Remove: remove currently unused code in style_bert_vits2/models/commons.py
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tsukumi
@@ -3,7 +3,6 @@
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コードと完全に一致している保証はない。あくまで参考程度とすること。
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"""
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import math
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import torch
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from torch.nn import functional as F
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from typing import Any
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@@ -68,54 +67,6 @@ def intersperse(lst: list[Any], item: Any) -> list[Any]:
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return result
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def kl_divergence(m_p: torch.Tensor, logs_p: torch.Tensor, m_q: torch.Tensor, logs_q: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
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"""
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2つの正規分布間の KL ダイバージェンスを計算する
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Args:
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m_p (torch.Tensor): P の平均
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logs_p (torch.Tensor): P の対数標準偏差
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m_q (torch.Tensor): Q の平均
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logs_q (torch.Tensor): Q の対数標準偏差
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Returns:
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torch.Tensor: KL ダイバージェンスの値。
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"""
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kl = (logs_q - logs_p) - 0.5
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kl += (
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0.5 * (torch.exp(2.0 * logs_p) + ((m_p - m_q) ** 2)) * torch.exp(-2.0 * logs_q)
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)
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return kl
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def rand_gumbel(shape: torch.Size) -> torch.Tensor:
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"""
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Gumbel 分布からサンプリングし、オーバーフローを防ぐ
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Args:
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shape (torch.Size): サンプルの形状
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Returns:
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torch.Tensor: Gumbel 分布からのサンプル
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"""
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uniform_samples = torch.rand(shape) * 0.99998 + 0.00001
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return -torch.log(-torch.log(uniform_samples))
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def rand_gumbel_like(x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
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"""
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引数と同じ形状のテンソルで、Gumbel 分布からサンプリングする
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Args:
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x (torch.Tensor): 形状を基にするテンソル
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Returns:
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torch.Tensor: Gumbel 分布からのサンプル
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"""
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g = rand_gumbel(x.size()).to(dtype=x.dtype, device=x.device)
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return g
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def slice_segments(x: torch.Tensor, ids_str: torch.Tensor, segment_size: int = 4) -> torch.Tensor:
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"""
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テンソルからセグメントをスライスする
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@@ -155,69 +106,6 @@ def rand_slice_segments(x: torch.Tensor, x_lengths: torch.Tensor | None = None,
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return ret, ids_str
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||||
def get_timing_signal_1d(length: int, channels: int, min_timescale: float = 1.0, max_timescale: float = 1.0e4) -> torch.Tensor:
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"""
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1D タイミング信号を取得する
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Args:
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length (int): シグナルの長さ
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channels (int): シグナルのチャネル数
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min_timescale (float, optional): 最小のタイムスケール (デフォルト: 1.0)
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max_timescale (float, optional): 最大のタイムスケール (デフォルト: 1.0e4)
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||||
Returns:
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torch.Tensor: タイミング信号
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"""
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position = torch.arange(length, dtype=torch.float)
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||||
num_timescales = channels // 2
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log_timescale_increment = math.log(float(max_timescale) / float(min_timescale)) / (
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num_timescales - 1
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)
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||||
inv_timescales = min_timescale * torch.exp(
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||||
torch.arange(num_timescales, dtype=torch.float) * -log_timescale_increment
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)
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||||
scaled_time = position.unsqueeze(0) * inv_timescales.unsqueeze(1)
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||||
signal = torch.cat([torch.sin(scaled_time), torch.cos(scaled_time)], 0)
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signal = F.pad(signal, [0, 0, 0, channels % 2])
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signal = signal.view(1, channels, length)
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return signal
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||||
def add_timing_signal_1d(x: torch.Tensor, min_timescale: float = 1.0, max_timescale: float = 1.0e4) -> torch.Tensor:
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||||
"""
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||||
1D タイミング信号をテンソルに追加する
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Args:
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x (torch.Tensor): 入力テンソル
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min_timescale (float, optional): 最小のタイムスケール (デフォルト: 1.0)
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max_timescale (float, optional): 最大のタイムスケール (デフォルト: 1.0e4)
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||||
Returns:
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torch.Tensor: タイミング信号が追加されたテンソル
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"""
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||||
b, channels, length = x.size()
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||||
signal = get_timing_signal_1d(length, channels, min_timescale, max_timescale)
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return x + signal.to(dtype=x.dtype, device=x.device)
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||||
