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  1. config.json +16 -0
  2. model.py +214 -0
  3. model.safetensors +3 -0
  4. vocab.txt +3238 -0
  5. vocab_en.txt +2545 -0
  6. vocab_hi.txt +2545 -0
config.json ADDED
@@ -0,0 +1,16 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "architectures": [
3
+ "INF5Model"
4
+ ],
5
+ "auto_map": {
6
+ "AutoConfig": "model.INF5Config",
7
+ "AutoModel": "model.INF5Model"
8
+ },
9
+ "ckpt_path": "model_last.pt",
10
+ "model_type": "inf5",
11
+ "remove_sil": true,
12
+ "speed": 1.0,
13
+ "torch_dtype": "float32",
14
+ "transformers_version": "4.49.0",
15
+ "vocab_path": "vocab.txt"
16
+ }
model.py ADDED
@@ -0,0 +1,214 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ import sys
2
+ import os
3
+
4
+ current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
5
+ sys.path.append(current_dir)
6
+
7
+ from transformers import PreTrainedModel, PretrainedConfig, AutoConfig
8
+ import torch
9
+ import numpy as np
10
+ from f5_tts.infer.utils_infer import (
11
+ infer_process,
12
+ load_model,
13
+ load_vocoder,
14
+ preprocess_ref_audio_text,
15
+ )
16
+ from f5_tts.model import DiT
17
+ import soundfile as sf
18
+ import io
19
+ from pydub import AudioSegment, silence
20
+ from huggingface_hub import hf_hub_download
21
+ from safetensors.torch import load_file
22
+
23
+ class INF5Config(PretrainedConfig):
24
+ model_type = "inf5"
25
+
26
+ def __init__(self, ckpt_repo_id: str = None, vocab_repo_id: str = None,
27
+ ckpt_filename: str = None, vocab_filename: str = "vocab.txt",
28
+ speed: float = 1.0, remove_sil: bool = True, **kwargs):
29
+ super().__init__(**kwargs)
30
+ # If not specified, use the model's own repo for both
31
+ self.ckpt_repo_id = ckpt_repo_id
32
+ self.vocab_repo_id = vocab_repo_id
33
+ self.ckpt_filename = ckpt_filename
34
+ self.vocab_filename = vocab_filename
35
+ self.speed = speed
36
+ self.remove_sil = remove_sil
37
+
38
+ class INF5Model(PreTrainedModel):
39
+ config_class = INF5Config
40
+
41
+ def __init__(self, config):
42
+ super().__init__(config)
43
+ device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
44
+
45
+ # Load vocoder
46
+ self.vocoder = torch.compile(
47
+ load_vocoder(vocoder_name="vocos", is_local=False, device=device)
48
+ )
49
+
50
+ # Determine which repo to use for vocab
51
+ # Default to the model's own repo if not specified
52
+ vocab_repo = config.vocab_repo_id or config.name_or_path
53
+
54
+ # Download vocab.txt from HF Hub
55
+ vocab_path = hf_hub_download(repo_id=vocab_repo, filename=config.vocab_filename)
56
+
57
+ # Determine which repo to use for checkpoint
58
+ ckpt_repo = config.ckpt_repo_id or config.name_or_path
59
+
60
+ ckpt_candidates = [
61
+ "model_last.pt", # Try this first since it's in your repo
62
+ "checkpoints/model.safetensors",
63
+ "model.safetensors",
64
+ "checkpoints/pytorch_model.bin",
65
+ "pytorch_model.bin",
66
+ "checkpoints/model.pt",
67
+ "model.pt",
68
+ "checkpoints/checkpoint.pt",
69
+ "checkpoint.pt"
70
+ ]
71
+
72
+ # If a specific checkpoint filename is provided, use only that
73
+ if config.ckpt_filename:
74
+ ckpt_candidates = [config.ckpt_filename]
75
+
76
+ ckpt_path = None
77
+
78
+ for fname in ckpt_candidates:
79
+ try:
80
+ ckpt_path = hf_hub_download(repo_id=ckpt_repo, filename=fname)
81
+ print(f"Found checkpoint on hub: {fname} -> {ckpt_path}")
82
+ break
83
+ except Exception as e:
84
+ # ignore and try next candidate; but log for debugging
85
+ # common failures: file not found, LFS not enabled, permission issues
86
+ # print(f"Attempt to download {fname} failed: {e}")
87
+ continue
88
+
89
+ if ckpt_path is None:
90
+ raise RuntimeError(
91
+ "Could not find a checkpoint file on the Hub. "
92
+ "Tried: " + ", ".join(ckpt_candidates) + ".\n"
93
+ "If your checkpoint is stored under a different path or name, "
94
+ "update ckpt_candidates or pass the path via config (e.g. config.ckpt_filename). "
95
+ "If the file is >5GB, ensure Git LFS is enabled for the repo (hf lfs-enable-largefiles)."
