5層池化層,，5層全連接層,，其中三層全連接層用于實現注意力機制,，損失函數采用ctc損失函數,，網絡優(yōu)化器采用adam優(yōu)化器。第三方面,，本申請實施例提供了一種識別裝置,，包括存儲器和處理器，所述存儲器上存儲有計算機可執(zhí)行指令,，所述處理器運行所述存儲器上的計算機可執(zhí)行指令時實現方面的方法。第四方面,，本申請實施例提供了一種計算機可讀存儲介質,，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時,，實現上述方面的方法,。在本申請實施例中，本發(fā)明的基于卷積神經網絡和注意力機制的端到端語音識別系統,，通過將注意力機制融合卷積神經網絡中,，并通過使用ctc損失函數構建完整的語音識別網絡模型，實現深度學習,，從原始語音數據中提取語音的語譜圖作為cnn的輸入,，以提高語音的性能，減少了人工提取特征帶來的信息損失,，具有良好的應用前景,。附圖說明為了更清楚地說明本申請實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹,，顯而易見地,，下面描述中的附圖是本申請的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講,，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下,，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。端到端的流程,，可以有效突破這一障礙,，讓業(yè)務,，數據，信息更加緊密,。黑龍江物聯網端到端管理

    這個復合報文應該表述成：recverid,，senderid-1，sendertimestamp-1,，delay-1,；senderid-2，sendertimestamp-2,，delay-2…具體操作方法如下：(51)接收端將rtt接收單元的報文單獨作為一個數據包周期發(fā)送,，rtt接收單元報文信息里記錄從收到rtt發(fā)送單元報文到發(fā)送rtt接收單元報文滯留的時長；如果接收端收到的是多個發(fā)送端的rtt發(fā)送單元報文信息,，一個senderid對應一個發(fā)送端,，有多個發(fā)送端，就有多個滯留時長delay,，記錄多組rtt接收單元報文信息并打包發(fā)出,；為防止傳輸丟包，每個周期里rtt接收單元報文的數據包需要連續(xù)多個重復發(fā)送,。(52)在該數據包發(fā)送的路由上,，途徑的媒體節(jié)點需要解析rtt接收單元報文，根據rtt接收單元報文里記錄的senderid信息做包拆解,，把拆解重組后的包按照senderid的媒體數據包來的路由逆向發(fā)送到上一個媒體節(jié)點直到發(fā)送端本身,；如果該rtt接收單元報文包含多個senderid，每經過一個媒體節(jié)點,，該媒體節(jié)點對應的媒體服務要檢測和拆解重組這個數據包,，拆解重組成包含單個senderid的rtt接收單元報文，按照senderid來選擇路徑發(fā)送回歸屬于它的發(fā)送端,，拆解重組是每個媒體節(jié)點都要做的操作,，直到后在senderid對應的發(fā)送端收到rtt接收單元報文。黑龍江物聯網端到端管理端到端的流程,，實際上包含了諸如營銷流程,、采購流程等多個局部流程。

    用于將切分的語音數據利用傅里葉變換獲取頻譜數據,。構建模型單元330,，用于將注意力機制與卷積神經網絡結合，構建完整的語音識別網絡模型,。訓練模型單元340,，用于利用語音數據作為訓練內容，優(yōu)化模型參數,，將詞錯誤率作為優(yōu)化目標訓練模型,。上述語音接收單元310將整段語音的范圍歸一化至以0點為對稱中心的閾值范圍,，其中歸一化前后的整段語音在數值為零處所表達的物理意義均是無聲段。作為一種可選的實施方式,，歸一化的范圍采用[-1,，1]，歸一化前后語音數值為零處所表達的物理意義不變,，均是無聲段,。切分時，根據數據庫標簽對統一歸一化處理的語音進行切分,。其中數據庫為語音學家建立的用于研究語音識別的專業(yè)數據庫,，本實施例中數據庫采用清華大學所建立的用于研究語音識別的專業(yè)數據庫，是在安靜的辦公室環(huán)境下,，通過單個碳粒麥克風錄取的,，總時長超過30個小時。大部分參與錄音的人員是會說流利普通話的大學生,。采樣頻率16khz,，采樣大小16bits。根據數據庫標簽切分后,，獲得10000條有效語音,，其中，500條語音作為驗證集,，500條語音作為測試集，其余作為訓練集,，語音的數據長l為343208,，持續(xù)時間約為。上述頻譜獲取單元320,。

