paddlespeech.t2s.frontend.arpabet 模块

一个带有ARPABET符号和有限标点符号的音系系统。G2P转换是通过g2p_en完成的。

请注意，g2p_en 对带有连字符的单词处理不好。因此，请确保输入句子首先被规范化。

class paddlespeech.t2s.frontend.arpabet.ARPABET[来源]

基础： Phonetics

一种用于英语的音韵学，使用ARPABET而不带重音作为音素词汇。

47 个符号 = 39 个电话 + 4 个标点 + 4 个特殊标记( )

The current phoneme set contains 39 phonemes, vowels carry a lexical stress marker:

0 — 无重音
1 — 主重音
2 — 次重音

Phoneme Set:

Phoneme Example Translation: ------- ------- ----------- AA 奇数 AA D AE 在 AE T AH 谷仓 HH AH T AO 应该 AO T AW 牛 K AW AY 隐藏 HH AY D B 是 B IY CH 奶酪 CH IY Z D 深 D IY DH 你 DH IY EH 爱德 EH D ER 伤害 HH ER T EY 吃 EY T F 费用 F IY G 绿色 G R IY N HH 他 HH IY IH 它 IH T IY 吃 IY T JH 吉 JH IY K 钥匙 K IY L 李 L IY M 我 M IY N 膝盖 N IY NG 嗶嗶 P IH NG OW 燕麦 OW T OY 玩具 T OY P 皮 P IY R 阅读 R IY D S 大海 S IY SH 她 SH IY T 茶 T IY TH 西塔 TH EY T AH UH 衣服 HH UH D UW 二 T UW V 费用 V IY W 我们 W IY Y 产出 Y IY L D Z 字母 Z IY ZH 癫痫 S IY ZH ER

请查看 http://www.speech.cs.cmu.edu/cgi-bin/cmudict 以获取更多细节。

Attributes:

vocab_size: 词汇大小。

方法

`__call__`(sentence[, add_start_end])	将输入的文本序列转换为发音ID序列。
`numericalize`(phonemes)	将发音序列转换为发音 ID 序列。
`phoneticize`(sentence[, add_start_end])	规范化输入文本序列并将其转换为发音序列。参数： sentence (str): 输入的文本序列。
`reverse`(ids)	将发音ID序列的列表反转为发音序列的列表。

numericalize(phonemes)[来源]

将发音序列转换为发音ID序列。

Args:: 音素 (List[str]): 发音序列列表。
Returns:: List[int]: 发音ID序列的列表。

phonemes = ['AA', 'AE', 'AH', 'AO', 'AW', 'AY', 'B', 'CH', 'D', 'DH', 'EH', 'ER', 'EY', 'F', 'G', 'HH', 'IH', 'IY', 'JH', 'K', 'L', 'M', 'N', 'NG', 'OW', 'OY', 'P', 'R', 'S', 'SH', 'T', 'TH', 'UW', 'UH', 'V', 'W', 'Y', 'Z', 'ZH']

phoneticize(sentence, add_start_end=False)[来源]

规范输入文本序列并将其转换为发音序列。参数：

sentence (str): 输入文本序列。

Returns:: List[str]：发音序列的列表。

punctuations = [',', '.', '?', '!']

reverse(ids)[来源]

将发音 ID 序列的列表反转为发音序列的列表。

Args:

ids( List[int]): 发音 ID 序列的列表。

Returns:

List[str]:: 发音序列的列表。

symbols = ['AA', 'AE', 'AH', 'AO', 'AW', 'AY', 'B', 'CH', 'D', 'DH', 'EH', 'ER', 'EY', 'F', 'G', 'HH', 'IH', 'IY', 'JH', 'K', 'L', 'M', 'N', 'NG', 'OW', 'OY', 'P', 'R', 'S', 'SH', 'T', 'TH', 'UW', 'UH', 'V', 'W', 'Y', 'Z', 'ZH', ',', '.', '?', '!']

property vocab_size: 词汇大小。

class paddlespeech.t2s.frontend.arpabet.ARPABETWithStress[来源]

基础： Phonetics

一种使用ARPABET并以重音作为音素词汇的英语音位学。

77 个符号 = 69 个手机 + 4 个标点 + 4 个特殊令牌

Attributes:

vocab_size: 词汇大小。

方法

`__call__`(sentence[, add_start_end])	将输入的文本序列转换为发音ID序列。参数： sentence (str)：输入的文本序列。
`numericalize`(phonemes)	将发音序列转换为发音 ID 序列。
`phoneticize`(sentence[, add_start_end])	规范化输入文本序列并将其转换为发音序列。
`reverse`(ids)	将发音 ID 顺序的列表反转为发音顺序的列表。参数： ids (List[int]): 发音 ID 顺序的列表。

numericalize(phonemes)[来源]

将发音序列转换为发音ID序列。

Args:: 音素 (List[str]): 发音序列列表。
Returns:: List[int]: 发音ID序列的列表。

phonemes = ['AA0', 'AA1', 'AA2', 'AE0', 'AE1', 'AE2', 'AH0', 'AH1', 'AH2', 'AO0', 'AO1', 'AO2', 'AW0', 'AW1', 'AW2', 'AY0', 'AY1', 'AY2', 'B', 'CH', 'D', 'DH', 'EH0', 'EH1', 'EH2', 'ER0', 'ER1', 'ER2', 'EY0', 'EY1', 'EY2', 'F', 'G', 'HH', 'IH0', 'IH1', 'IH2', 'IY0', 'IY1', 'IY2', 'JH', 'K', 'L', 'M', 'N', 'NG', 'OW0', 'OW1', 'OW2', 'OY0', 'OY1', 'OY2', 'P', 'R', 'S', 'SH', 'T', 'TH', 'UH0', 'UH1', 'UH2', 'UW0', 'UW1', 'UW2', 'V', 'W', 'Y', 'Z', 'ZH']

phoneticize(sentence, add_start_end=False)[来源]

对输入的文本序列进行标准化并将其转换为发音序列。

Args:: sentence (str): 输入文本序列。
Returns:: List[str]：发音序列的列表。

punctuations = [',', '.', '?', '!']

reverse(ids)[来源]

将发音 ID 顺序的列表反转为发音顺序的列表。

ids (List[int]): 发音 ID 序列的列表。

Returns:: List[str]：发音序列的列表。

symbols = ['AA0', 'AA1', 'AA2', 'AE0', 'AE1', 'AE2', 'AH0', 'AH1', 'AH2', 'AO0', 'AO1', 'AO2', 'AW0', 'AW1', 'AW2', 'AY0', 'AY1', 'AY2', 'B', 'CH', 'D', 'DH', 'EH0', 'EH1', 'EH2', 'ER0', 'ER1', 'ER2', 'EY0', 'EY1', 'EY2', 'F', 'G', 'HH', 'IH0', 'IH1', 'IH2', 'IY0', 'IY1', 'IY2', 'JH', 'K', 'L', 'M', 'N', 'NG', 'OW0', 'OW1', 'OW2', 'OY0', 'OY1', 'OY2', 'P', 'R', 'S', 'SH', 'T', 'TH', 'UH0', 'UH1', 'UH2', 'UW0', 'UW1', 'UW2', 'V', 'W', 'Y', 'Z', 'ZH', ',', '.', '?', '!']

property vocab_size: 词汇大小。