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Gliederung Projektziele (Muss-Kriterien) Projektziele (Muss-Kriterien) Architektur d. Systems Architektur d. Systems Festival als Modul Festival als Modul.

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Präsentation zum Thema: "Gliederung Projektziele (Muss-Kriterien) Projektziele (Muss-Kriterien) Architektur d. Systems Architektur d. Systems Festival als Modul Festival als Modul."—  Präsentation transkript:

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2 Gliederung Projektziele (Muss-Kriterien) Projektziele (Muss-Kriterien) Architektur d. Systems Architektur d. Systems Festival als Modul Festival als Modul Erstellen einer Stimme für eine begrenzte Domäne Erstellen einer Stimme für eine begrenzte Domäne Spezifikation Spezifikation Ausblick – mögliche Erweiterungen (Kann-Kriterien) Ausblick – mögliche Erweiterungen (Kann-Kriterien) Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne

3 Implementierung einer Internet-basierten Anwendung, die Anfragen des Benutzers (an eine Datenbank) in natürlicher Sprache beantwortet. Implementierung einer Internet-basierten Anwendung, die Anfragen des Benutzers (an eine Datenbank) in natürlicher Sprache beantwortet. modularer Aufbau: relativ einfache Übertragung auf verschiedene Wissensbasen möglich modularer Aufbau: relativ einfache Übertragung auf verschiedene Wissensbasen möglich Zwei Domänen: Wetter und Verkehrsauskunft Zwei Domänen: Wetter und Verkehrsauskunft Erstellen einer eigenen Stimme für eine solche Anwendung mit begrenzter Domäne (begrenzte Anzahl von vorkommenden Wörtern) Erstellen einer eigenen Stimme für eine solche Anwendung mit begrenzter Domäne (begrenzte Anzahl von vorkommenden Wörtern) mpeg-Codierung der gesprochenen Antwort (lame) mpeg-Codierung der gesprochenen Antwort (lame) Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne Projektziele

4 Zugriff auf externe Informationssysteme Verwaltung der Kommunikation des Benutzers mit diesem externen System Bearbeitung des gelieferten Ergebnisses Extraktion der Information aus dem Ergebnis Generierung des natürlichsprachlichen Ausdrucks als Sable/XML-Datei (Selektion des XML-Templates) Übergabe an festival Ausgabe als mpeg-Datei Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne Vorgehensweise

5 Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne Schematische Übersicht:

6 Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne Festival Sprachsynthese-System / Modul Sprachsynthese-System / Modul Centre for Speech Technology Research (CSTR), Centre for Speech Technology Research (CSTR), University of Edinburgh Scheme-basierter Kommandozeileninterpreter: SIOD Scheme-basierter Kommandozeileninterpreter: SIOD Ausspracheparameter: SABLE / XML -Markup Ausspracheparameter: SABLE / XML -Markup erstellen + einbinden: eigene Stimmen erstellen + einbinden: eigene Stimmen einbinden: externer Waveform-Generator: MBROLA einbinden: externer Waveform-Generator: MBROLA

7 Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne Festival, Stufen der Sprachsynthese Text analysis Linguistic analysis Waveform generator SABLE input MBROLAOur_voice

8 Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne Festival, Stufen der Sprachsyntese I: Textanalysis: chunking :tokenzing, untterances (sentences) normalization / desambiguierung: z.B. On May , the university bought 1996 computers verschiedene Aussprache von Zahlen je nach Verwendung/Kontext

9 Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne Festival, Stufen der Sprachsyntese II: Linguistic Analysis: Word pronunciation BOMB: Lexikon und Regeln kontextabh. Features wie /r/-Auslaut im UK-Englischen nur vor Vokal ausgesprochen z.B. far away prosody: phrasing, duration, intonation, power

10 Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne Festival, Stufen der Sprachsyntese III: Waveform Generation: Mit externem Waveform-Generator: festival: Text analysis + linguistic Analysis MBROLA: synthetisiert Sprache aus Phonen und Informationen über Dauer und Pitch

11 XML-Markup für Sprachsynthese Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne SABLE: The boy saw the girl in the park with the telescope. Good morning My name is Stuart, which is spelled stuart though some people pronounce it stuart. My telephone number is 2787.