96
+ )
97
+
98
+ # Pass ckpt_path to load_model. Use keyword to avoid mismatch in positional args.
99
+ self.ema_model = torch.compile(
100
+ load_model(
101
+ DiT,
102
+ dict(dim=1024, depth=22, heads=16, ff_mult=2, text_dim=512, conv_layers=4),
103
+ mel_spec_type="vocos",
104
+ vocab_file=vocab_path,
105
+ device=device,
106
+ ckpt_path=ckpt_path
107
+ )
108
+ )
109
+
110
+ # Optionally: if load_model returns an uninitialized model and you want to load a state dict:
111
+ # state_dict = load_file(ckpt_path, device=str(device))
112
+ # self.ema_model.load_state_dict(state_dict, strict=False)
113
+
114
+
115
+ def forward(self, text: str, ref_audio_path: str, ref_text: str):
116
+ """
117
+ Generate speech given a reference audio & text input.
118
+
119
+ Args:
120
+ text (str): The text to be synthesized.
121
+ ref_audio_path (str): Path to the reference audio file.
122
+ ref_text (str): The reference text.
123
+ Returns:
124
+ np.array: Generated waveform.
125
+ """
126
+
127
+ if not os.path.exists(ref_audio_path):
128
+ raise FileNotFoundError(f"Reference audio file {ref_audio_path} not found.")
129
+
130
+ # Load reference audio & text
131
+ ref_audio, ref_text = preprocess_ref_audio_text(ref_audio_path, ref_text)
132
+
133
+
134
+ self.ema_model.to(self.device)
135
+ self.vocoder.to(self.device)
136
+
137
+ # Perform inference
138
+ audio, final_sample_rate, _ = infer_process(
139
+ ref_audio,
140
+ ref_text,
141
+ text,
142
+ self.ema_model,
143
+ self.vocoder,
144
+ mel_spec_type="vocos",
145
+ speed=self.config.speed,
146
+ device=self.device,
147
+ )
148
+
149
+ # Convert to pydub format and remove silence if needed
150
+ buffer = io.BytesIO()
151
+ sf.write(buffer, audio, samplerate=24000, format="WAV")
152
+ buffer.seek(0)
153
+ audio_segment = AudioSegment.from_file(buffer, format="wav")
154
+
155
+ if self.config.remove_sil:
156
+ non_silent_segs = silence.split_on_silence(
157
+ audio_segment,
158
+ min_silence_len=1000,
159
+ silence_thresh=-50,
160
+ keep_silence=500,
161
+ seek_step=10,
162
+ )
163
+ non_silent_wave = sum(non_silent_segs, AudioSegment.silent(duration=0))
164
+ audio_segment = non_silent_wave
165
+
166
+ # Normalize loudness
167
+ target_dBFS = -20.0
168
+ change_in_dBFS = target_dBFS - audio_segment.dBFS
169
+ audio_segment = audio_segment.apply_gain(change_in_dBFS)
170
+
171
+ return np.array(audio_segment.get_array_of_samples())
172
+
173
+
174
+
175
+ if __name__ == '__main__':
176
+ model = INF5Model(INF5Config())
177
+ model.save_pretrained("INF5")
178
+ model.config.save_pretrained("INF5")
179
+
180
+
181
+ # import numpy as np
182
+ # import soundfile as sf
183
+ # from transformers import AutoConfig, AutoModel
184
+
185
+ # AutoConfig.register("inf5", INF5Config)
186
+ # AutoModel.register(INF5Config, INF5Model)
187
+
188
+ # model = AutoModel.from_pretrained("INF5")
189
+ # audio = model("नमस्ते! संगीत की तरह जीवन भी खूबसूरत होता है, बस इसे सही ताल में जीना आना चाहिए.",
190
+ # ref_audio_path="prompts/PAN_F_HAPPY_00001.wav",
191
+ # ref_text="भਹੰਪੀ ਵਿੱਚ ਸਮਾਰਕਾਂ ਦੇ ਭਵਨ ਨਿਰਮਾਣ ਕਲਾ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹਨ, ਜੋ ਮੈਨੂੰ ਖੁਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।")
192
+
193
+ # if audio.dtype == np.int16:
194
+ # audio = audio.astype(np.float32) / 32768.0
195
+ # sf.write("samples/namaste.wav", np.array(audio, dtype=np.float32), samplerate=24000)
196
+
197
+ # from huggingface_hub import HfApi
198
+
199
+ # repo_id = "svp19/INF5" # Change to your HF repo
200
+
201
+ # # Upload model directory to HF
202
+ # api = HfApi()
203
+ # api.upload_folder(
204
+ # folder_path="INF5",
205
+ # repo_id=repo_id,
206
+ # repo_type="model"
207
+ # )
208
+ # print(f"Model pushed to https://huggingface.co/{repo_id}")
209
+
210
+ # print("Verify Upload")
211
+ # from transformers import AutoModel
212
+ # model = AutoModel.from_pretrained(repo_id)
213
+ # print("Success")
214
+
model.safetensors ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:ba7f3671180fb7784e24bd1dafc96e729a38ce02e7f6d3877cdef32525a1865c
3
+ size 1402789408
vocab.txt ADDED
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2290
+ ಊ
2291
+ ಋ
2292
+ ಎ
2293
+ ಏ
2294
+ ಐ
2295
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2296
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2297
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2298
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2299
+ ಖ
2300
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2301
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2302
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2303
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2304
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2306
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2321
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2325
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2326
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2329
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2331
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2332
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2333
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2334
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2341
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2344
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2347
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2348
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2349
+ ೖ
2350
+ ೞ
2351
+ ೠ
2352
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2364
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2365
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2368
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2369
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2383
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+ ṭ
