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ChatTTS中文文本预处理中的数字与标点识别问题解析

2025-05-03 09:51:32作者:宣利权Counsellor

在语音合成系统ChatTTS的实际应用中,开发者发现中文文本预处理环节存在一个典型问题:系统无法正确识别阿拉伯数字(如1、2、3)和中文句号(。)。这种现象本质上是文本归一化(Text Normalization)环节的局限性所致。

文本归一化是语音合成前的重要预处理步骤,其作用是将书面文本转换为发音一致的规范化形式。对于中文语音合成系统而言,需要特殊处理三类字符:

  1. 阿拉伯数字需要转换为中文读数(如"123"→"一百二十三")
  2. 西式标点需要转换为中文标点(如"."→"。")
  3. 混合文本中的英文单词需要音译处理

ChatTTS通过normalizer组件实现这一功能,具体解决方案有两种实现路径:

方案一:使用WeTextProcessing工具包 该方案需要先安装依赖环境:

  1. 通过conda安装pynini 2.1.5版本
  2. 通过pip安装WeTextProcessing包 安装完成后,注册中文归一化处理器即可自动完成数字和标点转换

方案二:人工预处理 在输入文本前,开发者可以:

  1. 将阿拉伯数字手动改写为中文数字
  2. 将西式标点替换为中文标点
  3. 对中英混排文本进行分段处理

从技术实现角度看,完整的文本归一化流程应该包含以下处理链:

  1. 文本清洗(去除异常字符)
  2. 符号标准化(全角/半角统一)
  3. 数字转换(根据上下文选择基数/序数读法)
  4. 标点转换(考虑语义场景)
  5. 缩写展开(如"kg"→"千克")

对于跨平台开发者需要特别注意,pynini在Windows环境可能存在兼容性问题。此时可以考虑使用正则表达式+查找表的方式实现轻量级归一化,或者通过HTTP服务调用远程处理接口。

在实际工程实践中,建议建立多层次的文本预处理策略:

  1. 前端输入约束(限制非法字符)
  2. 实时归一化处理(核心转换)
  3. 后处理校验(异常检测)
  4. 人工审核样本(持续优化)

通过系统化的文本预处理方案,可以显著提升ChatTTS的语音合成质量,特别是在处理包含数字、公式、专业术语等复杂文本时效果尤为明显。

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