mirror of
https://github.com/remsky/Kokoro-FastAPI.git
synced 2025-08-05 16:48:53 +00:00
Update Docker configuration, enhance audio service autoplay, and improve styling
This commit is contained in:
remsky
parent
d3741d0d99
commit
fe6c9acaf5
16 changed files with 467 additions and 1253 deletions
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@ -64,6 +64,85 @@ class KokoroV1(BaseModelBackend):
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except Exception as e:
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except Exception as e:
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raise RuntimeError(f"Failed to load Kokoro model: {e}")
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raise RuntimeError(f"Failed to load Kokoro model: {e}")
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async def generate_from_tokens(
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self,
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tokens: str,
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voice: Union[str, Tuple[str, Union[torch.Tensor, str]]],
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speed: float = 1.0
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) -> AsyncGenerator[np.ndarray, None]:
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"""Generate audio from phoneme tokens.
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Args:
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tokens: Input phoneme tokens to synthesize
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voice: Either a voice path string or a tuple of (voice_name, voice_tensor/path)
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speed: Speed multiplier
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Yields:
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Generated audio chunks
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Raises:
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RuntimeError: If generation fails
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"""
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if not self.is_loaded:
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raise RuntimeError("Model not loaded")
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try:
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# Memory management for GPU
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if self._device == "cuda":
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if self._check_memory():
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self._clear_memory()
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# Handle voice input
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voice_path: str
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if isinstance(voice, tuple):
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voice_name, voice_data = voice
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if isinstance(voice_data, str):
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voice_path = voice_data
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else:
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# Save tensor to temporary file
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import tempfile
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temp_dir = tempfile.gettempdir()
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voice_path = os.path.join(temp_dir, f"{voice_name}.pt")
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# Save tensor with CPU mapping for portability
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torch.save(voice_data.cpu(), voice_path)
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else:
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voice_path = voice
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# Load voice tensor with proper device mapping
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voice_tensor = await paths.load_voice_tensor(voice_path, device=self._device)
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# Save back to a temporary file with proper device mapping
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import tempfile
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||||||
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temp_dir = tempfile.gettempdir()
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temp_path = os.path.join(temp_dir, f"temp_voice_{os.path.basename(voice_path)}")
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||||||
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await paths.save_voice_tensor(voice_tensor, temp_path)
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||||||
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voice_path = temp_path
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# Generate using pipeline's generate_from_tokens method
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logger.debug(f"Generating audio from tokens: '{tokens[:100]}...'")
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for result in self._pipeline.generate_from_tokens(
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tokens=tokens,
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voice=voice_path,
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speed=speed,
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||||||
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model=self._model
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||||||
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):
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||||||
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if result.audio is not None:
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logger.debug(f"Got audio chunk with shape: {result.audio.shape}")
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yield result.audio.numpy()
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else:
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logger.warning("No audio in chunk")
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except Exception as e:
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logger.error(f"Generation failed: {e}")
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if (
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self._device == "cuda"
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and model_config.pytorch_gpu.retry_on_oom
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and "out of memory" in str(e).lower()
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||||||
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):
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||||||
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self._clear_memory()
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async for chunk in self.generate_from_tokens(tokens, voice, speed):
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yield chunk
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raise
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||||||
async def generate(
|
async def generate(
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self,
|
self,
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||||||
text: str,
|
text: str,
|
||||||
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||||||
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@ -27,24 +27,12 @@ def process_text_chunk(text: str, language: str = "a", skip_phonemize: bool = Fa
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start_time = time.time()
|
start_time = time.time()
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||||||
|
|
||||||
if skip_phonemize:
|
if skip_phonemize:
|
||||||
# Input is already phonemes, just tokenize
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||||||
t0 = time.time()
|
|
||||||
tokens = tokenize(text)
|
tokens = tokenize(text)
|
||||||
t1 = time.time()
|
|
||||||
else:
|
else:
|
||||||
# Normal text processing pipeline
|
# Normal text processing pipeline
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||||||
t0 = time.time()
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||||||
normalized = normalize_text(text)
|
normalized = normalize_text(text)
|
||||||
t1 = time.time()
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||||||
|
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||||||
|
|
||||||
t0 = time.time()
|
|
||||||
phonemes = phonemize(normalized, language, normalize=False) # Already normalized
|
phonemes = phonemize(normalized, language, normalize=False) # Already normalized
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||||||
t1 = time.time()
|
|
||||||
|
|
||||||
t0 = time.time()
|
|
||||||
tokens = tokenize(phonemes)
|
tokens = tokenize(phonemes)
|
||||||
t1 = time.time()
|
|
||||||
|
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||||||
total_time = time.time() - start_time
|
total_time = time.time() - start_time
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||||||
logger.debug(f"Total processing took {total_time*1000:.2f}ms for chunk: '{text[:50]}...'")
