对于给定数据集1_wav，基于Python利用无平滑的Bi-gram模型计算其中的内容句子“The man in the bed has a bad cough“的概率，并给出具体可运行代码

首先，我们需要了解的是，在自然语言处理中，无平滑的bi-gram模型通常用于文本生成，它假设当前词只依赖于前一词，而忽略了所有其他信息。对于音频数据集（如.wav文件），我们一般不会直接应用这种基于文本的统计模型，因为音频数据需要通过语音识别转化为文本序列后才能进行分析。

如果你有一个预先转换好的文本数据集`1_wav.txt`，并且包含了"The man in the bed has a bad cough"这样的句子，我们可以用Python的`nltk`库来构建无平滑的bi-gram模型并计算概率。但是，这需要对每个句子进行分词、去除停用词等预处理步骤。以下是示例代码：

import nltk
from nltk.util import ngrams
from collections import defaultdict

# 假设我们已经将文本数据读入list 'sentences'
with open('1_wav.txt', 'r') as f:
    sentences = f.read().splitlines()

# 预处理：分词，这里假设是英文，使用空格分隔
words = [' '.join(sent.split()) for sent in sentences]

# 构建二元组词汇表（bigrams）
bigrams = list(ngrams(words, 2))

# 创建一个字典存储每对词的计数
word_counts = defaultdict(int)
for gram in bigrams:
    word_counts[gram] += 1

# 计算句子"The man in the bed has a bad cough"的二元组概率
target_bigram = ("The", "man")
if target_bigram in word_counts:
    sentence_prob = word_counts[target_bigram]
else:
    sentence_prob = 0
    print(f"Target bigram {target_bigram} not found in the dataset.")

# 注意，由于未进行平滑处理，这个概率可能非常小，甚至为0，如果数据集中不存在该组合

print(f"The probability of the sentence is: {sentence_prob}")