本公开涉及语音识别技术领域，具体地，涉及一种确定说话人数量的方法、装置及存储介质。背景技术：近年来，基于语音的信息处理技术得到了迅猛的发展并具有广泛的应用。其中比较重要的是基于

• 神经网络模型
• 特征提取

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本发明涉及语音识别技术，尤其涉及电子设备唤醒方法、装置、电子设备及存储介质。背景技术：语音技术(speechtechnology)的关键技术有自动语音识别技术(asrautom

• 语音芯片
• 测试模型
• 区块链
• 网络模型
• 神经网络模型

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本申请涉及语音识别技术领域，特别是涉及一种语音去噪方法、装置、电子设备及存储介质。背景技术：随着科技的不断发展，语音识别已经进入了人们生活的方方面面，例如语音助手和智能音箱等。

• 信噪比
• 神经网络模型
• 信息存储
• 傅里叶变换

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相关申请的交叉引用本申请要求2019年9月17日向美国专利商标局提交的第16/573,573号美国专利申请、2019年3月28日向美国专利商标局提交的第62/825,681号美

• 递归神经网络
• 神经网络模型
• 递归
• 解码器
• 麦克风

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本申请涉及信号处理技术领域，尤其涉及基于时序卷积网络的混合听诊信号分离方法及相关装置。背景技术：根据世界卫生组织发布的2018世界卫生统计报告显示心血管疾病是全球头号杀手，心血

• 卷积
• 归一化
• 卷积神经网络
• 特征提取
• 神经网络模型

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本发明涉及音频隐写技术领域，尤其涉及基于卷积神经网络和领域对抗学习的音频隐写分析方法。背景技术：目前基于深度学习技术的音频隐写分析模型已在实验室条件下取得较高的检测性能。但在实

• 卷积
• 卷积神经网络
• 神经网络模型
• 深度学习
• 判别分析

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本申请实施例涉及音频处理技术领域，特别涉及一种语音信号的噪声抑制方法、装置、设备及存储介质。背景技术：啸叫是一种回授音，在声源与扩音设备之间因距离过近等问题导致能量发生自激的情

• 神经网络模型
• 递归函数
• 信息存储
• 特征函数
• 递归神经网络

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本发明涉及计算机音乐中音乐信息检索领域和计算机作曲领域，尤其涉及一种基于动机提取模型与神经网络的自动作曲方法。背景技术：基于神经网络的自动作曲一直是人工智能领域的一个研究热点，

• 机器学习
• 卷积
• 神经网络模型
• 动机理论
• 卷积神经网络

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本申请涉及语音识别技术领域，特别是涉及声学模型训练方法、装置、电子设备及存储介质。背景技术：随着人工智能技术的发展，语音识别技术取得了巨大的进步，并开始进入家电、通信、汽车、医

• 特征向量
• 神经网络模型
• 语音识别技术
• 发音方法
• 概率计算

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本发明涉及语音翻译技术领域，尤其涉及一种基于说话人特征的个性化语音翻译方法和装置。背景技术：随着全球化的发展，不同国家交流的增加，实时语音翻译的重要性越来越大，传统的语音翻译当

• 自然语言处理
• 语音识别
• 神经网络模型
• 特征提取
• 语言翻译

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