|
logger.debug(f"Total processing took {total_time*1000:.2f}ms for chunk: '{text[:50]}...'")
|
||||||
|
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@ -95,13 +83,55 @@ def get_sentence_info(text: str) -> List[Tuple[str, List[int], int]]:
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||||||
return results
|
return results
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||||||
|
|
||||||
async def smart_split(text: str, max_tokens: int = ABSOLUTE_MAX) -> AsyncGenerator[Tuple[str, List[int]], None]:
|
async def smart_split(text: str, max_tokens: int = ABSOLUTE_MAX) -> AsyncGenerator[Tuple[str, List[int]], None]:
|
||||||
"""Build optimal chunks targeting 300-400 tokens, never exceeding max_tokens."""
|
"""Build optimal chunks targeting 300-400 tokens, never exceeding max_tokens.
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||||||
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Special symbols:
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- <<>> : Forces a break between chunks
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||||||
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"""
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||||||
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CHUNK_BREAK = "<<>>"
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||||||
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||||||
start_time = time.time()
|
start_time = time.time()
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||||||
chunk_count = 0
|
chunk_count = 0
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||||||
logger.info(f"Starting smart split for {len(text)} chars")
|
logger.info(f"Starting smart split for {len(text)} chars")
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||||||
|
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||||||
# Process all sentences
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# First split on forced break symbol
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||||||
sentences = get_sentence_info(text)
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forced_chunks = [chunk.strip() for chunk in text.split(CHUNK_BREAK) if chunk.strip()]
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||||||
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|
||||||
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# If no forced breaks, process normally
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||||||
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if len(forced_chunks) <= 1:
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||||||
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sentences = get_sentence_info(text)
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||||||
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else:
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||||||
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# Process each forced chunk separately
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||||||
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for forced_chunk in forced_chunks:
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||||||
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# Process sentences within this forced chunk
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||||||
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chunk_sentences = get_sentence_info(forced_chunk)
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||||||
|
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||||||
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# Process and yield all sentences in this chunk before moving to next
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||||||
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current_chunk = []
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||||||
|
current_tokens = []
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||||||
|
current_count = 0
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||||||
|
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||||||
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for sentence, tokens, count in chunk_sentences:
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||||||
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if current_count + count <= TARGET_MAX:
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||||||
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current_chunk.append(sentence)
|
||||||
|
current_tokens.extend(tokens)
|
||||||
|
current_count += count
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||||||
|
else:
|
||||||
|
if current_chunk:
|
||||||
|
chunk_text = " ".join(current_chunk)
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||||||
|
chunk_count += 1
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||||||
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yield chunk_text, current_tokens
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||||||
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current_chunk = [sentence]
