快速python语音算法
Fuzz的Python项目详细描述
fuzzy是一个python库，可以快速实现常用的语音算法。 通常这是在弦乐相似性练习中，但它们非常多用。
它使用c扩展（通过cython）来提高速度。
算法如下：
- Soundex
- NYSIIS
- Double Metaphone基于莫里斯 Aubrey的Perl实现的C代码。
用法
这些功能很容易使用！
>>> import fuzzy
>>> soundex = fuzzy.Soundex(4)
>>> soundex('fuzzy')
'F200'
>>> dmeta = fuzzy.DMetaphone()
>>> dmeta('fuzzy')
['FS', None]
>>> fuzzy.nysiis('fuzzy')
'FASY'
性能
fuzzy的双变音比纯python快10倍 由Andrew Collins实现 在最近的一些testing。 Soundex和NYSII也应该更快。使用ipython的时间：
In [3]: timeit soundex('fuzzy')
1000000 loops, best of 3: 326 ns per loop
In [4]: timeit dmeta('fuzzy')
100000 loops, best of 3: 2.18 us per loop
In [5]: timeit fuzzy.nysiis('fuzzy')
100000 loops, best of 3: 13.7 us per loop
距离度量
我们推荐Python-Levenshtein 用于快速、基于c的字符串距离/相似性度量的模块。在其他中 它包括的功能：
- Levenshtein edit distance
- Jaro distance
- Jaro-Winkler distance
- Hamming distance
在测试中，它比同类的纯python快了好几倍 这些算法的实现。
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