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sherpa-ncnn:Endpointing(断句规则)


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  • 1. Endpointing (端点)
    • 1.1 规则1
    • 1.2 规则2
    • 1.3 规则3


1. Endpointing (端点)

我们有三条端点检测规则。如果激活了其中任何一个,我们假设检测到终端节点。

.

1.1 规则1

规则 1 计算尾随静默的持续时间。如果大于用户指定值,激活规则 1

下面是一个示例,它使用 2.4 秒作为阈值。
在这里插入图片描述

这两种情况下,规则 1处于激活状态:

  • 当尾随静默的持续时间达到 2.4 秒时,没有解码任何内容。

  • 在尾随静默的持续时间达到 2.4 秒之前,解码了一些内容。

Python API中,您可以在构造sherpa_ncnn.Recognizer的实例时指定rule1_min_trailing_silence

C++ API中,您可以在创建EndpointConfig时指定rule1.min_trailing_silence

.

1.2 规则2

规则 2 中,我们要求它必须先解码一些内容,然后才能计算尾随的静默。

在以下示例中,解码内容后,当尾随静默的持续时间大于用户指定的值 1.2 秒时,将激活规则 2
在这里插入图片描述

Python API中,您可以在构造sherpa_ncnn.Recognizer的实例时指定rule2_min_trailing_silence

C++ API中,您可以在创建EndpointConfig时指定rule2.min_trailing_silence

.

1.3 规则3

当话语长度(以秒为单位)大于给定值时激活。

在以下示例中,规则 3 在第一个区段达到给定值(在本例中为 20 秒)后激活。
在这里插入图片描述

Python API中,您可以在构造sherpa_ncnn.Recognizer的实例时指定rule3.min_utterance_length

C++ API中,您可以在创建EndpointConfig时指定rule3.min_utterance_length

如果要停用此规则,请为 rule3_min_utterance_lengthrule3.min_utterance_length 提供一个非常大的值。

.


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