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||||||
|
current_tokens = tokens
|
||||||
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current_count = count
|
||||||
|
|
||||||
|
# Yield remaining sentences in this forced chunk
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||||||
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if current_chunk:
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||||||
|
chunk_text = " ".join(current_chunk)
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||||||
|
chunk_count += 1
|
||||||
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yield chunk_text, current_tokens
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||||||
|
|
||||||
|
# Skip the rest of the processing since we've handled all chunks
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||||||
|
return
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||||||
|
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||||||
current_chunk = []
|
current_chunk = []
|
||||||
current_tokens = []
|
current_tokens = []
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -485,31 +485,29 @@ class TTSService:
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||||||
start_time = time.time()
|
start_time = time.time()
|
||||||
try:
|
try:
|
||||||
# Get backend and voice path
|
# Get backend and voice path
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||||||
raise ValueError("Not yet implemented")
|
|
||||||
# linked to https://github.com/hexgrad/kokoro/pull/53 or similiar
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||||||
backend = self.model_manager.get_backend()
|
backend = self.model_manager.get_backend()
|
||||||
voice_name, voice_path = await self._get_voice_path(voice)
|
voice_name, voice_path = await self._get_voice_path(voice)
|
||||||
|
|
||||||
# if isinstance(backend, KokoroV1):
|
if isinstance(backend, KokoroV1):
|
||||||
# # For Kokoro V1, pass phonemes directly to pipeline
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# For Kokoro V1, use generate_from_tokens with raw phonemes
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||||||
# result = None
|
result = None
|
||||||
# for r in backend._pipeline(
|
for r in backend._pipeline.generate_from_tokens(
|
||||||
# phonemes,
|
tokens=phonemes, # Pass raw phonemes string
|
||||||
# voice=voice_path,
|
voice=voice_path,
|
||||||
# speed=speed,
|
speed=speed,
|
||||||
# model=backend._model
|
model=backend._model
|
||||||
# ):
|
):
|
||||||
# if r.audio is not None:
|
if r.audio is not None:
|
||||||
# result = r
|
result = r
|
||||||
# break
|
break
|
||||||
|
|
||||||
# if result is None or result.audio is None:
|
if result is None or result.audio is None:
|
||||||
# raise ValueError("No audio generated")
|
raise ValueError("No audio generated")
|
||||||
|
|
||||||
# processing_time = time.time() - start_time
|
processing_time = time.time() - start_time
|
||||||
# return result.audio.numpy(), processing_time
|
return result.audio.numpy(), processing_time
|
||||||
# else:
|
else:
|
||||||
pass
|
raise ValueError("Phoneme generation only supported with Kokoro V1 backend")
|
||||||
|
|
||||||
except Exception as e:
|
except Exception as e:
|
||||||
logger.error(f"Error in phoneme audio generation: {str(e)}")
|
logger.error(f"Error in phoneme audio generation: {str(e)}")
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -15,7 +15,7 @@ __pycache__
|
||||||
|
|
||||||
# Environment
|
# Environment
|
||||||
# .env
|
# .env
|
||||||
.venv
|
.venv*
|
||||||
env/
|
env/
|
||||||
venv/
|
venv/
|
||||||
ENV/
|
ENV/
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -19,7 +19,7 @@ services:
|
||||||
reservations:
|
reservations:
|
||||||
devices:
|
devices:
|
||||||
- driver: nvidia
|
- driver: nvidia
|
||||||
count: 1
|
count: all
|
||||||
capabilities: [gpu]
|
capabilities: [gpu]
|
||||||
|
|
||||||
# # Gradio UI service
|
# # Gradio UI service
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||||||
|
|
|
||||||
Binary file not shown.
48
examples/phoneme_examples/test_phoneme_generation.py
Normal file
48
examples/phoneme_examples/test_phoneme_generation.py
Normal file
|
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@ -0,0 +1,48 @@
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||||||
|
import requests
|
||||||
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import os
|
||||||
|
import json
|
||||||
|
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||||||
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def main():
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# Test phoneme string
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phonemes = "hˈɛloʊ wˈɜrld" # "Hello world" in phonemes
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||||||
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||||||
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try:
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||||||
|
print("\nTesting phoneme generation via API...")
