Refactor: rename text_processing to nlp
"text_processing" is clearer, but the import statement is longer. "nlp" is shorter and makes it clear that it is natural language processing.
This commit is contained in:
tsukumi
493
style_bert_vits2/nlp/japanese/g2p.py
Normal file
493
style_bert_vits2/nlp/japanese/g2p.py
Normal file
@@ -0,0 +1,493 @@
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import re
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||||
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from style_bert_vits2.constants import Languages
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||||
from style_bert_vits2.logging import logger
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||||
from style_bert_vits2.nlp import bert_models
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||||
from style_bert_vits2.nlp.japanese import pyopenjtalk_worker as pyopenjtalk
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||||
from style_bert_vits2.nlp.japanese.mora_list import MORA_KATA_TO_MORA_PHONEMES
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||||
from style_bert_vits2.nlp.japanese.normalizer import replace_punctuation
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||||
from style_bert_vits2.nlp.symbols import PUNCTUATIONS
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pyopenjtalk.initialize()
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def g2p(
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norm_text: str,
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||||
use_jp_extra: bool = True,
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||||
raise_yomi_error: bool = False
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||||
) -> tuple[list[str], list[int], list[int]]:
|
||||
"""
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||||
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、
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||||
- phones: 音素のリスト（ただし `!` や `,` や `.` など punctuation が含まれうる）
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||||
- 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
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||||
- word2ph: 元の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
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||||
のタプルを返す。
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||||
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。
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Args:
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norm_text (str): 正規化されたテキスト
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||||
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.
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||||
raise_yomi_error (bool, optional): False の場合、読めない文字が消えたような扱いとして処理される。Defaults to False.
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||||
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||||
Returns:
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||||
tuple[list[str], list[int], list[int]]: 音素のリスト、アクセントのリスト、word2ph のリスト
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"""
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||||
# 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：
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# 「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。
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# よって、まず punctuation 無しの音素とアクセントのリストを作り、
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||||
# 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、
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# 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。
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# 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」）
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phone_tone_list_wo_punct = __g2phone_tone_wo_punct(norm_text)
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||||
# sep_text: 単語単位の単語のリスト、読めない文字があったら raise_yomi_error なら例外、そうでないなら読めない文字が消えて返ってくる
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# sep_kata: 単語単位の単語のカタカナ読みのリスト
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||||
sep_text, sep_kata = text_to_sep_kata(norm_text, raise_yomi_error=raise_yomi_error)
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||||
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||||
# sep_phonemes: 各単語ごとの音素のリストのリスト
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||||
sep_phonemes = __handle_long([__kata_to_phoneme_list(i) for i in sep_kata])
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||||
# phone_w_punct: sep_phonemes を結合した、punctuation を元のまま保持した音素列
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||||
phone_w_punct: list[str] = []
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for i in sep_phonemes:
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phone_w_punct += i
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||||
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||||
# 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
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phone_tone_list = __align_tones(phone_w_punct, phone_tone_list_wo_punct)
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# logger.debug(f"phone_tone_list:\n{phone_tone_list}")
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||||
# 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）、
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# 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
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# 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
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||||
sep_tokenized: list[list[str]] = []
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for i in sep_text:
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||||
if i not in PUNCTUATIONS:
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sep_tokenized.append(
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||||
bert_models.load_tokenizer(Languages.JP).tokenize(i)
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||||
) # ここでおそらく`i`が文字単位に分割される
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||||
else:
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||||
sep_tokenized.append([i])
|
||||
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||||
# 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
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||||
word2ph = []
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||||
for token, phoneme in zip(sep_tokenized, sep_phonemes):
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||||
phone_len = len(phoneme)
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||||
word_len = len(token)
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||||
word2ph += __distribute_phone(phone_len, word_len)
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||||
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||||
# 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
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||||
phone_tone_list = [("_", 0)] + phone_tone_list + [("_", 0)]
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||||
word2ph = [1] + word2ph + [1]
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||||
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||||
phones = [phone for phone, _ in phone_tone_list]
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||||
tones = [tone for _, tone in phone_tone_list]
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||||
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||||
assert len(phones) == sum(word2ph), f"{len(phones)} != {sum(word2ph)}"
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||||
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||||
# use_jp_extra でない場合は「N」を「n」に変換
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||||
if not use_jp_extra:
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||||
phones = [phone if phone != "N" else "n" for phone in phones]
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||||
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||||
return phones, tones, word2ph
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||||
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||||
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||||
def text_to_sep_kata(
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||||
norm_text: str,
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||||
raise_yomi_error: bool = False
|
||||
) -> tuple[list[str], list[str]]:
|
||||
"""
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||||
`normalize_text` で正規化済みの `norm_text` を受け取り、それを単語分割し、
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||||
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。
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||||
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。
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||||
例:
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||||
`私はそう思う!って感じ?` →
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||||
["私", "は", "そう", "思う", "!", "って", "感じ", "?"], ["ワタシ", "ワ", "ソー", "オモウ", "!", "ッテ", "カンジ", "?"]
