轉載linux根據一串ID批量提取另外一個文件的指定行👢[linux]根據一串ID批量提取另外一個文件的指定行鄭寶童關注12018.11.03 14:19:05字數 331閱讀 2錛044一、待解決問題科室裡的一個小伙伴打算根據A文件中的ID列，提取B文件中所有包含相應ID的行。A文件如下所示。tip:ID列指的是圖中帶紅框的那列錛A大小73.1MB、B大小約1GBimage.pngB文件是從網上下載的注釋文件"GCF_000001405.38_GRCh38.p12_genomic.gff"二、解決辦法左思右想覺得這個處理過程還是用linux來做比較簡單。用excel手動刪除A多餘列只保留第二列中的ID值，保存為ref.txt書寫linux代碼進行提取#!/bin/bashcat -A ref.txt | while read id;doreal_id=`echo $id| cut -d"^" -f1`grep $real_id GCF_000001405.38_GRCh38.p12_genomic.gff ref.gffdone三、解析cat用法就不贅述了，

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光是簡書上就有很多，我直接掛簡書幾個鏈接：1.everyday:linux cat2.linux cat3.情景linux─不曾了解的cat用法while用法1.Linux shell之while循環2.Linux while 循環中使用ssh問題grep用法1.linux grep命令2.Linux常用指令-grep(搜索過濾)(轉)3.Linux文件比較三劍客(awk/grep/sed)之grep四、代碼思路cat提取整個文件內容;用|管道符號傳給 while read讀取，

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由于window下的回車符號與Linux下的回車不一樣：window下的回車到了linux下會多出^M錛所以在代碼中用cut -d"^"分割文件，

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並取第一部分作為ID。最後使用grep 搜索ID 然後輸出到ref.gff文件去本文為西班牙格拉納達大學（作者：Juan Andres Morales Cordovilla）的畢業論文，共53頁。 本文提出並研究了在噪聲環境下利用基音（可以理解為語音的基頻）來實現魯棒自動語音識別（ASR）的各種技術。本文研究的不是基音提取本身，而是利用基音進行魯棒語音識別的最佳方法。我們研究了相關領域的文獻和技術現狀，

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然後，

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提出了三種基于基音的技術，

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並與其他類似的技術進行比較。我們的三種技術建議是：將非對稱窗應用于噪聲信號的自相關（試圖提供對噪聲不太敏感的頻譜）、幹淨準週期信號自相關的兩個估計器（稱為平均和篩選估計器）和一個能處理非平穩噪聲的噪聲估計器技術，

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該技術利用基音信息估計邊緣化MD（Missing Data）識別器所需的可靠性掩碼。此外，

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我們將討論基于基音的魯棒ASR技術的性能限制，該技術採用了最小化噪聲的假設。為了做到這一點，我們將這些技術用于識別語音幀的基本魯棒機制，進一步獲取最佳實現機制（通過一些等價的方法），

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並通過應用MD oracle掩碼和理想基音實驗獲得相應的極限結果。我們的一個結論是，用于MD識別的噪聲估計技術接近于基于基音的魯棒ASR技術的極限，

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盡管它需要額外的信息來實現MD Oracle掩碼的性能。最後，

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我們將從本文提出的觀點出發，

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對未來研究的一些可能性（其中一些與無基音的語音有關）進行評述。 This Thesis proposes and carries out astudy of different techniques which錛 in some way錛 use the pitch (which will beunderstood as the fundamental frequency of speech) in order to carry out robustASR (Automatic Speech Recognition) under noise conditions. The Thesis is notconcerned with pitch extraction itself錛 but with the best way of using pitchfor robust speech recognition. We will also carry out a study of the relatedbibliography and the state of art regarding these pitch-based techniques forrobust ASR. Then錛 we will propose three pitch-based techniques which will becompared to other similar ones. Our three proposals are: application ofasymmetric windows to the noisy signal autocorrelation which tries to provide aspectrum less sensitive to noise錛 two estimators錛 named as averaging andsifting estimators錛 of the autocorrelation of the clean quasi-periodic signal錛and a noise estimation technique which can deal with non stationary noise byemploying pitch information and which is used to estimate the reliability masksrequired by a marginalization MD (Missing Data) recognizer. Additionally錛 wewill discuss the performance limits of the pitch-based techniques for robustASR which employ minimal assumptions about the noise. In order to do so錛 wewill identify the basic robust mechanisms employed by these techniques forrecognizing voiced frames錛 the optimum mechanisms will be identified (by meansof some equivalences)錛 and the corresponding limit results will beexperimentally obtained by applying MD oracle masks and ideal pitch. One of ourconclusions is that our noise estimation technique for MD recognition is closeto the limits of the pitch-based techniques for robust ASR錛 although it wouldrequire additional information in order to achieve the performance with MDoracle masks. Finally錛 we will comment some possibilities (some of them relatedto speech without pitch) for future research from the ideas developed in thisThesis. 1. 引言2. 自動語音識別原理3. 傳統的與基于基音的魯棒技術4. 本文提出的技術5. 基音技術的等效與局限性更多精彩文章請關注公眾號：，