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TTS most complete front-end processing: English processing, digital processing, prosody prediction
Brief ideas
- English alphabet (common letters such as Chinese revolution: google - Google, baidu- Baidu, etc.
- And digital processing time: for example, 2020, February 18: One II II II May 2010 picked up eight days
固话：0595-23865596或23880880。 固话：零五九五二三八六五五九六或二三八八零八八零。
手机：+86 19859213959或15659451527。 手机：八六一九八五九二一三九五九或一五六五九四五一五二七。
分数：32477/76391。 分数：七万六千三百九十一分之三万两千四百七十七。
百分数：80.03%。 百分数：百分之八十点零三。
编号：31520181154418。 编号：三一五二零一八一一五四四一八。
纯数：2983.07克或12345.60米。 纯数：二九八三.零七克或一二三四五.六十米。
日期：1999年2月20日或09年3月15号。 日期：一九九九年二月二十日或零九年三月十五号。
金钱：12块5，34.5元，20.1万 金钱：十二块五，三十四点五元，二十点一万
特殊：O2O或B2C。 特殊：O2O或B2C。
- Prosody prediction: suitable for parametric approach, you can not turn off
0 霍思燕#1露背#0秀乳沟#1性感#0惹火
1 也#0可以#1给#0本委员#0反映哟
2 摇篮牌#1钙维健#1婴儿#1配方#0奶粉
3 鄂豫#1鲁皖苏#1局地#0大暴雨
4 以下#1为#0薛蛮子#1观点#0摘要
- Pinyin
Core source code
Digital core source code
# -*- coding:utf-8 -*-
# /usr/bin/python
'''
@Author : Errol
@Describe:
@Evn :
@Date : -
'''
CN_NUM = {
'〇': 0, '一': 1, '二': 2, '三': 3, '四': 4, '五': 5, '六': 6, '七': 7, '八': 8, '九': 9, '零': 0,
'壹': 1, '贰': 2, '叁': 3, '肆': 4, '伍': 5, '陆': 6, '柒': 7, '捌': 8, '玖': 9, '貮': 2, '两': 2,
}
CN_UNIT = {
'十': 10,
'拾': 10,
'百': 100,
'佰': 100,
'千': 1000,
'仟': 1000,
'万': 10000,
'萬': 10000,
'亿': 100000000,
'億': 100000000,
'兆': 1000000000000,
}
def chinese_to_arabic(cn: str) -> int:
unit = 0 # current
ldig = [] # digest
for cndig in reversed(cn):
if cndig in CN_UNIT:
unit = CN_UNIT.get(cndig)
if unit == 10000 or unit == 100000000:
ldig.append(unit)
unit = 1
else:
dig = CN_NUM.get(cndig)
if unit:
dig *= unit
unit = 0
ldig.append(dig)
if unit == 10:
ldig.append(10)
val, tmp = 0, 0
for x in reversed(ldig):
if x == 10000 or x == 100000000:
val += tmp * x
tmp = 0
else:
tmp += x
val += tmp
return val
# TODO: make a full unittest
def test():
test_dig = ['八',
'十一',
'一百二十三',
'一千二百零三',
'一万零一',
'十万零三千六百零九',
'一百二十三万四千五百六十七',
'一千貮百二十三万四千五百六十七',
'一亿一千一百二十三万四千五百六十七',
'一百零二亿五千零一万零一千零三十八',
'壹万零捌佰玖拾叁']
for cn in test_dig:
x = chinese_to_arabic(cn)
print(cn, x)
#assert x == 10250011038
if __name__ == '__main__':
test()
Rhythm core source code
# logits
logits_iph = tf.matmul(h_iph, w_iph) + b_iph # shape of logits:[batch_size*max_time, 3]
logits_normal_iph = tf.reshape( # logits in an normal way:[batch_size,max_time_stpes,3]
tensor=logits_iph,
shape=(-1, self.max_sentence_size, 3),
name="logits_normal_iph"
)
logits_iph_masked = tf.boolean_mask( # [seq_len1+seq_len2+....+,3]
tensor=logits_normal_iph,
mask=self.mask,
name="logits_iph_masked"
)
# prediction
pred_iph = tf.cast(tf.argmax(logits_iph, 1), tf.int32, name="pred_iph") # pred_iph:[batch_size*max_time,]
pred_normal_iph = tf.reshape( # pred in an normal way,[batch_size, max_time]
tensor=pred_iph,
shape=(-1, self.max_sentence_size),
name="pred_normal_iph"
)
pred_iph_masked = tf.boolean_mask( # logits_iph_masked [seq_len1+seq_len2+....+,]
tensor=pred_normal_iph,
mask=self.mask,
name="pred_iph_masked"
)
pred_normal_one_hot_iph = tf.one_hot( # one-hot the pred_normal:[batch_size, max_time,class_num]
indices=pred_normal_iph,
depth=self.class_num,
name="pred_normal_one_hot_iph"
)
# loss
self.loss_iph = tf.losses.softmax_cross_entropy(
labels=y_p_iph_masked,
logits=logits_iph_masked
)
Prosody prediction
Reference: https: //github.com/quadrismegistus/prosodic
Reference: https: //github.com/Helsinki-NLP/prosody
The two model results were pretty good, but need to make changes to the algorithm. Comments welcome exchange.
