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3、以屏幕为单位进行数据采集方案可以通过Beacon、摄像头、wifi探针准确识别屏幕前的用户身份，以便更的推送信息、提供服务。可通过采集用户的交互行为，如观看、触摸、扫码、摇一摇、收藏、购买等，分析用户的深层需求。还可以准确记录信息的观看次数、市场、人群、交互，分析信息传递效果及产生效用。4、智能识别与信息推送商业显示屏会通过Beacon、摄像头、wifi探针识别观看者的用户身份，根据用户在此时此地的需求切换展示内容，将受众所需的信息推送给受众。基于Beacon和手机客户端软件，云端服务器可以的获知用户对什么信息感兴趣，将信息的推送到用户手机中。5、颠覆性的柔性拼接技术方案还具有颠覆性的柔性拼接技术无需使用任何硬件拼接设备，只需要一根网线，即可完成屏幕的任意拼接组合，极大地降低了成本。无需使用任何硬件融合设备，只需要一根网线，即可完成多种网络内容及数据的融合显示。每块屏幕都是一个的图像处理单元，邯郸udp端到端加密，邯郸udp端到端加密，具有强悍的GPU及图像处理算法，邯郸udp端到端加密，能够使项目实施摆脱昂贵的式图像处理设备。6、社交网络互动可以进行社交网络互动与微信相接提供了多样的互动游戏，这些游戏与微信的数据接口相通。端到端的流程，是伴随着数字化的发展而发展的。邯郸udp端到端加密
在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。参见图1，是本申请实施例提供的一种识别方法的示意流程图，如图所示该方法可包括：101：采集语音数据，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。可以理解的是，整段语音是根据所收集到的语音数据中的语音间隔时间来决定的，通过对话中的停顿来实现语音的断句，将一段连续的话作为整段语音，在收集到该语音之后，在整个语音端上执行数据的归一化，归于的区间是以0点作为对称中心，本实施例中，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。邯郸udp端到端加密整个互联网架构都是由端到端原则塑造的，所以基于互联网的软硬件都会遵循端到端的简单原则。
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。
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。所谓端到端就是业务流程从起点到终点两端的全流程。
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，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。端到端通信建立在点到点通信的基础上，是经点到点通信更高级的通信方式，完成应用程序（进程）之间的通信。邯郸udp端到端加密
端到端是指业务在站点到站点之间进行透明传送，中间的站点不需要进行复杂的转化和处理。邯郸udp端到端加密
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。邯郸udp端到端加密
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