本发明涉及声频信号识别领域，更具体地说，特别涉及一种基于深度学习的呼吸音分类方法。背景技术：：呼吸音中蕴含着大量的生理信息，是反映呼吸健康和呼吸紊乱的重要指标。呼吸音中作为一种

• 呼吸音
• mfcc
• 信号频率

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本发明涉及语音音频识别技术领域，尤其是一种端到端架构的通用场景中文普通话语音识别方法。背景技术：随着现代多媒体信息的膨胀式爆发，各种各样的新闻、短视频、语音消息都在网络上流行起

• 语音识别
• 自然语言处理
• 端到端
• 特征提取
• mfcc

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本申请属于计算机应用技术领域，特别涉及一种用户画像构建方法及装置。背景技术：随着智能设备的普及以及科技的不断发展，用户对智能设备智能化程度的要求也不断提高。智能设备的智能化程度

• mfcc
• 特征向量

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本发明属于说话人识别技术领域，特别指一种基于深浅层特征融合的鲁棒性说话人识别方法。背景技术：说话人识别，是一种基于语音信息实现的特殊生物识别技术。经过几十年的发展，目前无噪声干

• 鲁棒性
• 特征向量
• mfcc
• 特征提取
• 加性噪声

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本发明属于声纹识别技术领域，尤其涉及一种基于残差网络及融合特征的说话人年龄性别分类方法。背景技术：随着深度神经网络应用于声纹识别领域，声纹识别技术取得了较大的突破，逐步应用于实

• mfcc
• 残差网络
• 特征提取
• 分类数据
• 数据融合

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本发明属于声纹识别领域，具体涉及一种面向家居多特征参数融合的声纹识别方法。背景技术：声纹识别也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。声纹识别应用领域十分广泛，包括金融领域

• 声纹识别
• 特征提取
• 傅里叶变换
• mfcc

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本发明属于声纹识别领域，具体涉及一种面向家居cnn分类与特征匹配联合的声纹识别方法。背景技术：声纹识别也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。声纹识别应用领域十分广泛，包

• 聚类
• 声纹识别
• 傅里叶变换
• 卷积
• mfcc

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本发明涉及语音识别技术领域，尤其涉及一种语音命令词识别方法、装置、会议终端及会议终端系统。背景技术：近年来，随着语音识别技术的进步，语音交互因其天然的便利性，在日常生活中应用越

• 马尔可夫
• mfcc
• 置信度

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本发明涉及音频处理技术领域，具体涉及一种基于三值量化压缩的vad实现方法。背景技术：区分人声语音与噪音是现有音频处理领域的一个重点，也是难点。现有的技术中，在特征提取过程中采用

• 权重
• 阈值
• 特征提取
• 神经网络模型
• mfcc

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本申请涉及语音识别技术领域，尤其涉及一种对混合语音中说话人的识别方法及装置。背景技术：声纹识别技术是信息科学和人工智能的重要组成部分，分为说话人确认技术与说话人辨认技术两个方面

• gmm
• mfcc
• 特征向量
• 概率计算

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