Spaces:
Running
Running
File size: 11,378 Bytes
2c1ed68 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 | """
Module Tiền Xử Lý Văn Bản Tự Độc Lập Cho Matcha-TTS Tiếng Việt
============================================================
Bao gồm:
1. Master Vietnamese Normalizer (số đếm, tiền tệ, ngày tháng, biển số xe, cccd...)
2. Foreign Symbols & Acronyms Translator (AI, RAM, CPU, WiFi, @, #, $, %...)
3. Text cleaner & Symbols to Sequence converter
"""
import os
import re
import unicodedata
from typing import List, Tuple
# Mapping of symbols
_pad = "_"
_punctuation = ';:,.!?¡¿—…"«»“” '
_letters = "aáàảãạăắằẳẵặâấầẩẫậeéèẻẽẹêếềểễệiíìỉĩịoóòỏõọôốồổỗộơớờởỡợuúùủũụưứừửữựyýỳỷỹỵbcdđghklmnpqrstvwxz"
_letters_ipa = "ɑɐɒæɓʙβɔɕçɗɖðʤəɘɚɛɜɝɞɟʄɡɠɢʛɦɧħɥʜɨɪʝɭɬɫɮʟɱɯɰŋɳɲɴøœɶʘɸɹɺɾɻʀʁɽʂʃʈʧʉʊʋⱱʌɣɤʍχʎʏʑʐʒʔʡʕʢǀǁǂǃˈˌːˑʼʴʰʱʲʷˠˤ˞↓↑→↗↘'̩'ᵻ"
symbols = [_pad] + list(_punctuation) + list(_letters) + list(_letters_ipa)
_symbol_to_id = {s: i for i, s in enumerate(symbols)}
_id_to_symbol = {i: s for i, s in enumerate(symbols)}
UNITS = ["không", "một", "hai", "ba", "bốn", "năm", "sáu", "bảy", "tám", "chín"]
FOREIGN_TERMS = {
"AI": "ây ai",
"A.I": "ây ai",
"CPU": "sê pê u",
"GPU": "gờ pê u",
"RAM": "ram",
"ROM": "rom",
"SSD": "ét ét đê",
"HDD": "hát đê đê",
"USB": "u ét bê",
"WIFI": "oai phai",
"WI-FI": "oai phai",
"API": "a pê i",
"SDK": "ét đê ca",
"APP": "áp",
"APPS": "áp",
"TTS": "tê tê ét",
"ASR": "a ét rờ",
"BOT": "bót",
"CHATBOT": "chát bót",
"GPT": "gờ pê tê",
"CHATGPT": "chát gờ pê tê",
"CEO": "sê e o",
"CTO": "sê tê o",
"IT": "ai ti",
"DEV": "đép",
"TESTER": "tét tơ",
"BUG": "bấc",
"OK": "ô kê",
"O.K": "ô kê",
"YES": "dét",
"NO": "nô",
"BYE": "bai",
"HELLO": "hê lâu",
"HI": "hai",
"FAN": "phan",
"FANS": "phan",
"LIKE": "lai",
"SHARE": "se",
"COMMENT": "còm men",
"VIEW": "viu",
"VIEWS": "viu",
"SUB": "sắp",
"STREAM": "sờ trim",
"LIVESTREAM": "lai sờ trim",
"CLIP": "clíp",
"VIDEO": "vi đê ô",
"AUDIO": "ao đi ô",
"PODCAST": "pót cát",
"HOT": "hót",
"TOP": "tóp",
"PRO": "prô",
"VIP": "víp",
"LINK": "linh",
"WEB": "oép",
"WEBSITE": "oép sai",
"ONLINE": "on lai",
"OFFLINE": "ọp lai",
"GAME": "gêm",
"GAMER": "gê mơ",
"SHOW": "sô",
"MC": "em xi",
"PR": "pê rờ",
"KOL": "cây o eo",
"ID": "ai đi",
"PASS": "pát",
"PASSWORD": "pát uốt",
"LOGIN": "lốc in",
"LOGOUT": "lốc ao",
"CHECKIN": "chếch in",
"CHECKOUT": "chếch ao",
"SALE": "sêu",
"OFF": "ọp",
"DISCOUNT": "đít scao",
"VOUCHER": "vau chờ",
"SHIP": "síp",
"SHIPPER": "síp pơ",
"COD": "cót",
"SHOP": "sóp",
"STORE": "sờ to",
"BILL": "biu",
"TEAM": "tim",
"GROUP": "gờ rúp",
"CLUB": "cơ lặp",
"STAFF": "sờ táp",
"BOSS": "bót",
"LEADER": "lít đơ",
"MANAGER": "ma na gơ",
"DEAL": "điu",
"TEST": "tét",
"DEMO": "đê mô",
"UPDATE": "ắp đết",
"UPGRADE": "ắp gờ rết",
"FIX": "phích",
"SET": "sét",
"SETUP": "sét ắp",
"RESET": "ri sét",
"ERROR": "e rơ",
"CODE": "cốt",
"DATA": "đa ta",
"SERVER": "sơ vơ",
"CLOUD": "cờ lao",
"SMS": "ét em ét",
"EMAIL": "i meo",
"MAIL": "meo",
"FB": "phây búc",
"FACEBOOK": "phây búc",
"YOUTUBE": "du túp",
"TIKTOK": "tích tốc",
"ZALO": "da lô",
"INSTA": "in sta",
"INSTAGRAM": "in sta gram",
"HOTLINE": "hót lai",
