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在连续多个媒体数据包里携带重复的rtt发送单元内容。(2)在发送端到接收端的路由上，所经过的媒体节点收包后不缓存，即刻下发；由于复用了媒体数据的发送路由，媒体数据包内的rtt发送单元内容会自然传递到所有接收该媒体数据的接收端上。(3)接收端收到媒体数据包后，检测rtt发送单元报文并解析，并定义一个rtt接收单元的报文类型；当检测到有rtt发送单元报文，则接收端解析并获取相关的senderid和sendtimestamp信息；rtt接收单元的报文类型包括rtt发送单元里的发送端的senderid，石家庄运输层端到端管理、rtt发送单元报文发送时的本地时间戳sendtimstamp、媒体数据接收端的recverid和接收端自收到rtt发送单元报文数据到发送rtt接收单元报文数据滞留的时长delay。(4)如果接收端本身也发送媒体数据到所接收rtt发送单元报文的发送端，那么发送端接收到rtt接收单元报文后，根据当前接收时刻的时间戳，得出往返rtt值；具体操作方法如下：(41)接收端将接收到的rtt发送单元报文信息以及自己的id作为recverid打包进rtt接收单元报文，并附带在自己的媒体数据包内，即刻发送；为防止传输丢包，石家庄运输层端到端管理，石家庄运输层端到端管理，将rtt接收单元报文信息附带在连续的多个媒体数据包里。(42)在该媒体数据包传输到所有接收端的路由上。要实现“端到端”的流程管理,要求我们打破传统职能瓶颈去规划和设计我们的流程。石家庄运输层端到端管理
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。石家庄运输层端到端管理端到端原则，让互联网变得简单，并得到快速发展。
本发明涉及视频通讯相关技术领域，尤其是指一种端到端延时测量方法。背景技术：在现有的多人视频通话系统中，为了适应多人通讯，网络模型或者采用多终端和一个中心服务节点交互的mcu模式，或者采用多服务节点级联的sfu模式。不论mcu还是sfu，参与视频通话的各端，其媒体数据的传输都需要跨越至少一个或者多个服务器节点。端到端的rtt(round-triptime，网络往返延迟)，作为通话质量好坏的评价指标，在这种多节点路由的情况下被分拆成了多段，计算和统计很不方便。技术实现要素：本发明是为了克服现有技术中存在上述的不足，提供了一种方便统计的端到端延时测量方法。为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：一种端到端延时测量方法，具体包括如下步骤：(1)定义一个rtt发送单元的报文类型，媒体数据的发送端将rtt发送单元报文作为扩展数据段附带在媒体数据包内，以固定周期发送；(2)在发送端到接收端的路由上，所经过的媒体节点收包后不缓存，即刻下发；(3)接收端收到媒体数据包后，检测rtt发送单元报文并解析，并定义一个rtt接收单元的报文类型；(4)如果接收端本身也发送媒体数据到所接收rtt发送单元报文的发送端，那么发送端接收到rtt接收单元报文后。
该输入装置42、输出装置43、存储器44和处理器41之间通过总线相互连接。存储器包括但不限于是随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)、只读存储器(read至onlymemory，rom)、可擦除可编程只读存储器(erasableprogrammablereadonlymemory，eprom)、或便携式只读存储器(compactdiscread至onlymemory，cd至rom)，该存储器用于相关指令及数据。输入装置用于输入数据和/或信号，以及输出装置用于输出数据和/或信号。输出装置和输入装置可以是的器件，也可以是一个整体的器件。处理器可以包括是一个或多个处理器，例如包括一个或多个处理器(centralprocessingunit，cpu)，在处理器是一个cpu的情况下，该cpu可以是单核cpu，也可以是多核cpu。处理器还可以包括一个或多个处理器，处理器可以包括gpu、fpga等，用于进行加速处理。存储器用于存储网络设备的程序代码和数据。处理器用于调用该存储器中的程序代码和数据，执行上述方法实施例中的步骤。具体可参见方法实施例中的描述，在此不再赘述。可以理解的是，图5示出了对象检测设备的简化设计。在实际应用中，动作识别装置还可以分别包含必要的其他元件，包含但不限于任意数量的输入/输出装置、处理器、控制器、存储器等。软件的端到端设计逐步影响使用它的组织，慢慢地企业的管理思维也都走向了端到端。
使他们可以向客户提供世界的见解。通过一种平民主导的方法，邀请接近流程的员工构建自己的自动化系统，该计划终节省了数百万员工工时，每年节省资金**过5亿美元。UiPath**产品官ParamKahlon表示，“世界各地的商业都在使用软件机器人来扩充其员工队伍，并且正在意识到这一优势。他们正在创造着数百万小时的‘数字化产能’，同时提升员工生产力，并为客户带来更优体验。我们估计，假如在UiPath投资1美元，客户**年就可获得15美元甚至更多回报。我们正在令企业内更多专业人士方便与机器人进行互动，包括平民开发者，业务分析师和终用户。现在，每个公司都可以拓宽思路，让更多员工参与进来，并更加自信地扩展自动化中心的规模。”**自动化平台解决端到端自动化生命周期问题UiPath正在交付一个真正的端到端**自动化平台。该平台将构建、管理和运行机器人的RPA功能与流程发现、分析工具相结合，明确报告对业务的影响。新推出的功能包括：•用AI分析后端系统和应用日志。UiPathProcessMining(前身为ProcessGold)可通过创建可视化效果，来描述业务流程、偏差以及标出自动化效果的位置。通过提供业务流程的全局视图，展示人和计算机的交互过程。端到端的原始含义，来自于商业管理流程中的E2E。石家庄运输层端到端管理
端到端流程的目的，是隐藏中间不需要客户及用户的业务环节，只需要终端用户在提出问题后快速对其反馈答案。石家庄运输层端到端管理
本申请涉及语音识别技术领域：，尤其涉及一种基于卷积神经网络和注意力机制的端到端语音识别方法、系统、装置及其存储介质。背景技术：：语音识别是近年来十分活跃的一个研究领域，是一种重要的人机交互手段。语音识别系统的典型实现方案为：输入的模拟语音信号首先要进行预处理，包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等。语音信号经预处理后，接下来很重要的一环就是特征参数提取。然后通过机器学习以及深度学习的算法对特征加以学习，比如hmm或者lstm等等。上述工作推动了语音识别的研究，但是，也存在一些值得深入研究的问题，具体如下：(1)带口音(dialect)语音的识别；(2)从原始语音到语音特征的提取过程必然导致信息的损失，而损失的信息对终的语音识别效果是否有影响也是未知的；(3)背景噪音对于识别效果的影响。如何克服上述的问题，是当前需要解决的。技术实现要素：为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种基于卷积神经网络和注意力机制的端到端语音识别方法、系统、装置及其存储介质。本申请实施例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方法，可包括：采集语音数据。石家庄运输层端到端管理
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