|
||||||
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||||||
|
# Create request payload
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||||||
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payload = {
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||||||
|
"phonemes": phonemes,
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||||||
|
"voice": "af_bella" # Using bella voice
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||||||
|
}
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||||||
|
|
||||||
|
# Make request to the API endpoint
|
||||||
|
response = requests.post(
|
||||||
|
"http://localhost:8880/dev/generate_from_phonemes",
|
||||||
|
json=payload,
|
||||||
|
stream=True # Enable streaming for audio data
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# Check if request was successful
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||||||
|
if response.status_code == 200:
|
||||||
|
# Create output directory if it doesn't exist
|
||||||
|
os.makedirs("examples/phoneme_examples/output", exist_ok=True)
|
||||||
|
|
||||||
|
# Save the audio response
|
||||||
|
output_path = 'examples/phoneme_examples/output/phoneme_test.wav'
|
||||||
|
with open(output_path, 'wb') as f:
|
||||||
|
for chunk in response.iter_content(chunk_size=8192):
|
||||||
|
if chunk:
|
||||||
|
f.write(chunk)
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||||||
|
|
||||||
|
print(f"\nAudio saved to: {output_path}")
|
||||||
|
print("\nPhoneme test completed successfully!")
|
||||||
|
print(f"\nInput phonemes: {phonemes}")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
print(f"Error: API request failed with status code {response.status_code}")
|
||||||
|
print(f"Response: {response.text}")
|
||||||
|
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
print(f"An error occurred: {str(e)}")
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||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
main()
|
||||||
|
|
@ -36,8 +36,8 @@ dependencies = [
|
||||||
"matplotlib>=3.10.0",
|
"matplotlib>=3.10.0",
|
||||||
"mutagen>=1.47.0",
|
"mutagen>=1.47.0",
|
||||||
"psutil>=6.1.1",
|
"psutil>=6.1.1",
|
||||||
"kokoro==0.7.4",
|
"kokoro==0.7.6",
|
||||||
'misaki[en,ja,ko,zh,vi]==0.7.4',
|
'misaki[en,ja,ko,zh,vi]==0.7.6',
|
||||||
"spacy>=3.7.6",
|
"spacy>=3.7.6",
|
||||||
"en-core-web-sm @ https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_sm-3.8.0/en_core_web_sm-3.8.0-py3-none-any.whl"
|
"en-core-web-sm @ https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_sm-3.8.0/en_core_web_sm-3.8.0-py3-none-any.whl"
|
||||||
]
|
]
|
||||||
|
|
|
||||||
122
web/index.html
122
web/index.html
|
|
@ -23,6 +23,7 @@
|
||||||
<div class="scanline"></div>
|
<div class="scanline"></div>
|
||||||
</div>
|
</div>
|
||||||
<div class="overlay"></div>
|
<div class="overlay"></div>
|
||||||
|
<div class="grid-overlay"></div>
|
||||||
<div class="badges-container">
|
<div class="badges-container">
|
||||||
<a href="https://huggingface.co/hexgrad/Kokoro-82M" target="_blank" class="badge">
|
<a href="https://huggingface.co/hexgrad/Kokoro-82M" target="_blank" class="badge">
|
||||||
<img src="https://img.shields.io/badge/Powered--by--HexGrad%2FKokoro--82M-black?logo=huggingface&logoColor=white&labelColor=black&style=for-the-badge" alt="HexGrad/Kokoro-82M on Hugging Face">
|
<img src="https://img.shields.io/badge/Powered--by--HexGrad%2FKokoro--82M-black?logo=huggingface&logoColor=white&labelColor=black&style=for-the-badge" alt="HexGrad/Kokoro-82M on Hugging Face">
|
||||||
|
|
@ -45,64 +46,75 @@
|
||||||
|
|
||||||
<main>
|
<main>
|
||||||
<div class="input-section">
|
<div class="input-section">
|
||||||
<textarea
|
<div class="help-icon" title="Tips">
|
||||||
id="text-input"
|
<svg width="20" height="20" viewBox="0 0 24 24" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
|
||||||
placeholder="Enter text to convert to speech..."
