voicevox / voicevox_engine /full_context_label.py
2ndelement's picture
init
f1f433f
raw
history blame
16.4 kB
import re
from dataclasses import dataclass
from itertools import chain
from typing import Dict, List, Optional
import pyopenjtalk
@dataclass
class Phoneme:
"""
音素(母音・子音)クラス、音素の元となるcontextを保持する
音素には、母音や子音以外にも無音(silent/pause)も含まれる
Attributes
----------
contexts: Dict[str, str]
音素の元
"""
contexts: Dict[str, str]
@classmethod
def from_label(cls, label: str):
"""
pyopenjtalk.extract_fullcontextで得られる音素の元(ラベル)から、Phonemeクラスを作成する
Parameters
----------
label : str
pyopenjtalk.extract_fullcontextで得られるラベルを渡す
Returns
-------
phoneme: Phoneme
Phonemeクラスを返す
"""
# フルコンテキストラベルの仕様は、
# http://hts.sp.nitech.ac.jp/?Download の HTS-2.3のJapanese tar.bz2 (126 MB)をダウンロードして、data/lab_format.pdfを見るとリストが見つかります。 # noqa
contexts = re.search(
r"^(?P<p1>.+?)\^(?P<p2>.+?)\-(?P<p3>.+?)\+(?P<p4>.+?)\=(?P<p5>.+?)"
r"/A\:(?P<a1>.+?)\+(?P<a2>.+?)\+(?P<a3>.+?)"
r"/B\:(?P<b1>.+?)\-(?P<b2>.+?)\_(?P<b3>.+?)"
r"/C\:(?P<c1>.+?)\_(?P<c2>.+?)\+(?P<c3>.+?)"
r"/D\:(?P<d1>.+?)\+(?P<d2>.+?)\_(?P<d3>.+?)"
r"/E\:(?P<e1>.+?)\_(?P<e2>.+?)\!(?P<e3>.+?)\_(?P<e4>.+?)\-(?P<e5>.+?)"
r"/F\:(?P<f1>.+?)\_(?P<f2>.+?)\#(?P<f3>.+?)\_(?P<f4>.+?)\@(?P<f5>.+?)\_(?P<f6>.+?)\|(?P<f7>.+?)\_(?P<f8>.+?)" # noqa
r"/G\:(?P<g1>.+?)\_(?P<g2>.+?)\%(?P<g3>.+?)\_(?P<g4>.+?)\_(?P<g5>.+?)"
r"/H\:(?P<h1>.+?)\_(?P<h2>.+?)"
r"/I\:(?P<i1>.+?)\-(?P<i2>.+?)\@(?P<i3>.+?)\+(?P<i4>.+?)\&(?P<i5>.+?)\-(?P<i6>.+?)\|(?P<i7>.+?)\+(?P<i8>.+?)" # noqa
r"/J\:(?P<j1>.+?)\_(?P<j2>.+?)"
r"/K\:(?P<k1>.+?)\+(?P<k2>.+?)\-(?P<k3>.+?)$",
label,
).groupdict()
return cls(contexts=contexts)
@property
def label(self):
"""
pyopenjtalk.extract_fullcontextで得られるラベルと等しい
Returns
-------
lebel: str
ラベルを返す
"""
return (
"{p1}^{p2}-{p3}+{p4}={p5}"
"/A:{a1}+{a2}+{a3}"
"/B:{b1}-{b2}_{b3}"
"/C:{c1}_{c2}+{c3}"
"/D:{d1}+{d2}_{d3}"
"/E:{e1}_{e2}!{e3}_{e4}-{e5}"
"/F:{f1}_{f2}#{f3}_{f4}@{f5}_{f6}|{f7}_{f8}"
"/G:{g1}_{g2}%{g3}_{g4}_{g5}"
"/H:{h1}_{h2}"
"/I:{i1}-{i2}@{i3}+{i4}&{i5}-{i6}|{i7}+{i8}"
"/J:{j1}_{j2}"
"/K:{k1}+{k2}-{k3}"
).format(**self.contexts)
@property
def phoneme(self):
"""
音素クラスの中で、発声に必要な要素を返す
Returns
-------
phoneme : str
発声に必要な要素を返す
"""
return self.contexts["p3"]
def is_pause(self):
"""
音素がポーズ(無音、silent/pause)であるかを返す
Returns
-------
is_pose : bool
音素がポーズ(無音、silent/pause)であるか(True)否か(False)
"""
return self.contexts["f1"] == "xx"
def __repr__(self):
return f"<Phoneme phoneme='{self.phoneme}'>"
@dataclass
class Mora:
"""
モーラクラス
モーラは1音素(母音や促音「っ」、撥音「ん」など)か、2音素(母音と子音の組み合わせ)で成り立つ
Attributes
----------
consonant : Optional[Phoneme]
子音
vowel : Phoneme
母音
"""
consonant: Optional[Phoneme]
vowel: Phoneme
def set_context(self, key: str, value: str):
"""
Moraクラス内に含まれるPhonemeのcontextのうち、指定されたキーの値を変更する
consonantが存在する場合は、vowelと同じようにcontextを変更する
Parameters
----------
key : str
変更したいcontextのキー
value : str
変更したいcontextの値
"""
self.vowel.contexts[key] = value
if self.consonant is not None:
self.consonant.contexts[key] = value
@property
def phonemes(self):
"""
音素群を返す
Returns
-------
phonemes : List[Phoneme]
母音しかない場合は母音のみ、子音もある場合は子音、母音の順番でPhonemeのリストを返す
"""
if self.consonant is not None:
return [self.consonant, self.vowel]
else:
return [self.vowel]
@property
def labels(self):
"""
ラベル群を返す
Returns
-------
labels : List[str]
Moraに含まれるすべてのラベルを返す
"""
return [p.label for p in self.phonemes]
@dataclass
class AccentPhrase:
"""
アクセント句クラス
同じアクセントのMoraを複数保持する
Attributes
----------
moras : List[Mora]
音韻のリスト
accent : int
アクセント
"""
moras: List[Mora]
