简介：它是一个强大的多语言（97种语言）的混合文本自动分词工具。[中/日/英/韩：已测试]
主要用途：“一口气” 让你的 TTS 语音合成项目 VITS 说出多国语言，多语种混合文本的分词推理，和预处理训练。
分词支持：中文/英文/日文/韩语/法语/越南语/俄语/泰语/
语音标签：SSML ！现已支持中文：数字/货币/日期/时间！
它基于 py3langid 的扩展实现（>=python3.6）。
LangSegment It is a multi-lingual (97 languages) text content automatic recognition and segmentation tool.
The main purposes are: front-end for various TTS (Text-to-Speech) synthesis projects, preprocessing of multilingual text mixing for both training and inference.
Implementation based on py3langid，See LICENSE file for more info.
https://github.com/adbar/py3langid
功能：将文章或句子里的例如（中/英/日/韩），按不同语言自动识别分词，使文本更适合AI处理。
本代码专为各种 TTS 项目的前端文本多语种混合标注区分，多语言混合训练和推理而编写。
-
版本：v0.3.5 （更新帮助见下文）。
- 🎉新功能: （SSML）标签实现。支持中文数字/货币/日期/时间。
-
添加支持： "zh"中文（数字拼音pinyin），保留多音字（音素）指定。
-
添加支持： "ru"俄语Russian / "th"泰语Thai。
-
添加支持： "fr"法语French / "vi"越南语Vietnamese。
-
语言优先级，置信度评分和阀值。
-
优化字符处理。fix: LangSegment.setfilters
-
更细致的处理，中日英韩，分词更精准！
-
多语言过滤组功能（默认:中/英/日/韩）！帮您自动清理不需要的语言内容。
-
添加 WebUI 可视化界面，运行 app.py 即可快捷体验（如图所示）。
# Gradio demo：To use our gradio demo locally:
# 运行脚本，打开浏览器 gradio webui 界面，开始快速体验。(gradio==3.50.2)
python app.py - （1）自动分词：“韩语中的오빠读什么呢？あなたの体育の先生は誰ですか? 此次带来了四款iPhone 15系列机型”
- （2）手动分词：“你的名字叫<ja>佐々木？<ja>吗？”
分词语言标签：它和html类似，它需要成对出现 <zh>内容<zh> 或者 <zh>内容</zh>。
本处理结果主要针对（中文=zh , 日文=ja , 英文=en , 韩语=ko）, 实际上可支持多达 97 种不同的语言混合处理。
# 首次安装：官方源（推荐）（使用 pip 或 pip3）
pip3 install LangSegment -i https://pypi.org/simple
# 后续版本升级或更新：（使用 pip 或 pip3）
pip3 install LangSegment -i https://pypi.org/simple --upgrade
# 或者，国内镜像（国内镜像同步慢几天，可能会导致您无法极时获得最新版本！！！）：
# pip3 install LangSegment -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple示例中的句子，同时包含中日英韩4种语言，接下来将对它们按不同语种进行分词，以方便各种TTS项目进行语音合成。
# pip3 install LangSegment -i https://pypi.org/simple
import LangSegment
# input text example 示例：
text = "你的名字叫<ja>佐々木？<ja>吗？韩语中的오빠读什么呢？あなたの体育の先生は\
誰ですか? 此次发布会带来了四款iPhone 15系列机型\
和三款Apple Watch等一系列新品，这次的iPad Air采用了LCD屏幕"
# example
langlist = LangSegment.getTexts(text)
# output list : {'lang': 'zh', 'text': '...'}
print("=================================")
for line in langlist:
print(line)
print("=================================") # output 输出列表行：lang=语言，text=内容
# ===========================================================================
# {'lang': 'zh', 'text': '你的名字叫'}
# {'lang': 'ja', 'text': '佐々木？'}
# {'lang': 'zh', 'text': '吗？韩语中的'}
# {'lang': 'ko', 'text': '오빠'}
# {'lang': 'zh', 'text': '读什么呢？'}
# {'lang': 'ja', 'text': 'あなたの体育の先生は誰ですか?'}
# {'lang': 'zh', 'text': ' 此次发布会带来了四款'}
# {'lang': 'en', 'text': 'i Phone'}
# {'lang': 'zh', 'text': ' 15系列机型和三款'}
# {'lang': 'en', 'text': 'Apple Watch'}
# {'lang': 'zh', 'text': '等一系列新品，这次的'}
# {'lang': 'en', 'text': 'i Pad Air'}
# {'lang': 'zh', 'text': '采用了'}
# {'lang': 'en', 'text': 'L C D'}
# {'lang': 'zh', 'text': '屏幕'}
# ===========================================================================
# 其中英文缩写字母如“LCD”，英文标准发音为“L-C-D”，
# 而在语音合成TTS项目中，一般用空格隔开字母来单独发音：“L C D”> 版本支持：>= 0.3.5
SSML标签专为TTS设计（但它不使用臃肿的 XML ，使用更简单）：
