logger.info(f"[ssml] finish in {(t2 - t1):.2f}s")
+ path = os.path.join(app.config.get('CACHE_PATH'), fname)
+ save_audio(audio.getvalue(), path)
return send_file(path_or_file=audio, mimetype=file_type, download_name=fname)
@@ -385,15 +389,15 @@ def dimensional_emotion():
file_type = "application/octet-stream; charset=ascii"
fname = os.path.splitext(audio.filename)[0] + ".npy"
- audio = tts.get_dimensional_emotion_npy(content)
+ emotion_npy = tts.get_dimensional_emotion_npy(content)
if use_streaming:
- audio = tts.generate_audio_chunks(audio)
- response = make_response(audio)
+ emotion_npy = tts.generate_audio_chunks(emotion_npy)
+ response = make_response(emotion_npy)
response.headers['Content-Disposition'] = f'attachment; filename={fname}'
response.headers['Content-Type'] = file_type
return response
else:
- return send_file(path_or_file=audio, mimetype=file_type, download_name=fname)
+ return send_file(path_or_file=emotion_npy, mimetype=file_type, download_name=fname)
@app.route('/voice/bert-vits2', methods=["GET", "POST"])
@@ -401,37 +405,29 @@ def dimensional_emotion():
def voice_bert_vits2_api():
try:
if request.method == "GET":
- text = request.args.get("text", "")
- id = int(request.args.get("id", app.config.get("ID", 0)))
- format = request.args.get("format", app.config.get("FORMAT", "wav"))
- # lang = request.args.get("lang", app.config.get("LANG", "auto"))
- lang = "ZH"
- length = float(request.args.get("length", app.config.get("LENGTH", 1)))
- noise = float(request.args.get("noise", app.config.get("NOISE", 0.5)))
- noisew = float(request.args.get("noisew", app.config.get("NOISEW", 0.6)))
- sdp_ratio = float(request.args.get("sdp_ratio", 0.2))
- max = int(request.args.get("max", app.config.get("MAX", 50)))
+ request_data = request.args
elif request.method == "POST":
content_type = request.headers.get('Content-Type')
if content_type == 'application/json':
- data = request.get_json()
+ request_data = request.get_json()
else:
- data = request.form
- text = data.get("text", "")
- id = int(data.get("id", app.config.get("ID", 0)))
- format = data.get("format", app.config.get("FORMAT", "wav"))
- # lang = data.get("lang", app.config.get("LANG", "auto"))
- lang = "ZH"
- length = float(data.get("length", app.config.get("LENGTH", 1)))
- noise = float(data.get("noise", app.config.get("NOISE", 0.667)))
- noisew = float(data.get("noisew", app.config.get("NOISEW", 0.8)))
- sdp_ratio = float(data.get("noisew", app.config.get("SDP_RATIO", 0.2)))
- max = int(data.get("max", app.config.get("MAX", 50)))
+ request_data = request.form
+
+ text = request_data.get("text", "")
+ id = int(request_data.get("id", app.config.get("ID", 0)))
+ format = request_data.get("format", app.config.get("FORMAT", "wav"))
+ lang = request_data.get("lang", "auto").lower()
+ length = float(request_data.get("length", app.config.get("LENGTH", 1)))
+ noise = float(request_data.get("noise", app.config.get("NOISE", 0.667)))
+ noisew = float(request_data.get("noisew", app.config.get("NOISEW", 0.8)))
+ sdp_ratio = float(request_data.get("sdp_ratio", app.config.get("SDP_RATIO", 0.2)))
+ max = int(request_data.get("max", app.config.get("MAX", 50)))
except Exception as e:
logger.error(f"[Bert-VITS2] {e}")
return make_response("parameter error", 400)
- logger.info(f"[Bert-VITS2] id:{id} format:{format} lang:{lang} length:{length} noise:{noise} noisew:{noisew} sdp_ratio:{sdp_ratio}")
+ logger.info(
+ f"[Bert-VITS2] id:{id} format:{format} lang:{lang} length:{length} noise:{noise} noisew:{noisew} sdp_ratio:{sdp_ratio}")
logger.info(f"[Bert-VITS2] len:{len(text)} text：{text}")
if check_is_none(text):
@@ -448,7 +444,7 @@ def voice_bert_vits2_api():
# 校验模型是否支持输入的语言
speaker_lang = tts.voice_speakers["BERT-VITS2"][id].get('lang')
- if lang.upper() != "AUTO" and lang.upper() != "MIX" and len(speaker_lang) != 1 and lang not in speaker_lang:
+ if lang not in ["auto", "mix"] and len(speaker_lang) != 1 and lang not in speaker_lang:
logger.info(f"[Bert-VITS2] lang \"{lang}\" is not in {speaker_lang}")
return make_response(jsonify({"status": "error", "message": f"lang '{lang}' is not in {speaker_lang}"}), 400)
@@ -469,14 +465,16 @@ def voice_bert_vits2_api():
"lang": lang,
"speaker_lang": speaker_lang}
- if app.config.get("SAVE_AUDIO", False):
- logger.debug(f"[Bert-VITS2] {fname}")
-
-
t1 = time.time()
- audio = tts.bert_vits2_infer(task, fname)
+ audio = tts.bert_vits2_infer(task)
t2 = time.time()
logger.info(f"[Bert-VITS2] finish in {(t2 - t1):.2f}s")
+
+ if app.config.get("SAVE_AUDIO", False):
+ logger.debug(f"[Bert-VITS2] {fname}")
+ path = os.path.join(app.config.get('CACHE_PATH'), fname)
+ save_audio(audio.getvalue(), path)
+
return send_file(path_or_file=audio, mimetype=file_type, download_name=fname)
@@ -484,16 +482,16 @@ def voice_bert_vits2_api():
def check():
try:
if request.method == "GET":
- model = request.args.get("model")
- id = int(request.args.get("id"))
+ request_data = request.args
elif request.method == "POST":
content_type = request.headers.get('Content-Type')
if content_type == 'application/json':
- data = request.get_json()
+ request_data = request.get_json()
else:
- data = request.form
- model = data.get("model")
- id = int(data.get("id"))
+ request_data = request.form
+
+ model = request_data.get("model")
+ id = int(request_data.get("id"))
except Exception as e:
logger.info(f"[check] {e}")
return make_response(jsonify({"status": "error", "message": "parameter error"}), 400)
diff --git a/bert_vits2/attentions.py b/bert_vits2/attentions.py
index 80df44f4f28f355f50c85c9f273eadfa414a51ff..a027094134d617b3d1493e3d6981ca7825972fc6 100644
--- a/bert_vits2/attentions.py
+++ b/bert_vits2/attentions.py
@@ -42,11 +42,11 @@ class Encoder(nn.Module):
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
+ # 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']
diff --git a/bert_vits2/bert/bert-base-japanese-v3/README.md b/bert_vits2/bert/bert-base-japanese-v3/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c5b3456719f01801a2f29fef5faa8ee672391adf
--- /dev/null
+++ b/bert_vits2/bert/bert-base-japanese-v3/README.md
@@ -0,0 +1,53 @@
+---
+license: apache-2.0
+datasets:
+- cc100
+- wikipedia
+language:
+- ja
+widget:
+- text: 東北大学で[MASK]の研究をしています。
+---
+
+# BERT base Japanese (unidic-lite with whole word masking, CC-100 and jawiki-20230102)
+
+This is a [BERT](https://github.com/google-research/bert) model pretrained on texts in the Japanese language.
