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# THCHS-30 数据集强制对齐实验
本实验对 THCHS-30 中文数据集用 [Montreal-Forced-Aligner ](https://montreal-forced-aligner.readthedocs.io/en/latest/index.html ) 进行强制对齐。
THCHS-30 的文本标注数据分为：
1. 汉字级别（ ） ， ，
2. 音节级别（ ） ，
3. 音素级别（ ） ， ， ， ，
数据 A11_0 文本示例如下：
```
lv4 shi4 yang2 chun1 yan1 jing3 da4 kuai4 wen2 zhang1 de5 di3 se4 si4 yue4 de5 lin2 luan2 geng4 shi4 lv4 de5 xian1 huo2 xiu4 mei4 shi1 yi4 ang4 ran2↩
l v4 sh ix4 ii iang2 ch un1 ii ian1 j ing3 d a4 k uai4 uu un2 zh ang1 d e5 d i3 s e4 s iy4 vv ve4 d e5 l in2 l uan2 g eng4 sh ix4 l v4 d e5 x ian1 h uo2 x iu4 m ei4 sh ix1 ii i4 aa ang4 r an2
```
## 开始实验
在本项目的 根目录/tools 执行
```
```
下载 MFA 的可执行包（也会同时下载本项目所需的其他工具）
执行如下命令：
```
./run.sh
```
应用程序会自动下载 THCHS-30数据集， `run.sh` 中的参数 `LEXICON_NAME` 来决定您需要强制对齐的级别（ ）
## MFA 所使用的字典
MFA 字典的格式请参考: [MFA 官方文档 ](https://montreal-forced-aligner.readthedocs.io/en/latest/ )
phone.lexicon 直接使用的是 `THCHS-30/data_thchs30/lm_phone/lexicon.txt`
word.lexicon 考虑到了中文的多音字，使用**带概率的字典**, 生成规则请参考 `local/gen_word2phone.py`
`syllable.lexicon` 获取自 [DNSun/thchs30-pinyin2tone ](https://github.com/DNSun/thchs30-pinyin2tone )
## 对齐结果
我们提供了三种级别 MFA `data/dict` 中，`phone.lexicon` 和` word.lexicon` 运行数据预处理代码后会自动从原始数据集复制或生成）
**phone 级别：** [phone.lexicon ](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/MFA/THCHS30/phone/phone.lexicon )、 [对齐结果 ](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/MFA/THCHS30/phone/thchs30_alignment.tar.gz )、[模型](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/MFA/THCHS30/phone/thchs30_model.zip)
**syllabel 级别：** [syllable.lexicon ](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/MFA/THCHS30/syllable/syllable.lexicon )、[对齐结果](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/MFA/THCHS30/syllable/thchs30_alignment.tar.gz)、[模型](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/MFA/THCHS30/syllable/thchs30_model.zip)
**word 级别：** [word.lexicon ](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/MFA/THCHS30/word/word.lexicon )、[对齐结果](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/MFA/THCHS30/word/thchs30_alignment.tar.gz)、[模型](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/MFA/THCHS30/word/thchs30_model.zip)
随后，您可以参考 [MFA 官方文档 ](https://montreal-forced-aligner.readthedocs.io/en/latest/ ) 使用我们给您提供好的模型直接对自己的数据集进行强制对齐，注意，您需要使用和模型对应的 lexicon 文件，当文本是汉字时，您需要用空格把不同的**汉字**（而不是词语）分开
