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ESPnet2-SLU

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ssiidd commited on Nov 15, 2021

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45af28c

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1 Parent(s): 12c22ef

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app.py +26 -2
audio_catslu.wav +0 -0
catslu/config.yaml +1933 -0
catslu/valid.acc.ave_5best.pth +3 -0

app.py CHANGED Viewed

@@ -35,6 +35,13 @@ speech2text_fsc = Speech2Text.from_pretrained(
     nbest=1
 )
 def inference(wav,data):
   with torch.no_grad():
       if data == "english_slurp":
@@ -60,6 +67,23 @@ def inference(wav,data):
           objects=intent.split("_")[1]
           location=intent.split("_")[2]
           text="{action: "+action+", object: "+objects+", location: "+location+"}"
       # if lang == "chinese":
       #     wav = text2speechch(text)["wav"]
       #     scipy.io.wavfile.write("out.wav",text2speechch.fs , wav.view(-1).cpu().numpy())
@@ -72,12 +96,12 @@ title = "ESPnet2-SLU"
 description = "Gradio demo for ESPnet2-SLU: Advancing Spoken Language Understanding through ESPnet. To use it, simply record your audio or click one of the examples to load them. Read more at the links below."
 article = "<p style='text-align: center'><a href='https://github.com/espnet/espnet' target='_blank'>Github Repo</a></p>"
-examples=[['audio_slurp.flac',"english_slurp"],['audio_fsc.wav',"english_fsc"]]
 # gr.inputs.Textbox(label="input text",lines=10),gr.inputs.Radio(choices=["english"], type="value", default="english", label="language")
 gr.Interface(
     inference,
-    [gr.inputs.Audio(label="input audio",source = "microphone", type="file"),gr.inputs.Radio(choices=["english_slurp","english_fsc"], type="value", default="english_slurp", label="Dataset")],
     gr.outputs.Textbox(type="str", label="Output"),
     title=title,
     description=description,

     nbest=1
 )
+speech2text_fsc = Speech2Text.from_pretrained(
+    asr_train_config="catslu/config.yaml",
+    asr_model_file="catslu/valid.acc.ave_5best.pth",
+    # Decoding parameters are not included in the model file
+    nbest=1
+)
 def inference(wav,data):
   with torch.no_grad():
       if data == "english_slurp":
           objects=intent.split("_")[1]
           location=intent.split("_")[2]
           text="{action: "+action+", object: "+objects+", location: "+location+"}"
+      elif data == "chinese":
+          print(wav.name)
+          speech, rate = soundfile.read(wav.name)
+          print(speech.shape)
+          if len(speech.shape)==2:
+            speech=speech[:,0]
+            # soundfile.write("store_file.wav", speech, rate, subtype='FLOAT')
+          print(speech.shape)
+          nbests = speech2text_fsc(speech)
+          text, *_ = nbests[0]
+          text=text.split(" ")[0]
+          # intent=text.split(" ")[0]
+          # action=intent.split("_")[0]
+          # objects=intent.split("_")[1]
+          # location=intent.split("_")[2]
+          # text="{action: "+action+", object: "+objects+", location: "+location+"}"
       # if lang == "chinese":
       #     wav = text2speechch(text)["wav"]
       #     scipy.io.wavfile.write("out.wav",text2speechch.fs , wav.view(-1).cpu().numpy())
 description = "Gradio demo for ESPnet2-SLU: Advancing Spoken Language Understanding through ESPnet. To use it, simply record your audio or click one of the examples to load them. Read more at the links below."
 article = "<p style='text-align: center'><a href='https://github.com/espnet/espnet' target='_blank'>Github Repo</a></p>"
+examples=[['audio_slurp.flac',"english_slurp"],['audio_fsc.wav',"english_fsc"],['audio_catslu.wav',"chinese"]]
 # gr.inputs.Textbox(label="input text",lines=10),gr.inputs.Radio(choices=["english"], type="value", default="english", label="language")
 gr.Interface(
     inference,
+    [gr.inputs.Audio(label="input audio",source = "microphone", type="file"),gr.inputs.Radio(choices=["english_slurp","english_fsc","chinese"], type="value", default="english_slurp", label="Dataset")],
     gr.outputs.Textbox(type="str", label="Output"),
     title=title,
     description=description,

