解释下面这段代码 def post_process(self, output): """语音后处理，将模型推理结果映射到文本""" encoder_out, encoder_out_lens, ctc_log_probs, \ beam_log_probs, beam_log_probs_idx = output batch_size = beam_log_probs.shape[0] num_processes = batch_size log_probs_idx = beam_log_probs_idx[:, :, 0] batch_sents = [] for idx, seq in enumerate(log_probs_idx): batch_sents.append(seq[:encoder_out_lens[idx]].tolist()) txt = map_batch(batch_sents, self.vocabulary, num_processes, True, 0)[0] return txt

这是一个语音识别模型的后处理函数，用于将模型的输出结果转换成文本。函数的输入参数output包含了模型的多个输出结果，包括encoder_out, encoder_out_lens, ctc_log_probs, beam_log_probs, beam_log_probs_idx。其中beam_log_probs和beam_log_probs_idx是集束搜索算法得到的结果，表示概率最大的若干个文本序列和它们对应的概率值和索引。

函数首先获取batch_size和num_processes，其中batch_size表示输入的音频序列个数，num_processes表示处理的并行进程数。然后从beam_log_probs_idx中获取每个音频序列对应的最佳文本序列的索引log_probs_idx，再根据encoder_out_lens获取每个音频序列的有效长度，将log_probs_idx中多余的部分截取掉，得到batch_sents，表示每个音频序列对应的最佳文本序列。最后调用map_batch函数将batch_sents映射到文本，并返回文本结果。map_batch函数是一个自定义的函数，用于将输入的文本序列映射到具体的文本内容，具体实现可能涉及到一个词表vocabulary，以及多进程并行处理的技巧。