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5.2 KiB
Python
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# -*- coding: utf-8 -*-
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"""
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中文随机句子生成器
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用于生成 TTS 测试文本，不依赖外部 AI API。
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"""
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import random
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from typing import List, Tuple
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# 主语词库
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SUBJECTS = [
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"我", "你", "他", "她", "我们", "大家", "小明", "小红", "老师", "学生",
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"医生", "工程师", "科学家", "艺术家", "音乐家", "作家", "记者", "警察",
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"这位先生", "那位女士", "我的朋友", "他的同事", "她的家人", "公司",
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"团队", "项目组", "研发部门", "市场部", "客户", "用户",
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]
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# 时间词库
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TIME_PHRASES = [
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"今天", "明天", "昨天", "上周", "下周", "这个月", "上个月", "今年",
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"最近", "刚才", "马上", "立刻", "很快", "不久前", "过去",
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"早上", "中午", "下午", "晚上", "凌晨", "周末", "假期期间",
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]
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# 地点词库
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LOCATIONS = [
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"在公司", "在家里", "在学校", "在图书馆", "在咖啡厅", "在会议室",
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"在公园", "在商场", "在医院", "在机场", "在火车站", "在地铁站",
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"在办公室", "在实验室", "在教室", "在操场", "在餐厅", "在酒店",
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]
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# 动词短语词库
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VERB_PHRASES = [
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"正在开发一个新的功能", "完成了一项重要的任务", "参加了一个技术会议",
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"学习了新的编程语言", "解决了一个复杂的问题", "提交了项目报告",
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"设计了一套新的方案", "测试了最新的版本", "优化了系统性能",
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"讨论了未来的发展计划", "制定了下一步的工作安排", "回顾了过去的工作成果",
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"分析了市场数据", "研究了用户需求", "改进了产品体验",
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"组织了团队活动", "培训了新员工", "更新了技术文档",
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"修复了几个重要的问题", "部署了新的服务", "监控了系统运行状态",
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"收集了用户反馈", "整理了项目资料", "准备了演示材料",
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]
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# 形容词词库
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ADJECTIVES = [
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"高效的", "专业的", "创新的", "稳定的", "可靠的", "智能的",
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"先进的", "实用的", "便捷的", "优秀的", "杰出的", "卓越的",
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]
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# 名词词库
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NOUNS = [
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"系统", "平台", "应用", "服务", "方案", "产品", "技术", "工具",
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"项目", "团队", "计划", "目标", "成果", "进展", "效率", "质量",
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]
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# 连接词
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CONNECTORS = [
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"并且", "同时", "而且", "另外", "此外", "因此", "所以", "然后",
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]
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# 结尾语
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ENDINGS = [
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"这是一个很好的开始。",
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"我们对此感到非常满意。",
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"期待能有更好的结果。",
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"这将带来积极的影响。",
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"相信未来会更加美好。",
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"让我们继续努力。",
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"这是值得庆祝的成就。",
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"我们会继续保持这种势头。",
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"这体现了团队的实力。",
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"我们为此感到自豪。",
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]
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def generate_simple_sentence() -> str:
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"""生成简单句"""
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subject = random.choice(SUBJECTS)
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time_phrase = random.choice(TIME_PHRASES) if random.random() > 0.3 else ""
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location = random.choice(LOCATIONS) if random.random() > 0.5 else ""
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verb_phrase = random.choice(VERB_PHRASES)
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parts = [time_phrase, subject, location, verb_phrase]
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parts = [p for p in parts if p] # 过滤空字符串
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return "".join(parts) + "。"
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def generate_compound_sentence() -> str:
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"""生成复合句"""
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sentence1 = generate_simple_sentence().rstrip("。")
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connector = random.choice(CONNECTORS)
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sentence2 = generate_simple_sentence().rstrip("。")
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return f"{sentence1}，{connector}{sentence2}。"
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def generate_descriptive_sentence() -> str:
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"""生成描述性句子"""
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subject = random.choice(SUBJECTS)
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adj = random.choice(ADJECTIVES)
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noun = random.choice(NOUNS)
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verb_phrase = random.choice(VERB_PHRASES)
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||
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||
return f"{subject}开发了一个{adj}{noun}，{verb_phrase}。"
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def generate_single_text(length_range: Tuple[int, int] = (50, 100)) -> str:
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"""
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生成单个测试文本
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Args:
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length_range: 文本长度范围 (min, max)
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||
Returns:
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生成的文本
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"""
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min_len, max_len = length_range
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target_len = random.randint(min_len, max_len)
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text = ""
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sentence_generators = [
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generate_simple_sentence,
|
||
generate_compound_sentence,
|
||
generate_descriptive_sentence,
|
||
]
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while len(text) < target_len:
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generator = random.choice(sentence_generators)
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sentence = generator()
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text += sentence
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# 如果超出太多，截断到最近的句号
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if len(text) > max_len + 20:
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# 找到目标长度附近的句号
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end_pos = text.rfind("。", 0, max_len + 10)
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if end_pos > min_len:
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text = text[: end_pos + 1]
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return text
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def generate_test_texts(
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count: int = 50,
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length_range: Tuple[int, int] = (50, 100),
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) -> List[str]:
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"""
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||
生成测试文本列表
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Args:
|
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count: 生成数量
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||
length_range: 文本长度范围
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||
|
||
Returns:
|
||
文本列表
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||
"""
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texts = []
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||
for _ in range(count):
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||
text = generate_single_text(length_range)
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texts.append(text)
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||
return texts
|
||
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if __name__ == "__main__":
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# 测试文本生成
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texts = generate_test_texts(5, (50, 100))
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||
for i, text in enumerate(texts, 1):
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print(f"[{i}] ({len(text)}字): {text}")
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||
print()
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