如果是程序包中自己带的函数,可用以下 *** 作:
https://cran.r-project.org/
点击左侧Packages
点击中间Table of available packages, sorted by date of publication链接,进入包的列表界面
ctrl+F组合键在网页中搜索你关心的R包,例如包WGCNA,点击进入此R包主界面
点击Downloads下面的Package source:
WGCNA_1.51.tar.gz
解压此包,然后找到里面名字为R的文件夹,里面都是R语言包中包含的R的函数的代码
如果是在bioconductor中的包,可以在bioconductor官网中搜索此R包,进入此包界面,下载.tar.gz的这个文件,寻找方法如上.
Kaldi 语音识别主流程:
解码网络使用 HCLG.fst 的方式, 它由 4 个 fst 经过一系列算法组合而成。分别是 H.fst、C.fst、L.fst 和 G.fst 4 个 fst 文件:
通过如下组合方式来计算最终输出结果:
上面的o表示组合,det表示确定化,min表示最小化,rds表示去除消岐符号,asl表示增加自环。
其训练顺序为 G ->L ->C ->H (因 G 语法模型基于统计生成,L 则是在 G 生成过程中使用的基础,而 C 则是基于 L 生成的 phone 上下文关系依据决策树生成的结果)
解码过程中使用 Lattice 来保存识别的候选序列,通过遍历得到得分最靠前的多条候选路径,即 N-best,即为输出文本。Lattice 本质是一个有向无环图( directed acyclic graph )。 图上的每个节点代表一个词的结束时间点,每条边代表一个可能的词,以及该词发生的声学得分和语言模型得分。
语音识别中的lattice与confusion network
kaldi lattice
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