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2478
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2479
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2503
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2504
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2507
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+ •
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+ …
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+ ∞
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2578
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2579
+ ⋯
2580
+ █
2581
+ ♪
2582
+ ⟨
2583
+ ⟩
2584
+ 、
2585
+ 。
2586
+ 《
2587
+ 》
2588
+ 「
2589
+ 」
2590
+ 【
2591
+ 】
2592
+ あ
2593
+ う
2594
+ え
2595
+ お
2596
+ か
2597
+ が
2598
+ き
2599
+ ぎ
2600
+ く
2601
+ ぐ
2602
+ け
2603
+ げ
2604
+ こ
2605
+ ご
2606
+ さ
2607
+ し
2608
+ じ
2609
+ す
2610
+ ず
2611
+ せ
2612
+ ぜ
2613
+ そ
2614
+ ぞ
2615
+ た
2616
+ だ
2617
+ ち
2618
+ っ
2619
+ つ
2620
+ で
2621
+ と
2622
+ ど
2623
+ な
2624
+ に
2625
+ ね
2626
+ の
2627
+ は
2628
+ ば
2629
+ ひ
2630
+ ぶ
2631
+ へ
2632
+ べ
2633
+ ま
2634
+ み
2635
+ む
2636
+ め
2637
+ も
2638
+ ゃ
2639
+ や
2640
+ ゆ
2641
+ ょ
2642
+ よ
2643
+ ら
2644
+ り
2645
+ る
2646
+ れ
2647
+ ろ
2648
+ わ
2649
+ を
2650
+ ん
2651
+ ァ
2652
+ ア
2653
+ ィ
2654
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2655
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2656
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2657
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2658
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2659
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2660
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2662
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2663
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2664
+ ゲ
2665
+ コ
2666
+ ゴ
2667
+ サ
2668
+ ザ
2669
+ シ
2670
+ ジ
2671
+ ス
2672
+ ズ
2673
+ セ
2674
+ ゾ
2675
+ タ
2676
+ ダ
2677
+ チ
2678
+ ッ
2679
+ ツ
2680
+ テ
2681
+ デ
2682
+ ト
2683
+ ド
2684
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2685
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2686
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2687
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2688
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2689
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2690
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2691
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2692
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2693
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2694
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2696
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2697
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2700
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2701
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2702
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2703
+ メ
2704
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2706
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2707
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2708
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2709
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2710
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2711
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2712
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2714
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2715
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2716
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2717
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2718
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2719
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2720
+ ㄋ
2721
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2722
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2723
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2724
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2725
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2726
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2727
+ ㄜ
2728
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2729
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2730
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2731
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2748
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2749
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2750
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2751
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2752
+ 갈
2753
+ 감
2754
+ 갑
2755
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2756
+ 갔
2757
+ 강
2758
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2759
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2760
+ 거
2761
+ 건
2762
+ 걸
2763
+ 겁
2764
+ 것
2765
+ 겉
2766
+ 게
2767
+ 겠
2768
+ 겨
2769
+ 결
2770
+ 겼
2771
+ 경
2772
+ 계
2773
+ 고
2774
+ 곤
2775
+ 골
2776
+ 곱
2777
+ 공
2778
+ 과
2779
+ 관
2780
+ 광
2781
+ 교
2782
+ 구
2783
+ 국
2784
+ 굴
2785
+ 귀
2786
+ 귄
2787
+ 그
2788
+ 근
2789
+ 글
2790
+ 금
2791
+ 기
2792
+ 긴
2793
+ 길
2794
+ 까
2795
+ 깍
2796
+ 깔
2797
+ 깜
2798
+ 깨
2799
+ 께
2800
+ 꼬
2801
+ 꼭
2802
+ 꽃
2803
+ 꾸
2804
+ 꿔
2805
+ 끔
2806
+ 끗
2807
+ 끝
2808
+ 끼
2809
+ 나
2810
+ 난
2811
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2812
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2813
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2814
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2815
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2816
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2817
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2818
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2819
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2854
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2868
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2869