    采用無狀態(tài)設計,，滿足切片和網絡功能的按需編排、快速部署,、靈活彈性和高可靠性要求,，支持跨DC部署，滿足不同場景需求,；承載網子切片：承載網子切片基于管控融合的SDN架構,，支持動態(tài)、可編程組網,。引入FlexE技術,，在滿足更高安全隔離要求的同時還能實現底層快速轉發(fā)，滿足不同類型業(yè)務對承載網絡的要求,；端到端切片管理：支持端到端層次化編排管理,，全流程模型化驅動,，以及閉環(huán)自動化運維。支持切片運營,，支持通過切片商城來實現NSaaS服務,，幫助客戶實現切片服務的即定即用，通過切片能力開放平臺,，實現深度化的切片定制和按需部署,，實現切片能力和行業(yè)應用的深度集成。中興通訊5G端到端網絡切片解決方案優(yōu)勢:E2E切片編排管理系統基于業(yè)界電信級DevOps平臺,，提供切片端到端智能化運維和全生命周期管理功能,，實現切片設計、開發(fā),、測試,、部署、監(jiān)控及動態(tài)優(yōu)化閉環(huán),。通過與與垂直行業(yè)深度合作,，引入AI構建行業(yè)場景智能洞察能力，構建行業(yè)應用匹配切片模板庫,，并且基于切片商城,，提供NSaaS(網絡切片即服務)能力，實現切片服務“零偏差,、零等待,、零接觸、零差評”,。通過切片能力開放平臺,，支撐切片經營B2B、B2B2B,、B2B2C等典型商業(yè)模式,，將網絡切片能力與行業(yè)應用無縫集成。RPA同時解決了端到端中的自動化與集成化,，同時讓業(yè)務流程更加精簡,。

    讓等待觀影的顧客在一起游戲、娛樂,，瀏覽和體驗,。增強影院與用戶的黏性，又為影院打造出更具吸引力廣告平臺和受益來源,。在萬達影院接受這一方案之后,，對所有售票中心的屏幕進行數字化改造，不僅可以用來展示電影排期表,，還可以聯屏的形式對新片進行預告,，同時定時插播影院內銷售的食品飲料,，刺激觀影用戶客單價。也通過聯屏展示電影的預告,，提升了影片在萬達的上座率,。2、海報機食品安全是個老話題,，但隨著相關問題頻出,，、媒體,、民眾等各方關注度在不斷加深,，對餐飲企業(yè)來說，尤其是如海底撈這樣具備品牌影響力的大企業(yè),，一旦出現食安問題,，對整個企業(yè)的打擊都是致命的。數拓為海底撈定制了智能化的顧客服務,，如智能迎賓,、VIP專屬服務等讓食品做到真正的安全。數拓數字餐飲方案不單只解決了數字顯示的問題,，更把力量聚集到了餐飲行業(yè)銷售特性上,，著重以解決空間位置、配合運營,、視覺關注的體驗問題為,。使餐飲企業(yè)提高了營業(yè)額，同時使顧客能夠產生更好的客戶體驗,。數拓餐飲平臺不僅提供與餐飲銷售相關的商品介紹,、價目表、超值套餐,、促銷活動等的內容生成之外，還可以通過后臺數據庫自動控制內容的顯示,，比如,，菜品的價格浮動調整和新品上架與售罄下架等問題。端到端流程是從客戶需求端出發(fā),，到滿足客戶需求端去,，提供端到端服務。黑龍江物聯網端到端管理

端到端原則催生了互聯網的簡單原則,，使得互聯網在網絡層傳輸層只需遵循TCP/IP協議,，即可完成網絡連接。黑龍江物聯網端到端管理

    其中數據庫為語音學家建立的用于研究語音識別的專業(yè)數據庫,，本實施例中數據庫采用清華大學所建立的用于研究語音識別的專業(yè)數據庫,，是在安靜的辦公室環(huán)境下,，通過單個碳粒麥克風錄取的，總時長超過30個小時,。大部分參與錄音的人員是會說流利普通話的大學生,。采樣頻率16khz，采樣大小16bits,。根據數據庫標簽切分后,，獲得10000條有效語音，其中,，500條語音作為驗證集,，500條語音作為測試集，其余作為訓練集,，語音的數據長l為343208,，持續(xù)時間約為。102：對所切分的語音進行分幀加窗處理后利用快速傅里葉變換獲取頻譜,?？梢岳斫獾氖牵哟昂头謳际钦Z音信號提取特征的預處理階段,。先分幀,，后加窗，再做快速傅里葉變換,。分幀：簡單來說,，一段語音信號整體上看不是平穩(wěn)的，但是在局部上可以看作是平穩(wěn)的,。在后期的語音處理中需要輸入的是平穩(wěn)信號,，所以要對整段語音信號分幀，也就是切分成很多段,。在10-30ms范圍內都可以認為信號是穩(wěn)定的,，一般以不少于20ms為一幀，1/2左右時長為幀移分幀,。幀移是相鄰兩幀間的重疊區(qū)域,，是為了避免相鄰兩幀的變化過大。加窗：按上述方法加窗后,，每一幀的起始段和末尾端會出現不連續(xù)的地方,，所以分幀越多與原始信號的誤差也就越大。黑龍江物聯網端到端管理

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