import re import sys from typing import TypedDict from typing_extensions import Literal from pyopenjtalk import NJDFeature, OpenJTalk from style_bert_vits2.constants import Languages from style_bert_vits2.logging import logger from style_bert_vits2.nlp import bert_models from style_bert_vits2.nlp.japanese import pyopenjtalk_worker as pyopenjtalk from style_bert_vits2.nlp.japanese.mora_list import MORA_KATA_TO_MORA_PHONEMES, VOWELS from style_bert_vits2.nlp.japanese.normalizer import replace_punctuation from style_bert_vits2.nlp.symbols import PUNCTUATIONS def g2p( norm_text: str, use_jp_extra: bool = True, raise_yomi_error: bool = False, dialect: Literal["Kansai", "Kyusyu", "BabyTalk", "Hatsuonbin", "TTtoT", "StoZ", "DtoR"] | None = None, jtalk: OpenJTalk | None = None, ) -> tuple[list[str], list[int], list[int], list[str], list[str], list[str]]: """ 他で使われるメインの関数。`normalize_text()` で正規化された `norm_text` を受け取り、 - phones: 音素のリスト（ただし `!` や `,` や `.` など punctuation が含まれうる） - tones: アクセントのリスト、0（低）と1（高）からなり、phones と同じ長さ - word2ph: 正規化済みテキストの各文字に音素が何個割り当てられるかを表すリスト - sep_text: 単語単位の単語のリスト - sep_kata: 単語単位の単語のカタカナ読みのリスト - sep_kata_with_joshi: 単語単位の単語のカタカナ読みのリスト (助詞を直前の単語に連結している) のタプルを返す。 ただし `phones` と `tones` の最初と終わりに `_` が入り、応じて `word2ph` の最初と最後に 1 が追加される。 Args: norm_text (str): 正規化済みテキスト use_jp_extra (bool, optional): False の場合、「ん」の音素を「N」ではなく「n」とする。Defaults to True. raise_yomi_error (bool, optional): False の場合、読めない文字が「'」として発音される。Defaults to False. jtalk (OpenJTalk | None, optional): 未指定時は pyopenjtalk モジュール内部で保持されているインスタンスが自動的に利用される。 Returns: tuple[list[str], list[int], list[int], list[str], list[str], list[str]]: - phones: 音素のリスト（ただし `!` や `,` や `.` など punctuation が含まれうる） - tones: アクセントのリスト、0（低）と1（高）からなり、phones と同じ長さ - word2ph: 正規化済みテキストの各文字に音素が何個割り当てられるかを表すリスト - sep_text: 単語単位の単語のリスト - sep_kata: 単語単位の単語のカタカナ読みのリスト - sep_kata_with_joshi: 単語単位の単語のカタカナ読みのリスト (助詞を直前の単語に連結している) """ # pyopenjtalk のフルコンテキストラベルを使ってアクセントを取り出すと、punctuation の位置が消えてしまい情報が失われてしまう： # 「こんにちは、世界。」と「こんにちは！世界。」と「こんにちは！！！？？？世界……。」は全て同じになる。 # よって、まず punctuation 無しの音素とアクセントのリストを作り、 # それとは別に pyopenjtalk.run_frontend() で得られる音素リスト（こちらは punctuation が保持される）を使い、 # アクセント割当をしなおすことによって punctuation を含めた音素とアクセントのリストを作る。 # OpenJTalk から NJDFeature のリストを取得 njd_features = pyopenjtalk.run_frontend(norm_text, dialect=dialect, jtalk=jtalk) # punctuation がすべて消えた、音素とアクセントのタプルのリスト（「ん」は「N」） phone_tone_list_wo_punct = __g2phone_tone_wo_punct(njd_features, jtalk=jtalk) # sep_text: 単語単位の単語のリスト # sep_kata: 単語単位の単語のカタカナ読みのリスト、読めない文字は raise_yomi_error=True なら例外、False なら読めない文字を「'」として返ってくる # sep_kata_with_joshi: sep_kata と同様だが、助詞を直前の単語に連結している sep_text, sep_kata, sep_kata_with_joshi = text_to_sep_kata( norm_text, njd_features=njd_features, raise_yomi_error=raise_yomi_error, dialect=dialect, jtalk=jtalk, ) # sep_phonemes: 各単語ごとの音素のリストのリスト sep_phonemes = __handle_long([__kata_to_phoneme_list(i) for i in sep_kata]) # phone_w_punct: sep_phonemes を結合した、punctuation を元のまま保持した音素列 phone_w_punct: list[str] = [] for i in sep_phonemes: phone_w_punct += i # punctuation 無しのアクセント情報を使って、punctuation を含めたアクセント情報を作る phone_tone_list = __align_tones(phone_w_punct, phone_tone_list_wo_punct) # logger.debug(f"phone_tone_list:\n{phone_tone_list}") # word2ph は厳密な解答は不可能なので（「今日」「眼鏡」等の熟字訓が存在）、 # Bert-VITS2 では、単語単位の分割を使って、単語の文字ごとにだいたい均等に音素を分配する # sep_text から、各単語を1文字1文字分割して、文字のリスト（のリスト）を作る sep_tokenized: list[list[str]] = [] for i in