+
+This version of the model processes input texts with word-level tokenization based on the Unidic 2.1.2 dictionary (available in [unidic-lite](https://pypi.org/project/unidic-lite/) package), followed by the WordPiece subword tokenization.
+Additionally, the model is trained with the whole word masking enabled for the masked language modeling (MLM) objective.
+
+The codes for the pretraining are available at [cl-tohoku/bert-japanese](https://github.com/cl-tohoku/bert-japanese/).
+
+## Model architecture
+
+The model architecture is the same as the original BERT base model; 12 layers, 768 dimensions of hidden states, and 12 attention heads.
+
+## Training Data
+
+The model is trained on the Japanese portion of [CC-100 dataset](https://data.statmt.org/cc-100/) and the Japanese version of Wikipedia.
+For Wikipedia, we generated a text corpus from the [Wikipedia Cirrussearch dump file](https://dumps.wikimedia.org/other/cirrussearch/) as of January 2, 2023.
+The corpus files generated from CC-100 and Wikipedia are 74.3GB and 4.9GB in size and consist of approximately 392M and 34M sentences, respectively.
+
+For the purpose of splitting texts into sentences, we used [fugashi](https://github.com/polm/fugashi) with [mecab-ipadic-NEologd](https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd) dictionary (v0.0.7).
+
+## Tokenization
+
+The texts are first tokenized by MeCab with the Unidic 2.1.2 dictionary and then split into subwords by the WordPiece algorithm.
+The vocabulary size is 32768.
+
+We used [fugashi](https://github.com/polm/fugashi) and [unidic-lite](https://github.com/polm/unidic-lite) packages for the tokenization.
+
+## Training
+
+We trained the model first on the CC-100 corpus for 1M steps and then on the Wikipedia corpus for another 1M steps.
+For training of the MLM (masked language modeling) objective, we introduced whole word masking in which all of the subword tokens corresponding to a single word (tokenized by MeCab) are masked at once.
+
+For training of each model, we used a v3-8 instance of Cloud TPUs provided by [TPU Research Cloud](https://sites.research.google/trc/about/).
+
+## Licenses
+
+The pretrained models are distributed under the Apache License 2.0.
+
+## Acknowledgments
+
+This model is trained with Cloud TPUs provided by [TPU Research Cloud](https://sites.research.google/trc/about/) program.
diff --git a/bert_vits2/bert/bert-base-japanese-v3/config.json b/bert_vits2/bert/bert-base-japanese-v3/config.json
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..65a2f332234197516eacda2fd4e50f542d7ed71d
--- /dev/null
+++ b/bert_vits2/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_vits2/bert/bert-base-japanese-v3/vocab.txt b/bert_vits2/bert/bert-base-japanese-v3/vocab.txt
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..d6da954b9799a44137a2bf52f8f26f871004c6c8
--- /dev/null
+++ b/bert_vits2/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
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+7
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+9
+:
+;
+<
+=
+>
+?
