class Voice_Model(tf.keras.Model): def __init__(self,config): self.config = config super(Voice_Model,self).__init__() self.lstm_1=tf.keras.layers.LSTM(config.num_filters,dropout=0.5,return_sequences=True,unroll=True) self.lstm_2 = tf.keras.layers.LSTM(config.num_filters, dropout=0.5, unroll=True) self.fc= tf.keras.layers.Dense(config.hidden_dim) self.dro = tf.keras.layers.Dropout(0.5) self.outlater = tf.keras.layers.Dense(config.num_classes,activation='softmax') def __call__(self,inputs,training=None,**kwargs): x = inputs x = self.lstm_1(x) x = self.lstm_2(x) x = self.fc(x) x = self.outlater(x) return x

这是一个 TensorFlow 2.x 中的一个声音识别模型的类定义。这个模型使用了两个 LSTM 层和一个全连接层来提取声音信号的特征，并使用 softmax 激活函数进行分类。

在这个类中，`__init__` 方法定义了模型的结构，包括两个 LSTM 层、一个全连接层和一个 dropout 层。其中，`config` 是一个配置对象，用于定义模型的参数。`__call__` 方法定义了模型的计算过程，接收输入 `inputs` 和 `training` 参数，返回模型的输出。

首先，输入 `inputs` 经过第一个 LSTM 层，返回一个序列，并输入到第二个 LSTM 层。然后，输出经过一个全连接层，并使用 softmax 激活函数进行分类，返回模型的输出。

这个模型是一个标准的声音识别模型，可以用于对声音信号进行分类。