sep_text: if i not in PUNCTUATIONS: sep_tokenized.append( bert_models.load_tokenizer(Languages.JP).tokenize(i) ) # ここでおそらく`i`が文字単位に分割される else: sep_tokenized.append([i]) # 各単語について、音素の数と文字の数を比較して、均等っぽく分配する word2ph = [] for token, phoneme in zip(sep_tokenized, sep_phonemes): phone_len = len(phoneme) word_len = len(token) word2ph += __distribute_phone(phone_len, word_len) # 最初と最後に `_` 記号を追加、アクセントは 0（低）、word2ph もそれに合わせて追加 phone_tone_list = [("_", 0)] + phone_tone_list + [("_", 0)] word2ph = [1] + word2ph + [1] phones = [phone for phone, _ in phone_tone_list] tones = [tone for _, tone in phone_tone_list] assert len(phones) == sum(word2ph), f"{len(phones)} != {sum(word2ph)}" # use_jp_extra でない場合は「N」を「n」に変換 if not use_jp_extra: phones = [phone if phone != "N" else "n" for phone in phones] return phones, tones, word2ph, sep_text, sep_kata, sep_kata_with_joshi def text_to_sep_kata( norm_text: str, njd_features: list[NJDFeature] | None = None, raise_yomi_error: bool = False, dialect: Literal["Kansai", "Kyusyu", "BabyTalk", "Hatsuonbin", "TTtoT", "StoZ", "DtoR"] | None = None, jtalk: OpenJTalk | None = None, ) -> tuple[list[str], list[str], list[str]]: """ `normalize_text` で正規化済みの `norm_text` を受け取り、それを単語分割し、 分割された単語リストとその読み（カタカナ or 記号1文字）のリストのタプルを返す。 単語分割結果は、`g2p()` の `word2ph` で1文字あたりに割り振る音素記号の数を決めるために使う。 例: `私はそう思う!って感じ?` → ["私", "は", "そう", "思う", "!", "って", "感じ", "?"], ["ワタシ", "ワ", "ソー", "オモウ", "!", "ッテ", "カンジ", "?"] Args: norm_text (str): 正規化済みテキスト njd_features (list[NJDFeature] | None, optional): pyopenjtalk.run_frontend() の結果。None の場合は内部で実行する。 raise_yomi_error (bool, optional): False の場合、読めない文字が「'」として発音される。Defaults to False. jtalk (OpenJTalk | None, optional): 未指定時は pyopenjtalk モジュール内部で保持されているインスタンスが自動的に利用される。 Returns: tuple[list[str], list[str], list[str]]: 分割された単語リストと、その読み（カタカナ or 記号1文字）のリスト、助詞を連結した読みのリスト """ # njd_features: OpenJTalkの解析結果 if njd_features is None: njd_features = pyopenjtalk.run_frontend(norm_text, dialect=dialect, jtalk=jtalk) sep_text: list[str] = [] sep_kata: list[str] = [] sep_kata_with_joshi: list[str] = [] # 助詞を分けずに連結した sep_kata (例: "鉛筆", "を" -> "鉛筆を") # fmt: skip for parts in njd_features: # word: 実際の単語の文字列 # yomi: その読み、但し無声化サインの`’`は除去 word, yomi = ( replace_punctuation(parts["string"]), parts["pron"].replace("’", ""), ) """ ここで `yomi` の取りうる値は以下の通りのはず。 - `word` が通常単語 → 通常の読み（カタカナ） （カタカナからなり、長音記号も含みうる、`アー` 等） - `word` が `ー` から始まる → `ーラー` や `ーーー` など - `word` が句読点や空白等 → `、` - `word` が punctuation の繰り返し → 全角にしたもの 基本的に punctuation は1文字ずつ分かれるが、何故かある程度連続すると1つにまとまる。 他にも `word` が読めないキリル文字アラビア文字等が来ると `、` になるが、正規化でこの場合は起きないはず。 また元のコードでは `yomi` が空白の場合の処理があったが、これは起きないはず。 処理すべきは `yomi` が `、` の場合のみのはず。 """ assert yomi != "", f"Empty yomi: {word}" if yomi == "、": # スラッシュは pyopenjtalk での形態素解析処理で重要なので例外的に正規化後も残しており、 # ここでスラッシュが返ってきている場合はスラッシュを含めた辞書エントリに引っ掛からなかったということなので、 # 通常通り "/" を "." 扱いで処理する if word == "/": yomi = "." # pyopenjtalk のバグを避けるために意図的に残した Long EM Dash が残っている場合は "-" (半角ハイフン) に変換 elif word == "—": yomi = "-" # word は正規化されているので、`.`, `,`, `!`, `'`, `-`, `--` のいずれか elif not set(word).issubset(set(PUNCTUATIONS)): # 記号繰り返しか判定 # ここは pyopenjtalk が読めない文字等のときに起こる ## 例外を送出する場合 if raise_yomi_error: raise YomiError(f"Cannot read: {word} in:\n{norm_text}") ## 例外を送出しない場合 ## 読めない文字は「'」として扱う logger.warning( f'Cannot read: {word} in:\n{norm_text}, replaced with "\'"' ) # word の文字数分「'」を追加 yomi = "'" * len(word) else: # yomi は元の記号のままに変更 yomi = word elif yomi == "！": assert word == "!", f"yomi `！