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2871
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2872
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2873
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2874
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2875
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2876
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2880
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2881
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2884
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2886
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2887
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2891
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2892
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2893
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2894
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2895
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2896
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2897
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2898
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2899
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2900
+ 름
2901
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2902
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2903
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2904
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2905
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2907
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2910
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2911
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2912
+ 맛
2913
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2914
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2915
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2916
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2917
+ 메
2918
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2919
+ 명
2920
+ 몇
2921
+ 모
2922
+ 목
2923
+ 몸
2924
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2925
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2926
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2927
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2928
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2929
+ 뭘
2930
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2931
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2932
+ 밌
2933
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2934
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2935
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2936
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2937
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2938
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2939
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2940
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2941
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2942
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2943
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2944
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2945
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2946
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2947
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2948
+ 번
2949
+ 벌
2950
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2951
+ 베
2952
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2953
+ 벽
2954
+ 별
2955
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2956
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2957
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2958
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2959
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2960
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2961
+ 봤
2962
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2963
+ 분
2964
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2965
+ 비
2966
+ 빔
2967
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2968
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2969
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2970
+ 뼈
2971
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2972
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2973
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2974
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2975
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2976
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2978
+ 샀
2979
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2980
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2981
+ 색
2982
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2984
+ 선
2985
+ 설
2986
+ 섭
2987
+ 섰
2988
+ 성
2989
+ 세
2990
+ 셔
2991
+ 션
2992
+ 셨
2993
+ 소
2994
+ 속
2995
+ 손
2996
+ 송
2997
+ 수
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+ 숙
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1896
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1911
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1912
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1918
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1920
+ す
1921
+ ず
1922
+ せ
1923
+ ぜ
1924
+ そ
1925
+ ぞ
1926
+ た
1927
+ だ
1928
+ ち
1929
+ っ
1930
+ つ
1931
+ で
1932
+ と
1933
+ ど
1934
+ な
1935
+ に
1936
+ ね
1937
+ の
1938
+ は
1939
+ ば
1940
+ ひ
1941
+ ぶ
1942
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1943
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1949
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1953
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1954
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1957
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1958
+ ろ
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1963
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