LMGrammar API

最新推荐文章于 2025-04-03 09:09:01 发布

eternity668

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分类专栏： Sphinx-4 API 文章标签： sphinx 语音识别

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本文介绍了一种基于语言模型的语法生成方法，能够处理单词和双词语法单元，并在log域中计算概率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

<span style="font-size:24px;">public class LMGrammar extends Grammar
定义了一个简单的语法基于一个语言模型。本类对每个字都产生一个语法节点。本LM语法能够处理多达1000字的unigram and bigram grammars 单元语法和2元语法。注意所有的概率都是log域的。
本类的属性：
@S4Component(type = LanguageModel.class)
public final static String PROP_LANGUAGE_MODEL = "languageModel";此LM语法使用的语言模型。
配置属性：
private LanguageModel languageModel;
本类的构造方法：
  public LMGrammar(LanguageModel languageModel, boolean showGrammar, boolean optimizeGrammar, boolean addSilenceWords, boolean addFillerWords, Dictionary dictionary)；给定参数来构造对象。
public LMGrammar()；空的构造方法.
本类的方法：
public void newProperties(PropertySheet ps)；对属性进行设置。
protected GrammarNode createGrammar()；从语言模型产生一个语法图。此LM语法每个语法节点包含一个字。每一个通过给定的概率连接到其它字。返回的是初始化语法节点。本方法构建时采用的是for（GrammarNode prevNode : nodes）{
   for（GrammarNode nextNode : nodes）{
prevNode.add(nextNode, logProbability);
}
}
来构造语法图的。
Word[] wordArray = {getDictionary().getWord(prevWord),
                        getDictionary().getWord(nextWord)};
                float logProbability = languageModel
                        .getProbability((new WordSequence(wordArray)));</span>