除以標準的詞序列中詞的總個數(shù)的百分比，即為wer。計算公式如下：其中，s為替換的個數(shù)，d為刪除的個數(shù)，i為插入的個數(shù)，n為漢字總數(shù)。通過上述測評，不斷的修正整個模型的內(nèi)容，以實現(xiàn)模型的理想輸出結果。具體訓練過程中，每訓練200次，就在驗證集上進行一個驗證，并記錄下驗證集的wer，終將結果統(tǒng)計成如圖3所示的在驗證集中，隨著訓練次數(shù)steps的疊加，整體wer終收斂至％，終在測試集中獲得了wer為％，綜上所述本發(fā)明的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和注意力機制的端到端語音識別系統(tǒng)，通過將注意力機制融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中，并通過使用ctc損失函數(shù)構建完整的語音識別網(wǎng)絡模型，實現(xiàn)深度學習，從原始語音數(shù)據(jù)中提取語音的語譜圖作為cnn的輸入，以提高語音的性能，減少了人工提取特征帶來的信息損失，具有良好的應用前景。本申請實施例還提供一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和注意力機制的端到端語音識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)用于執(zhí)行前述任一項上述。具體地，參見圖4，圖4是本申請實施例提供的一種定位裝置的示意框圖。本實施例的裝置包括：語音接收單元310、頻譜獲取單元320、構建模型單元330、訓練模型單元340。語音接收單元310，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320。能夠助力企業(yè)實現(xiàn)端到端自動化的RPA平臺，亦能夠推動企業(yè)快速實現(xiàn)數(shù)字化轉型。西藏供應鏈端到端軟件

    在本申請說明書和所附權利要求書中使用的術語“和/或”是指相關聯(lián)列出的項中的一個或多個的任何組合以及所有可能組合，并且包括這些組合。如在本說明書和所附權利要求書中所使用的那樣，術語“如果”可以依據(jù)上下文被解釋為“當...時”或“一旦”或“響應于確定”或“響應于檢測到”。類似地，短語“如果確定”或“如果檢測到[所描述條件或事件]”可以依據(jù)上下文被解釋為意指“一旦確定”或“響應于確定”或“一旦檢測到[所描述條件或事件]”或“響應于檢測到[所描述條件或事件]”。參見圖1，是本申請實施例提供的一種識別方法的示意流程圖，如圖所示該方法可包括：101：采集語音數(shù)據(jù)，將整段語音數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一歸一化處理后依據(jù)數(shù)據(jù)庫標簽進行切分。可以理解的是，整段語音是根據(jù)所收集到的語音數(shù)據(jù)中的語音間隔時間來決定的，通過對話中的停頓來實現(xiàn)語音的斷句，將一段連續(xù)的話作為整段語音，在收集到該語音之后，在整個語音端上執(zhí)行數(shù)據(jù)的歸一化，歸于的區(qū)間是以0點作為對稱中心，本實施例中，歸一化的范圍采用[-1，1]，歸一化前后語音數(shù)值為零處所表達的物理意義不變，均是無聲段。切分時，根據(jù)數(shù)據(jù)庫標簽對統(tǒng)一歸一化處理的語音進行切分。西藏供應鏈端到端軟件在企業(yè)流程管理過程中，端對端對企業(yè)的快速反應、增效降本以及提升競爭力，都有著重要作用。

    霍尼韋爾攜端到端供應鏈整體解決方案亮相CeMATAsia2018滿足從制造商到零售商的一站式應用需求2018年11月6日，中國上海―《財富》全球500強之一的多元化、高科技先進互聯(lián)工業(yè)企業(yè)霍尼韋爾（紐交所代碼:HON）攜一系列軟件及硬件產(chǎn)品技術亮相亞洲國際物流技術與運輸系統(tǒng)展覽會（CeMATAsia2018），展示從制造商到零售商的端到端供應鏈整體解決方案。這些創(chuàng)新解決方案將于2018年11月6日至9日在上海新國際博覽中心W2展館館A2展臺展出。近年來，隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術以及數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，供應鏈行業(yè)正朝著信息化、智慧化方向轉變。與此同時，新零售、新電商等新型商業(yè)模式的出現(xiàn)在為品牌商和制造商的倉儲物流體系帶來挑戰(zhàn)的同時也帶來了新的發(fā)展機遇，互聯(lián)物流、智能倉儲等智慧供應鏈解決方案應運而生，成為影響相關企業(yè)數(shù)字化轉型的關鍵因素。霍尼韋爾針對各類商品，為供應鏈條上從制造商到零售商提供端到端的整體供應鏈解決方案，從軟件到硬件，從互聯(lián)工廠、互聯(lián)運輸、互聯(lián)倉儲再到互聯(lián)零售，充分滿足企業(yè)在智慧供應鏈發(fā)展趨勢下的新需求。

