Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 20,305 Bytes
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"""
Breeze2-VITS 繁體中文語音合成 - 修正版
只修正字典檔載入問題,保持原有功能
"""
import gradio as gr
import numpy as np
import os
import re
from pathlib import Path
import torch
try:
import sherpa_onnx
except ImportError:
os.system("pip install sherpa-onnx")
import sherpa_onnx
try:
from huggingface_hub import hf_hub_download
except ImportError:
os.system("pip install huggingface_hub")
from huggingface_hub import hf_hub_download
# 安裝 pypinyin 用於中文發音處理
try:
from pypinyin import pinyin, Style
except ImportError:
os.system("pip install pypinyin")
from pypinyin import pinyin, Style
class TextConverter:
"""文本轉換器,將英文和數字轉換為中文發音"""
def __init__(self, mapping_file="text_mapping.txt"):
self.mapping_file = Path(mapping_file)
self.conversion_map = {}
self.debug_mode = False # 簡化調試模式
self.load_mapping()
def load_mapping(self):
"""載入轉換對照表"""
try:
if self.mapping_file.exists():
with open(self.mapping_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
lines = f.readlines()
for line in lines:
line = line.strip()
# 跳過註釋和空行
if line.startswith('#') or not line:
continue
if '|' in line:
original, chinese = line.split('|', 1)
self.conversion_map[original.strip().lower()] = chinese.strip()
print(f"✅ 載入 {len(self.conversion_map)} 個轉換規則")
else:
print(f"⚠️ 轉換對照表文件不存在: {self.mapping_file}")
self.create_enhanced_mapping()
except Exception as e:
print(f"❌ 載入轉換對照表失敗: {e}")
self.create_enhanced_mapping()
def create_enhanced_mapping(self):
"""創建基本轉換對照表"""
default_mappings = {
# 數字
'0': '零', '1': '一', '2': '二', '3': '三', '4': '四',
'5': '五', '6': '六', '7': '七', '8': '八', '9': '九',
'10': '十', '11': '十一', '12': '十二', '13': '十三', '14': '十四', '15': '十五',
'16': '十六', '17': '十七', '18': '十八', '19': '十九', '20': '二十',
# 基本英文
'hello': '哈囉', 'hi': '嗨', 'bye': '拜拜', 'ok': '好的',
'ai': '人工智慧', 'cpu': '中央處理器', 'gpu': '圖形處理器',
# 字母
'a': '欸', 'b': '比', 'c': '西', 'd': '迪', 'e': '伊',
'f': '艾夫', 'g': '吉', 'h': '艾奇', 'i': '愛', 'j': '傑',
'k': '凱', 'l': '艾爾', 'm': '艾姆', 'n': '艾恩', 'o': '歐',
'p': '皮', 'q': '丘', 'r': '艾爾', 's': '艾斯', 't': '替',
'u': '優', 'v': '威', 'w': '達布爾優', 'x': '艾克斯', 'y': '歪', 'z': '萊德',
}
self.conversion_map = default_mappings
print(f"✅ 使用基本轉換規則: {len(default_mappings)} 個")
def debug_print(self, message):
"""調試打印函數"""
if self.debug_mode:
print(f"🔍 [DEBUG] {message}")
def convert_numbers(self, text):
"""轉換連續數字為中文"""
def number_to_chinese(match):
number = match.group()
if len(number) <= 2:
result = ""
for digit in number:
chinese_digit = self.conversion_map.get(digit, digit)
result += chinese_digit
return result
else:
return self.convert_large_number(number)
result = re.sub(r'\d+', number_to_chinese, text)
return result
def convert_large_number(self, number_str):
"""轉換大數字為中文"""
try:
num = int(number_str)
if num == 0:
return '零'
if str(num) in self.conversion_map:
return self.conversion_map[str(num)]
# 簡化的數字轉換
digits = ['零', '一', '二', '三', '四', '五', '六', '七', '八', '九']
if num < 10:
return digits[num]
elif num < 20:
if num == 10:
return '十'
else:
return '十' + digits[num % 10]
elif num < 100:
tens = num // 10
ones = num % 10
result = digits[tens] + '十'
if ones > 0:
result += digits[ones]
return result
else:
# 逐位轉換
result = ""
for digit in number_str:
result += digits[int(digit)]
return result
except:
result = ""
for digit in number_str:
if digit.isdigit():
result += self.conversion_map.get(digit, digit)
else:
result += digit
return result
def convert_uppercase_words(self, text):
"""轉換全大寫單字為逐字母發音"""
def uppercase_to_letters(match):
word = match.group()
result = ""
for letter in word:
chinese_letter = self.conversion_map.get(letter.lower(), letter)
result += chinese_letter
return result
result = re.sub(r'\b[A-Z]{2,}\b', uppercase_to_letters, text)
return result
def convert_english(self, text):
"""轉換英文單詞為中文"""
sorted_words = sorted(self.conversion_map.keys(), key=len, reverse=True)
for english_word in sorted_words:
if len(english_word) > 1:
chinese_word = self.conversion_map[english_word]
pattern = r'\b' + re.escape(english_word) + r'\b'
text = re.sub(pattern, chinese_word, text, flags=re.IGNORECASE)
return text
def convert_single_letters(self, text):
"""轉換單個英文字母"""
def letter_to_chinese(match):
letter = match.group().lower()
chinese = self.conversion_map.get(letter, letter)
return chinese
result = re.sub(r'\b[a-zA-Z]\b', letter_to_chinese, text)
return result
def preprocess_text(self, text):
"""預處理文本"""
text = re.sub(r'\bDr\.', 'Doctor', text, flags=re.IGNORECASE)
text = re.sub(r'\bMr\.', 'Mister', text, flags=re.IGNORECASE)
text = re.sub(r'@', ' at ', text)
text = re.sub(r'\.com\b', ' dot com', text, flags=re.IGNORECASE)
return text
def postprocess_text(self, text):
"""後處理文本"""
text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
text = re.sub(r'\s+([,。!?;:])', r'\1', text)
return text
def convert_text(self, text):
"""主要轉換函數"""
if not text:
return text
original_text = text
print(f"🔄 開始轉換文本: {repr(original_text)}")
# 預處理
text = self.preprocess_text(text)
# 轉換
text = self.convert_uppercase_words(text)
text = self.convert_english(text)
text = self.convert_numbers(text)
text = self.convert_single_letters(text)
# 後處理
text = self.postprocess_text(text)
if text != original_text:
print(f"✅ 轉換完成: {repr(original_text)} → {repr(text)}")
else:
print(f"ℹ️ 文本未發生變化: {repr(text)}")
return text
class TaiwaneseVITSTTS:
def __init__(self):
self.tts = None
self.model_dir = Path("./models")
self.dict_dir = Path("./dict") # 保留原邏輯
self.text_converter = TextConverter()
self.debug_mode = False
self.setup_model()
def debug_print(self, message):
"""調試打印函數"""
if self.debug_mode:
print(f"🔍 [TTS DEBUG] {message}")
def verify_model_files(self):
"""檢查模型文件 - 修正版本"""
print("🔍 檢查模型文件...")
# 檢查多種可能的檔案名稱
model_files = {
"model": ["breeze2-vits.onnx", "model.onnx", "vits.onnx"],
"lexicon": ["lexicon.txt"],
"tokens": ["tokens.txt"]
}
found_files = {}
for file_type, possible_names in model_files.items():
found = False
for name in possible_names:
file_path = self.model_dir / name
if file_path.exists() and file_path.stat().st_size > 0:
found_files[file_type] = str(file_path)
print(f"✅ 找到 {file_type}: {name}")
found = True
break
if not found:
print(f"❌ 未找到 {file_type} 文件")
return False, {}
return True, found_files
def setup_model(self):
"""設置和初始化模型 - 修正字典檔載入"""
try:
# 檢查模型文件
files_exist, model_files = self.verify_model_files()
if not files_exist:
raise FileNotFoundError("模型文件缺失")
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
provider = "CUDAExecutionProvider" if device == "cuda" else "CPUExecutionProvider"
print(f"🔧 使用設備: {device.upper()}")
print(f"🔧 使用執行提供者: {provider}")
# 參考 SherpaTTS.kt 的配置方式
vits_config = sherpa_onnx.OfflineTtsVitsModelConfig(
model=model_files["model"],
lexicon=model_files["lexicon"],
tokens=model_files["tokens"],
dict_dir=str(self.dict_dir) if self.dict_dir.exists() else "", # 如果 dict 目錄存在就使用
data_dir="", # 根據 Android 版本,這個可以為空
)
model_config = sherpa_onnx.OfflineTtsModelConfig(
vits=vits_config,
num_threads=4 if device == "cpu" else 2,
debug=False,
provider=provider,
)
config = sherpa_onnx.OfflineTtsConfig(
model=model_config,
rule_fsts="", # 參考 Android 版本設為空
rule_fars="", # 參考 Android 版本設為空
max_num_sentences=5,
)
print("🔄 正在載入 TTS 模型...")