` comes from: {word}" yomi = "!" elif yomi == "？": assert word == "?", f"yomi `？` comes from: {word}" yomi = "?" sep_text.append(word) sep_kata.append(yomi) # この単語が助詞 or 助動詞のときは前の要素に連結 if parts["pos"] in ["助詞", "助動詞"] and len(sep_kata_with_joshi) > 0: sep_kata_with_joshi[-1] += yomi else: sep_kata_with_joshi.append(yomi) return sep_text, sep_kata, sep_kata_with_joshi def adjust_word2ph( word2ph: list[int], generated_phone: list[str], given_phone: list[str], ) -> list[int]: """ `g2p()` で得られた `word2ph` を、generated_phone と given_phone の差分情報を使っていい感じに調整する。 generated_phone は正規化された読み上げテキストから生成された読みの情報だが、 given_phone で 同じ読み上げテキストに異なる読みが与えられた場合、正規化された読み上げテキストの各文字に 音素が何文字割り当てられるかを示す word2ph の合計値が given_phone の長さ (音素数) と一致しなくなりうる そこで generated_phone と given_phone の差分を取り変更箇所に対応する word2ph の要素の値だけを増減させ、 アクセントへの影響を最低限に抑えつつ word2ph の合計値を given_phone の長さ (音素数) に一致させる。 Args: word2ph (list[int]): 正規化済みテキストの各文字に音素が何個割り当てられるかを表すリスト generated_phone (list[str]): 生成された音素のリスト given_phone (list[str]): 与えられた音素のリスト Returns: list[int]: 修正された word2ph のリスト """ # word2ph・generated_phone・given_phone 全ての先頭と末尾にダミー要素が入っているので、処理の都合上それらを削除 # word2ph は先頭と末尾に 1 が入っている (返す際に再度追加する) word2ph = word2ph[1:-1] generated_phone = generated_phone[1:-1] given_phone = given_phone[1:-1] class DiffDetail(TypedDict): begin_index: int end_index: int value: list[str] class Diff(TypedDict): generated: DiffDetail given: DiffDetail def extract_differences( generated_phone: list[str], given_phone: list[str] ) -> list[Diff]: """ 最長共通部分列を基にして、二つのリストの異なる部分を抽出する。 """ def longest_common_subsequence( X: list[str], Y: list[str] ) -> list[tuple[int, int]]: """ 二つのリストの最長共通部分列のインデックスのペアを返す。 """ m, n = len(X), len(Y) L = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)] # LCS の長さを構築 for i in range(1, m + 1): for j in range(1, n + 1): if X[i - 1] == Y[j - 1]: L[i][j] = L[i - 1][j - 1] + 1 else: L[i][j] = max(L[i - 1][j], L[i][j - 1]) # LCS を逆方向にトレースしてインデックスのペアを取得 index_pairs = [] i, j = m, n while i > 0 and j > 0: if X[i - 1] == Y[j - 1]: index_pairs.append((i - 1, j - 1)) i -= 1 j -= 1 elif L[i - 1][j] >= L[i][j - 1]: i -= 1 else: j -= 1 index_pairs.reverse() return index_pairs differences = [] common_indices = longest_common_subsequence(generated_phone, given_phone) prev_x, prev_y = -1, -1 # 共通部分のインデックスを基にして差分を抽出 for x, y in common_indices: diff_X = { "begin_index": prev_x + 1, "end_index": x, "value": generated_phone[prev_x + 1 : x], } diff_Y = { "begin_index": prev_y + 1, "end_index": y, "value": given_phone[prev_y + 1 : y], } if diff_X or diff_Y: differences.append({"generated": diff_X, "given": diff_Y}) prev_x, prev_y = x, y # 最後の非共通部分を追加 if prev_x < len(generated_phone) - 1 or prev_y < len(given_phone) - 1: differences.append( { "generated": { "begin_index": prev_x + 1, "end_index": len(generated_phone) - 1, "value": generated_phone[prev_x + 1 : len(generated_phone) - 1], }, "given": { "begin_index": prev_y + 1, "end_index": len(given_phone) - 1, "value": given_phone[prev_y + 1 : len(given_phone) - 1], }, } ) # generated.value と given.value の両方が空の要素を diffrences から削除 for diff in differences[:]: if ( len(diff["generated"]["value"]) == 0 and len(diff["given"]["value"]) == 0 ): differences.remove(diff) return differences # 二つのリストの差分を抽出 differences = extract_differences(generated_phone, given_phone) # word2ph をもとにして新しく作る word2ph のリスト ## 長さは word2ph と同じだが、中身は 0 で初期化されている adjusted_word2ph: list[int] = [0] * len(word2ph) # 現在処理中の generated_phone のインデックス current_generated_index = 0 # word2ph の要素数 (=正規化された読み上げテキストの文字数) を維持しながら、差分情報を使って word2ph を修正 ## 音素数が generated_phone と given_phone で異なる場合にこの adjust_word2ph() が呼び出される ## word2ph は正規化された読み上げテキストの文字数に対応しているので、要素数はそのまま given_phone で増減した音素数に合わせて各要素の値を増減する for word2ph_element_index, word2ph_element in enumerate(word2ph): # ここの word2ph_element は、正規化された読み上げテキストの各文字に割り当てられる音素の数を示す # 例えば word2ph_element が 2 ならば、その文字には 2 つの音素 (例: "k", "a") が割り当てられる # 音素の数だけループを回す for _ in range(word2ph_element): # difference の中に 処理中の generated_phone から始まる差分があるかどうかを確認 current_diff: Diff | None = None for diff in differences: if diff["generated"]["begin_index"] == current_generated_index: current_diff = diff break # current_diff が None でない場合、generated_phone から始まる差分がある if current_diff is not None: # generated から given で変わった音素数の差分を取得 (2増えた場合は +2 だし、2減った場合は -2) diff_in_phonemes = \ len(current_diff["given"]["value"]) - len(current_diff["generated"]["value"]) # fmt: skip # adjusted_word2ph[(読み上げテキストの各文字のインデックス)] に上記差分を反映 adjusted_word2ph[word2ph_element_index] += diff_in_phonemes # adjusted_word2ph[(読み上げテキストの各文字のインデックス)] に処理が完了した分の音素として 1 を加える adjusted_word2ph[word2ph_element_index] += 1 # 処理中の generated_phone のインデックスを進める current_generated_index += 1 # generated_phone から given_phone の間で音素が減った場合 (例: a, sh, i, t, a -> a, s, u) 、 # adjusted_word2ph の要素の値が 1 未満になることがあるので、1 になるように値を増やす ## この時、adjusted_word2ph に記録されている音素数の合計を変えないために、 ## 値を 1 にした分だけ右隣の要素から増やした分の差分を差し引く for adjusted_word2ph_element_index, adjusted_word2ph_element in enumerate(adjusted_word2ph): # fmt: skip # もし現在の要素が 1 未満ならば if adjusted_word2ph_element < 1: # 値を 1 にするためにどれだけ足せばいいかを計算 diff = 1 - adjusted_word2ph_element # adjusted_word2ph[(読み上げテキストの各文字のインデックス)] を 1 にする # これにより、当該文字に最低ラインとして 1 つの音素が割り当てられる adjusted_word2ph[adjusted_word2ph_element_index] = 1 # 次の要素のうち、一番近くてかつ 1 以上の要素から diff を引く # この時、diff を引いた結果引いた要素が 1 未満になる場合は、その要素の次の要素の中から一番近くてかつ 1 以上の要素から引く # 上記を繰り返していって、diff が 0 になるまで続ける for i in range(1, len(adjusted_word2ph)): if adjusted_word2ph_element_index + i >= len(adjusted_word2ph): break # adjusted_word2ph の最後に達した場合は諦める if adjusted_word2ph[adjusted_word2ph_element_index + i] - diff >= 1: adjusted_word2ph[adjusted_word2ph_element_index + i] -= diff break else: diff -= adjusted_word2ph[adjusted_word2ph_element_index + i] - 1 adjusted_word2ph[adjusted_word2ph_element_index + i] = 1 if diff == 0: break # 逆に、generated_phone から given_phone の間で音素が増えた場合 (例: a, s, u -> a, sh, i, t, a) 、 # 1文字あたり7音素以上も割り当てられてしまう場合があるので、最大6音素にした上で削った分の差分を次の要素に加える # 次の要素に差分を加えた結果7音素以上になってしまう場合は、その差分をさらに次の要素に加える for adjusted_word2ph_element_index, adjusted_word2ph_element in enumerate(adjusted_word2ph): # fmt: skip if adjusted_word2ph_element > 6: diff = adjusted_word2ph_element - 6 adjusted_word2ph[adjusted_word2ph_element_index] = 6 for i in range(1, len(adjusted_word2ph)): if adjusted_word2ph_element_index + i >= len(adjusted_word2ph): break # adjusted_word2ph の最後に達した場合は諦める if adjusted_word2ph[adjusted_word2ph_element_index + i] + diff <= 6: adjusted_word2ph[adjusted_word2ph_element_index + i] += diff break else: diff -= 6 - adjusted_word2ph[adjusted_word2ph_element_index + i] adjusted_word2ph[adjusted_word2ph_element_index + i] = 6 if diff == 0: break # この時点で given_phone の長さと adjusted_word2ph