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jsut lab

AI 소스 코드

v0.1.1 Release

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JSUT-LAB

이 저장소는 JSUT (도쿄 대학의 Saruwatari-Lab.의 일본 연설 코퍼스) (v1.1)에 대한 추가적인 전체 컨텍스트 레이블이있는 HTK/HTS 스타일 정렬 파일을 제공합니다. 모든 정렬 파일 (.LAB)은 Julius를 사용한 강제 정렬에 의해 추출되었으며 OpenJtalk에 의해 Full-Contexts가 생성되었습니다.

레이블 파일은 Speech Reseach에 사용될 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 텍스트 음성 연설 및 음성 변환.

디렉토리 구조는 JSUT와 정확히 동일합니다. 원하는 경우 레이블 파일을 JSUT 데이터 디렉토리에 넣을 수 있습니다.

 tree ~/data/jsut_ver1.1/ -d -L 2
/home/ryuichi/data/jsut_ver1.1/
├── basic5000
│   ├── lab
│   └── wav
├── countersuffix26
│   ├── lab
│   └── wav
├── loanword128
│   ├── lab
│   └── wav
├── onomatopee300
│   ├── lab
│   └── wav
├── precedent130
│   ├── lab
│   └── wav
├── repeat500
│   ├── lab
│   └── wav
├── travel1000
│   ├── lab
│   └── wav
├── utparaphrase512
│   ├── lab
│   └── wav
└── voiceactress100
    ├── lab
    └── wav

레이블 형식

필드 : <begin_time> <end_time> <full-context-label> . 시간은 HTK 레이블과 동일한 100NS 단위입니다.

 $ cat basic5000/lab/BASIC5000_0773.lab | head
 
0 2525000 xx^xx-sil+s=a/A:xx+xx+xx/B:xx-xx_xx/C:xx_xx+xx/D:18+xx_xx/E:xx_xx!xx_xx-xx/F:xx_xx#xx_xx@xx_xx|xx_xx/G:6_3%0_xx_xx/H:xx_xx/I:xx-xx@xx+xx&xx-xx|xx+xx/J:1_6/K:3+6-32
2525000 3825000 xx^sil-s+a=N/A:-2+1+6/B:xx-xx_xx/C:18_xx+xx/D:24+xx_xx/E:xx_xx!xx_xx-xx/F:6_3#0_xx@1_1|1_6/G:3_1%0_xx_0/H:xx_xx/I:1-6@1+3&1-6|1+32/J:2_10/K:3+6-32
3825000 4825000 sil^s-a+N=g/A:-2+1+6/B:xx-xx_xx/C:18_xx+xx/D:24+xx_xx/E:xx_xx!xx_xx-xx/F:6_3#0_xx@1_1|1_6/G:3_1%0_xx_0/H:xx_xx/I:1-6@1+3&1-6|1+32/J:2_10/K:3+6-32
4825000 5825000 s^a-N+g=i/A:-1+2+5/B:xx-xx_xx/C:18_xx+xx/D:24+xx_xx/E:xx_xx!xx_xx-xx/F:6_3#0_xx@1_1|1_6/G:3_1%0_xx_0/H:xx_xx/I:1-6@1+3&1-6|1+32/J:2_10/K:3+6-32
5825000 6125000 a^N-g+i=i/A:0+3+4/B:xx-xx_xx/C:18_xx+xx/D:24+xx_xx/E:xx_xx!xx_xx-xx/F:6_3#0_xx@1_1|1_6/G:3_1%0_xx_0/H:xx_xx/I:1-6@1+3&1-6|1+32/J:2_10/K:3+6-32
6125000 7524999 N^g-i+i=N/A:0+3+4/B:xx-xx_xx/C:18_xx+xx/D:24+xx_xx/E:xx_xx!xx_xx-xx/F:6_3#0_xx@1_1|1_6/G:3_1%0_xx_0/H:xx_xx/I:1-6@1+3&1-6|1+32/J:2_10/K:3+6-32
7524999 8125000 g^i-i+N=w/A:1+4+3/B:xx-xx_xx/C:18_xx+xx/D:24+xx_xx/E:xx_xx!xx_xx-xx/F:6_3#0_xx@1_1|1_6/G:3_1%0_xx_0/H:xx_xx/I:1-6@1+3&1-6|1+32/J:2_10/K:3+6-32
8125000 8425000 i^i-N+w=a/A:2+5+2/B:xx-xx_xx/C:18_xx+xx/D:24+xx_xx/E:xx_xx!xx_xx-xx/F:6_3#0_xx@1_1|1_6/G:3_1%0_xx_0/H:xx_xx/I:1-6@1+3&1-6|1+32/J:2_10/K:3+6-32
8425000 10125000 i^N-w+a=pau/A:3+6+1/B:18-xx_xx/C:24_xx+xx/D:07+xx_xx/E:xx_xx!xx_xx-xx/F:6_3#0_xx@1_1|1_6/G:3_1%0_xx_0/H:xx_xx/I:1-6@1+3&1-6|1+32/J:2_10/K:3+6-32
10125000 11325000 N^w-a+pau=d/A:3+6+1/B:18-xx_xx/C:24_xx+xx/D:07+xx_xx/E:xx_xx!xx_xx-xx/F:6_3#0_xx@1_1|1_6/G:3_1%0_xx_0/H:xx_xx/I:1-6@1+3&1-6|1+32/J:2_10/K:3+6-32

자세한 내용은 HTS 문서를 참조하십시오 : http://hts.sp.nitech.ac.jp

이것으로 무엇을 할 수 있습니까?

기존 DNN 기반 TTS 시스템을 만들려면 https://r9y9.github.io/nnmnkwii/latest/의 자습서를 확인하십시오. 정렬 및 전체 컨텍스트 레이블을 사용하여 언어 기능을 생성 할 수 있습니다.

엔드 투-엔드 접근 방식이 주반되면 https://github.com/espnet/espnet을 살펴보십시오. 이 레이블은 JSUT 레시피의 사전 처리 단계에서 사용됩니다 (또한 https://r9y9.github.io/blog/2017/11/12/jsut_ver1/ 참조).

행복한 연설 해킹!