支持中文数字/货币/日期/时间。
# 使用示例，请用 SSML 标签进行包裹
text = "最大数字：<number>65535</number>"
# 最大数字：六五五三五
text = "你的收入：<currency>120000美元</currency>"
# 你的收入：十二万美元
text = "电话号码：<telephone>+8613800138000</telephone>"
# 电话号码：幺三八零零幺三八零零零
text = "版本号码：<number>0.3.5</number>"
# 版本号码：零点三点五
text = "<date>每天20:30</date>记得按时吃饭哦！"
# 每天二十点三十分记得按时吃饭哦！
text = "入库日期：<date>2024/08/06</date>"
# 入库日期：二零二四年八月六日TTS语音合成（英文字母）大小写拼读规则：
（1）需要单个字母发音就大写，比如：USA，USB，ChatGPT，LCD，GPU，CEO。
（2）其它情况正常拼读，就按正常拼写。比如：Nvidia ， Cuda 或者全小写 （nvidia ， cuda ）版本支持：>= 0.3.2
常见需求：直接修改 TTS 的汉字读音，保留拼音输入。
# 开启汉语拼音保留，（TTS标准：数字拼音格式），默认关闭。
LangSegment.setKeepPinyin(True)
# 汉字拼音指定示例：以下句子，括号中的拼音，均识别为中文。
text = "这个字的读音是角(jue2)色，而不是角(jiao3)色" 综上所述，“自动分词”已经极大的提高了我们的工作效率，但还是建议您对分词结果进行人工校对。
特别是中文与日文，存在大量汉字互用，这对自动分词是极具挑战性的，“分词纠错” 解决方案如下：
- （1）自动分词纠错：在中文与日文句子之间，打上句号。来辅助分词（自动上下文分词）。
- （2）手动分词纠错：您可手动添加语言标签<ja>,<ko>,<zh>,<en>等来辅助进行强制分词。
以下是语言标签分词详细示例：
# 手动分词标签的应用示例，例如针对中日汉字有重叠，而需要在 TTS 中混合发音的情况：
# 分词标签内的文本将识别成日文ja内容，也可以写成<ja>内容</ja>
text = "你的名字叫<ja>佐々木？<ja>"
# 或者：
text = "你的名字叫<ja>佐々木？</ja>"
# 以上均能正确输出：
# 处理成中文-- {'lang': 'zh', 'text': '你的名字叫'}
# 处理成日文-- {'lang': 'ja', 'text': '佐々木？'}自动分词能力目前主要针对中文(zh)/日文(ja)/英文(en)/韩文(ko)，进行了特别优化。
它特别适合各种 TTS 前端文本多语种内容的混合分词（自动/手动），训练和推理使用。
# 手动分词标签规范：<语言标签>文本内容</语言标签>
# ===========================================================================
# 如需手动标注，标签需要成对出现，如：“<ja>佐々木<ja>” 或者 “<ja>佐々木</ja>”
# 错误示范：“你的名字叫<ja>佐々木。” 此句子中出现的单个<ja>标签将被忽略，不会处理。
# ===========================================================================版本支持：>=0.2.0
语言过滤组功能, 可以指定保留语言。不在过滤组中的语言将被清除。您可随心搭配TTS语音合成所支持的语言。
# Set language filters
# 设置语言过滤功能，未指定的语言将被清除，使它完全适配您的TTS项目。
LangSegment.setfilters(["zh", "en", "ja", "ko"]) # 标准写法
# 或者写成：
# LangSegment.setfilters(["zh_en_ja_ko"]) # 写法1，过滤效果相同
# LangSegment.setfilters(["zh-en-ja-ko"]) # 写法2，过滤效果相同
# 获取过滤器：
# LangSegment.getfilters()
# 参数组合说明，以下是部份场景示例：
# ["zh"] # 按中文识别
# ["en"] # 按英文识别
# ["ja"] # 按日文识别
# ["ko"] # 按韩文识别
# ["zh_ja"] # 中日混合识别
# ["zh_en"] # 中英混合识别
# ["zh_ko"] # 中韩混合识别
# ["ja_en"] # 日英混合识别
# ["zh_ko_en"] # 中韩英混合识别
# 以上是示例，您可根据自己的TTS项目进行自由组合。版本支持：>=0.2.1
当我们在鉴别纯数字时，比如“123456”，全球通用。如果没有提供上下文，将无法区分归属（默认en）。
这时候，您只需调整语言优先级。就能准确识别。相关示例如下：
# 仅输入独立纯数字：所有国家通用，因为没有提供上下文，所以无法区分语言归属
print(LangSegment.getTexts("123456789")) # 国际纯数字，默认输出：英文=en
# 调整过滤语言优先级，中文优先，数字按中文优先识别
LangSegment.setfilters(["zh","ja"])
print(LangSegment.getTexts("123456789")) # 识别输出：中文=zh