+@
+A
+B
+C
+D
+E
+F
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+O
+P
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+R
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+T
+U
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+W
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+Y
+Z
+[
+\
+]
+^
+_
+`
+a
+b
+c
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+f
+g
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+l
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+n
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+p
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+u
+v
+w
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+z
+{
+|
+}
+~
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+¥
+¦
+§
+©
+«
+¬
+®
+°
+±
+¶
+·
+»
+¿
+Å
+×
+÷
+ÿ
+ħ
+Γ
+Δ
+Θ
+Λ
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+Ο
+Π
+Σ
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+α
+β
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+δ
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+ζ
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+ι
+κ
+λ
+μ
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+π
+ρ
+σ
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+φ
+χ
+ψ
+ω
+Д
+Щ
+д
+з
+щ
+ъ
+ё
+א
+ิ
+ლ
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+–
+—
+―
+‖
+‘
+’
+“
+”
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+‡
+•
+‰
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+※
+‿
+⁂
+⁑
+€
+℧
+←
+↑
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+↔
+↖
+↗
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+⇄
+⇒
+⇔
+⇦
+⇧
+⇨
+⇩
+∀
+∂
+∃
+∅
+∇
+∈
+∉
+∋
+−
+∓
+√
+∝
+∞
+∟
+∠
+∥
+∦
+∧
+∨
+∩
+∪
+∫
+∮
+∴
+∵
+∽
+≃
+≅
+≈
+≒
+≠
+≡
+≢
+≦
+≧
+≪
+≫
+≶
+≷
+⊂
+⊃
+⊄
+⊅
+⊆
+⊇
+⊊
+⊋
+⊕
+⊖
+⊗
+⊥
+⊿
+⋚
+⋛
+⌅
+⌆
+⌒
+⌘
+⎾
+⎿
+⏀
+⏁
+⏂
+⏃
+⏄
+⏅
+⏆
+⏇
+⏈
+⏉
+⏊
+⏋
+⏌
+⏎
+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
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+詆
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+靖
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+##古
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+##ご
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+##朗
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+##之
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+##遇
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+##仁
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+##卸
+##野
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+##兵
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+##面
+##甚
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+##μ
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+##以
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+##ほ
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+##考
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+##υ
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+##σ
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+##睨
+##定
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+##用
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+##音
+##蹴
+##注
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+##峠
+##蕎
+##麦
+##点
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+##汶
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+##主
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+##曇
+##繰
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+##蒼
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+##曽
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+##百
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+##囲
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+##懋
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+##夕
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+##祐
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+##血
+##潰
+##社
+##寶
+##喰
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+##抗
+##自
+##郵
+##欽
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+##眉
+##波
+##鉦
+##鼠
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+##撥
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+##堅
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+##景
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+##衫
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+##罪
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+##軌
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+##幀
+##悲
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+##彧
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+##琰
+##叙
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+##鐙
+##賦
+##應
+##瑀
+##硯
+##燃
+##彪
+##族
+##句
+##灼
+##迪
+##唱
+##瑞
+##沸
+##革
+##賓
+##芝
+##因
+##置
+##卒
+##初
+##趣
+##僔
+##荘
+##芋
+##肺
+##榻
+##効
+##无
+##褒
+##銅
+##〉
+##÷
+##銘
+##吻
+##冊
+##振
+##$
+##啼
+##鋸
+##辭
+##倪
+##碧
+##並
+##輸
+##牌
+##斤
+##蝋
+##煤
+##早
+##容
+##娥
+##襷
+##租
+##峰
+##障
+##爵
+##揃
+##枕
+##徙
+##献
+##易
+##症
+##濱
+##伏
+##涼
+##·
+##∇
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+##塊
+##昶
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+##幻
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+##殘
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+##鶚
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+##椽
+##麩
+##詔
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+##穡
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+##樣
+##澹
+##衾
+##藺
+##旛
+##跚
+##糟
+##窮
+##緜
+##瓊
+##窩
+##縋
+##緞
+##剋
+##阯
+##汞
+##肭
+##¿
+##鉛
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+##檄
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+##豨
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+##跛
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+##糒
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+##邯
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+##噪
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+##齪
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+##騁
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+##喃
+##笄
+##碌
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+##荊
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+##繡
+##埵
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+##鑠
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+##陘
+##怜
+##鈕
+##迩
+##鍔
+##∂
+##晰
+##袈
+##闖
+##灑
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+##衒
