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。

好的，我理解了你的要求。首先，为了统计timit训练集的Bigram，我们需要使用一个文本处理工具，比如Python中的nltk库。以下是一个Python脚本，可以帮助你完成这个任务：

import nltk
from nltk.util import bigrams
from collections import Counter
from nltk.lm.models import MLE
from nltk.lm.preprocessing import padded_everygram_pipeline
from nltk.lm import Vocabulary

# 读取timit训练集
with open('timit_train.txt', 'r') as f:
    train_data = f.read().splitlines()

# 将所有文本转换为小写
train_data = [line.lower() for line in train_data]

# 统计Bigram
train_bigrams = [bigrams(line.split()) for line in train_data]
train_bigrams = [item for sublist in train_bigrams for item in sublist]
bigram_counts = Counter(train_bigrams)

# 构建Vocabulary
words = [word for line in train_data for word in line.split()]
vocab = Vocabulary(words)

# 构建MLE模型
model = MLE(2)
train_data, padded_sents = padded_everygram_pipeline(2, train_data)
model.fit(train_data, padded_sents, vocab)

# 将Bigram以ARPA格式保存为txt文件
with open('timit_train_bigram.arpa', 'w') as f:
    f.write(model.to_arpabet())

这个脚本会首先读取名为“timit_train.txt”的文件，该文件包含了timit训练集中的所有文本。然后，它将所有文本转换为小写，并使用nltk库中的bigrams函数统计Bigram。接下来，它会构建Vocabulary，并使用MLE模型来训练语言模型。最后，它将Bigram以ARPA格式保存为名为“timit_train_bigram.arpa”的txt文件。

注意，这个脚本中并没有使用平滑技术，如果需要使用平滑技术，可以使用nltk库中的Laplace、Lidstone或Kneser-Ney等平滑算法。