本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种语音识别模型的训练以及语音识别的方法和装置。背景技术：随着人工智能技术的发展，语音识别的应用范围越来越广，如社交应用、机器人以及车载终端

• 语音识别
• 自然语言处理
• 预测模型
• 高性能计算
• 预测控制

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本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种去噪自动编码器训练方法和说话人识别系统。背景技术：随着基准数据集和通过深度神经网络(dnn)训练提取的说话者嵌入的发展，说话者验证(sv

• 特征提取
• 高性能计算
• 计算机指令
• 系统
• 存储器

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本发明属于语音数据增强领域，尤其涉及语音数据增强方法和装置。背景技术：相关技术中，实验室已经有在gan和vae技术基础上进行的数据增强技术。数据增强(da)是帮助构建具有良好泛

• 数据拟合
• 线性拟合
• 前端架构
• 后端技术
• 高性能计算

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本公开实施例涉及计算机与网络通信技术领域：：，尤其涉及一种音频对抗扰动的测试方法、设备及存储介质。背景技术：：：目前，随着语音识别、声纹识别等音频处理技术的快速发展，其用途已经

• 带通滤波器
• 网络模型
• 高性能计算
• 测试模型
• 音频处理器

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本发明涉及深度学习技术领域，具体涉及一种基于深度学习的药物小分子性质预测方法、一种基于深度学习的药物小分子性质预测装置、一种计算机设备和一种非临时性计算机可读存储介质。背景技术

• 机器学习
• 深度学习
• 预测模型
• 数据集成
• 高性能计算

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本发明属于蛋白质组学领域，更具体地，涉及一种异构库文件数据不依赖型蛋白质组学质谱分析系统及方法。背景技术：传统的蛋白质组学采用数据依赖采集(dda)策略，将蛋白质样品消化成肽段

• 蛋白质组学
• 高性能计算
• 质谱仪

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