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from enum import Enum
from re import findall, fullmatch
from typing import Dict, List, Optional
from pydantic import BaseModel, Field, conint, validator
from .metas.Metas import Speaker, SpeakerInfo
class Mora(BaseModel):
"""
モーラ(子音+母音)ごとの情報
"""
text: str = Field(title="文字")
consonant: Optional[str] = Field(title="子音の音素")
consonant_length: Optional[float] = Field(title="子音の音長")
vowel: str = Field(title="母音の音素")
vowel_length: float = Field(title="母音の音長")
pitch: float = Field(title="音高") # デフォルト値をつけるとts側のOpenAPIで生成されたコードの型がOptionalになる
def __hash__(self):
items = [
(k, tuple(v)) if isinstance(v, List) else (k, v)
for k, v in self.__dict__.items()
]
return hash(tuple(sorted(items)))
class AccentPhrase(BaseModel):
"""
アクセント句ごとの情報
"""
moras: List[Mora] = Field(title="モーラのリスト")
accent: int = Field(title="アクセント箇所")
pause_mora: Optional[Mora] = Field(title="後ろに無音を付けるかどうか")
is_interrogative: bool = Field(default=False, title="疑問系かどうか")
def __hash__(self):
items = [
(k, tuple(v)) if isinstance(v, List) else (k, v)
for k, v in self.__dict__.items()
]
return hash(tuple(sorted(items)))
class AudioQuery(BaseModel):
"""
音声合成用のクエリ
"""
accent_phrases: List[AccentPhrase] = Field(title="アクセント句のリスト")
speedScale: float = Field(title="全体の話速")
pitchScale: float = Field(title="全体の音高")
intonationScale: float = Field(title="全体の抑揚")
volumeScale: float = Field(title="全体の音量")
prePhonemeLength: float = Field(title="音声の前の無音時間")
postPhonemeLength: float = Field(title="音声の後の無音時間")
outputSamplingRate: int = Field(title="音声データの出力サンプリングレート")
outputStereo: bool = Field(title="音声データをステレオ出力するか否か")
kana: Optional[str] = Field(title="[読み取り専用]AquesTalkライクな読み仮名。音声合成クエリとしては無視される")
def __hash__(self):
items = [
(k, tuple(v)) if isinstance(v, List) else (k, v)
for k, v in self.__dict__.items()
]
return hash(tuple(sorted(items)))
class ParseKanaErrorCode(Enum):
UNKNOWN_TEXT = "判別できない読み仮名があります: {text}"
ACCENT_TOP = "句頭にアクセントは置けません: {text}"
ACCENT_TWICE = "1つのアクセント句に二つ以上のアクセントは置けません: {text}"
ACCENT_NOTFOUND = "アクセントを指定していないアクセント句があります: {text}"
EMPTY_PHRASE = "{position}番目のアクセント句が空白です"
INTERROGATION_MARK_NOT_AT_END = "アクセント句末以外に「?」は置けません: {text}"
INFINITE_LOOP = "処理時に無限ループになってしまいました...バグ報告をお願いします。"
class ParseKanaError(Exception):
def __init__(self, errcode: ParseKanaErrorCode, **kwargs):
self.errcode = errcode
self.errname = errcode.name
self.kwargs: Dict[str, str] = kwargs
err_fmt: str = errcode.value
self.text = err_fmt.format(**kwargs)
class ParseKanaBadRequest(BaseModel):
text: str = Field(title="エラーメッセージ")
error_name: str = Field(
title="エラー名",
description="|name|description|\n|---|---|\n"
+ "\n".join(
[
"| {} | {} |".format(err.name, err.value)
for err in list(ParseKanaErrorCode)
]
),
)
error_args: Dict[str, str] = Field(title="エラーを起こした箇所")
def __init__(self, err: ParseKanaError):
super().__init__(text=err.text, error_name=err.errname, error_args=err.kwargs)
class MorphableTargetInfo(BaseModel):
is_morphable: bool = Field(title="指定した話者に対してモーフィングの可否")
# FIXME: add reason property
# reason: Optional[str] = Field(title="is_morphableがfalseである場合、その理由")
class SpeakerNotFoundError(LookupError):
def __init__(self, speaker: int, *args: object, **kywrds: object) -> None:
self.speaker = speaker
super().__init__(f"speaker {speaker} is not found.", *args, **kywrds)
class LibrarySpeaker(BaseModel):
"""
音声ライブラリに含まれる話者の情報
"""
speaker: Speaker = Field(title="話者情報")
speaker_info: SpeakerInfo = Field(title="話者の追加情報")
class DownloadableLibrary(BaseModel):
"""
ダウンロード可能な音声ライブラリの情報
"""
name: str = Field(title="音声ライブラリの名前")
uuid: str = Field(title="音声ライブラリのUUID")
version: str = Field(title="音声ライブラリのバージョン")
download_url: str = Field(title="音声ライブラリのダウンロードURL")
bytes: int = Field(title="音声ライブラリのバイト数")
speakers: List[LibrarySpeaker] = Field(title="音声ライブラリに含まれる話者のリスト")
USER_DICT_MIN_PRIORITY = 0
USER_DICT_MAX_PRIORITY = 10
class UserDictWord(BaseModel):
"""
辞書のコンパイルに使われる情報
"""