"SMARTPHONE": "sờ mát phôn",
"IPHONE": "ai phôn",
"IPAD": "ai pát",
"LAPTOP": "láp tóp",
"PC": "pê sê"
}
LATIN_LETTERS = {
'A': 'a', 'B': 'bê', 'C': 'xê', 'D': 'đê', 'E': 'e',
'F': 'ép', 'G': 'gờ', 'H': 'hát', 'I': 'i', 'J': 'giây',
'K': 'ca', 'L': 'e-lờ', 'M': 'em', 'N': 'en', 'O': 'o',
'P': 'pê', 'Q': 'quy', 'R': 'e-rờ', 'S': 'ét', 'T': 'tê',
'U': 'u', 'V': 'vê', 'W': 'vê kép', 'X': 'ích', 'Y': 'i dài', 'Z': 'dét'
}
UNITS_DICT = {
r'(\d+)\s*(?:km/h|kmh)': r'\1 ki-lô-mét trên giờ',
r'(\d+)\s*(?:m/s|ms)': r'\1 mét trên giây',
r'(\d+)\s*km\b': r'\1 ki-lô-mét',
r'(\d+)\s*m\b': r'\1 mét',
r'(\d+)\s*cm\b': r'\1 xen-ti-mét',
r'(\d+)\s*mm\b': r'\1 mi-li-mét',
r'(\d+)\s*(?:kg|kilo|kí)\b': r'\1 ki-lô-gam',
r'(\d+)\s*g\b': r'\1 gam',
r'(\d+)\s*l\b': r'\1 lít',
r'(\d+)\s*ml\b': r'\1 mi-li-lít',
r'(\d+)\s*°C\b': r'\1 độ xê',
r'(\d+)\s*°F\b': r'\1 độ ép',
r'(\d+)\s*%\b': r'\1 phần trăm',
r'(\d+)\s*(?:usd|\$)\b': r'\1 đô la',
r'(\d+)\s*(?:vnd|vnđ|đ)\b': r'\1 đồng',
r'(\d+)\s*(?:gb|gigabyte)\b': r'\1 ghi-ga-bai',
r'(\d+)\s*(?:mb|megabyte)\b': r'\1 mê-ga-bai',
r'(\d+)\s*(?:kb|kilobyte)\b': r'\1 ki-lô-bai',
r'(\d+)\s*hz\b': r'\1 héc',
r'(\d+)\s*khz\b': r'\1 ki-lô-héc',
r'(\d+)\s*mhz\b': r'\1 mê-ga-héc',
r'(\d+)\s*ghz\b': r'\1 ghi-ga-héc'
}
def read_integer(n: int) -> str:
if n < 0:
return f"âm {read_integer(abs(n))}"
if n < 10:
return UNITS[n]
if n < 100:
ten, unit = n // 10, n % 10
ten_str = "mười" if ten == 1 else f"{UNITS[ten]} mươi"
if unit == 0:
return ten_str
elif unit == 1:
return f"{ten_str} một" if ten == 1 else f"{ten_str} mốt"
elif unit == 4:
return f"{ten_str} bốn" if ten == 1 else f"{ten_str} tư"
elif unit == 5:
return f"{ten_str} lăm"
else:
return f"{ten_str} {UNITS[unit]}"
if n < 1000:
hundred, rem = n // 100, n % 100
hundred_str = f"{UNITS[hundred]} trăm"
if rem == 0:
return hundred_str
elif rem < 10:
return f"{hundred_str} lẻ {UNITS[rem]}"
else:
return f"{hundred_str} {read_integer(rem)}"
if n < 1000000:
thous, rem = n // 1000, n % 1000
thous_str = f"{read_integer(thous)} ngàn"
if rem == 0:
return thous_str
elif rem < 10:
return f"{thous_str} không trăm lẻ {UNITS[rem]}"
elif rem < 100:
return f"{thous_str} không trăm {read_integer(rem)}"
else:
return f"{thous_str} {read_integer(rem)}"
if n < 1000000000:
mil, rem = n // 1000000, n % 1000000
mil_str = f"{read_integer(mil)} triệu"
if rem == 0:
return mil_str
elif rem < 1000:
return f"{mil_str} không trăm ngàn {read_integer(rem)}"
else:
return f"{mil_str} {read_integer(rem)}"
bil, rem = n // 1000000000, n % 1000000000
bil_str = f"{read_integer(bil)} tỷ"
if rem == 0:
return bil_str
return f"{bil_str} {read_integer(rem)}"
def read_digits_individually(s: str) -> str:
return " ".join(UNITS[int(d)] for d in s if d.isdigit())
def read_decimal(num_str: str) -> str:
parts = re.split(r'[,.]', num_str)
if len(parts) == 2:
integer_part = read_integer(int(parts[0]))
decimal_digits = read_digits_individually(parts[1])
return f"{integer_part} phẩy {decimal_digits}"
return num_str
def translate_foreign_symbols_and_words(text: str) -> str:
# Math & Special characters
char_map = {
"/": " xuyệt ", "\\": " xuyệt ngược ", "_": " gạch dưới ",
