快捷方式

torchaudio.functional.edit_distance

torchaudio.functional.edit_distance(seq1: Sequence, seq2: Sequence) int[源代码]

计算两个序列之间的词级别编辑距离(Levenshtein 距离)。

This feature supports the following devices: CPU

该函数计算允许删除、插入和替换的编辑距离。结果是一个整数。

对于大多数应用,两个输入序列应为相同类型。如果给出两个字符串,输出是两个字符串之间的编辑距离(字符编辑距离)。如果给出两个字符串列表,输出是句子之间的编辑距离(词编辑距离)。用户可能需要通过参考序列的长度来归一化输出。

参数:
  • seq1 (Sequence) – 要比较的第一个序列。

  • seq2 (Sequence) – 要比较的第二个序列。

返回:

第一个序列和第二个序列之间的距离。

返回类型:

int

使用 edit_distance 的教程
ASR Inference with CUDA CTC Decoder

使用 CUDA CTC 解码器进行 ASR 推理

使用 CUDA CTC 解码器进行 ASR 推理
ASR Inference with CTC Decoder

使用 CTC 解码器进行 ASR 推理

使用 CTC 解码器进行 ASR 推理

文档

访问 PyTorch 的全面开发者文档

查看文档

教程

获取适合初学者和高级开发者的深度教程

查看教程

资源

查找开发资源并获得问题解答

查看资源