基于openfst构建的，自定义规则的ITN模型。使用WeTextProcessing构建。

模型下载

 git clone https://www.modelscope.cn/thuduj12/fst_itn_zh.git

模型生成

如果想使用原始开源版本定义的规则，可以使用如下代码

git clone https://github.com/wenet-e2e/WeTextProcessing.git
cd WeTextProcessing
python -m itn --text "二点五平方电线" --overwrite_cache

运行后在WeTextProcessing/itn下会生成两个fst文件。

如果需要自定义规则，则需要修改WeTextProcessing/itn/chinese/xxx.py文件，然后再基于新的规则，重新构建，并覆盖之前构建的模型。

模型使用

Python中使用

>>> from itn.chinese.inverse_normalizer import InverseNormalizer
>>> invnormalizer = InverseNormalizer(cache_dir="/path/to/your/itn")
>>> result = invnormalizer.normalize("二点五平方电线")
>>> print(result)

Cpp Runtime

目前对FunASR和Wenet的支持还在开发中，

FunASR

可以参考 https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/pull/884

Wenet

可以参考 https://github.com/wenet-e2e/wenet/pull/2001

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基于FST的中文ITN 已完整同步