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來源: 發布時間:2022-06-16

    該輸入裝置42、輸出裝置43、存儲器44和處理器41之間通過總線相互連接。存儲器包括但不限于是隨機存儲記憶體(randomaccessmemory,ram)、只讀存儲器(read至onlymemory,rom)、可擦除可編程只讀存儲器(erasableprogrammablereadonlymemory,eprom)、或便攜式只讀存儲器(compactdiscread至onlymemory,cd至rom),該存儲器用于相關指令及數據。輸入裝置用于輸入數據和/或信號,以及輸出裝置用于輸出數據和/或信號。輸出裝置和輸入裝置可以是的器件,也可以是一個整體的器件。處理器可以包括是一個或多個處理器,例如包括一個或多個處理器(centralprocessingunit,cpu),在處理器是一個cpu的情況下,該cpu可以是單核cpu,也可以是多核cpu。處理器還可以包括一個或多個處理器,處理器可以包括gpu、fpga等,用于進行加速處理。存儲器用于存儲網絡設備的程序代碼和數據。處理器用于調用該存儲器中的程序代碼和數據,執行上述方法實施例中的步驟。具體可參見方法實施例中的描述,在此不再贅述。可以理解的是,圖5示出了對象檢測設備的簡化設計。在實際應用中,動作識別裝置還可以分別包含必要的其他元件,包含但不限于任意數量的輸入/輸出裝置、處理器、控制器、存儲器等。要使流程質量滿足客戶需求,從客戶角度設計流程是業務成功的關鍵。山西物聯網端到端

    本申請實施例第二方面提供了一種基于卷積神經網絡和注意力機制的端到端語音識別系統,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據利用傅里葉變換獲取頻譜數據;構建模型單元,用于將注意力機制與卷積神經網絡結合,構建完整的語音識別網絡模型;訓練模型單元,用于利用語音數據作為訓練內容,優化模型參數,將詞錯誤率作為優化目標訓練模型。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:窗函數處理單元,用于對所切分得到的語音數據利用預設的窗函數進行分幀加窗處理;頻譜獲取單元,用于對窗函數處理后的數據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網絡中,注意力機制通過兩個全連接層a和b相乘實現,其中全連接層b作為注意力權重,其權重是a的權重經過softmax后得到的符合概率分布取值區間的注意力分配概率分布數值;語音識別網絡模型采用cnn+ctc模型,采用vgg16基本模型架構,10層卷積層。北京供應鏈端到端傳輸從產品發展趨勢上而言,端到端的RPA,將RPA的發展方向指向了RPA全生命周期與超自動化平臺。

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