surface: str = Field(title="表層形")
priority: conint(ge=USER_DICT_MIN_PRIORITY, le=USER_DICT_MAX_PRIORITY) = Field(
title="優先度"
)
context_id: int = Field(title="文脈ID", default=1348)
part_of_speech: str = Field(title="品詞")
part_of_speech_detail_1: str = Field(title="品詞細分類1")
part_of_speech_detail_2: str = Field(title="品詞細分類2")
part_of_speech_detail_3: str = Field(title="品詞細分類3")
inflectional_type: str = Field(title="活用型")
inflectional_form: str = Field(title="活用形")
stem: str = Field(title="原形")
yomi: str = Field(title="読み")
pronunciation: str = Field(title="発音")
accent_type: int = Field(title="アクセント型")
mora_count: Optional[int] = Field(title="モーラ数")
accent_associative_rule: str = Field(title="アクセント結合規則")
class Config:
validate_assignment = True
@validator("surface")
def convert_to_zenkaku(cls, surface):
return surface.translate(
str.maketrans(
"".join(chr(0x21 + i) for i in range(94)),
"".join(chr(0xFF01 + i) for i in range(94)),
)
)
@validator("pronunciation", pre=True)
def check_is_katakana(cls, pronunciation):
if not fullmatch(r"[ァ-ヴー]+", pronunciation):
raise ValueError("発音は有効なカタカナでなくてはいけません。")
sutegana = ["ァ", "ィ", "ゥ", "ェ", "ォ", "ャ", "ュ", "ョ", "ヮ", "ッ"]
for i in range(len(pronunciation)):
if pronunciation[i] in sutegana:
# 「キャット」のように、捨て仮名が連続する可能性が考えられるので、
# 「ッ」に関しては「ッ」そのものが連続している場合と、「ッ」の後にほかの捨て仮名が連続する場合のみ無効とする
if i < len(pronunciation) - 1 and (
pronunciation[i + 1] in sutegana[:-1]
or (
pronunciation[i] == sutegana[-1]
and pronunciation[i + 1] == sutegana[-1]
)
):
raise ValueError("無効な発音です。(捨て仮名の連続)")
if pronunciation[i] == "ヮ":
if i != 0 and pronunciation[i - 1] not in ["ク", "グ"]:
raise ValueError("無効な発音です。(「くゎ」「ぐゎ」以外の「ゎ」の使用)")
return pronunciation
@validator("mora_count", pre=True, always=True)
def check_mora_count_and_accent_type(cls, mora_count, values):
if "pronunciation" not in values or "accent_type" not in values:
# 適切な場所でエラーを出すようにする
return mora_count
if mora_count is None:
rule_others = "[イ][ェ]|[ヴ][ャュョ]|[トド][ゥ]|[テデ][ィャュョ]|[デ][ェ]|[クグ][ヮ]"
rule_line_i = "[キシチニヒミリギジビピ][ェャュョ]"
rule_line_u = "[ツフヴ][ァ]|[ウスツフヴズ][ィ]|[ウツフヴ][ェォ]"
rule_one_mora = "[ァ-ヴー]"
mora_count = len(
findall(
f"(?:{rule_others}|{rule_line_i}|{rule_line_u}|{rule_one_mora})",
values["pronunciation"],
)
)
if not 0 <= values["accent_type"] <= mora_count:
raise ValueError(
"誤ったアクセント型です({})。 expect: 0 <= accent_type <= {}".format(
values["accent_type"], mora_count
)
)
return mora_count
class PartOfSpeechDetail(BaseModel):
"""
品詞ごとの情報
"""
part_of_speech: str = Field(title="品詞")
part_of_speech_detail_1: str = Field(title="品詞細分類1")
part_of_speech_detail_2: str = Field(title="品詞細分類2")
part_of_speech_detail_3: str = Field(title="品詞細分類3")
# context_idは辞書の左・右文脈IDのこと
# https://github.com/VOICEVOX/open_jtalk/blob/427cfd761b78efb6094bea3c5bb8c968f0d711ab/src/mecab-naist-jdic/_left-id.def # noqa
context_id: int = Field(title="文脈ID")
cost_candidates: List[int] = Field(title="コストのパーセンタイル")
accent_associative_rules: List[str] = Field(title="アクセント結合規則の一覧")
class WordTypes(str, Enum):
"""
fastapiでword_type引数を検証する時に使用するクラス
"""
PROPER_NOUN = "PROPER_NOUN"
COMMON_NOUN = "COMMON_NOUN"
VERB = "VERB"
ADJECTIVE = "ADJECTIVE"
SUFFIX = "SUFFIX"
class SupportedDevicesInfo(BaseModel):
"""
対応しているデバイスの情報
"""
cpu: bool = Field(title="CPUに対応しているか")
cuda: bool = Field(title="CUDA(Nvidia GPU)に対応しているか")
dml: bool = Field(title="DirectML(Nvidia GPU/Radeon GPU等)に対応しているか")
class SupportedFeaturesInfo(BaseModel):
"""
エンジンの機能の情報
"""
support_adjusting_mora: bool = Field(title="モーラが調整可能かどうか")
support_adjusting_speed_scale: bool = Field(title="話速が調整可能かどうか")
support_adjusting_pitch_scale: bool = Field(title="音高が調整可能かどうか")
support_adjusting_intonation_scale: bool = Field(title="抑揚が調整可能かどうか")
support_adjusting_volume_scale: bool = Field(title="音量が調整可能かどうか")
support_adjusting_silence_scale: bool = Field(title="前後の無音時間が調節可能かどうか")
support_interrogative_upspeak: bool = Field(title="疑似疑問文に対応しているかどうか")
support_switching_device: bool = Field(title="CPU/GPUの切り替えが可能かどうか")