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网络优化器采用adam优化器。卷积层用来提取语谱图的特征，池化层用来进一步提取主要特征以及减少参数，其中每一层池化层之后用dropout随机丢弃部分神经元，防止网络训练过拟合。卷积层和池化层之后，首先使用reshape层将图像压缩为可供全连接层输入的形式，然后全连接层相乘的形式引入权重的注意力机制，然后以全连接层实现分类。其他网络参数设置如表1所示：参数值初始学习率(dropout)：训练语音识别网络模型，将预测后的语音数据作为语音识别网络模型的输入，训练学习该语音识别网络模型的参数，并通过词错误率进行测评后得到所需要的语音识别网络模型进行识别。可以理解的是，四川商户端到端测试，模型建立之后需要通过大量的数据训练来不断的修真数据参数，以使得模型更加符合所适用的对象，以便于在实际的使用中能够准确地将语音数据输出成文字数据。作为一个具体的实施例，训练语音识别网络模型时，将预测后的语音数据作为语音识别网络模型的输入，训练学习该语音识别网络模型的参数，并通过wer(词错误率，worderrorrate)评测，为了使识别出来的词序列和标准的词序列之间保持一致，需要进行替换、删除或者插入某些词，这些插入、替换或删除的词的总个数，四川商户端到端测试。在设计领域中，四川商户端到端测试，端到端指从需求发起，到需求满足的全程。四川商户端到端测试
可以实现通过手机、PAD等终端设备进行随时随地更新新信息和产品的介绍。除此之外，可以扩大业务模块实现电商售卖、广告分发、设计任务等等。二、技术创新――用技术带来行业新聚变如今的数字标牌行业，正融合着各大行业的深度智慧化变革，技术的升级迭代让这个本不平凡的行业变得更加让人振奋。新技术的迭代更是带来了行业新聚变。数拓智能数字标牌在技术创新上具有七大特点。1、实现数据与展示分离数字屏幕中展示的内容为HTML5页面，能够灵活的实现各种动态展示、人机交互以及数据接入。在数据接入上，提供开放的数据接口，支持第三方网络服务平台的内容、数据、商品、服务等信息的对接。不仅如此，平台中还有按行业与用途提供海量的动态模板，能够以动画效果在屏幕上展示来自数据库的信息内容。2、自带电商交易平台数拓智慧屏幕管理平台，具有完整的电商服务系统，可以通过屏幕投放商品，顾客在手机中完成购买，数拓系统后台可以完成下单、派送、客服等业务环节。不仅如此，数拓可以接入第三方商品数据。当商品销售产生利润后，系统可根据预设方式，向多个利益方自动分配相应的利润分成。福建供应链端到端是什么意思端到端不是突然冒出的新名词，它是企业管理实践总结，逐渐被其他企业认可并采用的比较好实践。
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。
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。训练模型单元340，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。上述语音接收单元310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。作为一种可选的实施方式，归一化的范围采用[-1，1]，归一化前后语音数值为零处所表达的物理意义不变，均是无声段。切分时，根据数据库标签对统一归一化处理的语音进行切分。其中数据库为语音学家建立的用于研究语音识别的专业数据库，本实施例中数据库采用清华大学所建立的用于研究语音识别的专业数据库，是在安静的办公室环境下，通过单个碳粒麦克风录取的，总时长超过30个小时。大部分参与录音的人员是会说流利普通话的大学生。采样频率16khz，采样大小16bits。根据数据库标签切分后，获得10000条有效语音，其中，500条语音作为验证集，500条语音作为测试集，其余作为训练集，语音的数据长l为343208，持续时间约为。上述频谱获取单元320。端到端的流程实际上包含了诸如营销流程、采购流程等局部流程。
11月28日，2019上海电信科技节在上海玫瑰里隆重举行，作为ICT行业企业，以及中国电信合作伙伴受邀参加，并作主题演讲与更新产品及解决方案展示。思特奇作为上海电信在BOSS、云、大数据、5G等领域长期的合作伙伴连续三年受邀参加此展，上海电信科技节以“专业、、”著称，在业内享有较高美誉度，是上海电信科技创新的重要举措。本届活动以“智联5G物云融合共创未来”为主题，百余位业内专家及企业领导围绕5G、物联网、云计算、大数据、人工智能、信息安全等热点领域展开探讨与交流，并作更新科技成果展示。思特奇凭借在电信运营商领域20余年的专注与科技创新，受邀出席并发表了“5G端到端，共创产业智联新生态”的主题演讲，介绍了思特奇成立至今的24年，是如何从面向电信运营商的BSS/OSS系统支撑厂商，逐渐成长为面向多行业、多领域的专注于科技研发与创新的ICT智慧运营专家，我们的产品与服务已覆盖电信运营商、、企业客户以及百行百业，能为其提供综合、配套、一体化智慧运营支撑产品与解决方案。关于5G，思特奇从5G启蒙阶段便开始关注与研究，公司成立5G专业委员会，确定体系化研发方向。对于5G的研究，思特奇认为“5G的推动，一定是在技术与业务双轮驱动下。端到端在不同领域有多重含义，是一个非常复杂且抽象的名词。四川商户端到端测试
端到端流程服务于企业某一块业务领域的战略的，需要基于对业务的梳理进而进行落地。四川商户端到端测试
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。作为一个具体的实施例，对切分的语音加窗分帧处理；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。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。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：由于本步骤属于语音识别中的常用技术手段，就不进行赘述。103：引入注意力机制，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，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。在语音识别网络模型的构建过程中，本申请中采用cnn+ctc模型，采用vgg16基本模型架构，10层卷积层，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。四川商户端到端测试
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