self.tts = sherpa_onnx.OfflineTts(config)
# 獲取模型信息
num_speakers = self.tts.num_speakers
sample_rate = self.tts.sample_rate
print(f"✅ TTS 模型載入成功!")
print(f"📊 說話者數量: {num_speakers}")
print(f"📊 採樣率: {sample_rate} Hz")
# 測試模型
test_audio = self.tts.generate(text="測試", sid=0, speed=1.0)
if len(test_audio.samples) > 0:
print("✅ 模型測試通過!")
except Exception as e:
print(f"❌ 模型設置失敗: {e}")
import traceback
print(f"詳細錯誤: {traceback.format_exc()}")
raise
def validate_converted_text(self, text):
"""驗證轉換後的文本是否適合TTS"""
english_chars = re.findall(r'[a-zA-Z]+', text)
if english_chars:
self.debug_print(f"警告:轉換後仍有英文字母: {english_chars}")
unsupported_chars = re.findall(r'[^\u4e00-\u9fff\u3000-\u303f\uff00-\uffef\s\d,。!?;:]', text)
if unsupported_chars:
self.debug_print(f"警告:發現可能不支持的字符: {set(unsupported_chars)}")
return text
def synthesize(self, text, speed=1.0, enable_conversion=True):
"""合成語音"""
if not text or not text.strip():
return None, "❌ 請輸入文本"
original_text = text.strip()
self.debug_print(f"開始語音合成,原始文本: {repr(original_text)}")
# 文本轉換
if enable_conversion:
text = self.text_converter.convert_text(original_text)
text = self.validate_converted_text(text)
else:
text = original_text
if len(text) > 500:
text = text[:500]
try:
print(f"🎤 正在合成語音...")
if enable_conversion and text != original_text:
print(f"📝 使用轉換後文本: {text}")
audio = self.tts.generate(text=text, sid=0, speed=speed)
samples = audio.samples
sample_rate = audio.sample_rate
if len(samples) == 0:
return None, "❌ 語音生成失敗:生成的音頻為空"
audio_array = np.array(samples, dtype=np.float32)
if len(audio_array.shape) > 1:
audio_array = audio_array.mean(axis=1)
max_val = np.max(np.abs(audio_array))
if max_val > 0:
audio_array = audio_array / max_val * 0.9
duration = len(audio_array) / sample_rate
print(f"✅ 語音合成完成! 長度: {duration:.2f}秒")
status_info = f"✅ 語音合成成功!\n📊 採樣率: {sample_rate}Hz\n⏱️ 時長: {duration:.2f}秒"
if enable_conversion and text != original_text:
status_info += f"\n🔄 文本轉換: {original_text} → {text}"
return (sample_rate, audio_array), status_info
except Exception as e:
error_msg = f"❌ 語音合成失敗: {str(e)}"
print(error_msg)
return None, error_msg
# 全局 TTS 實例
print("🔧 正在初始化 TTS 模型...")
try:
tts_model = TaiwaneseVITSTTS()
print("✅ TTS 系統就緒!")