+##玘
+##鑓
+##潯
+##跖
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+ホテル
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+ミュージック
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+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
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+専ら
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+振替
+採算
+漁獲
+胎児
+衣料
+衰弱
+2024
+サンリオ
+ルーレット
+##vex
+セグメント
+ジブラル
+新発田
+ハッシュ
+ミゲル
+一日
+小字
+弓道
+快挙
+長兄
+##Pa
+ダイヤル
+1834
+##ootball
+かも
+ロジャース
+新版
+案件
+清国
+課さ
+中継ぎ
+1819
+ナンシー
+Lv
+WHO
+ぶち
+アノ
+エリカ
+グリン
+ワースト
+名高い
+所収
+朝夕
+江蘇
+温室
+無実
+足首
+陸戦
+ステファン
+アントワ
+かり
+セバス
+倒れる
+図案
+国史
+挑み
+茂木
+##シク
+##ンドゥ
+ジャコ
+ゲームズ
+サイクリング
+Jour
+Line
+hyd
+中庭
+審理
+整合
+焼酎
+直子
+箕面
+##ッダー
+##ラック
+##94
+##ANA
+見舞い
+サトウ
+OUT
+ガーナ
+亜目
+天界
+安井
+家光
+挙がっ
+献身
+##po
+ジェイク
+##ette
+##TRA
+ミカエル
+mac
+ひで
+りく
+オホ
+井原
+井伊
+共済
+戦乱
+模擬
+治める
+烏丸
+##ーカ
+##の川
+ディラン
+シュレ
+メンフィス
+NSC
+BT
+First
+Les
diff --git a/bert_vits2/bert_vits2.py b/bert_vits2/bert_vits2.py
index 9811360abb36a2bdc9604816b1834e39b9f49ed7..445ff1ca7dc1e9468e0b3ccbb1a36a55cfa883c7 100644
--- a/bert_vits2/bert_vits2.py
+++ b/bert_vits2/bert_vits2.py
@@ -1,41 +1,46 @@
-import re
-
import numpy as np
import torch
-from bert_vits2 import utils, commons
+from bert_vits2 import commons
+from bert_vits2 import utils as bert_vits2_utils
from bert_vits2.models import SynthesizerTrn
-from bert_vits2.text import symbols, cleaned_text_to_sequence, get_bert
+from bert_vits2.text import *
from bert_vits2.text.cleaner import clean_text
-from utils.nlp import sentence_split, cut
+from utils import classify_language, get_hparams_from_file, lang_dict
+from utils.sentence import sentence_split_and_markup, cut
class Bert_VITS2:
- def __init__(self, model, config, device=torch.device("cpu")):
- self.hps_ms = utils.get_hparams_from_file(config)
+ def __init__(self, model, config, device=torch.device("cpu"), **kwargs):
+ self.hps_ms = get_hparams_from_file(config)
self.n_speakers = getattr(self.hps_ms.data, 'n_speakers', 0)
self.speakers = [item[0] for item in
sorted(list(getattr(self.hps_ms.data, 'spk2id', {'0': 0}).items()), key=lambda x: x[1])]
+
+ self.legacy = getattr(self.hps_ms.data, 'legacy', False)
+ self.symbols = symbols_legacy if self.legacy else symbols
+ self._symbol_to_id = {s: i for i, s in enumerate(self.symbols)}
+
self.net_g = SynthesizerTrn(
- len(symbols),
+ len(self.symbols),
self.hps_ms.data.filter_length // 2 + 1,
self.hps_ms.train.segment_size // self.hps_ms.data.hop_length,
n_speakers=self.hps_ms.data.n_speakers,
+ symbols=self.symbols,
**self.hps_ms.model).to(device)
_ = self.net_g.eval()
self.device = device
self.load_model(model)
def load_model(self, model):
- utils.load_checkpoint(model, self.net_g, None, skip_optimizer=True)
+ bert_vits2_utils.load_checkpoint(model, self.net_g, None, skip_optimizer=True)
def get_speakers(self):
return self.speakers
def get_text(self, text, language_str, hps):
norm_text, phone, tone, word2ph = clean_text(text, language_str)
- # print([f"{p}{t}" for p, t in zip(phone, tone)])
- phone, tone, language = cleaned_text_to_sequence(phone, tone, language_str)
+ phone, tone, language = cleaned_text_to_sequence(phone, tone, language_str, self._symbol_to_id)
if hps.data.add_blank:
phone = commons.intersperse(phone, 0)
@@ -45,25 +50,37 @@ class Bert_VITS2:
word2ph[i] = word2ph[i] * 2
word2ph[0] += 1
bert = get_bert(norm_text, word2ph, language_str)
+ del word2ph
+ assert bert.shape[-1] == len(phone), phone
- assert bert.shape[-1] == len(phone)
-
+ if language_str == "zh":
+ bert = bert
+ ja_bert = torch.zeros(768, len(phone))
+ elif language_str == "ja":
+ 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
- return bert, phone, tone, language
-
- def infer(self, text, sdp_ratio, noise_scale, noise_scale_w, length_scale, sid):
- bert, phones, tones, lang_ids = self.get_text(text, "ZH", self.hps_ms)
+ def infer(self, text, lang, sdp_ratio, noise_scale, noise_scale_w, length_scale, sid):
+ bert, ja_bert, phones, tones, lang_ids = self.get_text(text, lang, self.hps_ms)
with torch.no_grad():
x_tst = phones.to(self.device).unsqueeze(0)
tones = tones.to(self.device).unsqueeze(0)
lang_ids = lang_ids.to(self.device).unsqueeze(0)
bert = bert.to(self.device).unsqueeze(0)
+ ja_bert = ja_bert.to(self.device).unsqueeze(0)
x_tst_lengths = torch.LongTensor([phones.size(0)]).to(self.device)
speakers = torch.LongTensor([int(sid)]).to(self.device)
- audio = self.net_g.infer(x_tst, x_tst_lengths, speakers, tones, lang_ids, bert, sdp_ratio=sdp_ratio
+ audio = self.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()
@@ -72,17 +89,20 @@ class Bert_VITS2:
def get_audio(self, voice, auto_break=False):
text = voice.get("text", None)
+ lang = voice.get("lang", "auto")
sdp_ratio = voice.get("sdp_ratio", 0.2)
noise_scale = voice.get("noise", 0.5)
noise_scale_w = voice.get("noisew", 0.6)
length_scale = voice.get("length", 1)
sid = voice.get("id", 0)
max = voice.get("max", 50)
- # sentence_list = sentence_split(text, max, "ZH", ["zh"])
+ # sentence_list = sentence_split_and_markup(text, max, "ZH", ["zh"])
+ if lang == "auto":
+ lang = classify_language(text, target_languages=lang_dict["bert_vits2"])
sentence_list = cut(text, max)
audios = []
for sentence in sentence_list:
- audio = self.infer(sentence, sdp_ratio, noise_scale, noise_scale_w, length_scale, sid)
+ audio = self.infer(sentence, lang, sdp_ratio, noise_scale, noise_scale_w, length_scale, sid)
audios.append(audio)
audio = np.concatenate(audios)
return audio
diff --git a/bert_vits2/models.py b/bert_vits2/models.py
index e4d04dafe7fda4d58f70186bfeaae686b1daed29..f793a84789ea722d293b601a7531ffc0aa1c173a 100644
--- a/bert_vits2/models.py
+++ b/bert_vits2/models.py
@@ -11,7 +11,7 @@ from torch.nn import Conv1d, ConvTranspose1d, AvgPool1d, Conv2d
from torch.nn.utils import weight_norm, remove_weight_norm, spectral_norm
from bert_vits2.commons import init_weights, get_padding
-from bert_vits2.text import symbols, num_tones, num_languages
+from bert_vits2.text import num_tones, num_languages
class DurationDiscriminator(nn.Module): # vits2
@@ -254,7 +254,8 @@ class TextEncoder(nn.Module):
n_layers,
kernel_size,
p_dropout,
- gin_channels=0):
+ gin_channels=0,
+ symbols=None):
super().__init__()
self.n_vocab = n_vocab