に記録されている音素数の合計が一致していない場合、 # 乖離が大きすぎて調整しきれなかったことを意味する # この場合、なるべく正確性を維持できるよう、以下のように調整して無理やり辻褄を合わせる total_phonemes = sum(adjusted_word2ph) target_total_phonemes = len(given_phone) if total_phonemes != target_total_phonemes: # 音素数が多すぎる場合は、大きい値から順に減らしていく if total_phonemes > target_total_phonemes: diff = total_phonemes - target_total_phonemes # 要素の値が大きい順にインデックスを取得 indices = sorted( range(len(adjusted_word2ph)), key=lambda i: adjusted_word2ph[i], reverse=True, ) # まずは1以上6以下の制限内で調整を試みる for i in indices: if adjusted_word2ph[i] > 1 and diff > 0: reduce = min(adjusted_word2ph[i] - 1, diff) adjusted_word2ph[i] -= reduce diff -= reduce if diff == 0: break # それでも調整できない場合は、制限を解除して強制的に調整 if diff > 0: # 残りの差分を要素数で割って、各要素から均等に引く per_element = diff // len(adjusted_word2ph) remainder = diff % len(adjusted_word2ph) for i in range(len(adjusted_word2ph)): if i < remainder: adjusted_word2ph[i] = max( 1, adjusted_word2ph[i] - (per_element + 1) ) else: adjusted_word2ph[i] = max(1, adjusted_word2ph[i] - per_element) # 音素数が少なすぎる場合は、小さい値から順に増やしていく else: diff = target_total_phonemes - total_phonemes # 要素の値が小さい順にインデックスを取得 indices = sorted( range(len(adjusted_word2ph)), key=lambda i: adjusted_word2ph[i], ) # まずは1以上6以下の制限内で調整を試みる for i in indices: if adjusted_word2ph[i] < 6 and diff > 0: increase = min(6 - adjusted_word2ph[i], diff) adjusted_word2ph[i] += increase diff -= increase if diff == 0: break # それでも調整できない場合は、制限を解除して強制的に調整 if diff > 0: # 残りの差分を要素数で割って、各要素に均等に足す per_element = diff // len(adjusted_word2ph) remainder = diff % len(adjusted_word2ph) for i in range(len(adjusted_word2ph)): if i < remainder: adjusted_word2ph[i] += per_element + 1 else: adjusted_word2ph[i] += per_element # 最初に削除した前後のダミー要素を追加して返す # この時点で given_phone の長さと adjusted_word2ph に記録されている音素数の合計が一致していない場合、 # 呼び出し元の clean_text_with_given_phone_tone() から InvalidPhoneError が送出される return [1] + adjusted_word2ph + [1] def __g2phone_tone_wo_punct( njd_features: list[NJDFeature], jtalk: OpenJTalk | None = None, ) -> list[tuple[str, int]]: """ テキストに対して、音素とアクセント（0か1）のペアのリストを返す。 ただし「!」「.」「?」等の非音素記号 (punctuation) は全て消える（ポーズ記号も残さない）。 非音素記号を含める処理は `align_tones()` で行われる。 また「っ」は「q」に、「ん」は「N」に変換される。 例: "こんにちは、世界ー。。元気？！" → [('k', 0), ('o', 0), ('N', 1), ('n', 1), ('i', 1), ('ch', 1), ('i', 1), ('w', 1), ('a', 1), ('s', 1), ('e', 1), ('k', 0), ('a', 0), ('i', 0), ('i', 0), ('g', 1), ('e', 1), ('N', 0), ('k', 0), ('i', 0)] Args: njd_features (list[NJDFeature]): pyopenjtalk.run_frontend() の結果 jtalk (OpenJTalk | None, optional): 未指定時は pyopenjtalk モジュール内部で保持されているインスタンスが自動的に利用される。 Returns: list[tuple[str, int]]: 音素とアクセントのペアのリスト """ prosodies = __pyopenjtalk_g2p_prosody( njd_features, drop_unvoiced_vowels=True, jtalk=jtalk ) # logger.debug(f"prosodies: {prosodies}") result: list[tuple[str, int]] = [] current_phrase: list[tuple[str, int]] = [] current_tone = 0 for i, letter in enumerate(prosodies): # 特殊記号の処理 # 文頭記号、無視する if letter == "^": assert i == 0, "Unexpected ^" # アクセント句の終わりに来る記号 elif letter in ("$", "?", "_", "#"): # 保持しているフレーズを、アクセント数値を 0-1 に修正し結果に追加 result.extend(__fix_phone_tone(current_phrase)) # 末尾に来る終了記号、無視（文中の疑問文は `_` になる） if letter in ("$", "?"): assert i == len(prosodies) - 1, f"Unexpected {letter}" # あとは "_"（ポーズ）と "#"（アクセント句の境界）のみ # これらは残さず、次のアクセント句に備える。 