model_status = "🟢 模型已載入"
except Exception as e:
print(f"❌ TTS 初始化失敗: {e}")
tts_model = None
model_status = f"🔴 模型載入失敗: {str(e)}"
def generate_speech(text, speed, enable_conversion):
"""Gradio 介面函數"""
if tts_model is None:
return None, f"❌ TTS 模型未正確載入\n\n詳情: {model_status}"
return tts_model.synthesize(text, speed, enable_conversion)
def create_interface():
# 預設範例文本
examples = [
["你好,歡迎使用繁體中文語音合成系統!", 1.0],
["今天天氣晴朗,適合外出踏青。", 1.0],
["台灣的夜市文化非常豐富多彩。", 1.0],
["人工智慧技術正在快速發展。", 1.1],
["這個語音合成系統效果很不錯。", 1.0],
["祝您使用愉快,謝謝您的支持。", 0.9],
]
device_info = "🎮 GPU" if torch.cuda.is_available() else "💻 CPU"
with gr.Blocks(
title="繁體中文語音合成 - Breeze2-VITS Enhanced",
theme=gr.themes.Soft(),
css="""
.gradio-container {
max-width: 1200px !important;
margin: auto !important;
}
.status-box {
background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
color: white;
padding: 15px;
border-radius: 10px;
margin: 10px 0;
}
.feature-box {
background: linear-gradient(135deg, #f093fb 0%, #f5576c 100%);
color: white;
padding: 10px 15px;
border-radius: 8px;
margin: 10px 0;
text-align: center;
}
"""
) as demo:
gr.HTML(f"""
<div class="status-box">
<h1>🎙️ 繁體中文語音合成 - Breeze2-VITS Enhanced</h1>
<p><strong>狀態:</strong> {model_status} | <strong>設備:</strong> {device_info}</p>
</div>
""")
gr.HTML("""
<div class="feature-box">
<strong>🇹🇼 輕量台灣發音TTS</strong>
</div>
""")
if not tts_model:
gr.Markdown(f"""
### ⚠️ 模型載入失敗
**錯誤詳情**: {model_status}
""")
with gr.Row():
with gr.Column(scale=1):
text_input = gr.Textbox(
label="📝 輸入文本 (以中文為主,英數表現不佳)",
placeholder="請輸入要合成的文本",
lines=5,
max_lines=8,
value="你好!歡迎使用繁體中文語音合成系統。"
)
speed = gr.Slider(
label="⚡ 語音速度",
minimum=0.5,
maximum=2.0,
step=0.1,
value=1.0,
info="調節語音播放速度"
)
enable_conversion = gr.State(value=True)
generate_btn = gr.Button(
"🎵 生成語音",
variant="primary",
size="lg",
interactive=tts_model is not None
)
with gr.Column(scale=1):
audio_output = gr.Audio(
label="🔊 生成的語音",
type="numpy",
interactive=False,
show_download_button=True
)
status_msg = gr.Textbox(
label="📊 狀態資訊",
interactive=False,
lines=8,
value="準備就緒,請輸入文本並點擊生成語音" if tts_model else f"模型載入失敗: {model_status}"
)
if tts_model:
gr.Examples(
examples=examples,
inputs=[text_input, speed],
outputs=[audio_output, status_msg],
fn=lambda text, speed: generate_speech(text, speed, True),
cache_examples=False,
label="📚 範例文本"
)
with gr.Accordion("📋 使用說明與功能特色", open=False):
gr.Markdown(f"""
### 🚀 主要功能
#### 🎯 支援內容
- 單一語音的繁體中文文本,英文數字支援有限
- 模型輕量
### 🔧 技術資訊
- **模型**: MediaTek Breeze2-VITS-onnx
- **運行設備**: {device_info}
""")
# 事件綁定
generate_btn.click(
fn=lambda text, speed, conv=True: generate_speech(text, speed, conv),
inputs=[text_input, speed],
outputs=[audio_output, status_msg],
api_name="generate_speech"
)
text_input.submit(
fn=lambda text, speed, conv=True: generate_speech(text, speed, conv),
inputs=[text_input, speed],
outputs=[audio_output, status_msg]
)
return demo
# 啟動應用
if __name__ == "__main__":
demo = create_interface()
demo.launch(
share=False,
server_name="0.0.0.0",
server_port=7860,
show_error=True,
show_api=True
)
|