本发明涉及一种用于将数字音频数据分类的方法，所述数字音频数据描述表征如例如在道路交通中出现的危险情形的声学信号。背景技术：：迄今为止在道路交通中还不存在具有特殊信号识别的系统，

• 数字音频
• 卷积
• 倍频程
• 深度学习
• 分类数据

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本发明涉及声场景分类技术领域，具体为基于多路声学特征数据增强的声场景分类方法。背景技术：现代社会中，声场景分类在许多领域中应用，如城市噪音监控，消防预警，健康状况检测等方面。声

• 卷积
• 网络模型
• 分类数据
• 音频应用
• 特征向量

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本申请涉及语音合成技术领域，尤其是涉及一种语音生成方法及装置。背景技术：近年来，语音合成技术(text-to-speech，tts)取得了重要进展，在工业界也得到了普遍应用，如

• 卷积
• 特征向量
• 信号频率
• 频谱效率
• 神经网络模型

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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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本发明涉及语音唤醒领域，特别是涉及一种基于改进mfcc系数的语音唤醒方法及系统。背景技术：mfcc电路用于语音系统中进行语音特征提取。通常，传统的mfcc计算不考虑第0系数，因

• 频谱分析
• 预加重
• mfcc
• 卷积

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本发明涉及嵌入式系统语音检测技术，具体涉及一种基于多命令词的语音唤醒方法及其系统。背景技术：通过识别语音信号反馈数据信号进行唤醒是时下电子时代急需的技术。在现有技术中，通常在特

• 概率计算
• 特征提取
• 卷积神经网络
• 神经网络模型
• 卷积

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本发明涉及野生动物优化的识别技术领域，具体为一种基于卷积神经网络的野生动物优化的识别算法。背景技术：野生动物，是指在大自然的环境下生长且未被驯化的动物，野生动物有广义和狭义之分

• 神经网络算法
• 动物
• 野生动物
• 卷积神经网络
• 卷积

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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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本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种音频降噪方法和音频降噪模型的训练方法。背景技术：近些年来，移动端k歌软件的市场规模逐渐扩大，用户群体遍布各个年龄段以及各种音乐层次。特别

• 特征提取
• 频谱分析
• 网络模型
• 降噪耳机
• 卷积

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本发明涉及语音处理技术领域，具体的说，是一种带情感和韵律的语音转换方法及装置。背景技术：语音转换(voiceconversion)是一种保留源说话人语音的内容信息，并转换为目标

• 卷积
• 特征提取
• 语音编码
• 网络编码
• 网络模型

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