请针对timit训练集统计Bigram(不需要使用平滑)

时间: 2023-08-14 21:06:05 浏览: 54
TIMIT训练集是一个用于语音识别研究的标准数据集,包含630个说话人的美式英语语音。统计Bigram的过程如下: 1. 首先读取TIMIT训练集中的所有文本文件,将其转化为小写形式,并去除标点符号和空格等无用字符。 2. 对所有文本进行按行切分,得到每一行文本。 3. 对每一行文本进行Bigram的统计,具体步骤如下: 1)按照空格进行单词的切分,得到单词列表。 2)遍历单词列表,对相邻的两个单词组成的Bigram进行统计。 3)将每个Bigram和其出现的次数存储到一个字典中。 4. 统计完所有文本的Bigram之后,将字典中的结果输出即可。 下面是Python代码实现: ```python import os # 读取TIMIT训练集中的所有文本文件 data_dir = 'path/to/timit/train' text_files = [] for root, dirs, files in os.walk(data_dir): for file in files: if file.endswith('.txt'): text_files.append(os.path.join(root, file)) # 统计Bigram bigram_dict = {} for text_file in text_files: with open(text_file, 'r') as f: lines = f.readlines() for line in lines: # 去除标点符号和空格等无用字符 line = line.lower().strip().replace(',', '').replace('.', '').replace('?', '').replace('!', '').replace('-', '').replace('\'', '').replace('\"', '').replace('(', '').replace(')', '').replace('[', '').replace(']', '').replace('{', '').replace('}', '').replace('<', '').replace('>', '').replace('/', '').replace('\\', '').replace(':', 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range(len(words)-1): bigram = words[i] + ' ' + words[i+1] if bigram in bigram_dict: bigram_dict[bigram] += 1 else: bigram_dict[bigram] = 1 # 输出结果 print(bigram_dict) ``` 注意,这里为了简化代码,使用了Python的字符串替换函数将所有标点符号和空格等无用字符全部去除,这种方式并不完美,可能会影响统计结果的准确性。在实际应用中,应该根据具体情况选择合适的方法进行数据清洗。

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