"@": " a còng ", "#": " thăng ", "$": " đô la ",
"%": " phần trăm ", "^": " mũ ", "&": " và ",
"*": " nhân ", "+": " cộng ", "=": " bằng ",
"<": " nhỏ hơn ", ">": " lớn hơn ", "|": " hoặc ", "~": " khoảng "
}
for char, replacement in char_map.items():
text = text.replace(char, replacement)
# Foreign vocabulary replacement
for term, trans in sorted(FOREIGN_TERMS.items(), key=lambda x: len(x[0]), reverse=True):
pattern = r'\b' + re.escape(term) + r'\b'
text = re.sub(pattern, trans, text, flags=re.IGNORECASE)
# Latin isolated letters
def replace_letter(match):
char = match.group(0).upper()
return LATIN_LETTERS.get(char, match.group(0))
text = re.sub(r'(?<!\w)[A-Za-z](?!\w)', replace_letter, text)
return text
def normalize_vietnamese_text(text: str) -> str:
if not text:
return ""
text = unicodedata.normalize('NFC', text)
text = text.replace('\r\n', '\n').replace('\r', '\n')
# Date format DD/MM/YYYY
def date_repl(match):
d, m, y = match.group(1), match.group(2), match.group(3)
return f"ngày {read_integer(int(d))} tháng {read_integer(int(m))} năm {read_integer(int(y))}"
text = re.sub(r'\b(\d{1,2})[/.-](\d{1,2})[/.-](\d{4})\b', date_repl, text)
# Time format HH:MM
def time_repl(match):
h, m = match.group(1), match.group(2)
m_int = int(m)
if m_int == 0:
return f"{read_integer(int(h))} giờ"
return f"{read_integer(int(h))} giờ {read_integer(m_int)} phút"
text = re.sub(r'\b(\d{1,2})[h:](\d{2})\b', time_repl, text)
# Phone numbers
def phone_repl(match):
digits = match.group(0).replace(" ", "").replace(".", "").replace("-", "")
return read_digits_individually(digits)
text = re.sub(r'\b(?:0|\+84)(?:[.\s-]?\d){8,10}\b', phone_repl, text)
# Units
for pattern, repl in UNITS_DICT.items():
def unit_sub(m):
num = read_integer(int(m.group(1)))
return re.sub(r'\b' + m.group(1) + r'\b', num, repl.replace(r'\1', num))
text = re.sub(pattern, unit_sub, text, flags=re.IGNORECASE)
# Currency format with dots: 1.250.000
def dot_num_repl(match):
val = int(match.group(0).replace('.', '').replace(',', ''))
return read_integer(val)
text = re.sub(r'\b\d{1,3}(?:\.\d{3})+\b', dot_num_repl, text)
# Decimals: 3.14 or 3,14
def dec_repl(match):
return read_decimal(match.group(0))
text = re.sub(r'\b\d+[,.]\d+\b', dec_repl, text)
# Regular numbers
def int_repl(match):
val = int(match.group(0))
if len(match.group(0)) >= 6:
return read_digits_individually(match.group(0))
return read_integer(val)
text = re.sub(r'\b\d+\b', int_repl, text)
# Foreign terms & special characters
text = translate_foreign_symbols_and_words(text)
# Final cleanup
text = re.sub(r'[«»“”„“”"\x27`\(\)\[\]\{\}]', '', text)
text = re.sub(r'[ \t]+', ' ', text).strip()
return text
def intersperse(lst: List[int], item: int) -> List[int]:
result = [item] * (len(lst) * 2 + 1)
result[1::2] = lst
return result
def text_to_sequence(text: str) -> Tuple[List[int], str]:
cleaned = normalize_vietnamese_text(text).lower()
cleaned = cleaned.replace("–", "-").replace("—", "-").replace("…", "...")
sequence = []
for symbol in cleaned:
if symbol in _symbol_to_id:
sequence.append(_symbol_to_id[symbol])
return sequence, cleaned
|