# 调整过滤语言优先级，日语优先，数字按日语优先识别
LangSegment.setfilters(["ja","zh"])
print(LangSegment.getTexts("123456789")) # 识别输出：日文=ja
# 调整过滤语言优先级，韩语优先，数字按韩语优先识别
LangSegment.setfilters(["ko","zh"])
print(LangSegment.getTexts("123456789")) # 识别输出：韩文=ko
# 识别输出：中文，（因为提供了上下文，汉字“编号：”）
LangSegment.setfilters(["ko","zh","en","ja"])
print(LangSegment.getTexts("编号：123456789")) # 提供上下文，识别输出：中文=zh
print(LangSegment.getTexts("Number：123456789")) # 提供上下文，识别输出：英文=en
print(LangSegment.getTexts("번호：123456789")) # 提供上下文，识别输出：韩文=ko 版本支持：>=0.2.1
语言优先级除了对输入的纯数字外，它对中文与日文也特别有用，以下是使用示例：
- 示例汉字词：“番号”，由于在中文和日语，两者使用几乎完全一样，在中日混合模式下。
# 在中日混合下，默认情况为中文优先。
LangSegment.setfilters(["zh","ja","en","ko"])
# 默认处理：
print(LangSegment.getTexts("番号: 123456789"))
# [{'lang': 'zh', 'text': '番号: 123456789 ', 'score': 0.87188566}]
# 默认识别：中文=zh ，识别的参考置信度是：0.87- 而此时，在中日混合模式下，我们希望它识别成：日语=ja。
# 只需按如下调整过滤器的语言优先级。让 ja 优先于 zh 之前。
LangSegment.setfilters(["ja","zh","en","ko"])
# 再次处理：
print(LangSegment.getTexts("番号: 123456789"))
# [{'lang': 'ja', 'text': '番号: 123456789 ', 'score': 0.87188566}]
# 阀值的精准控制下，它被优先识别为我们希望的结果：日文=ja
# 您还可以添加语言标签：精准控制
print(LangSegment.getTexts("<ja>番号: 123456789</ja>"))
# 添加语言标签，正确输出：日文=ja版本支持：>=0.2.2 (法语(French)/越南语(Vietnamese))
版本支持：>=0.2.3 (俄语(Russian)/泰语(Thai))
法语和越南语，您只需在语言过滤器中添加，即可配合分词标签使用。
# 自动分词启用设置：法语="fr" , 越南语="vi", "ru"俄语=Russian, "th"泰语=Thai
LangSegment.setfilters(["fr", "vi" , "zh", "ja", "ko", "en"])
# 可以随意搭配，比如您的TTS只需（越南语/中文），则仅需保留两个语言。
# LangSegment.setfilters(["vi" , "zh"])
# 对应的（法语fr和越南语vi）手动分词语言标签：
# <fr>Français</fr>、<vi>Tiếng Việt</vi>每个语种它们对应的语言分词标签： (ISO 639-1 codes given)：
- <zh>：中文 = Chinese
- <en>：英语 = English
- <ja>：日语 = Japanese
- <ko>：韩语 = Korean
- <fr>：法语 = French
- <vi>：越南语 = Vietnamese
- <ru>：俄语 = Russian
- <th>：泰语 = Thai
- 更多其它97个语种标签，在下方完整列表已经列出。
它经过了高达 97 种语言的预训练，相信它绝对能满足您的 TTS 语音合成项目所需。
comes pre-trained on 97 languages (ISO 639-1 codes given):
af, am, an, ar, as, az, be, bg, bn, br, bs, ca, cs, cy, da, de, dz, el, en, eo, es, et, eu, fa, fi, fo, fr, ga, gl, gu, he, hi, hr, ht, hu, hy, id, is, it, ja, jv, ka, kk, km, kn, ko, ku, ky, la, lb, lo, lt, lv, mg, mk, ml, mn, mr, ms, mt, nb, ne, nl, nn, no, oc, or, pa, pl, ps, pt, qu, ro, ru, rw, se, si, sk, sl, sq, sr, sv, sw, ta, te, th, tl, tr, ug, uk, ur, vi, vo, wa, xh, zh, zu
备注：多语种混合文本转语音合成（TTS），中/日/英/韩/已完成测试。
其它语种未作具体测试，如有Bug和优化建议，欢迎提出或指正，感谢~。
Note: The speech synthesis test content is currently mainly for four categories: Chinese, Japanese, English and Korean.
Other languages have not been specifically tested. If there are any bugs or optimization suggestions, please feel free to raise them or correct them. Thank you~
Special thanks to the following projects: py3langid