self.out_channels = out_channels
@@ -272,6 +273,7 @@ class TextEncoder(nn.Module):
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,
@@ -283,9 +285,10 @@ class TextEncoder(nn.Module):
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(
+ 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)
@@ -620,6 +623,7 @@ class SynthesizerTrn(nn.Module):
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
+ symbols = kwargs.get("symbols")
self.enc_p = TextEncoder(n_vocab,
inter_channels,
hidden_channels,
@@ -628,7 +632,9 @@ class SynthesizerTrn(nn.Module):
n_layers,
kernel_size,
p_dropout,
- gin_channels=self.enc_gin_channels)
+ gin_channels=self.enc_gin_channels,
+ symbols=symbols,
+ )
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,
@@ -643,12 +649,13 @@ class SynthesizerTrn(nn.Module):
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)
+ if self.n_speakers > 0:
+ self.emb_g = nn.Embedding(self.n_speakers, gin_channels)
else:
self.ref_enc = ReferenceEncoder(spec_channels, gin_channels)
- def infer(self, x, x_lengths, sid, tone, language, bert, noise_scale=.667, length_scale=1, noise_scale_w=0.8,
+ def infer(self, x, x_lengths, sid, tone, language, bert, ja_bert, noise_scale=.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)
@@ -656,7 +663,7 @@ class SynthesizerTrn(nn.Module):
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)
+ 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)
diff --git a/bert_vits2/text/__init__.py b/bert_vits2/text/__init__.py
index 3cf3a7111198b95048a6135f565b2254dfd0a00a..91aa85f3129983506a23819a312e1f39019c163e 100644
--- a/bert_vits2/text/__init__.py
+++ b/bert_vits2/text/__init__.py
@@ -1,17 +1,16 @@
from bert_vits2.text.symbols import *
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 ja_bert
-_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
- '''
+def cleaned_text_to_sequence(cleaned_text, tones, language, _symbol_to_id):
+ """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]
@@ -21,9 +20,6 @@ def cleaned_text_to_sequence(cleaned_text, tones, language):
def get_bert(norm_text, word2ph, language):
- lang_bert_func_map = {
- 'ZH': zh_bert,
- 'EN': en_bert
- }
+ lang_bert_func_map = {"zh": zh_bert, "en": en_bert, "ja": ja_bert}
bert = lang_bert_func_map[language](norm_text, word2ph)
return bert
diff --git a/bert_vits2/text/chinese.py b/bert_vits2/text/chinese.py
index 989a378a4d93663934e3b37de13bf2bfd2fd38fd..f826106fd3ec28e1d9a19987c2d290d03564f94a 100644
--- a/bert_vits2/text/chinese.py
+++ b/bert_vits2/text/chinese.py
@@ -12,6 +12,8 @@ pinyin_to_symbol_map = {line.split("\t")[0]: line.strip().split("\t")[1] for lin
open(os.path.join(current_file_path, 'opencpop-strict.txt')).readlines()}
import jieba.posseg as psg
+from jieba import lcut
+lcut("预加载")
rep_map = {
'：': ',',
diff --git a/bert_vits2/text/chinese_bert.py b/bert_vits2/text/chinese_bert.py
index 3079c47480258b2d86579493b3b0220ed7d19c30..3560646e2a01fc2410ac8272410969468c23dccc 100644
--- a/bert_vits2/text/chinese_bert.py
+++ b/bert_vits2/text/chinese_bert.py
@@ -1,9 +1,20 @@
+import os
+
import config
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
from logger import logger
+from utils.download import download_and_verify
+from config import DEVICE as device
+
+URLS = [
+ "https://huggingface.co/hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large/resolve/main/pytorch_model.bin",
+]
+TARGET_PATH = os.path.join(config.ABS_PATH, "bert_vits2/bert/chinese-roberta-wwm-ext-large/pytorch_model.bin")
+EXPECTED_MD5 = None
-device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
+if not os.path.exists(TARGET_PATH):
+ success, message = download_and_verify(URLS, TARGET_PATH, EXPECTED_MD5)
try:
logger.info("Loading chinese-roberta-wwm-ext-large...")
@@ -13,10 +24,10 @@ try:
logger.info("Loading finished.")
except Exception as e:
logger.error(e)
- logger.error(f"Please download model from hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large.")
+ logger.error(f"Please download pytorch_model.bin from hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large.")
-def get_bert_feature(text, word2ph):
+def get_bert_feature(text, word2ph, device=config.DEVICE):
with torch.no_grad():
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
for i in inputs:
@@ -37,7 +48,6 @@ def get_bert_feature(text, word2ph):
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
diff --git a/bert_vits2/text/cleaner.py b/bert_vits2/text/cleaner.py
index 8bc7d7feeae1d2a180c83a8b0cfbdf8d1197f4cf..e426eac2783af44d5fb70ca27d2d4815b6be5a2f 100644
--- a/bert_vits2/text/cleaner.py
+++ b/bert_vits2/text/cleaner.py
@@ -1,7 +1,8 @@
-from bert_vits2.text import chinese, cleaned_text_to_sequence
+from bert_vits2.text import chinese, japanese, cleaned_text_to_sequence
language_module_map = {
- 'ZH': chinese
+ 'zh': chinese,
+ 'ja': japanese
}
diff --git a/bert_vits2/text/japanese.py b/bert_vits2/text/japanese.py
index d92633ed19a3befcf5176c6169d68e25b1aba7a4..2081f7f63807ca7be02016b46dcf8dc16745f6c6 100644
--- a/bert_vits2/text/japanese.py
+++ b/bert_vits2/text/japanese.py
@@ -1,104 +1,585 @@
-# modified from https://github.com/CjangCjengh/vits/blob/main/text/japanese.py
+# Convert Japanese text to phonemes which is
+# compatible with Julius https://github.com/julius-speech/segmentation-kit
import re
-import sys
-
-import pyopenjtalk
-
-from bert_vits2.text import symbols
-
-# Regular expression matching Japanese without punctuation marks:
-_japanese_characters = re.compile(
- r'[A-Za-z\d\u3005\u3040-\u30ff\u4e00-\u9fff\uff11-\uff19\uff21-\uff3a\uff41-\uff5a\uff66-\uff9d]')
-
-# Regular expression matching non-Japanese characters or punctuation marks:
-_japanese_marks = re.compile(
- r'[^A-Za-z\d\u3005\u3040-\u30ff\u4e00-\u9fff\uff11-\uff19\uff21-\uff3a\uff41-\uff5a\uff66-\uff9d]')
-
-# List of (symbol, Japanese) pairs for marks:
-_symbols_to_japanese = [(re.compile('%s' % x[0]), x[1]) for x in [
- ('％', 'パーセント')
-]]
-
-# List of (consonant, sokuon) pairs:
-_real_sokuon = [(re.compile('%s' % x[0]), x[1]) for x in [
- (r'Q([↑↓]*[kg])', r'k#\1'),
- (r'Q([↑↓]*[tdjʧ])', r't#\1'),
- (r'Q([↑↓]*[sʃ])', r's\1'),
- (r'Q([↑↓]*[pb])', r'p#\1')
-]]
-
-# List of (consonant, hatsuon) pairs:
-_real_hatsuon = [(re.compile('%s' % x[0]), x[1]) for x in [
- (r'N([↑↓]*[pbm])', r'm\1'),
