本发明涉及轨道交通自主控制技术领域，尤其涉及一种基于贝叶斯博弈的列车自主防护方法和系统。背景技术：轨道交通作为一种绿色交通方式在综合交通运输体系中发挥的骨干作用已成为共识。作为

• 贝叶斯
• 通信
• 损失函数
• 先验概率
• 概率计算

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本发明涉及音频加密领域，特别涉及一种基于cnn的自适应音频隐写方法和秘密信息提取方法。背景技术：数字隐写术被广泛应用于信息安全领域，是一项将秘密信息以不可见的方式隐藏在数字载体

• 自适应
• 机器学习
• 卷积
• 损失函数
• 卷积神经网络

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本发明涉及语音处理技术领域：，特别涉及一种训练唤醒模型的方法及装置。背景技术：：随着技术不断发展，智能设备越来越普及，现有的智能设备可以通过接收用户输入的语音信号，确定是否对智

• 语音识别技术
• 概率分布
• 损失函数
• 语音编码
• 概率计算

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本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的语音情绪识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。背景技术：近年来，基于神经网络的音频处理系统促进了语音情绪识别领域的

• 区块链
• 损失函数
• 信息存储
• 特征函数
• 声音识别

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本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种音频处理方法、装置、计算机设备以及存储介质。背景技术：随着互联网技术的快速发展及手持录音设备的普及，人们可获取的音频数据呈爆炸式增长，但获

• 音频应用
• 特征函数
• 频谱分析
• 损失函数
• 预测模型

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本申请一般涉及用于确定声音特性的系统和方法。背景技术：：许多应用是基于人声特性开发的。例如，可以根据用户的声音来认证用户。为此，已经提出了诸如深度学习的机器学习算法来训练计算机

• 语音芯片
• 计算机指令
• 分类数据
• 损失函数
• softmax

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本发明涉及一种基于cnn与gru融合的说话人识别方法，属于声纹识别技术领域：。背景技术：：声纹识别(voiceprintrecognition,vpr)是生物特征识别技术中重要

• 损失函数
• 特征向量
• softmax
• 卷积
• 机器学习

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本发明涉及语音合成领域，具体的，涉及一种基于变分自编码器的声码器实现方法及装置。背景技术：在语音合成(texttospeech，简称tts)技术，涉及声学、语言学、数字信号处理

• 卷积神经网络
• 深度学习
• 损失函数
• 神经网络模型
• 高斯白噪声

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本公开涉及音频处理技术领域，具体而言，本公开涉及一种音频分离方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。背景技术：音乐源分离(mss)是将音乐作品分离成单独的源(例如乐器和人声)

• 音频应用
• 损失函数

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本发明涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种声纹识别模型训练方法、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，声纹识别技术取得了巨大的进步，并开始进入家电、通信、

• 特征向量
• 声纹识别
• 损失函数
• 语音编码
• 音频编码

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