本申请涉及信号处理技术领域，尤其涉及基于时序卷积网络的混合听诊信号分离方法及相关装置。背景技术：根据世界卫生组织发布的2018世界卫生统计报告显示心血管疾病是全球头号杀手，心血

• 卷积
• 归一化
• 卷积神经网络
• 特征提取
• 神经网络模型

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本实用新型属于语音服务技术领域，涉及一种语音编解码系统和装置。背景技术：语音编码器的主要功能是把用户语音的pcm（脉冲编码调制）样值编码成少量的比特（帧）。语音编码器分为波形编

• 归一化
• 语音编解码
• 特征提取
• 语音芯片

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本发明涉及关键词检测领域，特别是涉及一种单声道语音关键词低功耗实时检测方法。背景技术：目前在语音关键词检测中采用的门控循环单元(gru)+注意力机制(attention)方案存

• 特征提取
• 卷积神经网络
• 神经网络模型
• 归一化
• 卷积

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本申请是申请人为弗朗霍夫应用科学研究促进协会、申请日为2014年7月18日、申请号为201480041810.x、发明名称为“使用自适应相位校准的多声道降混的梳型滤波器的伪迹消

• 音频编码
• 矩阵转置
• 矩阵乘法
• 正则化
• 归一化

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本发明涉及一种天文时序信号的噪声估计方法，属于天文技术和信号处理技术领域。背景技术：几十年来，在天文观测时序信号中存在着各种的准周期振荡频率分量。研究和发现这些准周期振荡频率分

• 概率计算
• 置信水平
• 参数估计
• 概率分布函数
• 归一化

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本申请涉及计算机技术领域，具体涉及语音处理和深度学习技术领域，尤其涉及语音检测的方法和装置。背景技术：到达方向(directionofarrival，doa)估计，为对波所到达

• 特征提取
• 神经网络模型
• 卷积
• 机器学习
• 归一化

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本发明涉及说话人识别技术领域，具体涉及一种基于对数似然值归一化的说话人确认方法。背景技术：说话人确认是判断测试语音是否属于某个预先声明的说话人，即需要将测试识别对(由测试语音和

• 归一化
• 似然函数
• 测试模型
• 对数曲线

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本申请涉及物联网领域，特别是涉及跨平台的分布式就近唤醒方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。背景技术：分布式就近唤醒技术可以用于解决同一空间内多个支持相同唤醒词的语音交互

• 分布式架构
• 存储器
• 归一化

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本发明涉及一种变步长助听器自适应回声消除装置及回声消除方法。背景技术：近些年随着工业化的发展以及老龄化的加剧，患有听力损失疾病的人数在不断持续增加，选配助听器来改善听力损失是最

• 自适应滤波器
• 自适应
• 归一化
• 修正系数
• 误差分析

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本发明属于语音识别技术领域，涉及声学建模方法，具体涉及一种基于门控循环单元的声学建模方法。背景技术：近年来，随着人工智能和计算机技术的不断发展，使得深度学习技术被广泛应用于图像

• 建模软件
• 归一化

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