- (r'N([↑↓]*[ʧʥj])', r'n^\1'),
- (r'N([↑↓]*[tdn])', r'n\1'),
- (r'N([↑↓]*[kg])', r'ŋ\1')
-]]
-
-
-def post_replace_ph(ph):
- rep_map = {
- '：': ',',
- '；': ',',
- '，': ',',
- '。': '.',
- '！': '!',
- '？': '?',
- '\n': '.',
- "·": ",",
- '、': ",",
- '...': '…',
- '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
+import unicodedata
+
+from transformers import AutoTokenizer
+
+from bert_vits2.text.symbols import *
+from bert_vits2.text.japanese_bert import tokenizer
+
+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 = {
+ "：": ",",
+ "；": ",",
+ "，": ",",
+ "。": ".",
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+ "？": "?",
+ "\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):
- return 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 g2p(norm_text):
- phones = preprocess_jap(norm_text)
- phones = [post_replace_ph(i) for i in phones]
+ 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, (i, 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 for i in phones]
+ word2ph = [1] + word2ph + [1]
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)
+if __name__ == "__main__":
+ from config import ABS_PATH
+
+ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(ABS_PATH + "/bert_vits2/bert/bert-base-japanese-v3")
+ text = "hello,こんにちは、世界！……"
+ from bert_vits2.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/bert_vits2/text/japanese_bert.py b/bert_vits2/text/japanese_bert.py
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f87aacca082fccf7f093b0f45f917a6a07562ecf
--- /dev/null
+++ b/bert_vits2/text/japanese_bert.py
@@ -0,0 +1,47 @@
+import os
+
+import torch
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
+
+import config
+from logger import logger
+from utils.download import download_and_verify
+from config import DEVICE as device
+
+URLS = [
+ "https://huggingface.co/cl-tohoku/bert-base-japanese-v3/resolve/main/pytorch_model.bin",
+]
+TARGET_PATH = os.path.join(config.ABS_PATH, "bert_vits2/bert/bert-base-japanese-v3/pytorch_model.bin")
+EXPECTED_MD5 = None
+
+if not os.path.exists(TARGET_PATH):
+ success, message = download_and_verify(URLS, TARGET_PATH, EXPECTED_MD5)
+
+try:
+ logger.info("Loading bert-base-japanese-v3...")
+ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(config.ABS_PATH + "/bert_vits2/bert/bert-base-japanese-v3")
+ model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(config.ABS_PATH + "/bert_vits2/bert/bert-base-japanese-v3").to(
+ device)
+ logger.info("Loading finished.")
+except Exception as e:
+ logger.error(e)
+ logger.error(f"Please download pytorch_model.bin from cl-tohoku/bert-base-japanese-v3.")
+
+
+def get_bert_feature(text, word2ph, device=config.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/bert_vits2/text/symbols.py b/bert_vits2/text/symbols.py
index fd3d5dbe28b3b66de840f0dd2172c4c8cab5d697..0639a3e07665f9fb0e26f7002c811b987f161ba1 100644
--- a/bert_vits2/text/symbols.py
+++ b/bert_vits2/text/symbols.py
@@ -1,52 +1,198 @@
-punctuation = ['!', '?', '…', ",", ".", "'", '-']
+punctuation = ["!", "?", "…", ",", ".", "'", "-"]
pu_symbols = punctuation + ["SP", "UNK"]
-pad = '_'
+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"]
+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']
+ja_symbols_legacy = ['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']
+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']
+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]
+# legacy
+normal_symbols_legacy = sorted(set(zh_symbols + ja_symbols_legacy + en_symbols))
+symbols_legacy = [pad] + normal_symbols_legacy + pu_symbols
+sil_phonemes_ids_legacy = [symbols_legacy.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
-}
+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
+ "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))
+if __name__ == "__main__":
+ zh = set(zh_symbols)
+ en = set(en_symbols)
+ ja = set(ja_symbols)
+ print(zh)
+ print(en)
+ print(ja)
+ print(sorted(zh & en))
diff --git a/bert_vits2/text/tone_sandhi.py b/bert_vits2/text/tone_sandhi.py
index c0a78a52818cff976eee838d3724a41730421a57..6a6e4c3e64f1a9e8b9da73fc6fbebf8a33e5602d 100644
--- a/bert_vits2/text/tone_sandhi.py
+++ b/bert_vits2/text/tone_sandhi.py
@@ -19,51 +19,442 @@ from pypinyin import lazy_pinyin
from pypinyin import Style
-class ToneSandhi():
+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'
+ "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",
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+ "萝卜",
+ "荸荠",
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+ "苗头",
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+ "芝麻",
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+ "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",
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+ "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",
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+ "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",
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+ "巴结",
+ "巴掌",
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+ "工夫",
+ "岁数",
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+ "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",
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+ "字号",
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+ "妯娌",
+ "妥当",
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+ "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",
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+ "冤枉",
+ "冒失",
+ "养活",
+ "关系",
+ "先生",
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+ "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",
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+ "丫头",
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+ "东西",
+ "东家",
+ "世故",
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+ "不在",
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+ "下巴",
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+ "上司",
+ "丈夫",
+ "丈人",
+ "一辈",
+ "那个",
+ "菩萨",
+ "父亲",
+ "母亲",
+ "咕噜",
+ "邋遢",
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+ "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"
+ "男子",
+ "女子",
+ "分子",
+ "原子",
+ "量子",
+ "莲子",
+ "石子",
+ "瓜子",
+ "电子",
+ "人人",
+ "虎虎",
}
self.punc = "：，；。？！“”‘’':,;.?!"
