构图逻辑

现在写写一般的构图逻辑，这里会介绍ci-phone的，同时也会介绍cd-phone的构图逻辑。

• 一般介绍
• ci-phone构图
• cd-phone构图

下面先介绍下技术背景，主要应用在解码过程中，也就是语音识别；譬如唤醒、命令词都可以应用。对于一个词的发音序列

word : phn1 phn2 phn3
word:  A B C D E ... Z

其中A就是词头，Z就是词尾。

先介绍ci-phone的逻辑。

上面就是ci-phone的构图逻辑。
上面的图中会有虚节点，这样就会有层的概念。
AB YZ ZA 为虚节点层：
ZA-AB之间为词头区
AB-YZ之间为词中区
YZ-ZA之间为词尾区
一般构图逻辑上来看：
注意首先将所有的word全部遍历一遍，获取所有的词头，词尾等。

1. 先构建虚节点层，AB YZ ZA
2. 构建词头区
3. 构建词尾区，这里可以加上词尾标记。
4. 构建词中区，词中区在最后一条边上，就是出词点。

对于图的操作，还需要做进一步的优化

1. 前向合并：这里在构建的时候就可以操作，就跟构建前缀树一样
2. 后向合并：图构建好以后再来处理
3. 词前推：构建好以后再来处理

在构建词中区的时候，现获取词头的部分，按照发音序列然后走到词尾时，获取词尾部分获取词尾的结点，这样就可以构建一条path了。
注意其中还有些问题，需要特殊处理的问题：

1. silence如何添加，主要在词尾区的构建过程中。
2. 单个phone的问题，单独处理，同时加上silence
3. 两个phone的问题，直接连接词头词尾，并加上出词点。

以上就是构建的一般逻辑了。
下面介绍ci-phone的构图逻辑。

1. 构建虚节点层，AB其实就是A，YZ其实就是Z，ZA退化成一个虚结点，可以加快裁减。
2. 构建词头区，所有的phone_A，并且连接ZA-phone_A，phone_A-AB
3. 构建词中区，这里可以加上词尾标记。AB-phn_B-phn_C…-YZ
4. 构建词尾区，YZ-Z-ZA，
5. silence处理，YZ-Z-sil-ZA；也就是在Z-ZA之间加上sil

对于上图中，将上图加上start_node 以及end_node，基本上就可以得到整个graph了。
同时由于AB YZ，这两个虚节点层可以去掉。
优化以后就会得到如下图

AB YZ都已经默认去掉了。
在Z的后面，还有一条边链接了sil，这里是加入了silence的结点。

对于one的处理也是一样的，建立该phn结点以后，然后添加silence结点。

上面简单介绍了ci-phone的构图逻辑了，下面接着介绍cd-phone的构图逻辑。

这里会涉及到left-context以及right-context，同时了也会涉及到silence的问题，最后再加上start_node, final_node，这样整个图就可以得到了。
下面贴一下代码了，也就是图的node，以及arc

struct Node;
// debug arc
struct Arc {
  // dest node
  Node* dest;
  // inlabel
  int32 label;
};

// Struct Node defines one state in graph.
struct Node {
  // node label
  int32 label;
  // node id
  int32 node_id;
  // trans tag, use for transval
  int32 trans_tag;
  // next_arcs.
  std::vector<Arc*> next_arcs;
};