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gauthiier
parent
843b99a4f7
commit
8ee47ec795
34
config.json
34
config.json
@ -1,34 +0,0 @@
|
|||||||
{
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||||||
"voices": [
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "ETHER",
|
|
||||||
"model_dir": "data/tokens+models/Emerson-Nature.txt_bs=64_ns=8000_vs=5000",
|
|
||||||
"tokeniser_file": "data/tokens+models/Emerson-Nature.txt_bs=64_ns=8000_vs=5000/Emerson-Nature.txt_ns=5000.tokenizer.json",
|
|
||||||
"temperature": "0.9"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
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||||||
"name": "CHAOS",
|
|
||||||
"model_dir": "data/tokens+models/Lafontaine-Fables[english].txt_bs=64_ns=3000_vs=5000",
|
|
||||||
"tokeniser_file": "data/tokens+models/Lafontaine-Fables[english].txt_bs=64_ns=3000_vs=5000/Lafontaine-Fables[english].txt_ns=5000.tokenizer.json",
|
|
||||||
"temperature": "1.2"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "BLAKE",
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|
||||||
"model_dir": "data/tokens+models/Blake-Songs-of-Innocence-and-of-Experience.txt_bs=64_ns=3000_vs=5000",
|
|
||||||
"tokeniser_file": "data/tokens+models/Blake-Songs-of-Innocence-and-of-Experience.txt_bs=64_ns=3000_vs=5000/Blake-Songs-of-Innocence-and-of-Experience.txt_ns=5000.tokenizer.json",
|
|
||||||
"temperature": "1.5"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "THEO",
|
|
||||||
"model_dir": "data/tokens+models/Schelling-ON-THE-RELATION-OF-THE-PLASTIC-ARTS-TO-NATURE.txt_bs=64_ns=8000_vs=5000",
|
|
||||||
"tokeniser_file": "data/tokens+models/Schelling-ON-THE-RELATION-OF-THE-PLASTIC-ARTS-TO-NATURE.txt_bs=64_ns=8000_vs=5000/Schelling-ON-THE-RELATION-OF-THE-PLASTIC-ARTS-TO-NATURE.txt_ns=5000.tokenizer.json",
|
|
||||||
"temperature": "1.5"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "POMPOM",
|
|
||||||
"model_dir": "data/tokens+models/NEWNATUREPOEMS.txt_bs=64_ns=5000_vs=5000",
|
|
||||||
"tokeniser_file": "data/tokens+models/NEWNATUREPOEMS.txt_bs=64_ns=5000_vs=5000/NEWNATUREPOEMS.txt_ns=5000.tokenizer.json",
|
|
||||||
"temperature": "0.5"
|
|
||||||
}
|
|
||||||
]
|
|
||||||
}
|
|
||||||
107
speak_metric.py
107
speak_metric.py
@ -1,107 +0,0 @@
|
|||||||
import argparse, json, sys, time, random
|
|
||||||
import utterance.voice
|
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||||||
import utterance.utils
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||||||
import utterance.osc
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||||||
import examine.metric
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||||||
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||||||
UTTERANCE_LEN = 16
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||||||
def format_str(text: str) -> str:
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||||||
t = utterance.utils.clean(text)
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||||||
return utterance.utils.format(t)
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||||||
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||||||
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||||||
def main() -> int:
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||||||
p = argparse.ArgumentParser()
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||||||
p.add_argument("-c", "--config", type=str, default="voice.config.json", help="configuratin file")
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||||||
p.add_argument("-i", "--iterations", type=int, default=10, help="number of iterations")
|
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||||||
args = p.parse_args()
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||||||
|
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||||||
with open(args.config) as f:
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||||||
conf = json.load(f)
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||||||
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||||||
voices = []
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||||||
for v in conf['voices']:
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||||||
model = v['model']
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||||||
voice = utterance.voice.Voice(name=v["name"].upper(), model=model['model_dir'], tokenizer=model['tokeniser_file'], temp=float(model["temperature"]), lenght=UTTERANCE_LEN)
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||||||
voice.set_channel(v['osc_channel']['root'], v['osc_channel']['utterance'])
|
|
||||||
voices.append(voice)
|
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||||||
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||||||
broadcast = utterance.osc.OscBroadcaster(name="osc_broadcast", host=conf['host'], port=conf['port'], command_channel=conf['command_osc_channel'])
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||||||
broadcast.start_osc()
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nbr_voices = len(voices)
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||||||
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state = 'c'
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||||||
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||||||
metric = examine.metric.Metric(model_input='data/models/doc2vec.model')
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||||||
|
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||||||
s = set(range(0, nbr_voices - 1))
|
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||||||
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||||||
rindex = random.sample(s, 1)[0]
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||||||
|
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||||||
