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)

这里的`layers.Conv2D(filters=16, kernel_size=(1, 3), strides=(1, 2))(layer_output)`表示对输入`layer_output`进行二维卷积操作。其中，`filters`参数表示卷积核的数量，`kernel_size`参数表示卷积核的大小，`strides`参数表示卷积的步长。

在这里，设置`filters`为16是由于这个模型是一个轻量级的语音识别模型，需要在保证模型准确率的前提下尽量减少模型的参数数量和训练时间。因此，卷积核数量设置为16，减少了模型的参数数量，加快了训练速度。

`kernel_size`设置为(1, 3)是因为语音信号是一维信号，但是为了能够在时间和频率上对语音信号进行分析，需要将一维信号转化为二维信号，因此设置了一个1x3大小的卷积核，在时间维上进行卷积操作。

`strides`设置为(1, 2)是为了在时间维度上进行下采样，减少特征向量的数量，降低计算复杂度，提高模型的训练速度和准确率。