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    加窗就是为了解决这个问题，使分帧后的信号变得连续，每一帧就会表现出周期函数的特征。在语音信号处理中一般加汉明窗。作为一个具体的实施例，对切分的语音加窗分帧处理；分帧处理中帧长i为1024，帧间重叠率p为25％，获大帧数h为447。增加的窗函数为hamming窗w(n，α)，其的计算公式如下，w(n，α)＝(1-α)-αcos(2πn/(n-1))，0≤n≤n-1。其中，α取值，n为n的取值范围，表示hamming窗的长度。对语音进行快速傅里叶变换得到其频谱，由于其频谱为对称式，所以只取其一半长度。快速傅里叶变换的公式为：由于本步骤属于语音识别中的常用技术手段，就不进行赘述。103：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。可以理解的是，本申请中通过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。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。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。福建客户端到端集成

    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。广西物联网端到端测试端到端流程的目的，是隐藏中间不需要客户及用户的业务环节，只需要终端用户在提出问题后快速对其反馈答案。

    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。

    呈现出线下千人千面的展示效果。改变单向传播率低和转化率低的弊病，实现真正的个性化展示，从而为商业用户高效导流。（2）智屏OS深层定制化的操作系统，让线下功能实现多角色交互智屏OS是指数拓为数字标牌提供深层定制化的操作系统，使安卓系统能够适应线下商业场景公开化、多角色交互的特点。云服务则包括一个含各类细分场景的大屏应用（APP）的应用市场，及标准的第三方APP对接上线方案，和商家业务链数据库的对接方案，让大屏幕在线下的功能超出单一展示，实现更多交互功能，并且以低工程量的方案投入使用。（3）智屏AI交互渲染引擎让屏幕成为智能终端数拓智屏AI交互渲染引擎，采用“动态渲染+线下覆盖交互数据采集+线上反馈动态修正”的显示方案，让屏幕真正成为智能终端，而非显示器。保证每屏幕单元高清输出，并适配各种类型的组合扩展，让拼接屏更容易智能化；多维度条件量数据采集和云端统一规则分发引擎，让大屏幕能够适配业务落地可能的环境数据，使个性化推送/营销成为可能。2、数拓智能数字餐饮方案经典案例之海底捞目前，这一解决方案的客户群体是餐饮和零售行业，特别是品牌餐饮和服装零售客户。为客户提升线下门店体验、提升业务效率、减低服务成本。从产品发展趋势上而言，端到端的RPA，将RPA的发展方向指向了RPA全生命周期与超自动化平台。

    该方案一方面分析并采取有效的广告形式，提供个性化解决方案，另一方面利用远程控制技术改进消费者的体验，提升趣味性、可操作性、交互性以及可管理性。具体而言，这一方案具有很高的商业价值：高规格标准化：标准化的开放插拔式模块设计，根据实际应用选配不同视频输出口和处理器，更好适配数字标牌对4K、8K等高清显示及未来应用扩展需求。第二融合新技术：支持Intel新架构处理芯片，在性能和耗能上提供更的应用搭配，可直接实现高度集成化。数字标牌的系统架构目前，全球智能数字标牌市场正在不断增加，驱动对实时传感、处理和分析的需求越来越强烈。普华永道调查显示，90%的顾客在找不到他们想要的产品时就会离开商店。不仅如此，对于首席执行官而言如何在控制成本、确保数据安全和合格情况下，降低操作的复杂性；对于CEO，如何能实现选择不同的解决方案以降低成本、提高质量；对于技术工程师，如何在降低耗电量的情况下保证产品的稳定性和系统兼容性等等。智能数字标牌解决方案已经从单向信息传播走向信息双向互动，从完成信息收集到大数据分析、得出商业结论，终影响未来的商业决策。对于零售业主、餐馆老板和酒店业者来说。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。福建客户端到端集成

完整的端到端流程架构是组织向智慧企业转型的必由之路。福建客户端到端集成

    这一解决为这些希望通过有效的数字沟通方式拓展新市场商机的用户提供了方便有效的工具。不仅为商家提供更具吸引力的广告平台，提升了客户消费体验；还拉近客户与商家联系纽带，提升客流量，促进销售增长。数拓智能数字标牌解决方案中的具有丰富交互的开放平台一直以来，作为数字标牌的技术者的英特尔联合其合作伙伴与客户推出了大量创新的数字标牌解决方案和应用，对提高用户体验与行业的发展做出了重要贡献。他们正凭借自身的技术创新实力，及软硬件生态系统的整合能力，致力于加速传统零售行业变革，帮助客户将数据转换成价值。同时，帮助用户通过数据的采集、存储、分析和利用，挖掘消费者行为数据中蕴藏的巨大商业价值，指导业务决策，灵活应对市场变化。数拓智能数字标牌解决方案让大屏显示更贴近应用场景融入商家业务链技术正成为社会发展的重要驱动，而智能数字标牌的出现使其所有者可以利用互动营销方面的进步，为用户提供前所未有的个性化广告信息，并根据客户的需求量身定做。在这一过程中，也涌现了诸如“数拓智能数字标牌”等多元化、典型化的应用案例，为促进零售行业的发展提供了好的实践。福建客户端到端集成

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