v = voices[rindex]
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||||||
uv = v.utter_one()
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||||||
uv = format_str(uv)
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||||||
|
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||||||
v_vec = metric.vector(uv)
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||||||
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||||||
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||||||
while state == 'c':
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||||||
candidates = random.sample(s, 3)
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||||||
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||||||
results = []
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||||||
for c in candidates:
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||||||
if c == rindex:
|
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||||||
continue
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||||||
vc = voices[c]
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|
||||||
vc_texts = vc.utter_n(n=150)
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||||||
for t in vc_texts:
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||||||
t = format_str(t)
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||||||
t_vec = metric.vector(t)
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||||||
d = examine.metric.cos_dist(v_vec, t_vec)
|
|
||||||
results.append([d, t, c])
|
|
||||||
|
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||||||
# vv = voices[rrindex]
|
|
||||||
# texts = vv.utter_n(n=150)
|
|
||||||
# # texts = v.utter_n(n=150)
|
|
||||||
# results = []
|
|
||||||
# for t in texts:
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||||||
# t = format_str(t)
|
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||||||
# t_vec = metric.vector(uv)
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||||||
# d = examine.metric.cos_dist(v_vec, t_vec)
|
|
||||||
# results.append((d, t))
|
|
||||||
|
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||||||
results.sort(key=lambda t: t[0], reverse=True)
|
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||||||
|
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||||||
print('----------------------------')
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||||||
print(v.name + ":")
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||||||
print(uv)
|
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||||||
print('----------------------------')
|
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||||||
|
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||||||
for r in results[:2]:
|
|
||||||
print('-->' + str(r[0]))
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|
||||||
print(r[1])
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|
||||||
print('+++++++++++++++++++++++++')
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||||||
|
|
||||||
|
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||||||
# new round
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||||||
top = results[0]
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||||||
rindex = top[2]
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||||||
v = voices[rindex]
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||||||
uv = top[1]
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||||||
v_vec = metric.vector(top[1])
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||||||
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||||||
state = input("Continue? ")
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||||||
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broadcast.terminate_osc()
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||||||
if __name__ == '__main__':
|
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||||||
sys.exit(main())
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||||||
@ -1,159 +0,0 @@
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|||||||
import argparse, json, sys, time, random
|
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||||||
import utterance.voice
|
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||||||
import utterance.utils
|
|
||||||
import examine.metric
|
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||||||
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||||||
from osc4py3.as_eventloop import *
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||||||
from osc4py3 import oscbuildparse
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||||||
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||||||
voices_broadcast = {}
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||||||
conf = {}
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def init_broadcast():
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||||||
global conf, voices_broadcast
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||||||
with open('voice.config.json') as f:
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||||||
conf = json.load(f)
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||||||
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||||||
# configure voices and their channels
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||||||
for v in conf['voices']:
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||||||
voices_broadcast[v['name']] = v['osc_channel']['root'] + v['osc_channel']['utterance']
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||||||
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print(voices_broadcast)
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||||||
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# Start the system.