audio_catslu.wav ADDED Viewed

Binary file (53.4 kB). View file

catslu/config.yaml ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,1933 @@

+config: conf/train_asr_smaller_aishell_xlsr.yaml
+print_config: false
+log_level: INFO
+dry_run: false
+iterator_type: sequence
+output_dir: exp_train_asr_smaller_aishell_xlsr/asr_train_asr_smaller_aishell_xlsr_raw_zh_word
+ngpu: 1
+seed: 0
+num_workers: 1
+num_att_plot: 3
+dist_backend: nccl
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+dist_launcher: null
+multiprocessing_distributed: false
+unused_parameters: false
+sharded_ddp: false
+cudnn_enabled: true
+cudnn_benchmark: false
+cudnn_deterministic: true
+collect_stats: false
+write_collected_feats: false
+max_epoch: 100
+patience: null
+val_scheduler_criterion:
+- valid
+- loss
+early_stopping_criterion:
+- valid
+- loss
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+best_model_criterion:
+-   - train
+    - loss
+    - min
+-   - valid
+    - loss
+    - min
+-   - train
+    - acc
+    - max
+-   - valid
+    - acc
+    - max
+keep_nbest_models: 5
+grad_clip: 5.0
+grad_clip_type: 2.0
+grad_noise: false
+accum_grad: 1
+no_forward_run: false
+resume: true
+train_dtype: float32
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+freeze_param:
+- frontend.upstream
+num_iters_per_epoch: null
+batch_size: 20
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+valid_batch_bins: null
+train_shape_file:
+- exp_train_asr_smaller_aishell_xlsr/asr_stats_raw_zh_word/train/speech_shape
+- exp_train_asr_smaller_aishell_xlsr/asr_stats_raw_zh_word/train/text_shape.word
+valid_shape_file:
+- exp_train_asr_smaller_aishell_xlsr/asr_stats_raw_zh_word/valid/speech_shape
+- exp_train_asr_smaller_aishell_xlsr/asr_stats_raw_zh_word/valid/text_shape.word
+batch_type: folded
+valid_batch_type: null
+fold_length:
+- 80000
+- 150
+sort_in_batch: descending
+sort_batch: descending
+multiple_iterator: false
+chunk_length: 500
+chunk_shift_ratio: 0.5
+num_cache_chunks: 1024
+train_data_path_and_name_and_type:
+-   - dump/raw/train/wav.scp
+    - speech
+    - sound
+-   - dump/raw/train/text
+    - text
+    - text
+valid_data_path_and_name_and_type:
+-   - dump/raw/valid/wav.scp
+    - speech
+    - sound
+-   - dump/raw/valid/text
+    - text
+    - text
+allow_variable_data_keys: false
+max_cache_size: 0.0
+max_cache_fd: 32
+valid_max_cache_size: null
+optim: adam
+optim_conf:
+    lr: 0.0001
+scheduler: warmuplr
+scheduler_conf:
+    warmup_steps: 2500
+token_list:
+- <blank>
+- <unk>
+- 航
+- 导
+- inform_操作_none
+- inform_终点名称_none
+- 去
+- none_none_none
+- 我
+- 到
+- inform_poi名称_none
+- unknown
+- 要
+- 市
+- side
+- 一
+- 个
+- 路
+- 区
+- 第
+- 大
+- 县
+- 你
+- inform_序列号_none
+- 小
+- 城
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+- 家
+- 南
+- 中
+- 山
+- 州
+- 好
+- 镇
+- 场
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+- 院
+- 西
+- 店
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+- 车
+- 阳
+- 学
+- 北
+- 园
+- dialect
+- 安
+- 新
+- 海
+- 回
+- 公
+- 医
+- 二
+- 不
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+- 广
+- 天
+- 村
+- 有
+- 闭
+- 开
+- 酒
+- 下
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+- 近
+- 政
+- 民
+- 口
+- 十
+- 里
+- 河
+- 府
+- 请
+- 关
+- 国
+- 了
+- 华
+- 那
+- 高
+- robot
+- 出
+- 平
+- 湖
+- 在
+- 省
+- 定
+- 号
+- 门
+- 想
+- 街
+- 四
+- 道
+- 水
+- 龙
+- 京
+- 啊
+- 地
+- 行
+- 么
+- 五
+- 都
+- 桥
+- 上
+- 给
+- 明
+- 业
+- 哪
+- 附
+- 八
+- 宁
+- 心
+- 长
+- 馆
+- 百
+- 这
+- 汽
+- 机
+- 工
+- 庄
+- 方
+- 商
+- 司
+- 石
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+- 兴
+- 火
+- 走
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+- 通
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+- 银
+- 青
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+- 校
+- 速
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+- 德
+- 际
+- 电
+- 楼
+- 宾
+- 找
+- 苑
+- 和
+- 嗯
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+- 林
+- 乐
+- 景
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+- 达
+- 来
+- 七
+- 川
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+- 最
+- noise
+- 兰
+- 湾
+- 台
+- 所
+- 保
+- 什
+- 福
+- 建
+- 说
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+- 沙
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+- 宝
+- 子
+- 厂
+- 科
+- 尔
+- 光
+- inform_页码_none
+- 六
+- 费
+- 环
+- 成
+- 昌
+- 吗
+- 汉
+- 白
+- 黄
+- 限
+- 局
+- 泉
+- 怎
+- 云