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||||
|
||||
Args:
|
||||
norm_text (str): 正規化されたテキスト
|
||||
raise_yomi_error (bool, optional): False の場合、読めない文字が消えたような扱いとして処理される。Defaults to False.
|
||||
|
||||
Returns:
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||||
tuple[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
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"""
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||||
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||||
# parsed: OpenJTalkの解析結果
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||||
parsed = pyopenjtalk.run_frontend(norm_text)
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||||
sep_text: list[str] = []
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||||
sep_kata: list[str] = []
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||||
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||||
for parts in parsed:
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||||
# word: 実際の単語の文字列
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||||
# yomi: その読み、但し無声化サインの`’`は除去
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||||
word, yomi = replace_punctuation(parts["string"]), parts["pron"].replace(
|
||||
"’", ""
|
||||
)
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||||
"""
|
||||
ここで `yomi` の取りうる値は以下の通りのはず。
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||||
- `word` が通常単語 → 通常の読み（カタカナ）
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||||
（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
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||||
- `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 == "、":
|
||||
# word は正規化されているので、`.`, `,`, `!`, `'`, `-`, `--` のいずれか
|
||||
if 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
|
||||
if raise_yomi_error:
|
||||
raise YomiError(f"Cannot read: {word} in:\n{norm_text}")
|
||||
logger.warning(f"Ignoring unknown: {word} in:\n{norm_text}")
|
||||
continue
|
||||
# yomi は元の記号のままに変更
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||||
yomi = word
|
||||
elif yomi == "？":
|
||||
assert word == "?", f"yomi `？` comes from: {word}"
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||||
yomi = "?"
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||||
sep_text.append(word)
|
||||
sep_kata.append(yomi)
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||||
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||||
return sep_text, sep_kata
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||||
|
||||
|
||||
def __g2phone_tone_wo_punct(text: str) -> list[tuple[str, int]]:
|
||||
"""
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||||
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）。
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||||
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？！" →
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||||
[('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:
|
||||
text (str): テキスト
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
list[tuple[str, int]]: 音素とアクセントのペアのリスト
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||||
"""
|
||||
|
||||
prosodies = __pyopenjtalk_g2p_prosody(text, drop_unvoiced_vowels=True)
|
||||
# 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
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||||
|
||||
# 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
|
||||
|
||||
|
||||
def __pyopenjtalk_g2p_prosody(text: str, drop_unvoiced_vowels: bool = True) -> list[str]:
|
||||
"""
|
||||
ESPnet の実装から引用、変更点無し。「ん」は「N」なことに注意。
|
||||
ref: https://github.com/espnet/espnet/blob/master/espnet2/text/phoneme_tokenizer.py
|
||||
------------------------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
Extract phoneme + prosoody 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:
|
||||
text (str): Input text.
|
||||
drop_unvoiced_vowels (bool): whether to drop unvoiced vowels.
