這個復合報文應該表述成：recverid，senderid-1，sendertimestamp-1，delay-1；senderid-2，sendertimestamp-2，delay-2…具體操作方法如下：(51)接收端將rtt接收單元的報文單獨作為一個數(shù)據(jù)包周期發(fā)送，rtt接收單元報文信息里記錄從收到rtt發(fā)送單元報文到發(fā)送rtt接收單元報文滯留的時長；如果接收端收到的是多個發(fā)送端的rtt發(fā)送單元報文信息，一個senderid對應一個發(fā)送端，有多個發(fā)送端，就有多個滯留時長delay，記錄多組rtt接收單元報文信息并打包發(fā)出；為防止傳輸丟包，每個周期里rtt接收單元報文的數(shù)據(jù)包需要連續(xù)多個重復發(fā)送。(52)在該數(shù)據(jù)包發(fā)送的路由上，途徑的媒體節(jié)點需要解析rtt接收單元報文，根據(jù)rtt接收單元報文里記錄的senderid信息做包拆解，把拆解重組后的包按照senderid的媒體數(shù)據(jù)包來的路由逆向發(fā)送到上一個媒體節(jié)點直到發(fā)送端本身；如果該rtt接收單元報文包含多個senderid，每經(jīng)過一個媒體節(jié)點，該媒體節(jié)點對應的媒體服務要檢測和拆解重組這個數(shù)據(jù)包，拆解重組成包含單個senderid的rtt接收單元報文，按照senderid來選擇路徑發(fā)送回歸屬于它的發(fā)送端，拆解重組是每個媒體節(jié)點都要做的操作，直到后在senderid對應的發(fā)送端收到rtt接收單元報文。端到端通信建立在點到點通信的基礎上，是經(jīng)點到點通信更高級的通信方式，完成應用程序（進程）之間的通信。保定應用層端到端管理

    5)中，具體操作方法如下：(51)接收端將rtt接收單元的報文單獨作為一個數(shù)據(jù)包周期發(fā)送，rtt接收單元報文信息里記錄從收到rtt發(fā)送單元報文到發(fā)送rtt接收單元報文滯留的時長；(52)在該數(shù)據(jù)包發(fā)送的路由上，途徑的媒體節(jié)點需要解析rtt接收單元報文，根據(jù)rtt接收單元報文里記錄的senderid信息做包拆解，把拆解重組后的包按照senderid的媒體數(shù)據(jù)包來的路由逆向發(fā)送到上一個媒體節(jié)點直到發(fā)送端本身；(53)rtt發(fā)送單元報文的發(fā)送端收到rtt接收單元的報文后，根據(jù)rtt接收單元報文的senderid和自己匹配的rtt接收單元報文信息，計算出端到端的rtt值。作為，在步驟(51)中，如果接收端收到的是多個發(fā)送端的rtt發(fā)送單元報文信息，一個senderid對應一個發(fā)送端，有多個發(fā)送端，就有多個滯留時長delay，記錄多組rtt接收單元報文信息并打包發(fā)出；為防止傳輸丟包，每個周期里rtt接收單元報文的數(shù)據(jù)包需要連續(xù)多個重復發(fā)送。作為，在步驟(52)中，如果該rtt接收單元報文包含多個senderid，每經(jīng)過一個媒體節(jié)點，該媒體節(jié)點對應的媒體服務要檢測和拆解重組這個數(shù)據(jù)包，拆解重組成包含單個senderid的rtt接收單元報文，按照senderid來選擇路徑發(fā)送回歸屬于它的發(fā)送端。新疆應用層端到端傳輸端到端流程是指以客戶、市場、外部機構及企業(yè)利益相關者為輸入或輸出點的，一系列連貫、有序的活動的組合。

    在本申請說明書和所附權利要求書中使用的術語“和/或”是指相關聯(lián)列出的項中的一個或多個的任何組合以及所有可能組合，并且包括這些組合。如在本說明書和所附權利要求書中所使用的那樣，術語“如果”可以依據(jù)上下文被解釋為“當...時”或“一旦”或“響應于確定”或“響應于檢測到”。類似地，短語“如果確定”或“如果檢測到[所描述條件或事件]”可以依據(jù)上下文被解釋為意指“一旦確定”或“響應于確定”或“一旦檢測到[所描述條件或事件]”或“響應于檢測到[所描述條件或事件]”。參見圖1，是本申請實施例提供的一種識別方法的示意流程圖，如圖所示該方法可包括：101：采集語音數(shù)據(jù)，將整段語音數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一歸一化處理后依據(jù)數(shù)據(jù)庫標簽進行切分?？梢岳斫獾氖牵握Z音是根據(jù)所收集到的語音數(shù)據(jù)中的語音間隔時間來決定的，通過對話中的停頓來實現(xiàn)語音的斷句，將一段連續(xù)的話作為整段語音，在收集到該語音之后，在整個語音端上執(zhí)行數(shù)據(jù)的歸一化，歸于的區(qū)間是以0點作為對稱中心，本實施例中，歸一化的范圍采用[-1，1]，歸一化前后語音數(shù)值為零處所表達的物理意義不變，均是無聲段。切分時，根據(jù)數(shù)據(jù)庫標簽對統(tǒng)一歸一化處理的語音進行切分。