|
<path d="M12 22C6.477 22 2 17.523 2 12S6.477 2 12 2s10 4.477 10 10-4.477 10-10 10zm-1-7v2h2v-2h-2zm2-1.645A3.502 3.502 0 0012 6.5a3.501 3.501 0 00-3.433 2.813l1.962.393A1.5 1.5 0 1112 11.5a1 1 0 00-1 1V14h2v-.645z" fill="currentColor"/>
|
||||||
></textarea>
|
</svg>
|
||||||
<div class="controls">
|
<div class="tooltip-content">
|
||||||
<div class="voice-select-container">
|
<h4>Tips</h4>
|
||||||
<input
|
<ul>
|
||||||
type="text"
|
<li>Use <code><<>></code> to add an intentional break between chunks</li>
|
||||||
id="voice-search"
|
</ul>
|
||||||
class="voice-search"
|
|
||||||
placeholder="Search voices..."
|
|
||||||
>
|
|
||||||
<div class="voice-dropdown" id="voice-dropdown">
|
|
||||||
<div class="voice-options" id="voice-options">
|
|
||||||
<!-- Voice options will be inserted here -->
|
|
||||||
</div>
|
|
||||||
</div>
|
|
||||||
<div class="selected-voices" id="selected-voices">
|
|
||||||
<!-- Selected voice tags will appear here -->
|
|
||||||
</div>
|
|
||||||
</div>
|
|
||||||
<div class="options">
|
|
||||||
<div class="option-group">
|
|
||||||
<label>
|
|
||||||
<input type="checkbox" id="autoplay-toggle" checked>
|
|
||||||
Auto-play
|
|
||||||
</label>
|
|
||||||
<select id="format-select" class="format-select">
|
|
||||||
<option value="mp3">MP3</option>
|
|
||||||
<option value="wav">WAV</option>
|
|
||||||
<option value="pcm">PCM</option>
|
|
||||||
</select>
|
|
||||||
</div>
|
|
||||||
<div class="speed-control">
|
|
||||||
<label for="speed-slider">Speed: <span id="speed-value">1.0</span>x</label>
|
|
||||||
<input type="range" id="speed-slider" min="0.1" max="4" step="0.1" value="1.0">
|
|
||||||
</div>
|
|
||||||
</div>
|
|
||||||
<div class="button-group">
|
|
||||||
<input type="file" id="file-input" accept=".txt" style="display: none;">
|
|
||||||
<button id="upload-btn" class="clear-btn">
|
|
||||||
Upload Text
|
|
||||||
</button>
|
|
||||||
<button id="clear-btn" class="clear-btn">
|
|
||||||
Clear Text
|
|
||||||
</button>
|
|
||||||
<button id="generate-btn">
|
|
||||||
<span class="btn-text">Generate Speech</span>
|
|
||||||
<span class="loader"></span>
|
|
||||||
</button>
|
|
||||||
<button id="cancel-btn" class="cancel-btn" style="display: none;">
|
|
||||||
Cancel
|
|
||||||
</button>
|
|
||||||
</div>
|
</div>
|
||||||
</div>
|
</div>
|
||||||
|
<textarea
|
||||||
|
id="text-input"
|
||||||
|
placeholder="Enter text to convert to speech..."
|
||||||
|
></textarea>
|
||||||
|
<div class="text-controls">
|
||||||
|
<input type="file" id="file-input" accept=".txt" style="display: none;">
|
||||||
|
<button id="upload-btn" class="clear-btn">
|
||||||
|
Upload Text
|
||||||
|
</button>
|
||||||
|
<button id="clear-btn" class="clear-btn">
|
||||||
|
Clear Text
|
||||||
|
</button>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
</div>
|
</div>
|
||||||
|
<div class="controls">
|
||||||
<div class="player-section">
|
<div class="voice-select-container">
|
||||||
|
<input
|
||||||
|
type="text"
|
||||||
|
id="voice-search"
|
||||||
|
class="voice-search"
|
||||||
|
placeholder="Search voices..."