12 SPEAKER Auswahl einer Stimme Attribut/Parameter: NAME z.B. male1, male2, female1, etc.... Gesamter gesprochener Text... Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne SABLE: Tags 1

13 BREAK: Sprechpause Attribut LEVEL: Die Länge der Pause kann spezifiziert sein durch: Large, Medium, Small oder number. Einstelliger Tag, enthält schließendes / Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne SABLE: Tags 2

14 SAYAS: identifiziert Tokens Attribut MODE : literal, date, time, phone, net, postal, currency, math, fraction, measure, ordinal, cardinal, or name. z.B Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne SABLE: Tags 3

15 Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne SABLE: Tags 4

16 input: list of phonemes + prosodic information (duration of phonemes and a piecewise linear description of pitch) != TTS Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne MBROLA e m 50 b 50 r l

17 Begrenzte Domäne (limited domain): die Anzahl der zu synthetisierenden Wörter ist beschränkt die Anzahl der zu synthetisierenden Wörter ist beschränkt keine Eigennamen: offene Klasse keine Eigennamen: offene Klasse wenn Wort nicht in Trainingsdaten auftaucht, kann es nicht synthetisiert werden wenn Wort nicht in Trainingsdaten auftaucht, kann es nicht synthetisiert werdenVorgehensweise: –Sätze auswählen –Sätze aufzeichnen –Tonmaterial auszeichnen: Phone (labels) –Grundfrequenz extrahieren (range of pitch) –Datenbank für Synthese generieren Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne festival-Stimme für eine begrenzte Domäne

18 The time is now, almost twenty past four, in the morning The time is now, exactly twenty-five past five, in the morning The time is now, just after half past six, in the morning The time is now, alsmot twenty to eight, in the morning es sollen alle Wörter vorkommen es sollen alle Wörter vorkommen gleiches Wort 2-5 x gleiches Wort 2-5 x Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne festival-Stimme für eine begrenzte Domäne : Auswahl der Sätze

19 Optimal: Optimal: –professioneller Sprecher (exakte, konsistente Aussprache) (exakte, konsistente Aussprache) –professionelles Tonstudio schalldichte Umgebung ohne Echo möglich: möglich: –PC mit passabler Soundkarte –wichtig: gutes Mikrofon Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne festival-Stimme für eine begrenzte Domäne Sätze aufzeichnen

20 Innerhalb der wav-Datei werden die Bereiche der einzelnen Phone lokalisiert. Innerhalb der wav-Datei werden die Bereiche der einzelnen Phone lokalisiert. Von Hand nachbearbeiten Von Hand nachbearbeiten Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne festival-Stimme für eine begrenzte Domäne Tonmaterial auszeichnen festival-Stimme für eine begrenzte Domäne Grundfrequenz extrahieren Männliche Stimme Männliche Stimme – Hz, default 100 Hz Weibliche Stimme Weibliche Stimme – Hz, default 200 Hz

21 Typisch: für einige Äußerungen sehr gut, für andere sehr schlecht Typisch: für einige Äußerungen sehr gut, für andere sehr schlecht kann nur diejenigen Phrasen synthetisieren, für die Beispiele vorhanden waren kann nur diejenigen Phrasen synthetisieren, für die Beispiele vorhanden waren Probleme: Probleme: –Nebengeräusche (Lippen) -> falsche Phon-Auszeichnung –Unkorrekte / inkonsistente Aussprache –Grundfrequenz-Bestimmung nicht immer gut –immer: Phon-Auszeichnung von Hand nachbessern Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne festival-Stimme für eine begrenzte Domäne Anmerkungen

22 Spezifikation I: Allgemeine Spezifikation Spezifikation I: Allgemeine Spezifikation Spezifikation II: Domänenspezifische Spezifikation Spezifikation II: Domänenspezifische Spezifikation –Domäne 1: VRN – Verkehrsauskunft –Domäne 2: Donnerwetter - Wettervorhersage Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne Spezifikation

23 Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne Spezifikation I: Allgemeine Architektur

24 Domäne 1: VRN Auswahlmöglichkeiten: Auswahlmöglichkeiten: –Start: »Ort »Haltestellentyp »Haltestellenname –Ziel: »Ort »Haltestellentyp »Haltestellenname –Abfahrts-/Ankunftszeit –Datum Web-Interface Web-InterfaceInterface Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne

