本发明涉及语音识别领域，特别是涉及一种基于分离卷积神经网络的语音唤醒方法及系统。背景技术：一个卷积神经网络提供在时间和空间上的平移不变性卷积，将卷积神经网络的思想应用到语音识别

• 卷积
• 二值化
• 卷积神经网络
• 神经网络模型
• 损失函数

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[0001]本发明涉及语音降噪领域，特别涉及一种提高车内语音识别准确率的前处理系统及其控制方法。背景技术：[0002]语音交互是人在驾驶汽车时，实现对车载系统控制最为方便与高效

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• 神经网络模型
• 卷积神经网络

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[0001]本发明涉及音乐源分离方法，具体是基于堆叠沙漏网络的音乐源分离方法。背景技术：[0002]音乐源分离是自然语言处理下的一个重要分支，针对不同领域的具体要求，音乐源分离

• 沙漏
• 下采样
• 卷积

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[0001]本发明涉及人声与背景声分离，具体是基于卷积循环神经网络的单通道人声与背景声分离方法。背景技术：[0002]语音分离的目的是从背景干扰中分离出目标语音，由于麦克风采集

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• 神经网络模型
• 卷积神经网络
• 深度学习

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[0001]本发明涉及语音识别领域，具体是一种基于神经网络模型的语音识别方法。背景技术：[0002]当今世界的人们已经对机器的运用与依赖已经到了一个极高的程度，在此基础上，人们

• 语音识别
• 机器学习
• 卷积
• 神经网络模型
• 网络模型

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[0001]本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种音频识别模型的训练和非正常音频识别的方法和装置。背景技术：[0002]随着多媒体技术的发展，音频的数量和时长呈指数型增长。音

• 机器学习
• 卷积
• 神经网络模型
• 损失函数
• 卷积神经网络

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[0001]本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种人声分离模型的训练以及人声分离方法和装置。背景技术：[0002]随着互联网技术的发展，在电话诈骗等应用场景中，通常需要从音频

• 神经网络模型
• 概率计算
• 音频应用
• 游戏音频
• 卷积

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[0001]本公开涉及信息处理领域，尤其涉及音频类型识别方法、装置及存储介质。背景技术：[0002]目前，深度学习技术在声音场景识别领域中的应用越来越广泛，基于深度学习技术的声

• 卷积
• 特征提取
• 深度学习
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• 测试模型

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[0001]本发明涉及语音转换技术领域，尤其涉及一种基于语谱图合成的语音转换方法。背景技术：[0002]语音转换技术是指将源说话人的身份信息转换为目标说话人的身份信息，同时保持

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• 语义分析
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• 矩阵图
• 矩阵转置

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[0001]本发明涉及语音情感识别技术领域，特别是涉及一种基于lstm(longshort-termmemory，长短期记忆网络)与cnn(convolutionalneura

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• 网络模型

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