def cat_timing_signal_1d(x: torch.Tensor, min_timescale: float = 1.0, max_timescale: float = 1.0e4, axis: int = 1) -> torch.Tensor:
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"""
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||||
1D タイミング信号をテンソルに連結する
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Args:
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x (torch.Tensor): 入力テンソル
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||||
min_timescale (float, optional): 最小のタイムスケール (デフォルト: 1.0)
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||||
max_timescale (float, optional): 最大のタイムスケール (デフォルト: 1.0e4)
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||||
axis (int, optional): 連結する軸 (デフォルト: 1)
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||||
Returns:
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||||
torch.Tensor: タイミング信号が連結されたテンソル
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"""
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||||
b, channels, length = x.size()
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||||
signal = get_timing_signal_1d(length, channels, min_timescale, max_timescale)
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||||
return torch.cat([x, signal.to(dtype=x.dtype, device=x.device)], axis)
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def subsequent_mask(length: int) -> torch.Tensor:
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"""
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後続のマスクを生成する
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@@ -253,20 +141,6 @@ def fused_add_tanh_sigmoid_multiply(input_a: torch.Tensor, input_b: torch.Tensor
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return acts
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def shift_1d(x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
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"""
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与えられたテンソルを 1D でシフトする
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Args:
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x (torch.Tensor): シフトするテンソル
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Returns:
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torch.Tensor: シフトされたテンソル
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"""
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x = F.pad(x, convert_pad_shape([[0, 0], [0, 0], [1, 0]]))[:, :, :-1]
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return x
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||||
def sequence_mask(length: torch.Tensor, max_length: int | None = None) -> torch.Tensor:
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"""
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||||
シーケンスマスクを生成する
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@@ -171,7 +171,7 @@ def __g2phone_tone_wo_punct(text: str) -> list[tuple[str, int]]:
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list[tuple[str, int]]: 音素とアクセントのペアのリスト
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"""
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||||
prosodies = pyopenjtalk_g2p_prosody(text, drop_unvoiced_vowels=True)
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||||
prosodies = __pyopenjtalk_g2p_prosody(text, drop_unvoiced_vowels=True)
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||||
# logger.debug(f"prosodies: {prosodies}")
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||||
result: list[tuple[str, int]] = []
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||||
current_phrase: list[tuple[str, int]] = []
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||||
@@ -212,7 +212,7 @@ def __g2phone_tone_wo_punct(text: str) -> list[tuple[str, int]]:
|
||||
return result
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||||
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||||
def pyopenjtalk_g2p_prosody(text: str, drop_unvoiced_vowels: bool = True) -> list[str]:
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||||
def __pyopenjtalk_g2p_prosody(text: str, drop_unvoiced_vowels: bool = True) -> list[str]:
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||||
"""
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ESPnet の実装から引用、変更点無し。「ん」は「N」なことに注意。
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ref: https://github.com/espnet/espnet/blob/master/espnet2/text/phoneme_tokenizer.py
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@@ -48,29 +48,6 @@ def normalize_text(text: str) -> str:
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return res
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||||
def __convert_numbers_to_words(text: str) -> str:
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"""
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記号や数字を日本語の文字表現に変換する。
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Args:
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text (str): 変換するテキスト
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Returns:
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||||
str: 変換されたテキスト
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"""
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||||
NUMBER_WITH_SEPARATOR_PATTERN = re.compile("[0-9]{1,3}(,[0-9]{3})+")
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||||
CURRENCY_MAP = {"$": "ドル", "¥": "円", "£": "ポンド", "€": "ユーロ"}
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||||
CURRENCY_PATTERN = re.compile(r"([$¥£€])([0-9.]*[0-9])")
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||||
NUMBER_PATTERN = re.compile(r"[0-9]+(\.[0-9]+)?")
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||||
|
||||
res = NUMBER_WITH_SEPARATOR_PATTERN.sub(lambda m: m[0].replace(",", ""), text)
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||||
res = CURRENCY_PATTERN.sub(lambda m: m[2] + CURRENCY_MAP.get(m[1], m[1]), res)
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||||
res = NUMBER_PATTERN.sub(lambda m: num2words(m[0], lang="ja"), res)
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return res
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||||
def replace_punctuation(text: str) -> str:
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"""
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句読点等を「.」「,」「!」「?」「'」「-」に正規化し、OpenJTalk で読みが取得できるもののみ残す：
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||||
@@ -159,3 +136,26 @@ def replace_punctuation(text: str) -> str:
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)
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return replaced_text
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||||
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||||
|
||||
def __convert_numbers_to_words(text: str) -> str:
|
||||
"""
|
||||
記号や数字を日本語の文字表現に変換する。
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||||
|
||||
Args:
|
||||
text (str): 変換するテキスト
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||||
Returns:
|
||||
str: 変換されたテキスト
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||||
"""
|
||||
|
||||
NUMBER_WITH_SEPARATOR_PATTERN = re.compile("[0-9]{1,3}(,[0-9]{3})+")
|
||||
CURRENCY_MAP = {"$": "ドル", "¥": "円", "£": "ポンド", "€": "ユーロ"}
|
||||
CURRENCY_PATTERN = re.compile(r"([$¥£€])([0-9.]*[0-9])")
|
||||
NUMBER_PATTERN = re.compile(r"[0-9]+(\.[0-9]+)?")
|
||||
|
||||
res = NUMBER_WITH_SEPARATOR_PATTERN.sub(lambda m: m[0].replace(",", ""), text)
|
||||
res = CURRENCY_PATTERN.sub(lambda m: m[2] + CURRENCY_MAP.get(m[1], m[1]), res)
|
||||
res = NUMBER_PATTERN.sub(lambda m: num2words(m[0], lang="ja"), res)
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return res
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