accent: int
is_interrogative: bool
@classmethod
def from_phonemes(cls, phonemes: List[Phoneme]):
"""
PhonemeのリストからAccentPhraseクラスを作成する
Parameters
----------
phonemes : List[Phoneme]
phonemeのリストを渡す
Returns
-------
accent_phrase : AccentPhrase
AccentPhraseクラスを返す
"""
moras: List[Mora] = []
mora_phonemes: List[Phoneme] = []
for phoneme, next_phoneme in zip(phonemes, phonemes[1:] + [None]):
# workaround for Hihosiba/voicevox_engine#57
# (py)openjtalk によるアクセント句内のモーラへの附番は 49 番目まで
# 49 番目のモーラについて、続く音素のモーラ番号を単一モーラの特定に使えない
if int(phoneme.contexts["a2"]) == 49:
break
mora_phonemes.append(phoneme)
if (
next_phoneme is None
or phoneme.contexts["a2"] != next_phoneme.contexts["a2"]
):
if len(mora_phonemes) == 1:
consonant, vowel = None, mora_phonemes[0]
elif len(mora_phonemes) == 2:
consonant, vowel = mora_phonemes[0], mora_phonemes[1]
else:
raise ValueError(mora_phonemes)
mora = Mora(consonant=consonant, vowel=vowel)
moras.append(mora)
mora_phonemes = []
accent = int(moras[0].vowel.contexts["f2"])
# workaround for Hihosiba/voicevox_engine#55
# アクセント位置とするキー f2 の値がアクセント句内のモーラ数を超える場合がある
accent = accent if accent <= len(moras) else len(moras)
is_interrogative = moras[-1].vowel.contexts["f3"] == "1"
return cls(moras=moras, accent=accent, is_interrogative=is_interrogative)
def set_context(self, key: str, value: str):
"""
AccentPhraseに間接的に含まれる全てのPhonemeのcontextの、指定されたキーの値を変更する
Parameters
----------
key : str
変更したいcontextのキー
value : str
変更したいcontextの値
"""
for mora in self.moras:
mora.set_context(key, value)
@property
def phonemes(self):
"""
音素群を返す
Returns
-------
phonemes : List[Phoneme]
AccentPhraseに間接的に含まれる全てのPhonemeを返す
"""
return list(chain.from_iterable(m.phonemes for m in self.moras))
@property
def labels(self):
"""
ラベル群を返す
Returns
-------
labels : List[str]
AccentPhraseに間接的に含まれる全てのラベルを返す
"""
return [p.label for p in self.phonemes]
def merge(self, accent_phrase: "AccentPhrase"):
"""
AccentPhraseを合成する
(このクラスが保持するmorasの後ろに、引数として渡されたAccentPhraseのmorasを合成する)
Parameters
----------
accent_phrase : AccentPhrase
合成したいAccentPhraseを渡す
Returns
-------
accent_phrase : AccentPhrase
合成されたAccentPhraseを返す
"""
return AccentPhrase(
moras=self.moras + accent_phrase.moras,
accent=self.accent,
is_interrogative=accent_phrase.is_interrogative,
)
@dataclass
class BreathGroup:
"""
発声の区切りクラス
アクセントの異なるアクセント句を複数保持する
Attributes
----------
accent_phrases : List[AccentPhrase]
アクセント句のリスト
"""
accent_phrases: List[AccentPhrase]
@classmethod
def from_phonemes(cls, phonemes: List[Phoneme]):
"""
PhonemeのリストからBreathGroupクラスを作成する
Parameters
----------
phonemes : List[Phoneme]
phonemeのリストを渡す
Returns
-------
breath_group : BreathGroup
BreathGroupクラスを返す
"""
accent_phrases: List[AccentPhrase] = []
accent_phonemes: List[Phoneme] = []
for phoneme, next_phoneme in zip(phonemes, phonemes[1:] + [None]):
accent_phonemes.append(phoneme)
if (
next_phoneme is None
or phoneme.contexts["i3"] != next_phoneme.contexts["i3"]
or phoneme.contexts["f5"] != next_phoneme.contexts["f5"]
):
accent_phrase = AccentPhrase.from_phonemes(accent_phonemes)
accent_phrases.append(accent_phrase)
accent_phonemes = []
return cls(accent_phrases=accent_phrases)
def set_context(self, key: str, value: str):
"""
BreathGroupに間接的に含まれる全てのPhonemeのcontextの、指定されたキーの値を変更する
Parameters
----------
key : str
変更したいcontextのキー
value : str
変更したいcontextの値
"""
for accent_phrase in self.accent_phrases:
accent_phrase.set_context(key, value)
@property
def phonemes(self):
"""
音素群を返す
Returns
-------
