本发明属于声音处理技术领域，尤其涉及声音识别模型的训练方法、装置、终端设备及介质。背景技术：近年来，声音识别被广泛应用于人们生活的各个领域中，例如，越来越多的诸如电视机等终端设

• 信噪比
• 声音识别
• 神经网络模型
• 传递函数

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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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本发明涉及语音识别领域，尤其涉及一种基于注意力机制的语音识别方法、系统及装置。背景技术：目前，经典语音识别技术主要步骤为语音预处理，特征提取，建立声学模型，建立音素模型，建立语

• 语音识别
• 自然语言处理
• 神经网络模型
• 特征提取
• 音频解码

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本申请涉及敏感音频识别技术领域，尤其涉及融合文本信息的敏感音频识别模型训练方法及识别方法。背景技术：随着科学技术的发展，语音识别技术受到广泛的应用。对于识别技术的精准性和针对性

• 机器学习
• 神经网络模型
• 文本分类
• 特征提取
• 信息存储

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本申请涉及音频识别领域，尤其涉及一种音频识别方法及装置。背景技术：随着互联网技术的发展，信息传播的方式和渠道发生了显著变化。当前，网络上传播的信息良莠不齐，为了净化网络环境，通

• 机器学习
• 特征向量
• 卷积
• 置信度
• 神经网络模型

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本申请涉及人工智能技术领域，更具体地，涉及一种情感识别方法、装置、电子设备及存储介质。背景技术：随着计算机技术的发展，很多智能机器学习、深度学习的不同算法被应用于情感识别上。在

• 自然语言处理
• 机器学习
• 卷积
• 情感识别
• 神经网络模型

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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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本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种神经网络子带建模的单通道语音增强方法、系统及存储介质。背景技术：目前，市场上的一系列语音类电子产品中，如通讯类产品、人机交互类产品都会受到各

• 信噪比
• 神经网络模型
• 特征提取
• 频域

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本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种应对复杂声学环境的说话人确认方法、系统及存储介质。背景技术：目前，智能手机、智能音箱、对话机器人等产品中都会加入目标说话人声纹确认的功能，来

• 声纹识别
• 神经网络模型
• 特征提取
• 矩阵变换
• 相似矩阵

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本发明涉及深海生态系统评价技术领域，特别是涉及一种利用生物声学特征进行深海生态系统评价的方法及系统。背景技术：随着人类活动逐渐由近海扩展到深远海，特别是深海矿产资源开采，不可避

• 生态系统
• 系统评价
• 神经网络模型
• 深海动物
• 深海生物

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