current_phrase = [] # 0 を基準点にしてそこから上昇・下降する（負の場合は上の `fix_phone_tone` で直る） current_tone = 0 # アクセント上昇記号 elif letter == "[": current_tone = current_tone + 1 # アクセント下降記号 elif letter == "]": current_tone = current_tone - 1 # それ以外は通常の音素 else: if letter == "cl": # 「っ」の処理 letter = "q" # elif letter == "N": # 「ん」の処理 # letter = "n" current_phrase.append((letter, current_tone)) return result __PYOPENJTALK_G2P_PROSODY_A1_PATTERN = re.compile(r"/A:([0-9\-]+)\+") __PYOPENJTALK_G2P_PROSODY_A2_PATTERN = re.compile(r"\+(\d+)\+") __PYOPENJTALK_G2P_PROSODY_A3_PATTERN = re.compile(r"\+(\d+)/") __PYOPENJTALK_G2P_PROSODY_E3_PATTERN = re.compile(r"!(\d+)_") __PYOPENJTALK_G2P_PROSODY_F1_PATTERN = re.compile(r"/F:(\d+)_") __PYOPENJTALK_G2P_PROSODY_P3_PATTERN = re.compile(r"\-(.*?)\+") def __pyopenjtalk_g2p_prosody( njd_features: list[NJDFeature], drop_unvoiced_vowels: bool = True, jtalk: OpenJTalk | None = None, ) -> list[str]: """ ESPnet の実装から引用。直接 NJDFeature のリストを受け取る形に変更した。「ん」は「N」なことに注意。 ref: https://github.com/espnet/espnet/blob/master/espnet2/text/phoneme_tokenizer.py ------------------------------------------------------------------------------------------ Extract phoneme + prosody symbol sequence from input full-context labels. The algorithm is based on `Prosodic features control by symbols as input of sequence-to-sequence acoustic modeling for neural TTS`_ with some r9y9's tweaks. Args: njd_features (list[NJDFeature]): result of pyopenjtalk.run_frontend(). drop_unvoiced_vowels (bool): whether to drop unvoiced vowels. jtalk (OpenJTalk | None, optional): OpenJTalk instance. Returns: List[str]: List of phoneme + prosody symbols. Examples: >>> from espnet2.text.phoneme_tokenizer import pyopenjtalk_g2p_prosody >>> pyopenjtalk_g2p_prosody("こんにちは。") ['^', 'k', 'o', '[', 'N', 'n', 'i', 'ch', 'i', 'w', 'a', '$'] .. _`Prosodic features control by symbols as input of sequence-to-sequence acoustic modeling for neural TTS`: https://doi.org/10.1587/transinf.2020EDP7104 """ def _numeric_feature_by_regex(pattern: re.Pattern[str], s: str) -> int: match = pattern.search(s) if match is None: return -50 return int(match.group(1)) labels = pyopenjtalk.make_label(njd_features, jtalk=jtalk) N = len(labels) phones = [] for n in range(N): lab_curr = labels[n] # current phoneme p3 = __PYOPENJTALK_G2P_PROSODY_P3_PATTERN.search(lab_curr).group(1) # type: ignore # deal unvoiced vowels as normal vowels if drop_unvoiced_vowels and p3 in "AEIOU": p3 = p3.lower() # deal with sil at the beginning and the end of text if p3 == "sil": assert n == 0 or n == N - 1 if n == 0: phones.append("^") elif n == N - 1: # check question form or not e3 = _numeric_feature_by_regex( __PYOPENJTALK_G2P_PROSODY_E3_PATTERN, lab_curr ) if e3 == 0: phones.append("$") elif e3 == 1: phones.append("?") continue elif p3 == "pau": phones.append("_") continue else: phones.append(p3) # accent type and position info (forward or backward) a1 = _numeric_feature_by_regex(__PYOPENJTALK_G2P_PROSODY_A1_PATTERN, lab_curr) a2 = _numeric_feature_by_regex(__PYOPENJTALK_G2P_PROSODY_A2_PATTERN, lab_curr) a3 = _numeric_feature_by_regex(__PYOPENJTALK_G2P_PROSODY_A3_PATTERN, lab_curr) # number of mora in accent phrase f1 = _numeric_feature_by_regex(__PYOPENJTALK_G2P_PROSODY_F1_PATTERN, lab_curr) a2_next = _numeric_feature_by_regex( __PYOPENJTALK_G2P_PROSODY_A2_PATTERN, labels[n + 1] ) # accent phrase border if a3 == 1 and a2_next == 1 and p3 in "aeiouAEIOUNcl": phones.append("#") # pitch falling elif a1 == 0 and a2_next == a2 + 1 and a2 != f1: phones.append("]") # pitch rising elif a2 == 1 and a2_next == 2: phones.append("[") return phones def __fix_phone_tone(phone_tone_list: list[tuple[str, int]]) -> list[tuple[str, int]]: """ `phone_tone_list` の tone（アクセントの値）を 0 か 1 の範囲に修正する。 