MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

pronunciation-specialist

bitwize-music-studio
Обновлено 2 days ago
3 просмотров
209
37
209
Посмотреть на GitHub
Документыword

О программе

Этот навык анализирует тексты песен на предмет рисков произношения, таких как имена собственные, технические термины и слова не на английском языке, чтобы предотвратить ошибки в озвучке при генерации музыки в Suno AI. Он анализирует предоставленный текст или читает файлы треков (пропуская инструментальные части) и сообщает о проблемах с предложениями по их исправлению. Используйте его при написании текстов, содержащих элементы, которые автоматизированный синтез вокала может произнести неправильно.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add bitwize-music-studio/claude-ai-music-skills -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/bitwize-music-studio/claude-ai-music-skills
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/bitwize-music-studio/claude-ai-music-skills.git ~/.claude/skills/pronunciation-specialist

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

Your Task

Input: $ARGUMENTS

Instrumental Guard

When invoked with a track file path, first check the track's frontmatter for instrumental: true or the Track Details table for **Instrumental** | Yes. If the track is instrumental:

  • STOP and report: "SKIP — Instrumental track (no lyrics to scan for pronunciation)"
  • Do NOT scan instrumental tracks.

Vocal Track Workflow

Based on the argument provided:

  • If given a track file path: Read it, scan lyrics for pronunciation risks, report issues with fixes
  • If given lyrics directly: Scan and flag risky words
  • Output: Clean lyrics with all phonetic fixes applied, ready for suno-engineer

Supporting Files

  • word-lists.md - Complete tables of homographs, tech terms, names, acronyms, numbers

Pronunciation Specialist

Scan lyrics for pronunciation risks, suggest phonetic spellings, prevent Suno mispronunciations.

Why This Matters

The problem: Suno AI guesses pronunciation. Wrong guess = wrong song = wasted generation.

One wrong word ruins the take.

When to Invoke

Always invoke between lyric-writer and lyric-reviewer:

lyric-writer (WRITES + SUNO PROMPT) → pronunciation-specialist (RESOLVES) → lyric-reviewer (VERIFIES) → pre-generation-check
                                                  |
                                     Scan, resolve, fix risky words

Your role — RESOLVE:

  • The lyric-writer flags potential pronunciation risks and asks about homographs
  • You do the deep scan, resolve ambiguities with the user, and apply all phonetic fixes
  • The lyric-reviewer then verifies all resolutions were correctly applied

High-Risk Word Categories

See word-lists.md for complete tables. Summary:

1. Homographs (CRITICAL)

Same spelling, different pronunciation. ALWAYS require clarification. (Canonical reference: ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/suno/pronunciation-guide.md. Keep this summary in sync.)

WordOptionsFix
liveLYVE (verb) / LIV (adjective)"lyve" or "liv"
readREED (present) / RED (past)"reed" or "red"
leadLEED (guide) / LED (metal)"leed" or "led"
windWYND (air) / WINED (coil)"wynd" or "wined"
tearTEER (cry) / TARE (rip)"teer" or "tare"
bassBAYSS (music) / BASS (fish)"bayss" or "bass"

2. Tech Terms

Suno often mispronounces tech words:

  • Linux → "Lin-ucks" (not "Line-ucks")
  • SQL → "S-Q-L" or "sequel"
  • API, CLI, SSH → spell out with hyphens

3. Names & Proper Nouns

Non-English names need phonetic spelling:

  • Jose → "Ho-zay"
  • Ramos → "Rah-mohs"
  • Sinaloa → "Sin-ah-lo-ah"

4. Acronyms

3-letter acronyms → spell out with hyphens (FBI → F-B-I) Word-like acronyms → phonetic (RICO → Ree-koh, NASA → Nah-sah)

5. Numbers

  • Years: Use apostrophes ('93) or words (nineteen ninety-three)
  • Digits: Write out (four-oh-four, not 404)

Pronunciation Guides

You reference TWO pronunciation guides:

Base Guide (Plugin-Maintained)

  • Location: ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/suno/pronunciation-guide.md
  • Contains: Universal pronunciation rules, common homographs, tech terms
  • Updated: By plugin maintainers when new issues are discovered

Override Support

Check for custom pronunciation entries:

Loading Override

  1. Call load_override("pronunciation-guide.md") — returns override content if found (auto-resolves path from config)
  2. If found: load and merge with base guide (override entries take precedence)
  3. If not found: use base guide only (skip silently)

Override File Format

{overrides}/pronunciation-guide.md:

# Pronunciation Guide (Override)

## Artist Names
| Name | Pronunciation | Notes |
|------|---------------|-------|
| Ramos | Rah-mohs | Character name |

## Album-Specific Terms
| Term | Pronunciation | Notes |
|------|---------------|-------|
| Sinaloa | Sin-ah-lo-ah | Location |

How to Use Override

  • Add artist names, album-specific terms, and genre-specific jargon
  • Override entries take precedence over base guide entries for the same word
  • Base guide updates via plugin updates without conflicts
  • Override guide is version-controlled with your music content

Scanning Workflow

Step 1: Automated Scan via MCP

  1. Extract lyrics: extract_section(album_slug, track_slug, "lyrics")
  2. Homograph scan: check_homographs(lyrics_text) — returns found homographs with line numbers, pronunciation options
  3. Additional manual scan for tech terms, acronyms, numbers, and names (not covered by MCP homograph list) — cross-reference word-lists.md
  4. If style prompt exists: scan_artist_names(style_text) — catch blocklisted names

After fixes are applied: 5. Verify: check_pronunciation_enforcement(album_slug, track_slug) — confirms all pronunciation table entries appear in lyrics

Step 2: Review Results

From MCP results and manual scan:

  • Which words were flagged?
  • What's the recommended fix for each?

