廊坊tcp端到端网络

    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、零差评”。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。端到端原则催生了互联网的简单原则，使得互联网在网络层传输层只需遵循TCP/IP协议，即可完成网络连接。廊坊tcp端到端网络

    图1是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的步骤示意图。图2是图1的流程示意图；图3是本发明的模型在验证集上测试得到的wer结果折线图。图4是本申请实施例提供的一种识别系统的示意框图；图5是本申请实施例提供的一种识别装置的结构示意图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其的存在或添加。还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。还应当进一步理解。天津端到端数据通过端到端模式，将技术与业务的整合，让重复无序的业务整合在一起，流程更清晰明了，业务更加顺畅。

    网络优化器采用adam优化器。卷积层用来提取语谱图的特征，池化层用来进一步提取主要特征以及减少参数，其中每一层池化层之后用dropout随机丢弃部分神经元，防止网络训练过拟合。卷积层和池化层之后，首先使用reshape层将图像压缩为可供全连接层输入的形式，然后全连接层相乘的形式引入权重的注意力机制，然后以全连接层实现分类。其他网络参数设置如表1所示：参数值初始学习率(dropout)：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。可以理解的是，模型建立之后需要通过大量的数据训练来不断的修真数据参数，以使得模型更加符合所适用的对象，以便于在实际的使用中能够准确地将语音数据输出成文字数据。作为一个具体的实施例，训练语音识别网络模型时，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。

    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。在通信领域中，端到端通信建立在点到点通信的基础之上，它是由一段段的点到点通信信道构成的。

    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。第三方面，本申请实施例提供了一种识别装置，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机可执行指令，所述处理器运行所述存储器上的计算机可执行指令时实现方面的方法。第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现上述方面的方法。在本申请实施例中，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。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。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。天津端到端数据

端到端的流程，是伴随着数字化的发展而发展的。廊坊tcp端到端网络

    4智能识别与信息推送商业显示屏会通过Beacon、摄像头、wifi探针识别观看者的用户身份，根据用户在此时此地的需求切换展示内容，将受众所需的信息推送给受众。基于Beacon和手机客户端软件，云端服务器可以的获知用户对什么信息感兴趣，将信息的推送到用户手机中。5颠覆性的柔性拼接技术方案还具有颠覆性的柔性拼接技术无需使用任何硬件拼接设备，只需要一根网线，即可完成屏幕的任意拼接组合，极大地降低了成本。无需使用任何硬件融合设备，只需要一根网线，即可完成多种网络内容及数据的融合显示。每块屏幕都是一个的图像处理单元，具有强悍的GPU及图像处理算法，能够使项目实施摆脱昂贵的式图像处理设备。6社交网络互动可以进行社交网络互动与微信相接提供了多样的互动游戏，这些游戏与微信的数据接口相通，用户可以通过微信扫一扫、摇一摇、发消息等方式与屏幕互动。商业显示屏能够实时的响应手机端的操作，丰富多样的交互方式能够灵活的满足用户的交互需求。7自定义管理权限管理系统可以划分多个管理层级，每个管理层级可以分别设定内容投放的权限。审核权可选功能，即设置审核机制，展示内容在编排好后，经过审核才能正式投放屏幕。管理权屏幕的管理采取分级方式。廊坊tcp端到端网络

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