从WFST到语音识别
【摘要】 在深度学习占领众多智能算法的背景下,语音识别系统中对于加权有限状态转换器(WFST)的应用仍没有过时,表明了其强大的理论基础与建模能力,那么它的基础算法与在语音识别中的应用应用是怎样的,这篇整理将告诉你更多。
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南山百万杰出青年之一2020/07/29 09:36:201楼编辑删除举报
2、第5页 应该是p[pi]= p(e1)
3、三 合并应该注明一下是tropical semiring 两个做复合是做multiplication,对应tropical semiring 正好是做加法,如果换成probablity semiring 就是相乘
4、第6页下方第1行 应该是(1,2) 非(1,1)
5、确定化那里,0+2=3 令人迷惑,应该是0+3=3
南山百万杰出青年之一2020/07/29 12:40:102楼编辑删除举报
import os
import pywrapfst as fst
def drawpdf(input, output):
command = "fstdraw " + input + " | dot -Tps | ps2pdf - " + output
os.system(command)
##a 97 b 98
compiler = fst.Compiler(keep_state_numbering = True)
print("0 2 97 97 1" ,file=compiler)
print("0 2 98 98 4" ,file=compiler)
print("0 1 97 97 3" ,file=compiler)
print("0 1 98 98 1" ,file=compiler)
print("1 0" ,file=compiler)
print("2 3 98 98 1" ,file=compiler)
print("2 3 98 98 3" ,file=compiler)
print("1 3 98 98 3" ,file=compiler)
print("1 3 98 98 5" ,file=compiler)
print("3 0" ,file=compiler)
f = compiler.compile()
#print (f.__str__().decode("utf-8"))
f =fst.determinize(f)
f.write("fdet.fst")
drawpdf("fdet.fst","fdet.pdf")
作家小然2020/08/03 07:39:43编辑删除举报
南山百万杰出青年之一2020/08/03 12:59:44编辑删除举报