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    霍尼韦尔安全与生产力解决方案集团大*区副总裁兼传感与生产力解决方案部总经理柴小舟先生表示：“为了应对日新月异的市场环境，霍尼韦尔传感与生产力解决方案部积极转变其定位及发展战略，力求为客户带来从硬件到软件的智慧供应链解决方案。中国企业对于自动化，黑龙江udp端到端加密、智能化的关注度正在提升，我们的端到端智慧供应链解决方案可以满足中国市场需求的快速变化、降低企业成本并提升企业生产力。未来，我们还将继续在软件及硬件领域发力，助力更多企业实现数字化转型。”霍尼韦尔此次展出的内容由新品展示区、自动化物料搬运解决方案、拣选和播种系统，黑龙江udp端到端加密、智慧物流、智慧仓储及语音解决方案组成，还设立了智慧供应链VR体验区供现场观众互动。重点展出内容包括：硬件解决方案：手持终端：为移动工作者提高工作效率的各类手持终端产品，包括新一代企业级移动数据终端霍尼韦尔EDA51，面向仓储作业环境的EDA60K，基于MobilityEdge平台的Dolphin™CT40&CT60移动数据终端，以及面向苛刻应用场景的霍尼韦尔Dolphin™CN80移动数据终端。扫描设备：推出的工业级DPM读码器HF800对降低录入数据的错误，黑龙江udp端到端加密、节省管理时间和成本都颇有成效；此外，Granit™1D可升级工业级影像式条码扫描器。软件的端到端设计逐步影响使用它的组织，慢慢地企业的管理思维也都走向了端到端。黑龙江udp端到端加密

    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。黑龙江udp端到端加密端到端流程所连接的两端不只是两个紧邻部门，而是若干部门，它是某个业务的全程闭环。

    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。

    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，网络优化器采用adam优化器。上述训练模型单元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。作为一个具体的实施例，本单元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，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，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。图5是本申请实施例提供的一种识别设备的结构示意图。该对象检测设备4000包括处理器41，还可以包括输入装置42、输出装置43和存储器44。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。

    这个复合报文应该表述成：recverid，senderid-1，sendertimestamp-1，delay-1；senderid-2，sendertimestamp-2，delay-2…具体操作方法如下：(51)接收端将rtt接收单元的报文单独作为一个数据包周期发送，rtt接收单元报文信息里记录从收到rtt发送单元报文到发送rtt接收单元报文滞留的时长；如果接收端收到的是多个发送端的rtt发送单元报文信息，一个senderid对应一个发送端，有多个发送端，就有多个滞留时长delay，记录多组rtt接收单元报文信息并打包发出；为防止传输丢包，每个周期里rtt接收单元报文的数据包需要连续多个重复发送。(52)在该数据包发送的路由上，途径的媒体节点需要解析rtt接收单元报文，根据rtt接收单元报文里记录的senderid信息做包拆解，把拆解重组后的包按照senderid的媒体数据包来的路由逆向发送到上一个媒体节点直到发送端本身；如果该rtt接收单元报文包含多个senderid，每经过一个媒体节点，该媒体节点对应的媒体服务要检测和拆解重组这个数据包，拆解重组成包含单个senderid的rtt接收单元报文，按照senderid来选择路径发送回归属于它的发送端，拆解重组是每个媒体节点都要做的操作，直到后在senderid对应的发送端收到rtt接收单元报文。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。黑龙江udp端到端加密

RPA同时解决了端到端中的自动化与集成化，同时让业务流程更加精简。黑龙江udp端到端加密

    采用无状态设计，满足切片和网络功能的按需编排、快速部署、灵活弹性和高可靠性要求，支持跨DC部署，满足不同场景需求；承载网子切片：承载网子切片基于管控融合的SDN架构，支持动态、可编程组网。引入FlexE技术，在满足更高安全隔离要求的同时还能实现底层快速转发，满足不同类型业务对承载网络的要求；端到端切片管理：支持端到端层次化编排管理，全流程模型化驱动，以及闭环自动化运维。支持切片运营，支持通过切片商城来实现NSaaS服务，帮助客户实现切片服务的即定即用，通过切片能力开放平台，实现深度化的切片定制和按需部署，实现切片能力和行业应用的深度集成。中兴通讯5G端到端网络切片解决方案优势:E2E切片编排管理系统基于业界电信级DevOps平台，提供切片端到端智能化运维和全生命周期管理功能，实现切片设计、开发、测试、部署、监控及动态优化闭环。通过与与垂直行业深度合作，引入AI构建行业场景智能洞察能力，构建行业应用匹配切片模板库，并且基于切片商城，提供NSaaS(网络切片即服务)能力，实现切片服务“零偏差、零等待、零接触、*”。通过切片能力开放平台，支撑切片经营B2B、B2B2B、B2B2C等典型商业模式，将网络切片能力与行业应用无缝集成。黑龙江udp端到端加密

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