semvec/pypi-packages huggingface dataset:
sentence-mixing 2.0.4
Sentence mixing library
Requires Python: >=3.6

# Sentence mixing

This library is used to analyze and smartly reorder phonemes of an audio sequence to form any desired sentence.
The goal of this library is to generate Sentence Mixing Youtube poops ([example](https://www.youtube.com/watch?v=ZGCoKsPXgkw)).

Entry file is ```sentence_mixer.py```.
Here are examples of applications based on the library:
- [CLI application](https://github.com/pop123123123/CLI_sentence_mixing)
- [GUI application (unstable)](https://github.com/pop123123123/SentenceMixingMaker)

## MFA

SM library is using [Montreal Forced Aligner](https://github.com/MontrealCorpusTools/Montreal-Forced-Aligner), a powerful tool used to timestamp words and phonemes in a subtitled audio file.

### Installing MFA

1. Download [release executable version 1.1.0 Beta 2](https://github.com/MontrealCorpusTools/Montreal-Forced-Aligner/releases/tag/v1.1.0-beta.2)
2. Extract it as ```Montreal-Forced-Aligner```

## JSON config file

To use the library, you have to provide a json configuration file.
Here are all the fields to add into it:

- ```dict_path```: Path to dictionnary file. This dictionnary associates every words of a language to associated phonemes
- ```align_exe```: MFA executable file
- ```trained_model```: pre-trained model MFA will use. Should be a ZIP file
- ```lang```: three languages are supported for the moment: ```fr```, ```en``` and ```de```
- ```dict_consonant_vowel_path```: Path to dictionary declaring the consonant and vowel phonemes
- ```folder```: Folder where the Youtube subtitles will be stored

This config file should be passed through the function ```prepare_sm_config_file```

### Recommended config.json

Example for French language:
- ```dict_path```: choose ```fr/fr.dict``` dictionary in [SM-Dictionaries](https://github.com/nbusser/SM-Dictionaries) repo
- ```align_exe```: ```Montreal-Forced-Aligner/bin/mfa_align```
- ```trained_model```: choose [french prosodylab model](https://github.com/MontrealCorpusTools/mfa-models/raw/main/acoustic/french_prosodylab.zip) among [MFA pretrained model](https://montreal-forced-aligner.readthedocs.io/en/latest/pretrained_models.html)
- ```lang```: ```fr```
- ```dict_consonant_vowel_path```: choose ```fr/fr_consonant_vowel.dict``` consonant vowel dict in [SM-Dictionaries](https://github.com/nbusser/SM-Dictionaries) repo

## Add an unsupported language

Please refer to this section of [SM-Dictionaries](https://github.com/nbusser/SM-Dictionaries/blob/master/README.md#add-a-new-language).
fibonacci-rattrapages 0.0.1
Package that provides an implementation of fibonacci sequence
Requires Python: >=3.6

# M1-2022-rattrapage
## Evaluation

Vous serez évalués sur :
 * la réalisation technique : réussite des exercices demandés
 * La qualité des commits et PR que vous ferez. Vous devez suivre les bonnes pratiques vues en cours.

## Préparation
1. Faire un fork du projet : [https://github.com/rgt-yncrea/M1-2022-rattrapage](https://github.com/rgt-yncrea/M1-2022-rattrapage)
2. Vous effecturez les étapes suivantes sur le fork

## Modification du projet
1. Créer une branche _add_tests_ depuis la branche _dev_.
2. Dans le dossier _tests/_, créer un fichier _test_fibonacci.py_
3. Dans ce fichier, écrire des tests unitaires pour valider l'implémentation de la fonction _fibonacci_.
Vous utiliserez le framework de tests _pytest_
4. Merger la branche _add_tests_ dans la branche _dev_ . On souhaite conserver la branche --> pas de fast forward merge

## Création de workflow
### Vérification du _test coverage_
En vous inspirant du [projet](https://github.com/rgt-yncrea/M1-2022-git-workflow/) 
réalisé pour l'examen, créer un workflow permettant de générer un rapport de couverture de test pour chaque PR 
effectuée sur la branche dev.

### Build du projet 
Créer un workflow qui teste et build le projet lorsqu'un tag est effectué sur la branche _main_.

Par "build", on entend créer les archives .tar.gz et .whl qui pourront être ensuite publiée sur un repository (non demandé pour le projet).

Si les tests ne sont pas tous OK, le build ne doit pas être effectué.

## Pull Request

Lorsque vous aurez terminé votre travail, faites une PR sur le [repository d'origine](https://github.com/rgt-yncrea/M1-2022-rattrapage)