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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,邯郸运输层端到端加密,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,邯郸运输层端到端加密,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,邯郸运输层端到端加密。在企业流程管理过程中,端对端对企业的快速反应、增效降本以及提升竞争力,都有着重要作用。邯郸运输层端到端加密
该发送端只应包含和自己相关的信息。逆向发送是按rtt发送单元报文来的路径反向发回,这里仍然是一个udp数据包里,一个接收端recverid携带了多个rtt接收单元报文的情况,每个rtt接收单元报文对应一个senderid,因此发送的路径也不一样。(53)rtt发送单元报文的发送端收到rtt接收单元的报文后,根据rtt接收单元报文的senderid和自己匹配的rtt接收单元报文信息,计算出端到端的rtt值;终的rtt发送单元报文的发送端接收到的是单独的rtt接收单元报文,由于路经媒体节点做过拆解,收到的就是和自己关联的信息,故而计算出端到端的rtt值=发送端接收到rtt接收单元报文的时间戳-接收单元报文里记录的本地时间戳sendtimstamp-滞留时长delay。备注:由于视频通讯基于udp不可靠传输,有概率丢包,通过重复发送相关的信息包减少丢包概率后还是会有丢包情况存在。只能基于接收到的rtt接收单元算rtt,对于这些检测不到rtt接收单元的周期可以标注一个大的值,比如3秒表征丢包。本方法提出一种实时的端到端的rtt测量的方法,方便视频通话系统基于此做相关的指标监控。本发明适用于多人视频会议系统,媒体数据经过一到多个节点转发场景的端到端的rtt计算,作为端到端的rtt指标。云南udp端到端加密可见行业已经形成共识,没有端到端流程就没有数字化系统。
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将整段语音数据进行统一归一化处理后依据数据库标签进行切分;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;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;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。进一步地,所述将整段语音数据进行统一归一化处理后依据数据库标签进行切分包括: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,所述引入注意力机制,将注意力机制与卷积神经网络结合包括: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回归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。进一步地,所述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,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。通过端到端模式,将技术与业务的整合,让重复无序的业务整合在一起,流程更清晰明了,业务更加顺畅。邯郸运输层端到端加密
我们通常所说的全生命周期产品管理流程、集成的供应链管理流程就是一个需要打破职能瓶颈的“端到端”流程。邯郸运输层端到端加密
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。邯郸运输层端到端加密
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