本发明涉及语音信号处理技术领域，尤其涉及一种基于谱减的深度学习语音端点检测方法和系统。背景技术：近十年来，随着人工智能的兴起发展，语音信号处理领域大量引进了深度学习方法，特别是

• 机器学习
• 信噪比
• 深度学习
• 概率计算
• 网络结构

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本发明涉及多媒体信息安全与取证技术领域：，尤其涉及的是一种基于深度学习的平滑语音检测方法、装置、智能设备及存储介质。背景技术：：近年来，随着智能手机的普及，人们能够通过手机方便

• 离散余弦变换
• 深度学习
• 归一化方法
• 卷积

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本发明涉及语音识别领域，具体而言，涉及一种语音识别方法、装置、存储介质和处理器。背景技术：目前，随着语音识别的技术进步和深度学习技术的普及，语音助手的实用性和智能性正在不断的提

• 语音识别
• 自然语言处理
• 机器学习
• 语料库
• 深度学习

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本发明属于音频处理技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的声音事件检测技术。背景技术：声音事件检测是指设备从连续不断的音频流中检测出当前时刻存在的1个或多个声音事件(统一简称为

• 卷积
• 机器学习
• 卷积神经网络
• 神经网络模型
• 深度学习

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本发明涉及语音合成领域，具体是涉及一种在低资源下，利用现有数据进行迁移学习从而实现情感语音合成的方法。背景技术：：近年来，端到端语音合成领域发展迅速，在大数据集进行训练的前提下

• 语音合成
• 机器学习
• 卷积
• 端到端
• 深度学习

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本发明涉及智能设备技术领域，具体为一种基于深度学习的语音互动设备。背景技术：随着科技的发展，人们对智能设备与人的互动交流有了更高的要求。例如：智能设备能够“听懂”人说话而做出相

• 深度学习
• 语音芯片

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本发明涉及车辆噪声控制技术领域，更具体地，涉及一种主动控制车辆全局空间噪声的卷积-模糊神经网络方法。背景技术：近年来，随着我国高速列车制造技术水平不断提高，列车运行速度快速提升

• 卷积
• 位置传感器
• 模糊神经网络
• 主动降噪
• 深度学习

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本公开涉及语音识别领域，尤其涉及语音识别的方法、装置及存储介质。背景技术：语音识别可以简单解释为识别语音或声音信号，在各个领域的应用越来越广泛。例如，在启动终端设备时，用户可以

• 语音识别
• 网络层
• 卷积
• 网络模型
• 深度学习

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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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本发明属于语音识别技术领域，尤其涉及一种文本纠错方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备。背景技术：人工智能和ai技术发展迅速，在各类智能终端设备上都出现了语音交互方式，但是并

• 深度学习
• 文本分类
• 迭代模型
• 分类数据
• 迭代计算

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