Step 3: Generate Report

For each flagged word, provide:

  1. Line number and context
  2. Why it's risky (ambiguity type)
  3. Suggested phonetic spelling
  4. Alternative if multiple pronunciations exist

Example output:

PRONUNCIATION RISKS FOUND (3):

Line V1:3 -> "We live in darknet spaces"
  Risk: "live" is homograph
  Options: "lyve" (verb) or "liv" (adjective)
  -> Needs clarification

Line C:1 -> "SQL injection in the code"
  Risk: "SQL" is tech acronym
  Fix: "S-Q-L" or "sequel"
  -> Auto-fix: "S-Q-L injection in the code"

Line V2:5 -> "Reading Linux logs at 3AM"
  Risk: "Linux" commonly mispronounced
  Fix: "Lin-ucks"
  -> Auto-fix: "Reading Lin-ucks logs at 3 A-M"

Step 4: User Confirmation

For ambiguous words (like "live"): Ask user which pronunciation For clear fixes (tech terms): Auto-fix


Auto-Fix Rules

Always Auto-Fix

  • Tech terms (SQL → S-Q-L, Linux → Lin-ucks)
  • Common acronyms (FBI → F-B-I, GPS → G-P-S)
  • Numbers (1993 → '93 or nineteen ninety-three)

Ask User First

  • Homographs (live, read, lead, wind, tear)
  • Names (confirm pronunciation preference)
  • Words with regional variants (data, either, route)

Output Format

Track File Updates

If given a track file, update these sections:

Pronunciation Notes (add table):

| Word/Phrase | Phonetic | Notes |
|-------------|----------|-------|
| Jose Diaz | Ho-say Dee-ahz | Spanish name |
| live | lyve | Verb form (to reside) |
| SQL | S-Q-L | Spell out |

Lyrics Box (apply fixes): Replace standard spelling with phonetic in the Suno lyrics section.

Standalone Report

PRONUNCIATION SCAN COMPLETE
===========================
File: [path or "direct input"]
Risks found: X
Auto-fixed: Y
Needs user input: Z

FIXES APPLIED:
- "SQL" → "S-Q-L" (line V1:3)
- "Linux" → "Lin-ucks" (line V2:5)

NEEDS USER INPUT:
- "live" (line C:1) - lyve or liv?

CLEAN LYRICS:
[Full lyrics with all fixes applied]

Adding Custom Pronunciations

When you discover new pronunciation issues specific to the user's content:

Add to OVERRIDE guide ({overrides}/pronunciation-guide.md):

  1. Read config to get paths.overrides location
  2. Check for {overrides}/pronunciation-guide.md
  3. Create file if it doesn't exist (with header and table structure)
  4. Add the word to appropriate section (Artist Terms, Album Names, etc.)
  5. Include: word, standard spelling, phonetic spelling, notes

Example entry:

| Larocca | larocca | Luh-rock-uh | Character in "sample-album" album |

DO NOT edit the base guide (${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/suno/pronunciation-guide.md) - plugin updates will overwrite it.

When to add:

  • Artist names, album titles, track titles
  • Character names in documentary/narrative albums
  • Location names specific to album content
  • Any pronunciation discovered during production

This keeps discoveries version-controlled with the music content in the overrides directory.


Remember

  1. Load both guides at start - Base guide + override guide (if exists)
  2. Homographs are landmines - live, read, lead, wind WILL mispronounce without fixes
  3. Tech terms need phonetic spelling - Don't trust Suno with acronyms
  4. Non-English names always need help - Phonetic spelling mandatory
  5. Numbers are tricky - Write them out or use apostrophes
  6. When in doubt, ask - Better to clarify than regenerate
  7. Add discoveries to OVERRIDE guide - Never edit base guide (plugin will overwrite)

GitHub репозиторий

bitwize-music-studio/claude-ai-music-skills
Путь: skills/pronunciation-specialist
0
ai-musicai-music-toolsaudio-masteringclaudeclaude-codeclaude-code-plugin

Похожие навыки

release-standards

Документы

Этот навык предоставляет рекомендации по семантическому версионированию (semver) и стандарты форматирования журнала изменений для релизов программного обеспечения. Используйте его при подготовке выпусков, чтобы правильно увеличивать номера версий (мажорные/минорные/патчи) и структурировать записи в журнале изменений. Он включает правила для идентификаторов предварительных релизов и понятные примеры для разработчиков.

Просмотреть навык

commit-standards

Документы

Этот навык форматирует сообщения коммитов Git в соответствии со стандартом Conventional Commits. Он предоставляет шаблоны и определения типов (такие как `feat`, `fix`, `refactor`), чтобы обеспечить единообразие при написании или проверке коммитов. Используйте его в процессе создания коммитов для формирования понятной и структурированной истории изменений.

Просмотреть навык

huggingface-tokenizers

Документы

Этот навык обеспечивает высокопроизводительную токенизацию с использованием Rust-библиотеки от HuggingFace, обрабатывая 1 ГБ текста менее чем за 20 секунд. Он поддерживает алгоритмы BPE, WordPiece и Unigram, а также позволяет обучать пользовательские токенизаторы и отслеживать выравнивание. Используйте его, когда требуется производственно-быстрая токенизация или для создания пользовательских токенизаторов, интегрированных с экосистемой transformers.

Просмотреть навык

nano-pdf

Документы

nano-pdf — это инструмент командной строки, который позволяет разработчикам редактировать PDF-файлы с помощью инструкций на естественном языке, например, изменять текст или исправлять опечатки на конкретных страницах. Он идеально подходит для быстрых программных изменений PDF прямо из терминала. Всегда проверяйте результат, так как нумерация страниц может различаться в разных версиях.

Просмотреть навык