ruphonetic 0.2.1

Russian Phonetic Analysis Module

ruphonetic

Модуль для фонетического анализа русского текста:

• автоматическая расстановка ударений (через spaCy и словарные данные);
• фонетическая транскрипция по правилам русской фонетики;
• построение частотного спектра звуков (фонем);
• группировка звуков по классам (свистящие, шипящие, твёрдые, мягкие);
• динамика спектра по тексту (скользящее окно / нарастающая длина);
• приближённая идентификация автора по звуковому спектру.

Библиотека пригодится для лингвистических исследований, анализа поэзии и прозы, учебных задач и экспериментов с русской фонетикой.

Установка

pip install ruphonetic

При первом запуске модуль автоматически скачает модель ru_core_news_md для spaCy, если она ещё не установлена. Это может занять несколько минут.

Быстрый старт

import ruphonetic

text = (
    "У лукоморья дуб зелёный;\n"
    "Златая цепь на дубе том:\n"
    "И днём и ночью кот учёный\n"
    "Всё ходит по цепи кругом\n"
)

# 1. Транскрипция
phonetic = ruphonetic.transcribe(text, simplify=False)
print(phonetic)

# 2. Упрощённая транскрипция (только допустимые фонемы)
phonetic_simple = ruphonetic.transcribe(text, simplify=True)
print(phonetic_simple)

# 3. Спектр звуков (фонем)
spectre = ruphonetic.sound_spectre(text, show_plot=False)
print(spectre)

Основные функции

Все публичные функции доступны прямо из пакета ruphonetic (см. ruphonetic/__init__.py).

transcribe(text: str, simplify: bool = False, verbose: bool = False) -> str

Транскрибирует текст по правилам русской фонетики.

• text – исходный русский текст;
• simplify – если True, применяется упрощённая транскрипция (оставляются только допустимые фонемы и служебные символы);
• verbose – если True, по шагам выводятся промежуточные стадии обработки.

from ruphonetic import transcribe

print(transcribe("гравитационное поле"))

sound_spectre(text: str, input_is_transcribed: bool = False, show_plot: bool = False, show_pie_plot: bool = False, show_bar_plot: bool = False) -> dict[str, float]

Строит частотный спектр фонем в тексте.

• если input_is_transcribed=False, текст сначала транскрибируется с simplify=True;
• результат — словарь {фонема: относительная_частота};
• при show_plot / show_pie_plot / show_bar_plot = True строятся соответствующие графики (через matplotlib).

from ruphonetic import sound_spectre

spectre = sound_spectre("У лукоморья дуб зелёный", show_bar_plot=True)

sound_spectre_grouped(...) -> dict[str, float]

Группирует спектр по классам звуков:

• «свистящие»,
• «шипящие»,
• «твёрдые»,
• «мягкие».

Интерфейс аналогичен sound_spectre, но на выходе — спектр по классам, а не по отдельным фонемам.

sound_spectre_grouped_custom(...) -> dict[str, float]

Интерактивная версия: пользователь вводит группы фонем через консоль (например, п|б|м), а функция считает их суммарные частоты и, при желании, строит графики.

Динамика спектра

• sound_spectre_dynamic_position(text: str, word_amount: int, input_is_transcribed: bool = False)

  Строит спектры по «скользящему окну» из word_amount слов, двигающемуся по тексту.

• sound_spectre_dynamic_length(text: str, input_is_transcribed: bool = False)

  Строит спектры для нарастающих префиксов текста (от первых слов к более длинным отрезкам).

Обе функции возвращают словари вида:

{
    index: {
        "substring": "<фрагмент текста>",
        "result": { "<фонема>": <частота>, ... }
    },
    ...
}

identify_author_by_sound_spectre(text: str, grouped: bool = False) -> dict[str, float]

Сравнивает звуковой спектр входного текста со спектрами авторов, сохранёнными в поддиректории ruphonetic/authors, и возвращает словарь:

{
    "Имя_автора": коэффициент_сходства,
    ...
}

Используется косинусное сходство между спектрами. Если grouped=True, сравнение происходит по групповому спектру (sound_spectre_grouped), иначе — по обычному (sound_spectre).

Зависимости

Основные зависимости (см. setup.py):

• numpy
• spacy (модель ru_core_news_md)
• matplotlib

spaCy‑модель будет автоматически загружена при первом использовании модуля акцентуации.

Лицензия

Проект распространяется по лицензии MIT. См. файл LICENSE.txt в репозитории/дистрибутиве.