    用于將切分的語音數(shù)據(jù)利用傅里葉變換獲取頻譜數(shù)據(jù)。構建模型單元330，用于將注意力機制與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結合，構建完整的語音識別網(wǎng)絡模型。訓練模型單元340，用于利用語音數(shù)據(jù)作為訓練內(nèi)容，優(yōu)化模型參數(shù)，將詞錯誤率作為優(yōu)化目標訓練模型。上述語音接收單元310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(shù)值為零處所表達的物理意義均是無聲段。作為一種可選的實施方式，歸一化的范圍采用[-1，1]，歸一化前后語音數(shù)值為零處所表達的物理意義不變，均是無聲段。切分時，根據(jù)數(shù)據(jù)庫標簽對統(tǒng)一歸一化處理的語音進行切分。其中數(shù)據(jù)庫為語音學家建立的用于研究語音識別的專業(yè)數(shù)據(jù)庫，本實施例中數(shù)據(jù)庫采用清華大學所建立的用于研究語音識別的專業(yè)數(shù)據(jù)庫，是在安靜的辦公室環(huán)境下，通過單個碳粒麥克風錄取的，總時長超過30個小時。大部分參與錄音的人員是會說流利普通話的大學生。采樣頻率16khz，采樣大小16bits。根據(jù)數(shù)據(jù)庫標簽切分后，獲得10000條有效語音，其中，500條語音作為驗證集，500條語音作為測試集，其余作為訓練集，語音的數(shù)據(jù)長l為343208，持續(xù)時間約為。上述頻譜獲取單元320。一句話概括就是端到端是由無數(shù)的點到點實現(xiàn)和組成的，但又絕不簡單等同于點到點的累加。

    具體用于對所切分的語音進行分幀加窗處理后利用快速傅里葉變換獲取頻譜。作為一種可選的實施方式，上述頻譜獲取單元320，包括：分幀單元321，決定切分語音的幀數(shù)。本實施例中，分幀處理中幀長i為1024，幀間重疊率p為25％，獲大幀數(shù)h為447。加窗單元322，按上述方法加窗后，每一幀的起始段和末尾端會出現(xiàn)不連續(xù)的地方，所以分幀越多與原始信號的誤差也就越大。加窗就是為了解決這個問題，使分幀后的信號變得連續(xù)，每一幀就會表現(xiàn)出周期函數(shù)的特征。在語音信號處理中一般加漢明窗。本實施例中，增加的窗函數(shù)為hamming窗w(n，α)，其的計算公式如下，w(n，α)＝(1-α)-αcos(2πn/(n-1))，0≤n≤n-1。其中，α取值，n為n的取值范圍，表示hamming窗的長度。快速傅里葉變換單元323，對語音進行快速傅里葉變換得到其頻譜，由于其頻譜為對稱式，所以只取其一半長度。快速傅里葉變換的公式為：上述構建模型單元330用于將注意力機制與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結合，構建完整的語音識別網(wǎng)絡模型。可以理解的是，本申請中通過將注意力機制引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中，注意力機制通過兩個全連接層a和b相乘實現(xiàn)，其中全連接層b作為注意力權重。企業(yè)級的端到端流程再造，就是要從部門級流程到企業(yè)級端到端流程。西藏供應鏈端到端軟件

RPA同時解決了端到端中的自動化與集成化，同時讓業(yè)務流程更加精簡。西藏供應鏈端到端軟件

隨著國內(nèi)不少行業(yè)信息化中臺系統(tǒng)規(guī)劃，中臺ERP服務平臺的成長演變并與國際市場密切接軌，市場對專業(yè)、及時、獨到的內(nèi)容分析需求日益增強。以用戶為中心進行精細化運營,提升用戶閱讀體驗和內(nèi)容獲取效率,成為了各個行業(yè)的轉型焦點。大批品牌商紛紛涌入這個行業(yè)，并非是這個行業(yè)之幸，因為不管傳統(tǒng)型有限責任公司還是現(xiàn)代型的，都避不開一個問題那就是“商業(yè)模式大同小異”會員分銷的方式進行發(fā)展。這對自有流量和選品能力都提出了極高的要求。新誕生的商務服務，不但可實現(xiàn)跨系統(tǒng)、跨協(xié)議的服務互通，更可以為企業(yè)提供一體化、自動化解決方案 ，減少系統(tǒng)開發(fā)周期，助力企業(yè)數(shù)字化升級飛速落地。企業(yè)圍繞中高級別客戶日益增長的多層次品質(zhì)人生的需求，不斷豐富完善信息化中臺系統(tǒng)規(guī)劃，中臺ERP服務平臺的同時，還陸續(xù)推出適合中產(chǎn)階級品味的生活化服務。西藏供應鏈端到端軟件

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