|
||||
|
||||
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', '$']
|
||||
|
||||
.. _`Prosodic features control by symbols as input of sequence-to-sequence acoustic
|
||||
modeling for neural TTS`: https://doi.org/10.1587/transinf.2020EDP7104
|
||||
"""
|
||||
|
||||
def _numeric_feature_by_regex(regex: str, s: str) -> int:
|
||||
match = re.search(regex, s)
|
||||
if match is None:
|
||||
return -50
|
||||
return int(match.group(1))
|
||||
|
||||
labels = pyopenjtalk.make_label(pyopenjtalk.run_frontend(text))
|
||||
N = len(labels)
|
||||
|
||||
phones = []
|
||||
for n in range(N):
|
||||
lab_curr = labels[n]
|
||||
|
||||
# current phoneme
|
||||
p3 = re.search(r"\-(.*?)\+", lab_curr).group(1) # type: ignore
|
||||
# deal unvoiced vowels as normal vowels
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||||
if drop_unvoiced_vowels and p3 in "AEIOU":
|
||||
p3 = p3.lower()
|
||||
|
||||
# deal with sil at the beginning and the end of text
|
||||
if p3 == "sil":
|
||||
assert n == 0 or n == N - 1
|
||||
if n == 0:
|
||||
phones.append("^")
|
||||
elif n == N - 1:
|
||||
# check question form or not
|
||||
e3 = _numeric_feature_by_regex(r"!(\d+)_", lab_curr)
|
||||
if e3 == 0:
|
||||
phones.append("$")
|
||||
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(r"/A:([0-9\-]+)\+", lab_curr)
|
||||
a2 = _numeric_feature_by_regex(r"\+(\d+)\+", lab_curr)
|
||||
a3 = _numeric_feature_by_regex(r"\+(\d+)/", lab_curr)
|
||||
|
||||
# number of mora in accent phrase
|
||||
f1 = _numeric_feature_by_regex(r"/F:(\d+)_", lab_curr)
|
||||
|
||||
a2_next = _numeric_feature_by_regex(r"\+(\d+)\+", 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
|
||||
"""
|
||||
|
||||
# 母音の集合 (便宜上「ん」を含める)
|
||||
VOWELS = {"a", "i", "u", "e", "o", "N"}
|
||||
|
||||
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
|
||||
|
||||
|
||||
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 re.fullmatch(r"[\u30A0-\u30FF]+", text) is None:
|
||||
raise ValueError(f"Input must be katakana only: {text}")
|
||||
sorted_keys = sorted(MORA_KATA_TO_MORA_PHONEMES.keys(), key=len, reverse=True)
|
||||
pattern = "|".join(map(re.escape, sorted_keys))
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def mora2phonemes(mora: str) -> str:
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cosonant, vowel = MORA_KATA_TO_MORA_PHONEMES[mora]
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if cosonant is None:
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return f" {vowel}"
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return f" {cosonant} {vowel}"
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spaced_phonemes = re.sub(pattern, lambda m: mora2phonemes(m.group()), text)
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# 長音記号「ー」の処理
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long_pattern = r"(\w)(ー*)"
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long_replacement = lambda m: m.group(1) + (" " + m.group(1)) * len(m.group(2)) # type: ignore
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spaced_phonemes = re.sub(long_pattern, long_replacement, spaced_phonemes)
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return spaced_phonemes.strip().split(" ")
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def __align_tones(
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phones_with_punct: list[str],
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phone_tone_list: list[tuple[str, int]]
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) -> list[tuple[str, int]]:
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"""
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例: …私は、、そう思う。
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phones_with_punct:
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[".", ".", ".", "w", "a", "t", "a", "sh", "i", "w", "a", ",", ",", "s", "o", "o", "o", "m", "o", "u", "."]
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||||
phone_tone_list:
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||||
[("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))]
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||||
Return:
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||||
[(".", 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)]
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||||
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Args:
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phones_with_punct (list[str]): punctuation を含む音素のリスト
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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
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||||
Returns:
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||||
list[tuple[str, int]]: punctuation を含む音素とアクセントのペアのリスト
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"""
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result: list[tuple[str, int]] = []
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tone_index = 0
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for phone in phones_with_punct:
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if tone_index >= len(phone_tone_list):
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# 余った punctuation がある場合 → (punctuation, 0) を追加
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result.append((phone, 0))
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elif phone == phone_tone_list[tone_index][0]:
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# 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
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result.append((phone, phone_tone_list[tone_index][1]))
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||||
# 探す index を1つ進める
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tone_index += 1
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||||
elif phone in PUNCTUATIONS:
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||||
# phone が punctuation の場合 → (phone, 0) を追加
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||||
result.append((phone, 0))
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||||
else:
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logger.debug(f"phones: {phones_with_punct}")
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||||
logger.debug(f"phone_tone_list: {phone_tone_list}")
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||||
logger.debug(f"result: {result}")
|
||||
logger.debug(f"tone_index: {tone_index}")
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||||
logger.debug(f"phone: {phone}")
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||||
raise ValueError(f"Unexpected phone: {phone}")
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||||
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||||
return result
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||||
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||||
def __distribute_phone(n_phone: int, n_word: int) -> list[int]:
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"""
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||||
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、
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||||
音素の数 `n_phone` を単語の数 `n_word` に分配する。
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Args:
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n_phone (int): 音素の数
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n_word (int): 単語の数
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Returns:
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list[int]: 単語ごとの音素の数のリスト
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"""
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||||
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||||
phones_per_word = [0] * n_word
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||||
for _ in range(n_phone):
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min_tasks = min(phones_per_word)
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||||
min_index = phones_per_word.index(min_tasks)
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||||
phones_per_word[min_index] += 1
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||||
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||||
return phones_per_word
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||||
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||||
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||||
class YomiError(Exception):
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"""
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||||
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。
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||||
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、
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||||
ignore_yomi_error=True にしておいて、この例外を発生させないようにする。
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||||
"""
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||||
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||||
pass
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