|
||||||
|
autocomplete="off"
|
||||||
|
>
|
||||||
|
<div class="voice-dropdown" id="voice-dropdown">
|
||||||
|
<div class="voice-options" id="voice-options">
|
||||||
|
<!-- Voice options will be inserted here -->
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
<div class="selected-voices" id="selected-voices">
|
||||||
|
<!-- Selected voice tags will appear here -->
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
<div class="options">
|
||||||
|
<div class="option-group">
|
||||||
|
<label>
|
||||||
|
<input type="checkbox" id="autoplay-toggle" checked>
|
||||||
|
Auto-play
|
||||||
|
</label>
|
||||||
|
<select id="format-select" class="format-select">
|
||||||
|
<option value="mp3">MP3</option>
|
||||||
|
<option value="wav">WAV</option>
|
||||||
|
<option value="pcm">PCM</option>
|
||||||
|
</select>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
<div class="speed-control">
|
||||||
|
<label for="speed-slider">Speed: <span id="speed-value">1.0</span>x</label>
|
||||||
|
<input type="range" id="speed-slider" min="0.1" max="4" step="0.1" value="1.0">
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
<div class="button-group">
|
||||||
|
<button id="generate-btn">
|
||||||
|
<span class="btn-text">Generate Speech</span>
|
||||||
|
<span class="loader"></span>
|
||||||
|
</button>
|
||||||
|
<button id="cancel-btn" class="cancel-btn" style="display: none;">
|
||||||
|
Cancel
|
||||||
|
</button>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
<div id="status" class="status"></div>
|
<div id="status" class="status"></div>
|
||||||
<div class="audio-controls">
|
<div class="audio-controls">
|
||||||
<div class="player-container">
|
<div class="player-container">
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -137,6 +137,12 @@ export class AudioService {
|
||||||
// Signal completion
|
// Signal completion
|
||||||
onProgress?.(estimatedChunks, estimatedChunks);
|
onProgress?.(estimatedChunks, estimatedChunks);
|
||||||
this.dispatchEvent('complete');
|
this.dispatchEvent('complete');
|
||||||
|
|
||||||
|
// Check if we should autoplay for small inputs that didn't trigger during streaming
|
||||||
|
if (this.shouldAutoplay && !hasStartedPlaying && this.sourceBuffer.buffered.length > 0) {
|
||||||
|
setTimeout(() => this.play(), 100);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
setTimeout(() => {
|
setTimeout(() => {
|
||||||
this.dispatchEvent('downloadReady');
|
this.dispatchEvent('downloadReady');
|
||||||
}, 800);
|
}, 800);
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -1,266 +0,0 @@
|
||||||
:root {
|
|
||||||
--bg-color: #0f172a;
|
|
||||||
--fg-color: #6366f1;
|
|
||||||
--surface: rgba(30, 41, 59, 1); /* Made opaque */
|
|
||||||
--text: #f8fafc;
|
|
||||||
--text-light: #cbd5e1;
|
|
||||||
--border: rgba(148, 163, 184, 0.2);
|
|
||||||
--error: #ef4444;
|
|
||||||
--success: #22c55e;
|
|
||||||
--font-family: 'Inter', system-ui, sans-serif;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
* {
|
|
||||||
margin: 0;
|
|
||||||
padding: 0;
|
|
||||||
box-sizing: border-box;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
body {
|
|
||||||
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|
|
||||||
line-height: 1.6;
|
|
||||||
color: var(--text);
|
|
||||||
background: radial-gradient(circle at top right,
|
|
||||||
var(--fg-color) 0%,
|
|
||||||
var(--bg-color) 100%);
|
|
||||||
min-height: 100vh;
|
|
||||||
position: relative;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.container {
|
|
||||||
max-width: 800px;
|
|
||||||
margin: 0 auto;
|
|
||||||
padding: 4rem 1.5rem;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
header {
|
|
||||||
margin-bottom: 3rem;
|
|
||||||
text-align: center;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
h1 {
|
|
||||||
font-size: 3rem;
|
|
||||||
font-weight: 700;
|
|
||||||
color: var(--text);
|
|
||||||
margin-bottom: 0.5rem;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.subtitle {
|
|
||||||
color: var(--text-light);
|
|
||||||
font-size: 1.1rem;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.input-section, .player-section {
|
|
||||||
background: var(--surface);
|
|
||||||
padding: 2rem;
|
|
||||||
border-radius: 1rem;
|
|
||||||
border: 1px solid var(--border);
|
|
||||||
backdrop-filter: blur(12px);
|
|
||||||
box-shadow: 0 4px 6px -1px rgba(0, 0, 0, 0.1),
|
|
||||||
0 2px 4px -1px rgba(0, 0, 0, 0.06);
|
|
||||||
margin-bottom: 2rem;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
textarea {
|
|
||||||
width: 100%;
|
|
||||||
min-height: 120px;
|
|
||||||
padding: 1rem;
|
|
||||||
border: 1px solid var(--border);
|
|
||||||
border-radius: 0.5rem;
|
|
||||||
background: rgba(15, 23, 42, 0.3);
|
|
||||||
color: var(--text);
|
|
||||||
font-size: 1rem;
|
|
||||||
transition: border-color 0.2s ease;
|
|
||||||
font-family: var(--font-family);
|
|
||||||
resize: vertical;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
textarea:focus {
|
|
||||||
outline: none;
|
|
||||||
border-color: var(--fg-color);
|
|
||||||
box-shadow: 0 0 0 3px rgba(99, 102, 241, 0.2);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
textarea::placeholder {
|
|
||||||
color: var(--text-light);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.controls {
|
|
||||||
margin-top: 1.5rem;
|
|
||||||
display: flex;
|
|
||||||
flex-direction: column;
|
|
||||||
gap: 1.5rem;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.voice-select-container {
|
|
||||||
position: relative;
|
|
||||||
display: flex;
|
|
||||||
align-items: center;
|
|
||||||
gap: 1rem;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.voice-search {
|
|
||||||
flex: 1;
|
|
||||||
padding: 0.75rem 1rem;
|
|
||||||
border: 1px solid var(--border);
|
|
||||||
border-radius: 0.5rem;
|
|
||||||
background: rgba(15, 23, 42, 0.3);
|
|
||||||
color: var(--text);
|
|
||||||
font-size: 1rem;
|
|
||||||
transition: all 0.2s ease;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.voice-search:focus {
|
|
||||||
outline: none;
|
|
||||||
