重构和精简 wenet 的解码部分，未来结构更清晰，代码更紧凑，解码效率更高。

[robin1001]

• ctc 相关工具移动到 utils/ctc_utils。[wenet] mv all ctc functions to ctc_utils.py #2057
• 将 k2 和 MMI 相关的代码移动到新建 k2 目录。[k2] move all k2 related functions to k2 #2058
• 在一个解码函数 search() 中支持传入解码方式。[transformer] refactor and simplify decoding methods #2061
  • 传入解码方式为列表，支持 ctc_greedy_search, ctc_prefix_beam_search, attention, attention_rescoring 等，asr_model.py 和 recognize.py 的代码量都能大幅度精简。
  • 所有解码方式共享网络前向，可一次前向，不同方式解码，节省开销。
• 抽象解码结果数据结果，不同解码方式均可复用该数据结构。[transformer] unify decode results of all decoding methods #2063

[robin1001]

The lines of the core files:

• wenet/transformer/asr_model.py, 1000+ -> 400+
• wenet/bin/recognize.py, -> 400+ -> 200+

[robin1001]

Test result on AIShell-1:

We only support batch size 1 in the old system in decoding, add add batch support in #2059. Compared with the old system with batch size 1, there is about 4 times speedup.