CNNRNN是一种深度学习模型，结合了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的优点。CNNRNN可以处理序列数据，如语音、文本和图像数据。

卷积神经网络可以有效地抽取图像或文本中的局部特征，而循环神经网络可以处理序列数据中的时间依赖关系。因此，CNNRNN结合了这两种神经网络的优点，可以更好地处理序列数据。

CNNRNN的结构通常包括一个卷积层，一个循环层和一个全连接层。卷积层用于从输入数据中提取特征，循环层用于处理序列数据中的时间依赖关系，全连接层用于将输出结果转换为所需的形式。

CNNRNN已被广泛应用于语音识别、自然语言处理、图像分类等领域。例如，在语音识别中，CNNRNN可以将声学特征序列转换为文本序列。在自然语言处理中，CNNRNN可以将文本序列转换为情感分析结果。在图像分类中，CNNRNN可以对图像进行分类，例如识别图像中的物体或场景。

总之，CNNRNN是一种强大的深度学习模型，可以处理序列数据中的时间依赖关系和局部特征，为各种应用提供了广泛的可能性。