@@ -72,14 +463,15 @@ class ToneSandhi():
# word: "家里"
# pos: "s"
# finals: ['ia1', 'i3']
- def _neural_sandhi(self, word: str, pos: str,
- finals: List[str]) -> List[str]:
-
+ 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:
+ 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":
@@ -89,9 +481,12 @@ class ToneSandhi():
# 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:
+ 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"}:
@@ -100,21 +495,26 @@ class ToneSandhi():
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':
+ 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:
+ 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]):]]
+ 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:
+ 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
@@ -126,17 +526,17 @@ class ToneSandhi():
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":
+ 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"]):
+ [item.isnumeric() for item in word if item != "一"]
+ ):
return finals
- # "一" between reduplication words shold be yi5, e.g. 看一看
+ # "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
@@ -161,10 +561,10 @@ class ToneSandhi():
first_subword = word_list[0]
first_begin_idx = word.find(first_subword)
if first_begin_idx == 0:
- second_subword = word[len(first_subword):]
+ second_subword = word[len(first_subword) :]
new_word_list = [first_subword, second_subword]
else:
- second_subword = word[:-len(first_subword)]
+ second_subword = word[: -len(first_subword)]
new_word_list = [second_subword, first_subword]
return new_word_list
@@ -182,18 +582,19 @@ class ToneSandhi():
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]):]
- ]
+ 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":
-
+ 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
@@ -222,7 +623,7 @@ class ToneSandhi():
new_seg.append((word, pos))
last_word = word[:]
if last_word == "不":
- new_seg.append((last_word, 'd'))
+ new_seg.append((last_word, "d"))
last_word = ""
return new_seg
@@ -236,12 +637,21 @@ class ToneSandhi():
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":
+ 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":
+ 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])
@@ -257,22 +667,27 @@ class ToneSandhi():
# 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]]:
+ 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)
+ 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 (
+ 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:
+ 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:
@@ -287,21 +702,27 @@ class ToneSandhi():
# 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]]:
+ 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)
+ 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 (
+ 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:
+ 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:
@@ -319,8 +740,7 @@ class ToneSandhi():
new_seg.append([word, pos])
return new_seg
- def _merge_reduplication(
- self, seg: List[Tuple[str, str]]) -> List[Tuple[str, str]]:
+ 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]:
@@ -329,8 +749,7 @@ class ToneSandhi():
new_seg.append([word, pos])
return new_seg
- def pre_merge_for_modify(
- self, seg: List[Tuple[str, str]]) -> List[Tuple[str, str]]:
+ 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)
@@ -342,8 +761,7 @@ class ToneSandhi():
seg = self._merge_er(seg)
return seg
- def modified_tone(self, word: str, pos: str,
- finals: List[str]) -> List[str]:
+ 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)
diff --git a/bert_vits2/utils.py b/bert_vits2/utils.py
index 3dfeec6f5fdd4959bda12679a0d285b43c0118f0..b7c6bc852c25a5946f23117ab82b1fb8fb654e8e 100644
--- a/bert_vits2/utils.py
+++ b/bert_vits2/utils.py
@@ -1,12 +1,6 @@
import os
-import glob
import sys
-import argparse
import logging
-import json
-import subprocess
-import numpy as np
-from scipy.io.wavfile import read
import torch
MATPLOTLIB_FLAG = False
@@ -42,7 +36,13 @@ def load_checkpoint(checkpoint_path, model, optimizer=None, skip_optimizer=False
new_state_dict[k] = saved_state_dict[k]
assert saved_state_dict[k].shape == v.shape, (saved_state_dict[k].shape, v.shape)
except:
- print("error, %s is not in the checkpoint" % k)
+ # For upgrading from the old version
+ if "ja_bert_proj" in k:
+ v = torch.zeros_like(v)
+ logger.warning(
+ f"If you are using an older version of the model, you should add the parameter \"legacy\":true to the data of the model's config.json")
+ 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)
@@ -52,241 +52,3 @@ def load_checkpoint(checkpoint_path, model, optimizer=None, skip_optimizer=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]
- print(x)
- return x
-
-
-def plot_spectrogram_to_numpy(spectrogram):
- global MATPLOTLIB_FLAG
- if not MATPLOTLIB_FLAG:
- import matplotlib
- matplotlib.use("Agg")
- MATPLOTLIB_FLAG = True
- mpl_logger = logging.getLogger('matplotlib')
- mpl_logger.setLevel(logging.WARNING)
- import matplotlib.pylab as plt
- import numpy as np
-
- fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 2))
- im = ax.imshow(spectrogram, aspect="auto", origin="lower",
- interpolation='none')
