Model Adaptation to upweight individual word probability
Offen
- Vorherrschende Sprache
- Jupyter Notebook
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- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
The code in `KaldiRecognizer::KaldiRecognizer(Model *model, float sample_frequency, char const *grammar)` makes an entirely new `g_fst`. Is there instead a way to upweight the probability of a single word in `model_->g_fst_` easily while keeping the acceptor/decoding graph of a model?
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