- split_by_language: 가나/한자 CJK 처리(가나 있으면 JP, 없으면 ZH) - JP/ZH 언어·화자 추가, AUTO 구간별 화자 매핑 - warmup에 JP/ZH 모델 사전 다운로드 추가
34 lines
1.1 KiB
Python
34 lines
1.1 KiB
Python
"""빌드 시 한국어/영어 모델과 부가 데이터(nltk 등)를 미리 내려받아 이미지에 캐시한다."""
|
|
import nltk
|
|
|
|
# g2p_en 은 구버전 리소스명을 받지만 nltk>=3.8.2 는 *_eng 리소스를 요구한다.
|
|
for _res in (
|
|
"averaged_perceptron_tagger",
|
|
"averaged_perceptron_tagger_eng",
|
|
"cmudict",
|
|
"punkt",
|
|
"punkt_tab",
|
|
):
|
|
try:
|
|
nltk.download(_res, quiet=True)
|
|
except Exception as _e: # pragma: no cover
|
|
print(f"[warmup] nltk {_res} 다운로드 경고: {_e}", flush=True)
|
|
|
|
from melo.api import TTS
|
|
|
|
SAMPLES = {
|
|
"KR": "안녕하세요. 준비가 완료되었습니다.",
|
|
"EN": "Hello, the model is ready.",
|
|
"JP": "こんにちは。準備ができました。",
|
|
"ZH": "你好,准备好了。",
|
|
}
|
|
|
|
for lang, text in SAMPLES.items():
|
|
print(f"[warmup] loading {lang} ...", flush=True)
|
|
tts = TTS(language=lang, device="cpu")
|
|
spk_id = list(tts.hps.data.spk2id.values())[0]
|
|
tts.tts_to_file(text, spk_id, output_path=None, quiet=True)
|
|
print(f"[warmup] {lang} ok", flush=True)
|
|
|
|
print("[warmup] all done", flush=True)
|