- plt.colorbar(im, ax=ax)
- plt.xlabel("Frames")
- plt.ylabel("Channels")
- plt.tight_layout()
-
- fig.canvas.draw()
- data = np.fromstring(fig.canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8, sep='')
- data = data.reshape(fig.canvas.get_width_height()[::-1] + (3,))
- plt.close()
- return data
-
-
-def plot_alignment_to_numpy(alignment, info=None):
- global MATPLOTLIB_FLAG
- if not MATPLOTLIB_FLAG:
- import matplotlib
- matplotlib.use("Agg")
- MATPLOTLIB_FLAG = True
- mpl_logger = logging.getLogger('matplotlib')
- mpl_logger.setLevel(logging.WARNING)
- import matplotlib.pylab as plt
- import numpy as np
-
- fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))
- im = ax.imshow(alignment.transpose(), aspect='auto', origin='lower',
- interpolation='none')
- fig.colorbar(im, ax=ax)
- xlabel = 'Decoder timestep'
- if info is not None:
- xlabel += '\n\n' + info
- plt.xlabel(xlabel)
- plt.ylabel('Encoder timestep')
- plt.tight_layout()
-
- fig.canvas.draw()
- data = np.fromstring(fig.canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8, sep='')
- data = data.reshape(fig.canvas.get_width_height()[::-1] + (3,))
- plt.close()
- return data
-
-
-def load_wav_to_torch(full_path):
- 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") as f:
- data = f.read()
- with open(config_save_path, "w") as f:
- f.write(data)
- else:
- with open(config_save_path, "r") as f:
- data = f.read()
- config = json.loads(data)
-
- hparams = HParams(**config)
- hparams.model_dir = model_dir
- return hparams
-
-
-def clean_checkpoints(path_to_models='logs/44k/', n_ckpts_to_keep=2, sort_by_time=True):
- """Freeing up space by deleting saved ckpts
-
- Arguments:
- path_to_models -- Path to the model directory
- n_ckpts_to_keep -- Number of ckpts to keep, excluding G_0.pth and D_0.pth
- sort_by_time -- True -> chronologically delete ckpts
- False -> lexicographically delete ckpts
- """
- import re
- ckpts_files = [f for f in os.listdir(path_to_models) if os.path.isfile(os.path.join(path_to_models, f))]
- name_key = (lambda _f: int(re.compile('._(\d+)\.pth').match(_f).group(1)))
- time_key = (lambda _f: os.path.getmtime(os.path.join(path_to_models, _f)))
- sort_key = time_key if sort_by_time else name_key
- x_sorted = lambda _x: sorted([f for f in ckpts_files if f.startswith(_x) and not f.endswith('_0.pth')],
- key=sort_key)
- to_del = [os.path.join(path_to_models, fn) for fn in
- (x_sorted('G')[:-n_ckpts_to_keep] + x_sorted('D')[:-n_ckpts_to_keep])]
- del_info = lambda fn: logger.info(f".. Free up space by deleting ckpt {fn}")
- del_routine = lambda x: [os.remove(x), del_info(x)]
- rs = [del_routine(fn) for fn in to_del]
-
-
-def get_hparams_from_dir(model_dir):
- config_save_path = os.path.join(model_dir, "config.json")
- with open(config_save_path, "r", 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):
- 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/docker-compose-gpu.yaml b/docker-compose-gpu.yaml
index 52c383ed9e569ff9002f3996d63d1d509c7d00a1..d9b7cfdde111cc4a06c38db8a482d7882714bbfd 100644
--- a/docker-compose-gpu.yaml
+++ b/docker-compose-gpu.yaml
@@ -8,7 +8,7 @@ services:
- 23456:23456
environment:
LANG: 'C.UTF-8'
- TZ: Asia/Shanghai #timezone
+ #TZ: Asia/Shanghai #timezone
volumes:
- ./Model:/app/Model # 挂载模型文件夹
- ./config.py:/app/config.py # 挂载配置文件
@@ -17,5 +17,10 @@ services:
- ./vits/bert:/app/vits/bert # vits_chinese
- ./bert_vits2/bert/chinese-roberta-wwm-ext-large:/app/bert_vits2/bert/chinese-roberta-wwm-ext-large # Bert-vits2
- ./pyopenjtalk/open_jtalk_dic_utf_8-1.11:/usr/local/lib/python3.10/site-packages/pyopenjtalk/open_jtalk_dic_utf_8-1.11 #pyopentjalk
- devices:
- - "/dev/nvidia0:/dev/nvidia0"
+ deploy:
+ resources:
+ reservations:
+ devices:
+ - driver: nvidia
+ #device_ids: ['0', '3']
+ capabilities: [gpu]
diff --git a/requirements.txt b/requirements.txt
index c48b8773df71064468842f441b72af3d84bb77e6..d0e8a21400953771104c1a66298a77a54cbdc8c6 100644
--- a/requirements.txt
+++ b/requirements.txt
@@ -1,16 +1,19 @@
-numba
-librosa
+# Core scientific and computation libraries
numpy==1.23.3
scipy
-MarkupSafe==2.1.2
-torch
+
+# Audio processing
+librosa
+soundfile==0.12.1
+numba
+graiax-silkcoder[libsndfile]
+
+# Natural Language Processing and Text Conversion
unidecode
-six==1.16.0
-openjtalk==0.3.0.dev2
+pyopenjtalk==0.3.2
jamo
pypinyin
jieba
-protobuf
cn2an
inflect
eng_to_ipa
@@ -18,14 +21,30 @@ ko_pron
indic_transliteration
num_thai
opencc
-audonnx
-flask==2.2.3
-soundfile==0.12.1
-graiax-silkcoder[libsndfile]
-flask_apscheduler
fasttext
fastlid
langid
phonemizer==3.2.1
transformers
-pydantic==2.3.0
\ No newline at end of file
+num2words
+mecab-python3
+unidic-lite
+
+# Machine Learning and Deep Learning
+torch
+audonnx
+
+# Web and API services
+flask==2.2.3
+flask_apscheduler
+pydantic==2.3.0
+werkzeug==2.3.6
+
+# Compression and Decompression
+py7zr
+
+# Other utilities and dependencies
+MarkupSafe==2.1.2
+six==1.16.0
+protobuf
+tqdm
diff --git a/templates/index.html b/templates/index.html
index 08e5e7955b2a50339748f634f2d20b57a7fe2353..441bfc95abd4290e969e37ed46971375933fd551 100644
--- a/templates/index.html
+++ b/templates/index.html
@@ -532,4 +532,4 @@
});
-