torchaudio.functional.forced_align¶
- torchaudio.functional.forced_align(log_probs: Tensor, targets: Tensor, input_lengths: Optional[Tensor] = None, target_lengths: Optional[Tensor] = None, blank: int = 0) Tuple[Tensor, Tensor][源代码]¶
已弃用
警告
此函数已被弃用。它将在 2.9 版本中移除。此弃用是大型重构工作的一部分，旨在将 TorchAudio 迁移到维护阶段。更多信息请参阅 https://github.com/pytorch/audio/issues/3902。
对齐 CTC 标签序列与发射。
- 参数
log_probs (Tensor) – CTC 发射输出的对数概率。形状为 (B, T, C) 的 Tensor。其中 B 是批次大小，T 是输入长度，C 是字母表中包含空白字符的总数。
targets (Tensor) – 目标序列。形状为 (B, L) 的 Tensor，其中 L 是目标长度。
input_lengths (Tensor 或 None, 可选) – 输入的长度（每个最大值必须小于等于 T）。形状为 (B,) 的 1-D Tensor。
target_lengths (Tensor 或 None, 可选) – 目标的长度。形状为 (B,) 的 1-D Tensor。
blank_id (int, 可选) – CTC 发射中空白符号的索引。(默认: 0)
- 返回
Tensor: 使用强制对齐计算的对齐路径中每个时间步的标签。
Tensor: 每个时间步标签的对数概率分数。
- 返回类型
Tuple(Tensor, Tensor)
注意
序列长度 log_probs 必须满足
\[L_{\text{log\_probs}} \ge L_{\text{label}} + N_{\text{repeat}}\]其中 \(N_{\text{repeat}}\) 是连续重复的 token 数量。例如，在字符串 “aabbc” 中，重复次数为 2。
注意
当前版本仅支持
batch_size==1。- 使用
forced_align的教程
