onlybetheone
2022-12-22 ff477cf1487a074d9febcf7472ecb397a83a8964
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
# Copyright NeMo (https://github.com/NVIDIA/NeMo). All Rights Reserved.
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
 
import pynini
from fun_text_processing.text_normalization.en.graph_utils import DAMO_NOT_QUOTE, DAMO_SPACE, GraphFst, delete_space
from pynini.lib import pynutil
 
 
class DecimalFst(GraphFst):
    """
    Finite state transducer for verbalizing decimal, e.g.
        decimal { negative: "true" integer_part: "3," fractional_part: "2" } -> -3,2
 
    Args:
        deterministic: if True will provide a single transduction option,
            for False multiple transduction are generated (used for audio-based normalization)
    """
 
    def __init__(self, deterministic: bool = True):
        super().__init__(name="decimal", kind="verbalize", deterministic=deterministic)
 
        optional_sign = pynini.closure(pynini.cross("negative: \"true\" ", "-"), 0, 1)
 
        integer = pynutil.delete(" \"") + pynini.closure(DAMO_NOT_QUOTE, 1) + pynutil.delete("\"")
        integer_part = pynutil.delete("integer_part:") + integer
        fractional_part = pynutil.delete("fractional_part:") + integer
        optional_quantity = pynini.closure(pynini.accep(DAMO_SPACE) + pynutil.delete("quantity:") + integer, 0, 1)
 
        graph = optional_sign + integer_part + delete_space + fractional_part + optional_quantity
        delete_tokens = self.delete_tokens(graph)
        self.fst = delete_tokens.optimize()