code: def spoken_preprocessing(spoken: str) -> str:
      """Preprocess spoken input for Thuthmose tagger model.
      Attention!
      This function is used both during data preparation and during inference.
      If you change it, you should rerun data preparation and retrain the model.
      """
      spoken = spoken.casefold()
      spoken = (
          spoken.replace("_trans", "")
          .replace("_letter_latin", "")
          .replace("_letter", "")
      )
  
      #  "долларов сэ ш а"  => "долларов-сэ-ш-а"    #join into one token to simplify alignment
      spoken = re.sub(r" долларов сэ ш а", r" долларов-сэ-ш-а", spoken)
      spoken = re.sub(r" доллара сэ ш а", r" доллара-сэ-ш-а", spoken)
      spoken = re.sub(r" доллар сэ ш а", r" доллар-сэ-ш-а", spoken)
      spoken = re.sub(
          r" фунтов стерлингов", r" фунтов-стерлингов", spoken
      )
      spoken = re.sub(
          r" фунта стерлингов", r" фунта-стерлингов", spoken
      )
      spoken = re.sub(r" фунт стерлингов", r" фунт-стерлингов", spoken)
      spoken = re.sub(
          r" долларами сэ ш а", r" долларами-сэ-ш-а", spoken
      )
      spoken = re.sub(r" долларам сэ ш а", r" долларам-сэ-ш-а", spoken)
      spoken = re.sub(r" долларах сэ ш а", r" долларах-сэ-ш-а", spoken)
      spoken = re.sub(r" долларе сэ ш а", r" долларе-сэ-ш-а", spoken)
      spoken = re.sub(r" доллару сэ ш а", r" доллару-сэ-ш-а", spoken)
      spoken = re.sub(r" долларом сэ ш а", r" долларом-сэ-ш-а", spoken)
      spoken = re.sub(
          r" фунтами стерлингов", r" фунтами-стерлингов", spoken
      )
      spoken = re.sub(
          r" фунтам стерлингов", r" фунтам-стерлингов", spoken
      )
      spoken = re.sub(
          r" фунтах стерлингов", r" фунтах-стерлингов", spoken
      )
      spoken = re.sub(
          r" фунте стерлингов", r" фунте-стерлингов", spoken
      )
      spoken = re.sub(
          r" фунту стерлингов", r" фунту-стерлингов", spoken
      )
      spoken = re.sub(
          r" фунтом стерлингов", r" фунтом-стерлингов", spoken
      )
  
      return spoken
  
file_path: NeMo/nemo/collections/nlp/data/text_normalization_as_tagging/utils.py
imports: import re
  from itertools import groupby
  from typing import Dict, List, Tuple
  import numpy
label_desc: Use image node_id 6 for calling a global function with example usage: spoken_preprocessing(spoken) and returns: spoken