本发明涉及语音识别技术领域，尤其涉及一种复杂场景下基于多模态融合的协同交互语音识别方法和装置。背景技术：语音交互是人与人之间最常用和最直接的沟通交流方式之一。基于声音介质的语音

• 语音识别
• 机器学习
• 卷积
• softmax
• 深度学习

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本发明属于说话人识别技术领域，特别指一种基于端到端联合优化及决策的鲁棒性说话人识别方法。背景技术：说话人识别，是一种基于语音信息实现的特殊生物识别技术。在说话人识别的研究工作中

• 机器学习
• 卷积
• 端到端
• 深度学习
• 卷积神经网络

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本发明属于数字音频篡改检测技术领域，特别指一种基于卷积神经网络的数字音频篡改被动检测方法。背景技术：随着数字音频技术的飞速进步，人们能够很方便地采集到数字音频信号，但同时也可利

• 卷积
• 数字音频
• 卷积神经网络
• 神经网络模型
• 深度学习

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本发明涉及多通道语音增强技术领域，具体涉及一种面向麦克风阵列的通道注意力加权的语音增强方法。背景技术：语音是现代通信的重要载体，语音增强的目的是利用信号处理的技术改善受到噪声污

• 卷积
• 麦克风阵列
• 深度学习
• 空间维度
• 解码器

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本申请涉及计算机技术领域，特别涉及人工智能、深度学习和语音技术领域中的声源定位方法、装置、设备和计算机存储介质。背景技术：随着语音交互需求的增长，围绕着语音交互展开的产品受到越

• 卷积
• 卷积神经网络
• 深度学习
• 神经网络模型
• 语音芯片

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本发明涉及音频处理技术领域，具体涉及一种声音处理方法及装置。背景技术：随着娱乐行业的快速发展和普及，许多娱乐方式已经成为大众触手可及的休闲活动，例如手机ktv，网络直播，视频记

• 卷积
• 声音处理
• 深度学习
• 加性噪声
• 混响时间

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本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种音频数据降噪的方法、装置、设备及存储介质。背景技术：在日常生活中，人们在听音频时，经常能够听过到一些噪声，这很影响用户的听觉体验，为此技术

• 卷积
• 音频应用

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本发明涉及一种视听双模态语音识别方法，尤其涉及一种基于卷积块注意机制的视听双模态语音识别方法，属于深度学习语音识别技术领域：。背景技术：：随着信息技术的飞速发展，人机交互技术作

• 卷积
• 机器学习
• 语音识别技术
• 深度学习
• 特征提取

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本发明涉及基于条件生成对抗网络的对抗样本生成技术领域，具体是一种针对语音关键词分类网络的对抗样本攻击方法。背景技术：基于深度学习的语音关键词分类器作为语音唤醒功能的核心功能被广

• 关键词分类
• 网络模型
• 判别分析
• 卷积
• 设计流程

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本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及基于集成学习和卷积神经网络的环境声音识别方法。背景技术：在音频信息的研究中，环境声音识别是一个重要的研究领域，其在安全监控、医疗监护、智能家

• 卷积
• 机器学习
• 卷积神经网络
• 集成学习
• 神经网络模型

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