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osc_startup()
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||||||
# Make client channels to send packets.
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osc_udp_client(conf['host'], conf['port'], "aaaa")
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def broadcast_utterance(name, utterance):
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global conf, voices_broadcast
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sentences = utterance.split('\n')
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text = name + ":"
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for t in sentences:
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||||||
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||||||
if ',' in t:
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phrases = t.split(',')
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for i in range(0, len(phrases)):
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||||||
p = phrases[i]
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||||||
if p != "":
|
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||||||
text += " " + p
|
|
||||||
if i != len(phrases) - 1 :
|
|
||||||
text += ','
|
|
||||||
msg = oscbuildparse.OSCMessage(voices_broadcast[name], None, [text])
|
|
||||||
osc_send(msg, "aaaa")
|
|
||||||
osc_process()
|
|
||||||
time.sleep(2)
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
if text == "":
|
|
||||||
text += t
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
text += "\n" + t
|
|
||||||
msg = oscbuildparse.OSCMessage(voices_broadcast[name], None, [text])
|
|
||||||
osc_send(msg, "aaaa")
|
|
||||||
osc_process()
|
|
||||||
time.sleep(2)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
msg = oscbuildparse.OSCMessage(conf['command_osc_channel'], None, ["clear"])
|
|
||||||
osc_send(msg, "aaaa")
|
|
||||||
osc_process()
|
|
||||||
|
|
||||||
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||||||
def format_str(text: str) -> str:
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||||||
t = utterance.utils.clean(text)
|
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||||||
return utterance.utils.format(t)
|
|
||||||
|
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||||||
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||||||
def main() -> int:
|
|
||||||
|
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||||||
p = argparse.ArgumentParser()
|
|
||||||
p.add_argument("-c", "--config", type=str, default="config.json", help="configuratin file")
|
|
||||||
p.add_argument("-i", "--iterations", type=int, default=10, help="number of iterations")
|
|
||||||
args = p.parse_args()
|
|
||||||
|
|
||||||
print(args)
|
|
||||||
|
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||||||
with open(args.config) as f:
|
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||||||
conf = json.load(f)
|
|
||||||
|
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||||||
voices = []
|
|
||||||
for v in conf['voices']:
|
|
||||||
voice = utterance.voice.Voice(name=v["name"].upper(), model=v['model_dir'], tokenizer=v['tokeniser_file'], temp=float(v["temperature"]), lenght=7)
|
|
||||||
voices.append(voice)
|
|
||||||
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||||||
init_broadcast()
|
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||||||
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||||||
nbr_voices = len(voices)
|
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||||||
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||||||
state = 'c'
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||||||
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||||||
metric = examine.metric.Metric(model_input='data/models/doc2vec.model')
|
|
||||||
|
|
||||||
s = set(range(0, nbr_voices - 1))
|
|
||||||
|
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||||||
# rindex = random.sample(s, 1)[0]
|
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||||||
rindex = 4
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||||||
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||||||
v = voices[rindex]
|
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||||||
uv = v.utter_one()
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||||||
uv = format_str(uv)
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||||||
|
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||||||
v_vec = metric.vector(uv)
|
|
||||||
|
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||||||
|
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||||||
while 1:
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||||||
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||||||
candidates = random.sample(s, 2)
|
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||||||
|
|
||||||
results = []
|
|
||||||
for c in candidates:
|
|
||||||
if c == rindex:
|
|
||||||
continue
|
|
||||||
vc = voices[c]
|
|
||||||
vc_texts = vc.utter_n(n=25)
|
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||||||
for t in vc_texts:
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||||||
t = format_str(t)
|
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||||||
t_vec = metric.vector(t)
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||||||
d = examine.metric.cos_dist(v_vec, t_vec)
|
|
||||||
results.append([d, t, c])
|
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||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
results.sort(key=lambda t: t[0], reverse=True)
|
|
||||||
|
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||||||
# print('----------------------------')
|
|
||||||
# print(v.name + ":")
|
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||||||
# print(uv)
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|
||||||
# print('----------------------------')
|
|
||||||
|
|
||||||
broadcast_utterance(v.name, uv)
|
|
||||||
|
|
||||||
# for r in results[:2]:
|
|
||||||
# print('-->' + str(r[0]))
|
|
||||||
# print(r[1])
|
|
||||||
# print('+++++++++++++++++++++++++')
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# new round
|
|
||||||
|
|
||||||
top = results[0]
|
|
||||||
rindex = top[2]
|
|
||||||
v = voices[rindex]
|
|
||||||
uv = top[1]
|
|
||||||
v_vec = metric.vector(top[1])
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# state = input("Continue? ")
|
|
||||||
|
|
||||||
osc_terminate()
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
if __name__ == '__main__':
|
|
||||||
sys.exit(main())
|
|
||||||
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