本申请涉及计算机技术领域，具体涉及语音技术领域、深度学习领域，尤其涉及一种语音信号的增强方法、装置、电子设备和存储介质。背景技术：背景噪声和远端回波是影响语音通话体验的主要因素

• 概率计算
• 线性模型
• 神经网络
• 麦克风

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本发明涉及语音增强领域，尤其涉及一种定向语音的增强方法及系统。背景技术：为了提高语音采集、识别效果，会考虑到目标源说话的位置，进行定向拾音。通常会使用：1、通过定向拾音指令，得

• 麦克风阵列
• 宽带连接
• 特征选择
• 神经网络
• 麦克风

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本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于gan网络的现场混音方法、装置、设备及介质。背景技术：现场直播又称实况转播，是电视台对一些重要新闻事件或大型活动进行现场拾音、拍摄并同

• gan
• 神经网络
• 网络模型

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本发明涉及语音识别技术领域：：，尤其涉及一种语音唤醒识别方法、装置、电子设备及存储介质。背景技术：：：随着智能交互技术的快速发展和市场需求的不断扩展，语音唤醒技术在近年来取得长

• 概率计算
• 建模软件
• 神经网络

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本公开的各方面总体上涉及言语转换系统。背景技术：自动言语识别(asr)引擎可以接收音频作为输入，并且可以将音频分类为文本。而且，文本到言语(tts)引擎可以接收文本并输出言语表

• 存储器
• 计算机指令
• 序列模式
• 解码器
• 神经网络

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[0001]本发明涉及语音识别技术领域，进一步说，尤其涉及一种基于模型融合框架的两阶段语音唤醒算法。背景技术：[0002]语音唤醒现在逐渐开始应用在各种生活场景中，而误唤醒是多

• 网络模型
• 神经网络
• 算法

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[0001]本发明涉及音频处理技术领域，具体涉及单声道人声与背景音乐分离方法。背景技术：[0002]在现实生活中，声音信号通常由来自多个声源的声音混合。例如，歌曲信息是人声和音

• 音乐
• 短时傅里叶变换
• 信号频率
• 神经网络

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本发明涉及工业机器人技术领域，具体涉及一种基于lstm工业机器人柔性关节迟滞误差补偿控制方法。背景技术：工业机器人具有重复精度高、自动化、安全且适用性强等优势。在智能制造的背景

• lstm
• 工业机器人
• 预测控制
• 神经网络

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本发明涉及无砟轨道板裂缝无损监测技术领域，尤其是涉及一种用于无砟轨道板裂缝的无损监测方法。背景技术：无砟轨道因其平顺性高、耐久性好、维修工作量小等优点，成为高速铁路最主要的轨道

• 电脑
• 神经网络
• 无砟轨道
• 声发射

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本发明属于土木工程材料技术领域：，尤其涉及一种基于深度学习的水泥乳化沥青混合料收缩行为预测方法。背景技术：：水泥乳化沥青混合料是一种由水泥和乳化沥青两种结合料，粗细集料以及内部

• 沥青混合料
• 乳化沥青
• 水泥强度
• 神经网络
• 卷积

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