本发明涉及神经网络语音识别技术领域，具体领域为一种基于分组卷积神经网络的标点标注模型。背景技术：标点标注是语音识别的一个后处理任务。语音识别模型的输出文本一般不包含标点符号，利

• 卷积
• 机器学习
• 卷积神经网络
• 神经网络模型

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本发明属于语音信号处理与模式识别领域，是一种基于3dcnn-lstm的说话人识别方法。背景技术：说话人识别，又称声纹识别，是生物特征信号识别的重要组成部分之一。相较于目前流行的

• 卷积
• 机器学习
• 卷积神经网络
• 文本分类
• 特征提取

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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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本发明涉及基于语音情感识别技术领域，尤其是涉及一种基于icnn与bi-lstm的语音情感识别方法。背景技术：语音是人们日常生活中最重要、最自然也最直接的交流方式，包含着人们丰富

• 深度学习
• 卷积神经网络
• 神经网络模型
• 情感识别
• 卷积

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背景技术：本说明书涉及视觉语音识别。视觉语音识别是指处理描绘人的嘴唇的视频帧的序列，以基于视频帧中嘴唇的运动来预测人说出的词的序列。视觉语音识别可以通过机器学习模型，例如神经网

• 嵌套
• 卷积神经网络
• 神经网络模型
• 卷积
• 语音识别

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本申请实施例涉及身份识别技术领域，特别是涉及一种声纹识别方法、装置、电子设备及存储介质。背景技术：声纹识别又叫说话人识别，是一种根据说话人声音特征，来识别说话人身份的生物识别技

• 频谱分析
• 卷积神经网络
• 特征提取
• 神经网络模型
• 声纹识别

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本发明属于车载系统技术领域，尤其涉及一种车载信息播报方法、装置及终端设备。背景技术：随着经济与技术的发展，汽车在人们日常生活中越来越普及。在当今的信息时代，驾驶员即使在驾驶时也

• 卷积神经网络
• 摘要算法
• 文本分类
• 神经网络模型
• 卷积

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本发明涉及一种语音增强方法，特别是一种基于噪声分类优化imcra算法的语音增强方法，属于语音处理领域。背景技术：在语音信号的处理过程中，噪声污染的问题不可避免。因此，如何有效地

• 信噪比
• mfcc
• 噪声分类
• 卷积神经网络
• 神经网络算法

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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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本发明属于人工智能声学检测领域，具体涉及一种基于对抗神经网络的枪声数据增广与检测方法背景技术：枪声事件检测是声学信号处理的一个应用，在安全监控、场景分析、危机处理、法律取证等领

• 卷积
• 神经网络模型
• 深度学习
• 判别分析
• 卷积神经网络

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