25 Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne Klassendiagramm für die Domäne VRN 11..* -Verbindungsmenge VerbindungAuskunft +startOrt +startHaltestelle +startHaltestTyp +zielOrt +zielHaltestelle +zielHaltestTyp +verkehrsmittel +zielZeit +startZeit +dauer() +auskunft() -anzahlVerbindungen -templateFehler -templateMitUmstieg -templateOhneUmstieg +erstelleVerbindungen()

26 Templates: Templates: –Template1: Ihre Verbindung: Die Fahrt von START, HALTESTELLE_START nach ZIEL, HALTESTELLE_ZIEL, beginnt um ABFAHRTSZEIT mit VERKEHRSMITTEL. Die Fahrt von START, HALTESTELLE_START nach ZIEL, HALTESTELLE_ZIEL, beginnt um ABFAHRTSZEIT mit VERKEHRSMITTEL. (Bitte steigen Sie in UMSTIEGSORT(NR) um UMSTIEGSZEIT(NR) in VERKEHRSMITTEL(NR) um.)* Sie werden voraussichtlich um ANKUNFTSZEIT in ZIEL ankommen. –Template2: Leider kann Ihre Anfrage im Moment nicht bearbeitet werden. Bitte versuchen Sie es zu einem späteren Zeitpunkt noch einmal. Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne Templates:

27 Template1: Template1: Ihre Verbindung: Ihre Verbindung: Die Fahrt von START, HALTESTELLE_START nach ZIEL, HALTESTELLE_ZIEL, beginnt um ABFAHRTSZEIT mit VERKEHRSMITTEL. Die Fahrt von START, HALTESTELLE_START nach ZIEL, HALTESTELLE_ZIEL, beginnt um ABFAHRTSZEIT mit VERKEHRSMITTEL. (Bitte steigen Sie in UMSTIEGSORT(NR) um UMSTIEGSZEIT(NR) in VERKEHRSMITTEL(NR) um.)* Sie werden voraussichtlich um ANKUNFTSZEIT in ZIEL ankommen. Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne Erweitertes Template – mit Sable-Tags

28 Beispieltext 1: Ohne Umsteigen Beispieltext 1: Ohne Umsteigen Ihre Verbindung: Die Fahrt von Mannheim, Haltestelle Hauptbahnhof, nach Heidelberg, Haltestelle Hauptbahnhof, beginnt um 21 Uhr 07 mit der Regionalbahn in Richtung Karlsruhe. Sie werden voraussichtlich um 21 Uhr 22 in Heidelberg ankommen. Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne Beispiel 1: Ohne Umsteigen (VRN)

29 Beispieltext 2: Mit Umsteigen Beispieltext 2: Mit Umsteigen Ihre Verbindung: Die Fahrt von Ludwigshafen Mundenheim, Haltestelle Bahnhof, nach Heidelberg, Haltestelle Hauptbahnhof, beginnt um 11 Uhr 11 mit der Regionalbahn in Richtung Germersheim. Bitte steigen Sie in Limburgerhof, Haltestelle Hanhof, um 11 Uhr 21 in die Regionalbahn in Richtung Stuttgart um. Sie werden voraussichtlich um 11 Uhr 57 in Heidelberg ankommen. Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne Beispiel 2: Mit Umsteigen (VRN1)

30 Domäne 2: Donnerwetter Einfache Auswahl: Einfache Auswahl: –Stadt –Kurzfristige Vorhersage –Längerfristige Vorhersage Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne Einmaliges Einlesen in Datenbank und jeweiliges Auslesen je nach Anfrage. Einmaliges Einlesen in Datenbank und jeweiliges Auslesen je nach Anfrage.

31 Speichern der Sätze in (Text-)Datenbank: Speichern der Sätze in (Text-)Datenbank: Diverse Fehler-Templates, z.B. keine aktuellen Daten vorhanden, Bitte später noch einmal versuchen etc. Diverse Fehler-Templates, z.B. keine aktuellen Daten vorhanden, Bitte später noch einmal versuchen etc. Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne Templates Stadt Kurzfristige Vorhersage Aachen Bis zum Mittag wechseln sich Sonne und Wolken ab, auch zum Nachmittag ist es dann heiter bis wolkig. Maximal 16 Grad. In der Nacht kühlt es sich bei leichter Bewölkung auf 9 Grad ab. Augsburg Bis zum Mittag wechseln sich Sonne und Wolken ab, auch zum Nachmittag ist es dann heiter bis wolkig. Maximal 18 Grad. In der Nacht kühlt es sich bei leichter Bewölkung auf 10 Grad ab

