本申请涉及人工智能技术领域，更具体地，涉及一种情感识别方法、装置、电子设备及存储介质。背景技术：随着计算机技术的发展，很多智能机器学习、深度学习的不同算法被应用于情感识别上。在

• 自然语言处理
• 机器学习
• 卷积
• 情感识别
• 神经网络模型

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本公开涉及改进实时音频质量、语音识别和/或语音检测的音频处理。具体地，本公开涉及使用统计信号处理算法、机器学习、时域信息、频域信息、和/或转换域信息来改进增强和/或音频数据中的

• 机器学习
• 卷积
• 神经网络模型
• 深度学习
• 递归算法

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本发明属于计算机领域，涉及一种基于粒子滤波算法的语音机器人控制方法。背景技术：目前大部分的服务型机器人离不开人为的控制，缺乏智能化。并且在传统的目标检测方法中，由于外界环境复杂

• 机器学习
• 卷积
• 粒子滤波
• 神经网络算法
• 网络模型

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本申请涉及文本处理技术领域，尤其是涉及一种语音类别的识别方法、装置、电子设备及可读存储介质。背景技术：随着科学技术的不断发展，人们生活水平的逐渐提高，企业为了保证自己的服务质量

• 机器学习
• 卷积神经网络
• 神经网络模型
• 客户分类
• 特征向量

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本发明实施例涉及通信领域，具体而言，涉及一种语音纯度的识别方法、装置、存储介质及电子装置。背景技术：语音信号处理技术是当今人机交互领域的一项关键技术，且很多环节都需要依赖语音纯

• 机器学习
• 音频应用

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本发明涉及音频信号处理，语音识别等技术领域，更具体地，涉及一种基于语音合成数据增强的唤醒词训练方法。背景技术：随着智能语音助手的出现，唤醒词识别系统在人机交互中发挥着越来越重要

• 频谱分析
• 语音合成
• 深度学习
• 神经网络模型
• 机器学习

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本发明车辆检测技术领域，特别涉及车辆检测报告生成方法、系统、电子设备。背景技术：目前，在进行二手车交易之前，需要依据车辆的检测报告进行评估作价。现有技术中，对于检测报告的生成，

• 自然语言处理
• 语音识别技术
• 神经网络模型
• 机器学习

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本发明涉及人机交互技术领域，尤其涉及一种语音识别系统。背景技术：语音识别是人机交互的一项关键技术，在过去的几十年里取得了飞速的进展。传统的声学建模方式基于隐马尔科夫框架，采用混

• 神经网络模型
• 卷积
• 机器学习
• 自然语言处理
• 语音识别

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本公开属于语音合成技术领域，涉及一种轻量级多说话人语音合成系统及电子设备。背景技术：近年来，基于神经网络的端到端语音合成系统在系统架构和生成语音质量方面已经超越了传统的统计参数

• 文本分类
• 特征提取
• 卷积
• 机器学习
• 语音合成

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本发明涉及智能教育的技术领域，特别涉及基于深度学习的口语训练方法和系统。背景技术：目前，在语音教学实践中，为了使学生能够掌握相应的口语发音技巧，通常都是向学生提供若干不同的口语

• 机器学习
• 卷积
• 深度学习
• 神经网络模型
• 卷积神经网络

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