paddlespeech.s2t.models.asr_interface 模块
ASR接口模块。
- class paddlespeech.s2t.models.asr_interface.ASRInterface[来源]
基础：
objectASR接口模型实现。
- Attributes:
attention_plot_class获取注意力图类。
ctc_plot_class获取CTC绘图类。
方法
add_arguments(parser)添加参数到解析器。
build(idim, odim, **kwargs)使用 Python 级别的参数初始化此类。
calculate_all_attentions(xs, ilens, ys)计算注意力。
calculate_all_ctc_probs(xs, ilens, ys)计算CTC概率。
encode(feat)在beam_search中编码特征（可选）。
forward(xs, ilens, ys, olens)计算训练的损失。
获取总子采样因子。
recognize(x, recog_args[, char_list, rnnlm])对x进行评估识别。
recognize_batch(x, recog_args[, char_list, ...])批量的束搜索实现。
scorers()获取beam_search的得分者（可选）。
- property attention_plot_class
获取注意力图类。
- classmethod build(idim: int, odim: int, **kwargs)[来源]
用python级别的参数初始化此类。
- Args:
idim (int)：输入特征维度的数量。
odim (int)：输出词汇的数量。- Returns:
ASRinterface：ASRInterface的新实例。
- calculate_all_attentions(xs, ilens, ys)[来源]
计算注意力。
- Parameters:
xs (list) -- 填充输入序列的列表 [(T1, idim), (T2, idim), ...]
ilens (ndarray) -- 输入序列的长度批次 (B)
ys (list) -- 字符 ID 序列张量的列表 [(L1), (L2), (L3), ...]
- Returns:
注意权重 (B, Lmax, Tmax)
- Return type:
浮动 ndarray
- calculate_all_ctc_probs(xs, ilens, ys)[来源]
计算CTC概率。
- Parameters:
xs_pad (list) -- 填充输入序列的列表 [(T1, idim), (T2, idim), ...]
ilens (ndarray) -- 输入序列长度的批次 (B)
ys (list) -- 字符 id 序列张量的列表 [(L1), (L2), (L3), ...]
- Returns:
CTC 概率 (B, Tmax, vocab)
- Return type:
浮点 ndarray
- property ctc_plot_class
获取CTC绘图类。
- encode(feat)[来源]
在 beam_search 中编码特征（可选）。
- Args:
x (numpy.ndarray): 输入特征 (T, D)
- Returns:
paddle.Tensor: 编码特征 (T, D)
- forward(xs, ilens, ys, olens)[来源]
计算训练的损失。
- Parameters:
xs -- 填充源序列的批次 paddle.Tensor (B, Tmax, idim)
ilens -- 源序列的长度批次 (B)，paddle.Tensor
ys -- 补齐目标序列的批次 paddle.Tensor (B, Lmax)
olens -- 目标序列的长度批次 (B)，paddle.Tensor
- Returns:
损失值
- Return type:
paddle.Tensor
- recognize(x, recog_args, char_list=None, rnnlm=None)[来源]
识别x以进行评估。
- Parameters:
x (ndarray) -- 输入声学特征 (B, T, D) 或 (T, D)
recog_args (namespace) -- 参数命名空间包含选项
char_list (list) -- 字符列表
rnnlm (paddle.nn.Layer) -- 语言模型模块
- Returns:
N-best 解码结果
- Return type:
列表