衡水运输层端到端解决方案

    图1是本发明的基于卷积神经网络和注意力机制的端到端语音识别系统的步骤示意图。图2是图1的流程示意图；图3是本发明的模型在验证集上测试得到的wer结果折线图。图4是本申请实施例提供的一种识别系统的示意框图；图5是本申请实施例提供的一种识别装置的结构示意图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其的存在或添加。还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。还应当进一步理解。伴随着数字经济体量的不断增长，企业管理领域逐步发展起来的端到端流程管理，也开始影响越来越多的企业。衡水运输层端到端解决方案

    5层池化层，5层全连接层，其中三层全连接层用于实现注意力机制，损失函数采用ctc损失函数，网络优化器采用adam优化器。第三方面，本申请实施例提供了一种识别装置，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机可执行指令，所述处理器运行所述存储器上的计算机可执行指令时实现方面的方法。第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现上述方面的方法。在本申请实施例中，本发明的基于卷积神经网络和注意力机制的端到端语音识别系统，通过将注意力机制融合卷积神经网络中，并通过使用ctc损失函数构建完整的语音识别网络模型，实现深度学习，从原始语音数据中提取语音的语谱图作为cnn的输入，以提高语音的性能，减少了人工提取特征带来的信息损失，具有良好的应用前景。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。廊坊供应链端到端软件企业在建立数字化系统之前，都说必须优先构建端到端流程，打通企业的信息壁垒，而后才能实施数字化系统。

    在新店开业、店面促销、年会等上可以使用数拓微信互动应用。在大屏上做微信互动通过扫码、摇一摇等互动方式而抽奖、领券、小游戏的互动玩法从而形成UI定制、公众号对接、券码核销等完整解决方案。在各类零售店面上可以使用数拓触摸虚拟货架真正适用于大屏幕展示的数字货架。它不仅可以扩展店内展示空间，并对接品牌线上商城。其拥有完整电商运营系统，从商品数据库到商品的展示模板，提供完整解决方案。在建材家居店、旅行社、培训机构、零售店等可以安装一台可点播的营销海报机。在闲置时播放海报、视频，导购可用遥控器点播预置内容帮助讲解。品牌可自定义点播菜单，内容包含产品完整数据包，而非一张图片或视频。除此之外，总部统一管理各分店内容，支持一键全网更新。（2）数拓柔性拼接在展馆、展厅、影院、购物中心、零售店面等，互联网架构的拼接屏，可以支持大屏创意。这一解决方案颠覆传统拼接模式，在云端完成拼接处理。拼接方式可灵活切换，联屏、单屏内容两不误展示Html5页面，实时互动，并对接第三方数据搭载智能设备，识别观众并提供丰富的互动玩法。在家居卖场、汽车4S店等可以采数拓卖场推送大屏幕，平板操控大屏，可进行更酷炫的产品展示。卖场空间有限。

    本申请实施例第二方面提供了一种基于卷积神经网络和注意力机制的端到端语音识别系统，包括：语音接收单元，用于接收整段语音，并将该段语音归一化后进行切分；频谱获取单元，用于将切分的语音数据利用傅里叶变换获取频谱数据；构建模型单元，用于将注意力机制与卷积神经网络结合，构建完整的语音识别网络模型；训练模型单元，用于利用语音数据作为训练内容，优化模型参数，将词错误率作为优化目标训练模型。进一步地，所述语音接收单元包括：将整段语音的范围归一化至以0点为对称中心的阈值范围，其中归一化前后的整段语音在数值为零处所表达的物理意义均是无声段。进一步地，所述频谱获取单元包括：窗函数处理单元，用于对所切分得到的语音数据利用预设的窗函数进行分帧加窗处理；频谱获取单元，用于对窗函数处理后的数据进行快速傅里叶变换，且只取一半长度。进一步地，所述构建模型单元包括：将注意力机制引入卷积神经网络中，注意力机制通过两个全连接层a和b相乘实现，其中全连接层b作为注意力权重，其权重是a的权重经过softmax后得到的符合概率分布取值区间的注意力分配概率分布数值；语音识别网络模型采用cnn+ctc模型，采用vgg16基本模型架构，10层卷积层。在设计领域中，端到端指从需求发起，到需求满足的全程。

    具体用于对所切分的语音进行分帧加窗处理后利用快速傅里叶变换获取频谱。作为一种可选的实施方式，上述频谱获取单元320，包括：分帧单元321，决定切分语音的帧数。本实施例中，分帧处理中帧长i为1024，帧间重叠率p为25％，获大帧数h为447。加窗单元322，按上述方法加窗后，每一帧的起始段和末尾端会出现不连续的地方，所以分帧越多与原始信号的误差也就越大。加窗就是为了解决这个问题，使分帧后的信号变得连续，每一帧就会表现出周期函数的特征。在语音信号处理中一般加汉明窗。本实施例中，增加的窗函数为hamming窗w(n，α)，其的计算公式如下，w(n，α)＝(1-α)-αcos(2πn/(n-1))，0≤n≤n-1。其中，α取值，n为n的取值范围，表示hamming窗的长度。快速傅里叶变换单元323，对语音进行快速傅里叶变换得到其频谱，由于其频谱为对称式，所以只取其一半长度。快速傅里叶变换的公式为：上述构建模型单元330用于将注意力机制与卷积神经网络结合，构建完整的语音识别网络模型。可以理解的是，本申请中通过将注意力机制引入卷积神经网络中，注意力机制通过两个全连接层a和b相乘实现，其中全连接层b作为注意力权重。“端到端流程”指以客户、市场、外部或机构及企业利益相关者为输入或输出点的，一系列连贯、有序的活动的组合。廊坊供应链端到端软件

端到端原则的基本含义是，网络只负责为终端提供连接，任何一种智能都应该位于终端。衡水运输层端到端解决方案

    所经过的媒体节点收包后不缓存，即刻下发；(43)rtt发送单元的发送端接收到媒体数据包后，检测rtt接收单元报文并解析，根据初始发送的本地时间戳sendtimestamp，与当前接收时刻的本地时间戳，相减得出往返rtt值。由于视频会议系统是多对多的系统，该rtt接收单元报文可能包含对应多个发送端的rtt接收单元报文信息，接收到rtt接收单元报文的发送端需要通过rtt接收单元报文的senderid字段找出和自己匹配的senderid，根据初始发送的本地时间戳sendtimestamp，与当前接收时刻的本地时间戳，相减得出往返rtt值。(5)如果接收端是只收的端，或者不发送媒体数据到rtt发送单元报文的所在端，那么在该rtt接收单元报文发送的路由上，途径的媒体节点需要解析报文并拆解重新打包，发送端接收到rtt接收单元报文后，计算出端到端的rtt值；从这个接收端到收到的rtt发送单元报文对应的发送端，没有媒体数据的链路存在，只能单独发包。为了减少发包数，在一个udp数据包里组合多个rtt接收单元报文，一个senderid对应一个发送端；定周期发，这样从收到rtt发送单元的报文到周期发rtt接收单元的报文，是有滞留时长delay的，要记录下来。有多个发送端，就有多个滞留时长delay。衡水运输层端到端解决方案

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