贵州cem端到端网络

    本发明涉及视频通讯相关技术领域，尤其是指一种端到端延时测量方法。背景技术：在现有的多人视频通话系统中，为了适应多人通讯，网络模型或者采用多终端和一个中心服务节点交互的mcu模式，或者采用多服务节点级联的sfu模式。不论mcu还是sfu，参与视频通话的各端，其媒体数据的传输都需要跨越至少一个或者多个服务器节点。端到端的rtt(round-triptime，网络往返延迟)，作为通话质量好坏的评价指标，在这种多节点路由的情况下被分拆成了多段，计算和统计很不方便。技术实现要素：本发明是为了克服现有技术中存在上述的不足，提供了一种方便统计的端到端延时测量方法。为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：一种端到端延时测量方法，具体包括如下步骤：(1)定义一个rtt发送单元的报文类型，媒体数据的发送端将rtt发送单元报文作为扩展数据段附带在媒体数据包内，以固定周期发送；(2)在发送端到接收端的路由上，所经过的媒体节点收包后不缓存，即刻下发；(3)接收端收到媒体数据包后，检测rtt发送单元报文并解析，并定义一个rtt接收单元的报文类型；(4)如果接收端本身也发送媒体数据到所接收rtt发送单元报文的发送端，那么发送端接收到rtt接收单元报文后。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。贵州cem端到端网络

    对包括大云大数据运营管理平台BC-BDOC、大云大数据仓库系统BC-Hugetable、大云并行数据挖掘系统BC-PDM、大云数据交换工具BC-CrossData、大云互联网采集系统和大云互联网情报分析系统在内的多项子产品拥有完全自主知识产权。通过自主研发，中国移动掌握了大数据运营平台建设的关键技术，为提高我国大数据自主创新能力，培育战略性新兴产业，加快转变经济发展方式提供了重要支撑。本项目提供了从数据采集、存储和处理到能力申请和应用托管的，具有一整套大数据能力的大数据平台产品，包含的子产品从大数据基础组件到典型大数据应用，具有良好的多租户能力。对大数据平台进行研发，一方面对大数据技术进行了更深入的技术探索，另一方面为大数据平台建设提供了稳定可靠的解决方案。本项目提高了中国移动的自主创新能力，增强了中国移动在大数据平台建设领域的技术积累。新疆udp端到端加密端到端流程本身也可以有层级，强调端到端管理流程，其实本质说的是一种管理思路和方法，并不是标准模板。

    本申请实施例第二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系统，包括：语音接收单元，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，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，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，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。进一步地，所述语音接收单元包括：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，所述频谱获取单元包括：窗函数处理单元，用于对所切分得到的语音数据利用预设的窗函数进行分帧加窗处理；频谱获取单元，用于对窗函数处理后的数据进行快速傅里叶变换，且只取一半长度。进一步地，所述构建模型单元包括：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；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。

    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。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。本实施例的装置包括：语音接收单元310、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。伴随着数字经济体量的不断增长，企业管理领域逐步发展起来的端到端流程管理，也开始影响越来越多的企业。

    2016年中国信息通信与“互联网+”应用成果金奖展示中国移动大数据平台产品研发和应用实践项目立志于研发通用的、提供端到端大数据处理能力的大数据平台，打造中国移动在Hadoop大数据产品族之上的自研大数据平台产品，提供完善的大数据能力与完整的大数据解决方案，提升现网大数据系统的平台能力，为中国移动IT系统的大数据平台建设打下坚实的基础。“大云”大数据平台是集安全、数据采集、存储和处理、能力和应用以及运维和运营管理为一体的大数据平台产品。其组件包括大云Hadoop数据平台（BC-Hadoop）、“大云”大数据仓库系统（BC-HugeTable）、大云大数据运营管理平台（BC-BDOC）等。“大云”大数据平台已先后被应用于多个单位、部门的42个项目，在生产系统中部署了超过1000台服务器。目前，依托“大云”大数据平台，应用单位的多项大数据相关业务已完成迁移，由“大云”大数据平台提供对数据采集到存储和处理等大数据场景的支持。成果的创新性与优越性“大云”大数据平台提供了完善的大数据能力，其中的子产品可分为三类：基础组件产品（如大云Hadoop数据平台BC-Hadoop）、大云大数据运营管理平台产品（BC-BDOC）和应用产品（如大云互联网采集系统）。其中。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。新疆udp端到端加密

端到端流程是从客户需求端出发，到满足客户需求端去，提供端到端服务，端到端的输入端和输出端都是市场。贵州cem端到端网络

    rtt接收单元的报文类型包括rtt发送单元里的发送端的senderid、rtt发送单元报文发送时的本地时间戳sendtimstamp、媒体数据接收端的recverid和接收端自收到rtt发送单元报文数据到发送rtt接收单元报文数据滞留的时长delay。作为，在步骤(4)中，具体操作方法如下：(41)接收端将接收到的rtt发送单元报文信息以及自己的id作为recverid打包进rtt接收单元报文，并附带在自己的媒体数据包内，即刻发送；(42)在该媒体数据包传输到所有接收端的路由上，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。作为，在步骤(41)中，为防止传输丢包，将rtt接收单元报文信息附带在连续的多个媒体数据包里。作为，在步骤(43)中，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。作为，在步骤。贵州cem端到端网络

首汇信息技术河北有限公司在同行业领域中，一直处在一个不断锐意进取，不断制造创新的市场高度，多年以来致力于发展富有创新价值理念的产品标准，在河北省等地区的商务服务中始终保持良好的商业口碑，成绩让我们喜悦，但不会让我们止步，残酷的市场磨炼了我们坚强不屈的意志，和谐温馨的工作环境，富有营养的公司土壤滋养着我们不断开拓创新，勇于进取的无限潜力，首汇信息供应携手大家一起走向共同辉煌的未来，回首过去，我们不会因为取得了一点点成绩而沾沾自喜，相反的是面对竞争越来越激烈的市场氛围，我们更要明确自己的不足，做好迎接新挑战的准备，要不畏困难，激流勇进，以一个更崭新的精神面貌迎接大家，共同走向辉煌回来！