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+- 源
+- 吃
+- 前
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+- 收
+- 物
+- 滨
+- 溪
+- 马
+- 贵
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+- 世
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+- 没
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+- 常
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+- 会
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+- 浦
+- 名
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+- 乌
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+- 厦
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+- 郑
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+- 现
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+- 港
+- 泰
+- 停
+- 宜
+- 昆
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+- 对
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+- 张
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+- 文
+- 博
+- 嘉
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+- 苏
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+- 客
+- 红
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+- 用
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+- 幺
+- 济
+- 田
+- 锦
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+- 神
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+- 香
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+- 图
+- 洲
+- 集
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+- 吧
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+- 技
+- 把
+- 寺
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+- 丰
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+- 队
+- 也
+- 亚
+- 线
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+- 哦
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+- 正
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+- 米
+- 鲁
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+- 捷
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+- 纪
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+- 义
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+- 况
+- 气
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+- 派
+- 池
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+- 营
+- 返
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+- 话
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+- 晋
+- 部
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+- 外
+- 塔
+- 沈
+- 奇
+- 卫
+- 月
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+- 梅
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+- 字
+- 呢
+- 豪
+- 直
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+- 超
+- 祥
+- 佳
+- 恒
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+- 以
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+- 入
+- 松
+- 铁
+- 职
+- 珠
+- 凯
+- 快
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+- 体
+- 书
+- 游
+- 转
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+- 钱
+- s
+- 货
+- 惠
+- 格
+- 岳
+- 淮
+- 束
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+- 森
+- 堵
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+- 柏
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+- 滩
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+- 为
+- 驾
+- 许
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+- 问
+- 真
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+- 语
+- 洪
+- 众
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+- 徽
+- 鄂
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+- 未
+- 杭
+- 尚
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+- 塘
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+- 岸
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+- 随
+- 哎
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+- 丁
+- 继
+- 迪
+- 牛
+- 坪
+- 无
+- 深
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+- 法
+- 灵
+- 迁
+- 间
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+- 步
+- 咸
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+- 菜
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+- 横
+- 播
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+- 桂
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+- 波
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+- 首
+- 钟
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+- 飞
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+- 阿
+- 代
+- 周
+- 朝
+- 固
+- 错
+- 向
+- 潭
+- 隆
+- 装
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+- 伊
+- 将
+- 军
+- 师
+- 途