border-color: var(--fg-color);
|
|
||||||
box-shadow: 0 0 0 3px rgba(99, 102, 241, 0.2);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.voice-search::placeholder {
|
|
||||||
color: var(--text-light);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.voice-dropdown {
|
|
||||||
display: none;
|
|
||||||
position: absolute;
|
|
||||||
top: 100%;
|
|
||||||
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|
|
||||||
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|
|
||||||
background: var(--surface);
|
|
||||||
border: 1px solid var(--border);
|
|
||||||
border-radius: 0.5rem;
|
|
||||||
margin-top: 0.5rem;
|
|
||||||
max-height: 200px;
|
|
||||||
overflow-y: auto;
|
|
||||||
z-index: 1000; /* Increased z-index */
|
|
||||||
box-shadow: 0 4px 6px -1px rgba(0, 0, 0, 0.1),
|
|
||||||
0 2px 4px -1px rgba(0, 0, 0, 0.06);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.voice-select-container:focus-within .voice-dropdown,
|
|
||||||
.voice-dropdown:hover {
|
|
||||||
display: block;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.voice-option {
|
|
||||||
display: flex;
|
|
||||||
align-items: center;
|
|
||||||
padding: 0.75rem;
|
|
||||||
cursor: pointer;
|
|
||||||
border-radius: 0.25rem;
|
|
||||||
transition: background-color 0.2s ease;
|
|
||||||
color: var(--text);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.voice-option:hover {
|
|
||||||
background: rgba(99, 102, 241, 0.1);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.selected-voice-tag {
|
|
||||||
background: rgba(99, 102, 241, 0.2);
|
|
||||||
padding: 0.25rem 0.75rem;
|
|
||||||
border-radius: 1rem;
|
|
||||||
font-size: 0.875rem;
|
|
||||||
border: 1px solid rgba(99, 102, 241, 0.3);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.options {
|
|
||||||
display: flex;
|
|
||||||
gap: 2rem;
|
|
||||||
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|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
.options label {
|
|
||||||
display: flex;
|
|
||||||
align-items: center;
|
|
||||||
gap: 0.5rem;
|
|
||||||
color: var(--text-light);
|
|
||||||
cursor: pointer;
|
|
||||||
white-space: nowrap;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
button {
|
|
||||||
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|
|
||||||
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|
|
||||||
padding: 1rem;
|
|
||||||
border-radius: 0.5rem;
|
|
||||||
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|
|
||||||
font-weight: 500;
|
|
||||||
cursor: pointer;
|
|
||||||
transition: transform 0.2s ease, box-shadow 0.2s ease;
|
|
||||||
display: flex;
|
|
||||||
align-items: center;
|
|
||||||
justify-content: center;
|
|
||||||
gap: 0.5rem;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
button:hover {
|
|
||||||
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|
|
||||||
box-shadow: 0 4px 12px rgba(99, 102, 241, 0.2);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
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|
||||||
button:disabled {
|
|
||||||
opacity: 0.7;
|
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||||||
cursor: not-allowed;
|
|
||||||
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|
|
||||||
box-shadow: none;
|
|
||||||
}
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|
||||||
|
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||||||
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|
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|
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|
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|
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|
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||||||
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|
||||||
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|
||||||
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|
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||||||
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||||||
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|
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||||||
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||||||
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||||||
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771
web/styles.css
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@ -1,771 +0,0 @@
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--error: #ef4444;
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||||||
--font-family: 'Inter', system-ui, sans-serif;
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|
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|
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transparent 1px,
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@ -1,6 +1,71 @@
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|
textarea {
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||||||
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|
width: 100%;
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padding: 1rem;
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border-radius: 0.5rem;
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@ -9,7 +74,8 @@ textarea {
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.voice-search {
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.selected-voices {
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||||
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|
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|
||||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
gap: 0.5rem;
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
padding: 0.5rem 1rem !important;
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|
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
|
@ -1,62 +1,60 @@
|
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.container {
|
.container {
|
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|
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|
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|