32 Gesprochener Text: Gesprochener Text: Die aktuelle Wettervorhersage für Mannheim für den Bis zum Mittag wechseln sich Sonne und Wolken ab, auch zum Nachmittag ist es dann heiter bis wolkig. Maximal 18 Grad. In der Nacht kühlt es sich bei leichter Bewölkung auf 10 Grad ab. Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne Beispiel Donnerwetter Wettervorhersage für Mannheim (1. Feb. 2002)

33 Demo-Implementation auf Webserver Demo-Implementation auf Webserver Erweiterung zu einem Dialogsystem Erweiterung zu einem Dialogsystem Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne Ausblick und mögliche Erweiterungen

34 Sprachsynthese: Festival Sprachsynthese: Festival Spracherkennung: Sphinx II Spracherkennung: Sphinx II Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne Erweiterung zu einem Dialogsystem

35 Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne Architektur eines natürlichsprachlichen Dialogsystems: Anwen- dungs- daten SpracherkennungParsingKontextanalyse Kontext- verarbeitung Sprachsynthese Text- generierung Dialog- steuerung Diskurshistorie Sprachverstehen Sprachgenerierung Textgespr. Sprache System- ausgabe Benutzer- eingabe In: Computerlinguistik, 2001

36 Entwickelt an der Carnegie Mellon University (CMU) Entwickelt an der Carnegie Mellon University (CMU) Erkenner für kontinuierliche Sprache Erkenner für kontinuierliche Sprache Open Source (Apache-ähnliche Lizenz) Open Source (Apache-ähnliche Lizenz) echtzeitfähig echtzeitfähig sprecherunabhängig sprecherunabhängig plattformunabhängig (Linux/Unix/Windows) plattformunabhängig (Linux/Unix/Windows) Gibt eine Menge von bewerteten Hypothesen zurück (N-best List) Gibt eine Menge von bewerteten Hypothesen zurück (N-best List) Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne Sphinx II: Bsp. Communicator Auskunfts- und Reservierungssystem für Flüge (Nordamerika)

37 ELEVEN AX L EH V AX N ELEVEN AX L EH V AX N ELEVEN(2) IY L EH V AX N ELEVEN(2) IY L EH V AX N EXIT EH G Z AX T EXIT EH G Z AX T EXIT(2) EH K S AX T EXIT(2) EH K S AX T Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne Erstellen eines Lexikons (.dic-File):  Verschiedene Aufnahmen werden mit der Auto-Labeling-Funktion von Sphinx analysiert  Lexikon ist eine Zuordnung aus Wortform und erkannten Phonen

38 N-gram models, N ist normalerweise drei: N-gram models, N ist normalerweise drei: –Beschreibt die Wahrscheinlichkeit einer Sequenz von Wörtern –Beispiel: » ARE YOU LISTENING » ARE YOU READY » BACKWARD FIVE METERS » BACKWARD ONE METER » BACKWARD TWO METERS Können automatisch aus Korpora mit relevanten Sätzen erstellt werden (LMTool). Können automatisch aus Korpora mit relevanten Sätzen erstellt werden (LMTool). Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne Angabe von kontextspezifischen Informationen/Language Model Files:

39 References festival-Dokumentation festival-Dokumentation –http://www.cstr.ed.ac.uk/projects/festival/manual/festival_toc.html festvox festvox –http://festvox.org/festvox/festvox_toc.html IMS German Version of festival – Dokumentation IMS German Version of festival – Dokumentation –http://www.ims.uni-stuttgart.de/phonetik/synthesis/index.html Limited Domain Voices Limited Domain Voices –http://www-2.cs.cmu.edu/~awb/papers/ICSLP2000_ldom/index.html Sphinx II Sphinx II –http://www.speech.cs.cmu.edu/sphinx/doc/Sphinx.html Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne

40 Azim Kücükoba Kai Jung Klaus Rüggenmann Studienprojekt 2001/02 Uni Heidelberg Informationsbeschaffung, Sprachgenerierung und Sprachsynthese in einer begrenzten Domäne Ende


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