+- 影
+- 怀
+- 择
+- 药
+- 术
+- 手
+- 于
+- 离
+- 族
+- 莲
+- 布
+- 呼
+- 峡
+- 迈
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+- 叮
+- 咚
+- 阴
+- 宏
+- 郡
+- 健
+- 本
+- 洋
+- 再
+- 支
+- 划
+- 郊
+- 绿
+- 妈
+- 旅
+- 堰
+- 肥
+- 玛
+- 左
+- 网
+- inform_途经点名称_none
+- 拜
+- 材
+- inform_终点修饰_none
+- 辽
+- 煤
+- 谢
+- 则
+- 土
+- 草
+- 埠
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+- 堂
+- 卡
+- 肉
+- 底
+- 灯
+- 树
+- 寻
+- 掉
+- 展
+- 庙
+- 赵
+- 余
+- 见
+- 望
+- 故
+- 事
+- 相
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+- 馨
+- 税
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+- 艺
+- 越
+- 微
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+- 阜
+- 记
+- 窗
+- 维
+- 甲
+- 鑫
+- 休
+- 啥
+- 锡
+- 渝
+- 岩
+- 彩
+- 少
+- 处
+- 往
+- 从
+- 封
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+- 觉
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+- 容
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+- 弄
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+- 柳
+- 衡
+- 规
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+- 靖
+- 沃
+- 板
+- 防
+- 约
+- 球
+- 居
+- 至
+- 坝
+- 翠
+- 持
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+- 枫
+- 照
+- 意
+- 目
+- t
+- 凌
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+- 报
+- 码
+- 轻
+- 欣
+- 复
+- 买
+- 玻
+- 璃
+- 住
+- 恩
+- 女
+- 嘴
+- 级
+- 振
+- 邵
+- 浴
+- 茂
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+- 钢
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+- 易
+- 党
+- 版
+- 介
+- 姐
+- 才
+- 览
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+- 崇
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+- 厅
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+- 寓
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+- 绍
+- 饰
+- 很
+- 病
+- 度
+- 胡
+- 像
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+- 又
+- 充
+- 贤
+- 御
+- 然
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+- 基
+- 启
+- 聊
+- 驶
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+- 澄
+- 几
+- 等
+- 塑
+- 监
+- 办
+- 沧
+- 亭
+- 观
+- 螺
+- 领
+- 秀
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+- 慢
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+- 次
+- 甘
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+- 幸
+- 哥
+- 士
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+- 招
+- 番
+- 徐
+- 检
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+- 堡
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+- 立
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+- 教
+- 圣
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+- 黑
+- 完
+- 条
+- 唉
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+- 种
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+- 黎
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+- 雪
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+- 嫖
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+- 菏
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+- 遵
+- 各
+- 饶
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+- 简
+- 施
+- 俱
+- 岚
+- 豆
+- 栋
+- 险
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+- 滇
+- 叶
+- 卓
+- 荔
+- 刘
+- 滕
+- 系
+- 统
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+- 做
+- 巡
+- 坐
+- 研
+- 究
+- 盐
+- 冀
+- 象
+- 斗
+- 娄
+- 先
+- 陆
+- deny_操作_none
+- 户
+- 额
+- 价
+- 更
+- 拆
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+- 量
+- 帝
+- 断
+- 态
+- 智
+- 蜀
+- 庐
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+- 禄
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+- 质
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+- 递
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+- 厉
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+- 竹
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+- 护
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+- m
+- 呗
+- 摩
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+- 慈
+- 按
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+- 杰
+- 份
+- 兵
+- 粥
+- 邻
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+- 鬃
+- 泳
+- 朋
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+- 赛
+- 枝
+- 藏
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+- 冷
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+- 欢
+- 闯
+- 汝
+- 讲
+- 肤
+- 响
+- 浮
+- 录
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+- 圆
+- 算
+- 思
+- 储
+- 蓄
+- 苗
+- 聚
+- 湿
+- 肇
+- 阆
+- 拿
+- 沣
+- 渔
+- 铝
+- 植
+- 托
+- 盟
+- 宇
+- 但
+- 渠
+- 告
+- 丘
+- 拓
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