针对timit训练集统计Bigram(不需要使用平滑),并使用ARPA语言模型格式将其保存为txt文件。最后,使用Bigram对测试集中的方言区域DR1的FAKS0的十段文字进行打分代码
时间: 2024-05-18 08:18:44 浏览: 20
好的,针对您的问题,我将分为两部分来回答。
## 第一部分:统计Bigram并保存为ARPA格式
1. 首先,需要下载TIMIT数据集,可以从官网下载或者使用以下命令行下载:
```
wget https://www.openslr.org/resources/3/data.tgz
tar -xvzf data.tgz
```
2. 接下来,需要安装SRILM工具包用于训练语言模型。SRILM可以从官网下载,也可以使用以下命令行安装:
```
wget http://www.speech.sri.com/projects/srilm/download/srilm-1.7.3.tar.gz
tar -xvzf srilm-1.7.3.tar.gz
cd srilm-1.7.3
make
```
3. 然后,需要将TIMIT训练集中的所有文本文件合并为一个文本文件:
```
cat data/train/*/*/*.txt > data/train.txt
```
4. 接着,需要将合并后的文本文件转换为Bigram:
```
ngram-count -order 2 -text data/train.txt -write data/train.bigram
```
5. 最后,将Bigram转换为ARPA格式并保存为txt文件:
```
ngram-count -order 2 -text data/train.txt -lm data/train.arpa -write data/train.txt.lm
```
## 第二部分:使用Bigram对测试集中的方言区域DR1的FAKS0的十段文字进行打分
1. 首先,需要将测试集中的方言区域DR1的FAKS0的十段文字保存为一个文本文件,例如test.txt。
2. 接着,需要加载先前训练的语言模型:
```
ngram -order 2 -lm data/train.arpa -ppl test.txt
```
此命令将计算测试集中每个文本段的困惑度(perplexity)分数。
以上就是针对您的问题的完整回答。如果您有任何其他问题,请随时问我。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pptx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083543.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![doc](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)