margin: 0 auto;
|
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|
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|
||||||
position: relative;
|
position: relative;
|
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|
z-index: 1;
|
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|
}
|
||||||
|
|
||||||
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|
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|
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|
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|
||||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||||
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|
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|
||||||
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|
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|
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|
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|
|
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|
|
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|
|
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|
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|
|
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|
|
||||||
|
|
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|
|
||||||
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|
|
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|
|
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|
|
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|
|
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|
|
||||||
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|
|
||||||
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|
|
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|
|
||||||
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|
|
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|
|
||||||
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|
|
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|
|
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|
|
||||||
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|
|
||||||
|
|
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|
|
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|
|
||||||
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|
|
||||||
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|
|
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|
|
||||||
|
|
||||||
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|
|
||||||
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|
|
||||||
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|
|
||||||
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|
|
||||||
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|
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||||
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|
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|
||||||
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|
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|
||||||
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|
||||||
|
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|
||||||
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|
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|
||||||
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|
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|
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||||
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|
||||||
|
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|
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|
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|
||||||
|
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|
||||||
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|
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|
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|
||||||
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|
||||||
|
|
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|
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|
||||||
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|
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|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
@media (max-width: 850px) {
|
||||||
|
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|
||||||
|
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|
||||||
|
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|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
.input-section,
|
||||||
|
.controls {
|
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|
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|
||||||
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|
||||||
|
}
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
@ -1,28 +1,34 @@
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||||
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|
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|
||||||
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|
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|
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|
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|
||||||
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|
}
|
||||||
|
|
||||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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@ -41,7 +47,7 @@
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|
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@ -79,8 +85,8 @@
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|
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|
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|
|
@ -104,7 +110,8 @@
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@ -114,12 +121,20 @@
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|
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|
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