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import copy
from abc import ABCMeta, abstractmethod
from typing import List, Optional
import numpy as np
from .. import full_context_label
from ..full_context_label import extract_full_context_label
from ..model import AccentPhrase, AudioQuery, Mora
from ..mora_list import openjtalk_mora2text
def mora_to_text(mora: str) -> str:
if mora[-1:] in ["A", "I", "U", "E", "O"]:
# 無声化母音を小文字に
mora = mora[:-1] + mora[-1].lower()
if mora in openjtalk_mora2text:
return openjtalk_mora2text[mora]
else:
return mora
def adjust_interrogative_accent_phrases(
accent_phrases: List[AccentPhrase],
) -> List[AccentPhrase]:
"""
enable_interrogative_upspeakが有効になっていて与えられたaccent_phrasesに疑問系のものがあった場合、
各accent_phraseの末尾にある疑問系発音用のMoraに対して直前のMoraより少し音を高くすることで疑問文ぽくする
NOTE: リファクタリング時に適切な場所へ移動させること
"""
return [
AccentPhrase(
moras=adjust_interrogative_moras(accent_phrase),
accent=accent_phrase.accent,
pause_mora=accent_phrase.pause_mora,
is_interrogative=accent_phrase.is_interrogative,
)
for accent_phrase in accent_phrases
]
def adjust_interrogative_moras(accent_phrase: AccentPhrase) -> List[Mora]:
moras = copy.deepcopy(accent_phrase.moras)
if accent_phrase.is_interrogative and not (len(moras) == 0 or moras[-1].pitch == 0):
interrogative_mora = make_interrogative_mora(moras[-1])
moras.append(interrogative_mora)
return moras
else:
return moras
def make_interrogative_mora(last_mora: Mora) -> Mora:
fix_vowel_length = 0.15
adjust_pitch = 0.3
max_pitch = 6.5
return Mora(
text=openjtalk_mora2text[last_mora.vowel],
consonant=None,
consonant_length=None,
vowel=last_mora.vowel,
vowel_length=fix_vowel_length,
pitch=min(last_mora.pitch + adjust_pitch, max_pitch),
)
def full_context_label_moras_to_moras(
full_context_moras: List[full_context_label.Mora],
) -> List[Mora]:
return [
Mora(
text=mora_to_text("".join([p.phoneme for p in mora.phonemes])),
consonant=(mora.consonant.phoneme if mora.consonant is not None else None),
consonant_length=0 if mora.consonant is not None else None,
vowel=mora.vowel.phoneme,
vowel_length=0,
pitch=0,
)
for mora in full_context_moras
]
class SynthesisEngineBase(metaclass=ABCMeta):
# FIXME: jsonではなくModelを返すようにする
@property
@abstractmethod
def speakers(self) -> str:
raise NotImplementedError
@property
@abstractmethod
def supported_devices(self) -> Optional[str]:
raise NotImplementedError
def initialize_speaker_synthesis( # noqa: B027
self, speaker_id: int, skip_reinit: bool
):
"""
指定した話者での音声合成を初期化する。何度も実行可能。
未実装の場合は何もしない
Parameters
----------
speaker_id : int
話者ID
skip_reinit : bool
True の場合, 既に初期化済みの話者の再初期化をスキップします
"""
pass
def is_initialized_speaker_synthesis(self, speaker_id: int) -> bool:
"""
指定した話者での音声合成が初期化されているかどうかを返す
Parameters
----------
speaker_id : int
話者ID
Returns
-------
bool
初期化されているかどうか
"""
return True
@abstractmethod
def replace_phoneme_length(
self, accent_phrases: List[AccentPhrase], speaker_id: int
) -> List[AccentPhrase]:
"""
accent_phrasesの母音・子音の長さを設定する
Parameters
----------
accent_phrases : List[AccentPhrase]
アクセント句モデルのリスト
speaker_id : int
話者ID
Returns
-------
accent_phrases : List[AccentPhrase]
母音・子音の長さが設定されたアクセント句モデルのリスト
"""
raise NotImplementedError()
@abstractmethod
def replace_mora_pitch(
self, accent_phrases: List[AccentPhrase], speaker_id: int
) -> List[AccentPhrase]:
"""
accent_phrasesの音高(ピッチ)を設定する
Parameters
----------
accent_phrases : List[AccentPhrase]
アクセント句モデルのリスト
speaker_id : int
話者ID
Returns
-------
accent_phrases : List[AccentPhrase]
音高(ピッチ)が設定されたアクセント句モデルのリスト
"""
raise NotImplementedError()
def replace_mora_data(
self,
accent_phrases: List[AccentPhrase],
speaker_id: int,
) -> List[AccentPhrase]:
return self.replace_mora_pitch(
accent_phrases=self.replace_phoneme_length(
accent_phrases=accent_phrases,
speaker_id=speaker_id,
),
speaker_id=speaker_id,
)
def create_accent_phrases(self, text: str, speaker_id: int) -> List[AccentPhrase]:
if len(text.strip()) == 0:
return []
utterance = extract_full_context_label(text)
if len(utterance.breath_groups) == 0:
return []
accent_phrases = self.replace_mora_data(
accent_phrases=[
AccentPhrase(
moras=full_context_label_moras_to_moras(accent_phrase.moras),
accent=accent_phrase.accent,
pause_mora=(
Mora(
text="、",
consonant=None,
consonant_length=None,
vowel="pau",
vowel_length=0,
pitch=0,
)
if (
i_accent_phrase == len(breath_group.accent_phrases) - 1
and i_breath_group != len(utterance.breath_groups) - 1
)
else None
),
is_interrogative=accent_phrase.is_interrogative,
)
for i_breath_group, breath_group in enumerate(utterance.breath_groups)
for i_accent_phrase, accent_phrase in enumerate(
breath_group.accent_phrases
)
],
speaker_id=speaker_id,
)
return accent_phrases
def synthesis(
self,
query: AudioQuery,
speaker_id: int,
enable_interrogative_upspeak: bool = True,
) -> np.ndarray:
"""
音声合成クエリ内の疑問文指定されたMoraを変形した後、
継承先における実装`_synthesis_impl`を使い音声合成を行う
Parameters
----------
query : AudioQuery
音声合成クエリ
speaker_id : int
話者ID
enable_interrogative_upspeak : bool
疑問系のテキストの語尾を自動調整する機能を有効にするか
Returns
-------
wave : numpy.ndarray
音声合成結果
"""
# モーフィング時などに同一参照のqueryで複数回呼ばれる可能性があるので、元の引数のqueryに破壊的変更を行わない
query = copy.deepcopy(query)
if enable_interrogative_upspeak:
query.accent_phrases = adjust_interrogative_accent_phrases(
query.accent_phrases
)
return self._synthesis_impl(query, speaker_id)
@abstractmethod
def _synthesis_impl(self, query: AudioQuery, speaker_id: int) -> np.ndarray:
"""
音声合成クエリから音声合成に必要な情報を構成し、実際に音声合成を行う
Parameters
----------
query : AudioQuery
音声合成クエリ
speaker_id : int
話者ID
Returns
-------
wave : numpy.ndarray
音声合成結果
"""
raise NotImplementedError()
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