本文主要是介绍Sausage API，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
<span style="font-size:24px;">public class Sausage implements ConfidenceResult
一个Sausage 为混合集的序列，其中的每一个对应在一个utterance中的一个位置。one for each position in an utterance.
本类的属性：
protected final List<ConfusionSet> confusionSets;存储混合集的列表。
本类的构造方法：public Sausage(int size)；构造一个新的Sausage ，输入为混合集的个数。即列表中的ConfusionSet的个数。此创建的是为空的。public Iterator<ConfusionSet> iterator()；为此Sausage 获得其一个迭代器。此迭代器将会返回sortmaps。此是double后验概率自信度到字字符串集的映射map的混合集。返回的是 an iterator that steps through confusion sets。public void fillInBlanks(LogMath logMath) ；输入logMath为用于概率计算的logmath。对于那些字的后验概率之和不为1的每一个字槽填加一个skip元素。public void addWordHypothesis(int position, WordResult word);添加一个字到假设到sausage即混淆网络的的给定的字的字槽中即内部的一个小的混淆集。public void addWordHypothesis(int position, String word, double confidence, LogMath logMath)；给定相关的字字符串，自信度创建一个simplewordresult。并把此wordresult加入到指定位置的字槽中。protected Path getBestHypothesis(boolean wantFiller)；获得最好假设路径，此对于是否丢弃填充字是可选的。此方法是在Sausage 中所有混合集中的自信度最高的字的连接。public Path getBestHypothesisNoFiller() ；获得没有填充字的最好假设的路径。public void removeFillers()；从sausage中移除所有的填充字。在此移除填充字的处理中也会移除那些是空的混合集即confusion sets。public String getBestHypothesisString()；获得通过此sausage的表示最好路径的字符串表示。public Set<WordResult> getBestWordHypothesis(int pos)；获得在指定的混合集即字槽中的最高后验概率的字假设。输入pos为哪个字槽即混合集。返回的是字槽中的最高后验的字。public double getBestWordHypothesisPosterior(int pos)；获得在指定的混合集即字槽中的最高后验概率。输入为字槽即混合集在sausage中的位置。
public ConfusionSet getConfusionSet(int pos)；获得存储于指定字槽的混合集即ConfusionSet 。输入为要查找的字槽的位置，返回的是后验概率到字字符串集的映射的map，此map中的进行了排序的，从低到高的顺序按后验概率。public int countWordHypotheses()；返回的是sausage中的字结果的数量。即Set<WordResult>的数量。public int size()；返回的是sausage中字槽的个数即 confusionSet的数量。
public void dumpAISee(String fileName, String title)；把此sausage写入AISee格式的文件中。Title为给定的图的标题。
</span>这篇关于Sausage API的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