phonemes : List[Phoneme]
BreathGroupに間接的に含まれる全てのPhonemeを返す
"""
return list(
chain.from_iterable(
accent_phrase.phonemes for accent_phrase in self.accent_phrases
)
)
@property
def labels(self):
"""
ラベル群を返す
Returns
-------
labels : List[str]
BreathGroupに間接的に含まれる全てのラベルを返す
"""
return [p.label for p in self.phonemes]
@dataclass
class Utterance:
"""
発声クラス
発声の区切りと無音を複数保持する
Attributes
----------
breath_groups : List[BreathGroup]
発声の区切りのリスト
pauses : List[Phoneme]
無音のリスト
"""
breath_groups: List[BreathGroup]
pauses: List[Phoneme]
@classmethod
def from_phonemes(cls, phonemes: List[Phoneme]):
"""
Phonemeの完全なリストからUtteranceクラスを作成する
Parameters
----------
phonemes : List[Phoneme]
phonemeのリストを渡す
Returns
-------
utterance : Utterance
Utteranceクラスを返す
"""
pauses: List[Phoneme] = []
breath_groups: List[BreathGroup] = []
group_phonemes: List[Phoneme] = []
for phoneme in phonemes:
if not phoneme.is_pause():
group_phonemes.append(phoneme)
else:
pauses.append(phoneme)
if len(group_phonemes) > 0:
breath_group = BreathGroup.from_phonemes(group_phonemes)
breath_groups.append(breath_group)
group_phonemes = []
return cls(breath_groups=breath_groups, pauses=pauses)
def set_context(self, key: str, value: str):
"""
Utteranceに間接的に含まれる全てのPhonemeのcontextの、指定されたキーの値を変更する
Parameters
----------
key : str
変更したいcontextのキー
value : str
変更したいcontextの値
"""
for breath_group in self.breath_groups:
breath_group.set_context(key, value)
@property
def phonemes(self):
"""
音素群を返す
Returns
-------
phonemes : List[Phoneme]
Utteranceクラスに直接的・間接的に含まれる、全てのPhonemeを返す
"""
accent_phrases = list(
chain.from_iterable(
breath_group.accent_phrases for breath_group in self.breath_groups
)
)
for prev, cent, post in zip(
[None] + accent_phrases[:-1],
accent_phrases,
accent_phrases[1:] + [None],
):
mora_num = len(cent.moras)
accent = cent.accent
if prev is not None:
prev.set_context("g1", str(mora_num))
prev.set_context("g2", str(accent))
if post is not None:
post.set_context("e1", str(mora_num))
post.set_context("e2", str(accent))
cent.set_context("f1", str(mora_num))
cent.set_context("f2", str(accent))
for i_mora, mora in enumerate(cent.moras):
mora.set_context("a1", str(i_mora - accent + 1))
mora.set_context("a2", str(i_mora + 1))
mora.set_context("a3", str(mora_num - i_mora))
for prev, cent, post in zip(
[None] + self.breath_groups[:-1],
self.breath_groups,
self.breath_groups[1:] + [None],
):
accent_phrase_num = len(cent.accent_phrases)
if prev is not None:
prev.set_context("j1", str(accent_phrase_num))
if post is not None:
post.set_context("h1", str(accent_phrase_num))
cent.set_context("i1", str(accent_phrase_num))
cent.set_context(
"i5", str(accent_phrases.index(cent.accent_phrases[0]) + 1)
)
cent.set_context(
"i6",
str(len(accent_phrases) - accent_phrases.index(cent.accent_phrases[0])),
)
self.set_context(
"k2",
str(
sum(
[
len(breath_group.accent_phrases)
for breath_group in self.breath_groups
]
)
),
)
phonemes: List[Phoneme] = []
for i in range(len(self.pauses)):
if self.pauses[i] is not None:
phonemes += [self.pauses[i]]
if i < len(self.pauses) - 1:
phonemes += self.breath_groups[i].phonemes
return phonemes
@property
def labels(self):
"""
ラベル群を返す
Returns
-------
labels : List[str]
Utteranceクラスに直接的・間接的に含まれる全てのラベルを返す
"""
return [p.label for p in self.phonemes]
def extract_full_context_label(text: str):
labels = pyopenjtalk.extract_fullcontext(text)
phonemes = [Phoneme.from_label(label=label) for label in labels]
utterance = Utterance.from_phonemes(phonemes)
return utterance