XPhoneBERT 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

XPhoneBERT/
├── LICENSE
├── README.md
├── VITS_with_XPhoneBERT/
│   ├── ... (相关代码文件)
├── LanguageISO639-3Codes.md
├── ... (其他相关文件)

目录结构说明

• LICENSE: 项目的开源许可证文件，采用 MIT 许可证。
• README.md: 项目的介绍文件，包含项目的基本信息、使用方法和引用说明。
• VITS_with_XPhoneBERT/: 包含与 XPhoneBERT 相关的代码文件，具体内容需要进一步查看。
• LanguageISO639-3Codes.md: 包含支持的语言及其 ISO 639-3 代码的文件。

2. 项目的启动文件介绍

XPhoneBERT 项目的主要启动文件和使用方法在 README.md 文件中有详细说明。以下是启动和使用 XPhoneBERT 的基本步骤：

安装依赖

pip install transformers
pip install text2phonemesequence

加载模型

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
from text2phonemesequence import Text2PhonemeSequence

# 加载 XPhoneBERT 模型和其 tokenizer
xphonebert = AutoModel.from_pretrained("vinai/xphonebert-base")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("vinai/xphonebert-base")

# 加载 Text2PhonemeSequence
text2phone_model = Text2PhonemeSequence(language='jpn', is_cuda=True)

# 输入已经分词的句子
sentence = "これ は 、 テスト テキスト です 	"
input_phonemes = text2phone_model.infer_sentence(sentence)
input_ids = tokenizer(input_phonemes, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    features = xphonebert(**input_ids)

3. 项目的配置文件介绍

XPhoneBERT 项目的主要配置文件和参数设置在 README.md 文件中有详细说明。以下是一些关键配置项的介绍：

预训练模型

Model #params Arch	 Max length Pre-training data
vinai/xphonebert-base 88M base 512 330M phoneme-level sentences from nearly 100 languages and locales

语言支持

Notes:
- Initializing text2phonemesequence for each language requires its corresponding ISO 639-3 code.
- The ISO 639-3 codes of supported languages are available at HERE.

文本规范化

When creating our pre-training data, we perform word and sentence segmentation on all text documents in each language by using the spaCy toolkit, except for Vietnamese where we employ the VnCoreNLP toolkit. We also use the text normalization component from the NVIDIA NeMo toolkit for English, German, Spanish and Chinese, and the Vinorm text normalization package for Vietnamese.

通过以上步骤，您可以顺利启动和配置 XPhoneBERT 项目，并开始使用其进行多语言的语音合成任务。