modelscope-funasr中想要支持一种新的语言，应该要修改tokenize吧？

在ModelScope-FunASR中，如果想要支持一种新的语言，确实可能需要对tokenize（分词）部分进行修改或扩展。以下是具体的原因和操作建议：

1. Tokenize的作用

Tokenize是语音合成工具包中的关键步骤之一，用于将输入文本分解为模型可以处理的基本单元（如字、词或子词）。对于FunASR的FunClip模块，分词的质量直接影响到后续语音合成的效果。

• 如果目标语言的分词规则与现有支持的语言（如中文或英文）不同，则需要调整分词逻辑。
• 分词通常依赖于特定语言的词典文件（vocab_file）和分词算法（如BPE或SentencePiece）。

2. 需要修改的内容

为了支持新语言，您可能需要对以下配置或代码进行修改：

（1）词典文件（vocab_file）

• 每种语言通常需要一个专门的词典文件来定义词汇表。例如，中文可能使用基于汉字的词典，而英文则使用基于单词或子词的词典。
• 如果目标语言没有现成的词典文件，您需要根据语料库生成一个新的词典文件，并将其路径配置到vocab_file参数中。

（2）分词类型（tokenizer_type）

• FunASR支持多种分词算法，如BPE（Byte Pair Encoding）和SentencePiece。不同的语言可能适合不同的分词算法。
• 如果目标语言的分词需求与现有算法不匹配，您可能需要实现或引入新的分词算法。

（3）输出格式（output_type）

• output_type决定了分词后的输出形式，可以是词ID（word_id）或分词后的字符串（word）。
• 对于新语言，您需要确保输出格式与后续模型的输入要求一致。

（4）特殊字符处理

• 新语言可能包含特殊的字符集或符号（如阿拉伯语的连写规则或泰语的声调符号），这些需要在文本归一化（text_normalizer）阶段进行处理。
• 文本归一化功能包括大小写转换、简繁体归一、全半角归一等，您可以根据目标语言的特点扩展这些功能。

3. 操作步骤

以下是支持新语言的具体操作步骤：

（1）准备语言资源

• 收集目标语言的语料库，并生成对应的词典文件（vocab_file）。
• 确保语料库覆盖目标语言的常用词汇和语法结构。

（2）选择或实现分词算法

• 根据目标语言的特点，选择合适的分词算法（如BPE或SentencePiece）。
• 如果现有算法无法满足需求，可以参考开源项目（如Hugging Face或ModelScope）实现自定义分词器。

（3）更新配置文件

• 修改tokenize_feature的配置，指定新的vocab_file、tokenizer_type和其他相关参数。例如：

{
 "feature_name": "new_language_token",
 "feature_type": "tokenize_feature",
 "expression": "item:text",
 "vocab_file": "new_language_vocab.json",
 "tokenizer_type": "bpe",
 "output_type": "word_id",
 "output_delim": ","
}

（4）验证分词效果

• 使用测试数据验证分词器的输出是否符合预期。
• 如果分词结果不理想，可以调整词典文件或分词算法。

4. 重要提醒

• 多语言支持：如果目标语言与现有语言有较大差异（如字符集、语法结构等），建议单独设计分词逻辑，而不是复用现有配置。
• 性能优化：分词过程可能会影响整体性能，特别是在处理大规模语料时。建议对分词器进行性能测试和优化。
• 兼容性检查：确保分词后的输出能够与后续模型（如语音合成模型）无缝对接。

通过以上步骤，您可以成功扩展ModelScope-FunASR以支持新的语言。