解释下面这段代码 def load_vocab(txt_path): """加载文本映射字典""" vocabulary = [] with open(txt_path, 'r') as fin: for line in fin: arr = line.strip().split() assert len(arr) == 2 vocabulary.append(arr[0]) return vocabulary model_path = "offline_encoder.om" vocab_path = 'vocab.txt' model = WeNetASR(model_path, vocab_path) wav_file = 'sample.wav' IPython.display.Audio(wav_file) txt = model.transcribe(wav_file) print(txt)

这段代码主要是使用WeNetASR模型对音频文件进行语音识别，并输出识别结果。具体来说，代码中首先定义了一个load_vocab函数，用于加载文本映射字典。load_vocab函数接受一个txt_path参数，表示文本映射字典的路径。该函数读取文本映射字典文件，将每一行的第一个单词加入到vocabulary列表中，并返回vocabulary列表。

接下来，定义了model_path和vocab_path两个变量，分别表示模型文件路径和文本映射字典文件路径。然后，使用WeNetASR类构建了一个ASR模型对象model。WeNetASR类是一个基于WeNet框架的ASR模型，可以用于语音识别任务。

接下来，定义了wav_file变量，表示待识别音频文件的路径。然后，使用IPython.display.Audio函数将音频文件可视化，方便用户进行验证。

最后，使用model.transcribe方法对音频文件进行语音识别，得到识别结果txt，并输出到控制台。

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解释下这段代码 class WeNetASR: """WeNet模型推理实现""" def __init__(self, model_path, vocab_path): # 加载文本映射字典 self.vocabulary = load_vocab(vocab_path) # 初始化推理模型 self.model = InferSession(0, model_path) # 获取模型允许的最大音频长度 self.max_len = self.model.get_inputs()[0].shape[1]

这段代码定义了一个名为WeNetASR的类，用于实现WeNet模型的推理。在初始化函数__init__中，该类接受两个参数：模型路径model_path和词汇表路径vocab_path。在初始化函数中，首先通过load_vocab函数加载了给定路径下的词汇表，将其存储在类中的vocabulary变量中。接着使用InferSession函数初始化推理模型，并将其存储在类中的model变量中。最后调用get_inputs函数获取模型允许的最大音频长度，并将其存储在类中的max_len变量中。这段代码的作用是初始化一个WeNetASR类，用于加载WeNet模型和词汇表，并获取模型允许的最大音频长度。

你给的代码报这个错zmodule 'd2l.torch' has no attribute 'load_vocab'

抱歉，这是因为 d2l.torch 模块中确实没有 `load_vocab` 这个函数。你可以手动将词表文件下载到本地，然后使用 Python 自带的 `open` 函数读取文件内容，并将内容转换成词表。下面是一个示例代码：

def load_vocab(vocab_path):
    """将词表文件读取为词典"""
    with open(vocab_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        lines = f.readlines()
    tokens = [line.strip() for line in lines]
    token_to_idx = dict(zip(tokens, range(len(tokens))))
    idx_to_token = dict(zip(range(len(tokens)), tokens))
    return token_to_idx, idx_to_token

在这个示例代码中，我们使用了 Python 自带的 `open` 函数读取了词表文件的内容，并将其转换成了词典形式。你可以将这个函数添加到你的代码中，并将 `load_vocab('cmn-eng')` 替换为 `load_vocab('vocab.txt')`，其中 `vocab.txt` 是你下载到本地的词表文件名。