例: [(a, 0), (i, -1), (u, -1)] → [(a, 1), (i, 0), (u, 0)] Args: phone_tone_list (list[tuple[str, int]]): 音素とアクセントのペアのリスト Returns: list[tuple[str, int]]: 修正された音素とアクセントのペアのリスト """ tone_values = set(tone for _, tone in phone_tone_list) if len(tone_values) == 1: assert tone_values == {0}, tone_values return phone_tone_list elif len(tone_values) == 2: if tone_values == {0, 1}: return phone_tone_list elif tone_values == {-1, 0}: return [ (letter, 0 if tone == -1 else 1) for letter, tone in phone_tone_list ] else: raise ValueError(f"Unexpected tone values: {tone_values}") else: raise ValueError(f"Unexpected tone values: {tone_values}") def __handle_long(sep_phonemes: list[list[str]]) -> list[list[str]]: """ フレーズごとに分かれた音素（長音記号がそのまま）のリストのリスト `sep_phonemes` を受け取り、 その長音記号を処理して、音素のリストのリストを返す。 基本的には直前の音素を伸ばすが、直前の音素が母音でない場合もしくは冒頭の場合は、 おそらく長音記号とダッシュを勘違いしていると思われるので、ダッシュに対応する音素 `-` に変換する。 Args: sep_phonemes (list[list[str]]): フレーズごとに分かれた音素のリストのリスト Returns: list[list[str]]: 長音記号を処理した音素のリストのリスト """ for i in range(len(sep_phonemes)): if len(sep_phonemes[i]) == 0: # 空白文字等でリストが空の場合 continue if sep_phonemes[i][0] == "ー": if i != 0: prev_phoneme = sep_phonemes[i - 1][-1] if prev_phoneme in VOWELS: # 母音と「ん」のあとの伸ばし棒なので、その母音に変換 sep_phonemes[i][0] = sep_phonemes[i - 1][-1] else: # 「。ーー」等おそらく予期しない長音記号 # ダッシュの勘違いだと思われる sep_phonemes[i][0] = "-" else: # 冒頭に長音記号が来ていおり、これはダッシュの勘違いと思われる sep_phonemes[i][0] = "-" if "ー" in sep_phonemes[i]: for j in range(len(sep_phonemes[i])): if sep_phonemes[i][j] == "ー": sep_phonemes[i][j] = sep_phonemes[i][j - 1][-1] return sep_phonemes __KATAKANA_PATTERN = re.compile(r"[\u30A0-\u30FF]+") __MORA_PATTERN = re.compile( "|".join( map(re.escape, sorted(MORA_KATA_TO_MORA_PHONEMES.keys(), key=len, reverse=True)) ) ) __LONG_PATTERN = re.compile(r"(\w)(ー*)") def __kata_to_phoneme_list(text: str) -> list[str]: """ 原則カタカナの `text` を受け取り、それをそのままいじらずに音素記号のリストに変換。 注意点： - punctuation かその繰り返しが来た場合、punctuation たちをそのままリストにして返す。 - 冒頭に続く「ー」はそのまま「ー」のままにする（`handle_long()` で処理される） - 文中の「ー」は前の音素記号の最後の音素記号に変換される。 例： `ーーソーナノカーー` → ["ー", "ー", "s", "o", "o", "n", "a", "n", "o", "k", "a", "a", "a"] `?` → ["?"] `!?!?!?!?!` → ["!", "?", "!", "?", "!", "?", "!", "?", "!"] Args: text (str): カタカナのテキスト Returns: list[str]: 音素記号のリスト """ if set(text).issubset(set(PUNCTUATIONS)): return list(text) # `text` がカタカナ（`ー`含む）のみからなるかどうかをチェック if __KATAKANA_PATTERN.fullmatch(text) is None: raise ValueError(f"Input must be katakana only: {text}") def mora2phonemes(mora: str) -> str: consonant, vowel = MORA_KATA_TO_MORA_PHONEMES[mora] if consonant is None: return f" {vowel}" return f" {consonant} {vowel}" spaced_phonemes = __MORA_PATTERN.sub(lambda m: mora2phonemes(m.group()), text) # 長音記号「ー」の処理 long_replacement = lambda m: m.group(1) + (" " + m.group(1)) * len(m.group(2)) # type: ignore spaced_phonemes = __LONG_PATTERN.sub(long_replacement, spaced_phonemes) return spaced_phonemes.strip().split(" ") def __align_tones( phones_with_punct: list[str], phone_tone_list: list[tuple[str, int]] ) -> list[tuple[str, int]]: """ 例: …私は、、そう思う。 