    本申請實施例第二方面提供了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和注意力機制的端到端語音識別系統(tǒng)，包括：語音接收單元，用于接收整段語音，并將該段語音歸一化后進行切分；頻譜獲取單元，用于將切分的語音數(shù)據(jù)利用傅里葉變換獲取頻譜數(shù)據(jù)；構建模型單元，用于將注意力機制與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結合，構建完整的語音識別網(wǎng)絡模型；訓練模型單元，用于利用語音數(shù)據(jù)作為訓練內容，優(yōu)化模型參數(shù)，將詞錯誤率作為優(yōu)化目標訓練模型。進一步地，所述語音接收單元包括：將整段語音的范圍歸一化至以0點為對稱中心的閾值范圍，其中歸一化前后的整段語音在數(shù)值為零處所表達的物理意義均是無聲段。進一步地，所述頻譜獲取單元包括：窗函數(shù)處理單元，用于對所切分得到的語音數(shù)據(jù)利用預設的窗函數(shù)進行分幀加窗處理；頻譜獲取單元，用于對窗函數(shù)處理后的數(shù)據(jù)進行快速傅里葉變換，且只取一半長度。進一步地，所述構建模型單元包括：將注意力機制引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中，注意力機制通過兩個全連接層a和b相乘實現(xiàn)，其中全連接層b作為注意力權重，其權重是a的權重經(jīng)過softmax后得到的符合概率分布取值區(qū)間的注意力分配概率分布數(shù)值；語音識別網(wǎng)絡模型采用cnn+ctc模型，采用vgg16基本模型架構，10層卷積層。端到端原則的基本含義是，網(wǎng)絡只負責為終端提供連接，任何一種智能都應該位于終端。

    5層池化層，5層全連接層，其中三層全連接層用于實現(xiàn)注意力機制，損失函數(shù)采用ctc損失函數(shù)，網(wǎng)絡優(yōu)化器采用adam優(yōu)化器。第三方面，本申請實施例提供了一種識別裝置，包括存儲器和處理器，所述存儲器上存儲有計算機可執(zhí)行指令，所述處理器運行所述存儲器上的計算機可執(zhí)行指令時實現(xiàn)方面的方法。第四方面，本申請實施例提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時，實現(xiàn)上述方面的方法。在本申請實施例中，本發(fā)明的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和注意力機制的端到端語音識別系統(tǒng)，通過將注意力機制融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中，并通過使用ctc損失函數(shù)構建完整的語音識別網(wǎng)絡模型，實現(xiàn)深度學習，從原始語音數(shù)據(jù)中提取語音的語譜圖作為cnn的輸入，以提高語音的性能，減少了人工提取特征帶來的信息損失，具有良好的應用前景。附圖說明為了更清楚地說明本申請實施例或現(xiàn)有技術中的技術方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本申請的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。當“端到端”兩端的端點拉得越長的時候，整個鏈條能夠帶來的優(yōu)化空間也就越大。張家口應用層端到端解決方案

端到端就是上游和下游之間沒有繁雜的溝通連接過程，直接實現(xiàn)信息和物料的交流和傳遞。保定應用層端到端管理

    除以標準的詞序列中詞的總個數(shù)的百分比，即為wer。計算公式如下：其中，s為替換的個數(shù)，d為刪除的個數(shù)，i為插入的個數(shù)，n為漢字總數(shù)。通過上述測評，不斷的修正整個模型的內容，以實現(xiàn)模型的理想輸出結果。具體訓練過程中，每訓練200次，就在驗證集上進行一個驗證，并記錄下驗證集的wer，終將結果統(tǒng)計成如圖3所示的在驗證集中，隨著訓練次數(shù)steps的疊加，整體wer終收斂至％，終在測試集中獲得了wer為％，綜上所述本發(fā)明的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和注意力機制的端到端語音識別系統(tǒng)，通過將注意力機制融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中，并通過使用ctc損失函數(shù)構建完整的語音識別網(wǎng)絡模型，實現(xiàn)深度學習，從原始語音數(shù)據(jù)中提取語音的語譜圖作為cnn的輸入，以提高語音的性能，減少了人工提取特征帶來的信息損失，具有良好的應用前景。本申請實施例還提供一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和注意力機制的端到端語音識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)用于執(zhí)行前述任一項上述。具體地，參見圖4，圖4是本申請實施例提供的一種定位裝置的示意框圖。本實施例的裝置包括：語音接收單元310、頻譜獲取單元320、構建模型單元330、訓練模型單元340。語音接收單元310，用于接收整段語音，并將該段語音歸一化后進行切分。頻譜獲取單元320。保定應用層端到端管理

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