用代码对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

好的，以下是使用Python中的NLTK库对TIMIT训练集统计Bigram，并将结果保存为ARPA语言模型格式的代码：

import nltk
from nltk.corpus import timit

# 加载TIMIT数据集
timit_train = timit.fileids('train')

# 将所有语音信号转换成文本，然后将文本合并成一个长字符串
text = ' '.join(timit.transcription(id) for id in timit_train)

# 分词
tokens = nltk.word_tokenize(text)

# 统计Bigram
bigrams = nltk.bigrams(tokens)

# 统计频率分布
freq_dist = nltk.FreqDist(bigrams)

# 将Bigram及其频率保存到txt文件中
with open('timit_bigram.txt', 'w') as f:
    # 写入头部信息
    f.write('\\data\\\n')
    f.write('ngram 2={}\n'.format(len(freq_dist)))
    f.write('\\2-grams:\n')
    
    # 写入每个Bigram及其频率
    for bigram, freq in freq_dist.items():
        f.write('{}\t{}\t{}\n'.format(freq, bigram[0], bigram[1]))
    
    # 写入尾部信息
    f.write('\\end\\\n')

请注意，以上代码中的ARPA语言模型格式不包含平滑部分，并且使用制表符分隔Bigram的频率和两个词。如果您需要使用其他格式或包含平滑，请根据需要进行修改。另外，代码执行时间可能会比较长。