layer_output = layers.Conv2D(filters=16, kernel_size=(1, 3), strides=(1, 2))(layer_output) # 二维卷积 # BN层可以帮助网络更快地收敛，提高模型训练的准确度和稳定性。BatchNormalization 层通过对每个 Batch 的数据进行归一化处理，加速了神经网络的训练过程。 layer_output = layers.BatchNormalization()(layer_output) layer_output = layers.ELU()(layer_output) # 激活层，ELU激活函数，能够有效地防止梯度消失的问题，从而提高网络的训练效率和准确性。 skiper_connection.append(layer_output) # 将该卷积层的输出保存到skiper_connection数组中，append()函数类似于尾插 layer_output = layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(2, 3), strides=(1, 2))(layer_output) layer_output = layers.BatchNormalization()(layer_output) layer_output = layers.ELU()(layer_output) skiper_connection.append(layer_output)

这段代码中，首先对输入的layer_output进行了一个二维卷积操作，使用的是Conv2D层，其中filters表示卷积核的数量，kernel_size表示卷积核的大小，strides表示卷积的步长。接着使用BatchNormalization层对卷积层的输出进行归一化处理，提高模型的训练效率和准确性。然后使用ELU激活函数对归一化后的数据进行激活处理。最后将该卷积层的输出保存在skiper_connection列表中，以备后续使用。

接着，又进行了一个二维卷积操作，使用的是Conv2D层，卷积核的数量为32，卷积核的大小为(2, 3)，步长为(1, 2)。同样地，对该卷积层的输出进行了BatchNormalization和ELU激活函数的处理，然后将该卷积层的输出保存在skiper_connection列表中。这样，skiper_connection列表中就保存了两个卷积层的输出，用于后续的跳过连接。

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layer_output = layers.Conv2D(filters=16, kernel_size=(1, 3), strides=(1, 2))(layer_output)

这段代码表示对输入的`layer_output`进行二维卷积操作，并使用`filters`、`kernel_size`和`strides`参数进行设置。其中，`filters`表示卷积核的数量，这里设置为16；`kernel_size`表示卷积核的大小，这里设置为(1, 3)，意味着在时间维度上使用1个卷积核，大小为3；`strides`表示卷积的步长，这里设置为(1, 2)，表示在时间维度上进行卷积时每隔1个时间步长进行一次卷积，在频率维度上每隔2个频率步长进行一次卷积。

这里的卷积操作旨在对语音信号进行特征提取，通过滑动卷积核在时间和频率维度上对语音信号进行卷积操作，提取出语音信号的特征。由于语音信号是一维信号，为了能够在时间和频率上对其进行分析，需要将其转化为二维信号，因此使用了二维卷积操作。同时，通过设置卷积核的大小和步长，可以控制特征的数量和维度，从而适应不同的应用场景。

layer_output = layers.Conv2D(filters=16, kernel_size=(1, 3), strides=(1, 2))(layer_output)为什么filters设置为16 kernel_size设置为（1，3） strides设置为 (1, 2)

这行代码是使用keras的Conv2D函数搭建卷积神经网络（CNN）模型的一层。其中，filters=16指定了这一层卷积核的数量为16，即使用16个卷积核对输入数据进行卷积操作，每个卷积核生成一层输出特征图。kernel_size=(1,3)指定了卷积核的大小为1行3列，即在每次卷积操作中，卷积核在输入数据中滑动3个时间步（列），但只在一个时间步（行）上进行卷积操作，这样可以保留输入数据的时间维度信息。strides=(1,2)指定了卷积核在输入数据上的步幅，即每次卷积操作在行方向上步长为1，在列方向上步长为2，这样可以在保留时间维度信息的同时，减少输出特征图的大小，从而减少模型的参数量和计算量，提高模型的训练效率。这种设置方式在一些语音识别和音频处理任务中比较常见。