本申请涉及人工智能技术领域，特别涉及一种语音识别的训练方法和装置。背景技术：目前，主流语音识别方案所采用的框架结构为：卷积神经网络(cnn)+双向长短期记忆网络(blstm)+

• 语音识别
• 机器学习
• 卷积
• 卷积神经网络
• 损失函数

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本发明属于语音情绪识别方法技术领域，具体为一种基于3-d卷积神经网络的语音情绪识别方法以及对应的装置。背景技术：随着人工智能的发展，人工智能目前可以帮助人们处理越来越多的事情。

• 卷积
• 神经网络模型
• 卷积神经网络
• 机器学习

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本发明涉及机器学习技术领域，特别是涉及一种语音情绪识别方法及系统。背景技术：语音和语调表情(intonationexpression)是表达情绪的重要形式。朗朗笑声表达了愉快的

• 递归神经网络
• 网络模型
• 深度学习
• 神经网络模型
• 机器学习

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本发明涉及语音检索技术领域，具体的说是指基于深度学习的语音关键信息标定方法。背景技术：语音作为关键的多媒体数据，在信息表达、存储、人机交互中有着重要作用。语音信号中包含着丰富的

• 特征向量
• 梯度下降
• 深度学习
• 卷积
• 机器学习

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本发明属于音源识别技术领域，具体涉及一种基于卷积模糊神经网络的音源识别方法。背景技术：音源识别技术是通过在音源样本中提取出表征音源产生对象生理特征的特征参数对音源进行识别的一项

• 卷积
• 机器学习
• 模糊神经网络
• 卷积神经网络
• 深度学习

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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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本发明涉及语音处理技术，具体的说是指基于深度学习的语音关键信息分离方法。背景技术：语音作为关键的多媒体数据，在信息表达、存储、人机交互中有着重要作用，语音信号中包含着丰富的信息

• 机器学习
• 卷积
• 深度学习
• 梯度下降
• 关键

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本发明属于大数据的技术领域：，具体涉及一种基于大数据机器学习的情感语音识别方法。背景技术：：伴随着互联网的迅猛发展，传统的情感研究路线显然满足不了当前纷繁复杂的发展形势，因此迫

• 机器学习
• 大数据
• 语音识别技术
• 序列模式
• 重构

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本发明涉及语音信号处理技术领域，尤其涉及一种基于谱减的深度学习语音端点检测方法和系统。背景技术：近十年来，随着人工智能的兴起发展，语音信号处理领域大量引进了深度学习方法，特别是

• 机器学习
• 信噪比
• 深度学习
• 概率计算
• 网络结构

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本发明涉及语音识别领域，具体而言，涉及一种语音识别方法、装置、存储介质和处理器。背景技术：目前，随着语音识别的技术进步和深度学习技术的普及，语音助手的实用性和智能性正在不断的提

• 语音识别
• 自然语言处理
• 机器学习
• 语料库
• 深度学习

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