吉林物联网端到端数据

    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。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。吉林物联网端到端数据

    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。吉林物联网端到端数据企业在建立数字化系统之前，都说必须优先构建端到端流程，打通企业的信息壁垒，而后才能实施数字化系统。

    1.基于IntelAtom或IntelCore处理器的数拓智能数字标牌解决方案在商业环境中的大屏幕应用中，用户非常看重其稳定性和可靠性，特别是商场这种环境温度较高的空间，需要系统对图形和视频提供更好的性能支持。在终端上，具体说来其技术方案具备以下基本要求：（1）具备的运算和数据处理能力：（2）用于商业用途的系统稳定性；（3）必要的图形处理能力；（4）丰富的外设、传感器的接入处理能力；（5）对实时交互渲染的支持等。在云端上，就具体表现为：（1）具有强大的数据计算能力；（2）丰富的业务处理能力；（3）平台的扩展性以及第三方平台的标准接口等特点，让大屏幕商业化成为可能。数拓智能数字标牌解决方案的开发是基于基于IntelAtom或IntelCore处理器进行的，该方案不仅通过高清方案和动态渲染优化终端显示效果，还提供智屏OS和云服务，让大屏幕显示更贴近实际应用场景，更有效的融入商家业务链。下面是数拓智能数字标牌解决方案的优势：（1）多维度数据采集，并实时交互渲染在数拓智能数字标牌解决方案中，大屏幕显示终端能够进行多维度数据采集，并进行实时交互渲染，屏幕上的展示内容可以根据环境和观众变化实时进行调整的，对不同的受众展示不同的内容。

    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。端到端的流程实际上包含了诸如营销流程、采购流程等局部流程。

    12月5日，中国联通在浙江新昌“5G先行示范区”对外正式发布全球的个全5G工业互联网端到端应用，这项应用的基础是中国联通携手华为鼎桥、厦门四信共同研发的基于华为5G模组之上的工业互联网网关。此次全5G工业互联网端到端应用首先在新昌科技创新企业――斯菱汽车轴承、中财管道、新柴股份三家安装调测成功，并通过5G工业互联网网关上传实时生产数据，标志着5G成熟规模应用又一次跨上新台阶中国联通的这款5G工业互联网网关是全球的款应用在实际生产场景中的5G网关，可用于恶劣复杂的工厂环境下，直接连接工业机器设备进行数据采集的物联网终端，并通过实时海量的数据传输，使管理者在不同时间、地域轻松掌握生产运营情况。5G工业互联网网关使机器设备与平台之间的数据交互更高效，5G超高速、超大链接、时延、安全传输的特点得以完整的诠释。当前118Mbps的上行实测速据较原来的10-20Mbps，提速近10倍；与此同时，5G网络可为生产车间提供泛在设备连接结点，双管齐下强力聚合数据，确保生产数据及时性、准确性和完整性，为企业智慧化生产打下扎实的数字化基础，降低企业经营管理成本，提升经济效益。全5G工业互联网端到端连接。可见行业已经形成共识，没有端到端流程就没有数字化系统。海南客户端到端集成

互联网之所以发展迅速，得益于端到端原则：保持一个极简的，将复杂留在端。吉林物联网端到端数据

    其中数据库为语音学家建立的用于研究语音识别的专业数据库，本实施例中数据库采用清华大学所建立的用于研究语音识别的专业数据库，是在安静的办公室环境下，通过单个碳粒麦克风录取的，总时长超过30个小时。大部分参与录音的人员是会说流利普通话的大学生。采样频率16khz，采样大小16bits。根据数据库标签切分后，获得10000条有效语音，其中，500条语音作为验证集，500条语音作为测试集，其余作为训练集，语音的数据长l为343208，持续时间约为。102：对所切分的语音进行分帧加窗处理后利用快速傅里叶变换获取频谱。可以理解的是，加窗和分帧都是语音信号提取特征的预处理阶段。先分帧，后加窗，再做快速傅里叶变换。分帧：简单来说，一段语音信号整体上看不是平稳的，但是在局部上可以看作是平稳的。在后期的语音处理中需要输入的是平稳信号，所以要对整段语音信号分帧，也就是切分成很多段。在10-30ms范围内都可以认为信号是稳定的，一般以不少于20ms为一帧，1/2左右时长为帧移分帧。帧移是相邻两帧间的重叠区域，是为了避免相邻两帧的变化过大。加窗：按上述方法加窗后，每一帧的起始段和末尾端会出现不连续的地方，所以分帧越多与原始信号的误差也就越大。吉林物联网端到端数据

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