phones_with_punct: [".", ".", ".", "w", "a", "t", "a", "sh", "i", "w", "a", ",", ",", "s", "o", "o", "o", "m", "o", "u", "."] phone_tone_list: [("w", 0), ("a", 0), ("t", 1), ("a", 1), ("sh", 1), ("i", 1), ("w", 1), ("a", 1), ("_", 0), ("s", 0), ("o", 0), ("o", 1), ("o", 1), ("m", 1), ("o", 1), ("u", 0))] Return: [(".", 0), (".", 0), (".", 0), ("w", 0), ("a", 0), ("t", 1), ("a", 1), ("sh", 1), ("i", 1), ("w", 1), ("a", 1), (",", 0), (",", 0), ("s", 0), ("o", 0), ("o", 1), ("o", 1), ("m", 1), ("o", 1), ("u", 0), (".", 0)] Args: phones_with_punct (list[str]): punctuation を含む音素のリスト phone_tone_list (list[tuple[str, int]]): punctuation を含まない音素とアクセントのペアのリスト Returns: list[tuple[str, int]]: punctuation を含む音素とアクセントのペアのリスト """ result: list[tuple[str, int]] = [] tone_index = 0 for i, phone in enumerate(phones_with_punct): if tone_index >= len(phone_tone_list): # 余った punctuation がある場合 → (punctuation, 0) を追加 result.append((phone, 0)) elif phone == phone_tone_list[tone_index][0]: # phone_tone_list の現在の音素と一致する場合 → tone をそこから取得、(phone, tone) を追加 result.append((phone, phone_tone_list[tone_index][1])) # 探す index を1つ進める tone_index += 1 # 促音の後に長音記号が来る場合、phone_tone_list では促音が複数回連続で出現するため、 # 次の音素が長音記号で、かつ現在の音素が促音だった場合は、長音記号の数だけ index を進める if phone == "q": # 現在位置から連続する長音記号の数を数える long_count = 0 pos = i + 1 while pos < len(phones_with_punct) and phones_with_punct[pos] == "-": long_count += 1 pos += 1 # 長音記号の数だけ、phone_tone_list の中の余分な促音をスキップ while ( long_count > 0 and tone_index < len(phone_tone_list) and phone_tone_list[tone_index][0] == "q" ): tone_index += 1 long_count -= 1 elif phone in PUNCTUATIONS: # phone が punctuation の場合 → (phone, 0) を追加 result.append((phone, 0)) elif phone == "-" and i > 0 and phones_with_punct[i - 1] == "q": # 促音「っ」の後の長音記号「ー」の場合は、そのまま tone 0 で追加 result.append((phone, 0)) else: logger.debug(f"phones: {phones_with_punct}") logger.debug(f"phone_tone_list: {phone_tone_list}") logger.debug(f"result: {result}") logger.debug(f"tone_index: {tone_index}") logger.debug(f"phone: {phone}") raise ValueError(f"Unexpected phone: {phone}") return result def __distribute_phone(n_phone: int, n_word: int) -> list[int]: """ 左から右に 1 ずつ振り分け、次にまた左から右に1ずつ増やし、というふうに、 音素の数 `n_phone` を単語の数 `n_word` に分配する。 Args: n_phone (int): 音素の数 n_word (int): 単語の数 Returns: list[int]: 単語ごとの音素の数のリスト """ if n_word == 0: logger.warning( "Empty token detected in __distribute_phone. Falling back to distribute entire phoneme count as a single token." ) return [n_phone] phones_per_word = [0] * n_word for _ 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 class YomiError(Exception): """ OpenJTalk で、読みが正しく取得できない箇所があるときに発生する例外。 基本的に「学習の前処理のテキスト処理時」には発生させ、そうでない場合は、 raise_yomi_error=False にしておいて、この例外を発生させないようにする。 """ if __name__ == "__main__": import time from style_bert_vits2.nlp.japanese.g2p_utils import phone_tone2kata_tone from style_bert_vits2.nlp.japanese.normalizer import normalize_text if len(sys.argv) != 2: print("Usage: python -m style_bert_vits2.nlp.japanese.g2p ") sys.exit(1) bert_models.load_tokenizer(Languages.JP) start = time.time() phones, tones, word2ph, sep_text, sep_kata, sep_kata_with_joshi = g2p( normalize_text(sys.argv[1]) ) end = time.time() print(f"time: {end - start:.4f}s") phone_tones = phone_tone2kata_tone(list(zip(phones, tones))) print(f"phone_tones: {phone_tones}") print(f"word2ph: {word2ph}") print(f"sep_text: {sep_text}") print(f"sep_kata: {sep_kata}") print(f"sep_kata_with_joshi: {sep_kata_with_joshi}") assert len(phones) == len(tones) == sum(word2ph), ( "phone, tones の長さと word2ph の和は一致するはず" )