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除以标准的词序列中词的总个数的百分比,即为wer。计算公式如下:其中,浙江udp端到端软件,s为替换的个数,d为删除的个数,i为插入的个数,n为汉字总数。通过上述测评,不断的修正整个模型的内容,以实现模型的理想输出结果。具体训练过程中,每训练200次,就在验证集上进行一个验证,并记录下验证集的wer,终将结果统计成如图3所示的在验证集中,随着训练次数steps的叠加,整体wer终收敛至%,终在测试集中获得了wer为%,综上所述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。本申请实施例还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系统,该系统用于执行前述任一项上述。具体地,参见图4,图4是本申请实施例提供的一种定位装置的示意框图,浙江udp端到端软件。本实施例的装置包括:语音接收单元310,浙江udp端到端软件、频谱获取单元320、构建模型单元330、训练模型单元340。语音接收单元310,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320。业务流程的优化管理是端到端的重中之重,业务流程的自动化对于企业实现端到端管理有着重要作用。浙江udp端到端软件
“大云”大数据运营管理平台产品BC-BDOC提供大数据运营管理、数据管理和安全管理的功能,是产品之一。技术层面上,“大云”大数据运营管理平台BC-BDOC提供了基础大数据产品之上化的平台能力,解决了开源大数据基础组件提供的多租户能力不足的问题。应用层面上,将包括“大云”大数据运营管理平台BC-BDOC在内的大数据平台产品运用于各个省公司的大数据平台建设,为其解决了不同部门不同应用间的资源隔离、资源统一分配、服务申请、数据共享等问题。“大云”大数据运营管理平台BC-BDOC带来了一套大数据平台代替传统的多个小集群的模式,实现一套大数据平台部署多项应用,并做到资源合理分配,消除应用之间的影响,有效降低成本,提高集群的资源利用率。成果的经济效益与社会效益应用单位和部门依托提供的完善的大数据能力以及资源隔离、资源统一分配、服务申请、数据共享等功能,有效地避免了冗余大数据集群的建设,节约投资约2000万元。中国移动“大云”大数据平台产品,是基于成熟的Hadoop大数据基础组件实现的具有完善的大数据能力与完整的大数据解决方案的平台型产品。中国移动在研发过程中提出了多项。浙江udp端到端软件随着市场趋势与IT技术的发展,现在的BPM、BPA乃至RPA都在向端到端解决方案发展。
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