本公开涉及音频处理技术领域，尤其涉及一种音频降噪方法、装置及存储介质。背景技术：音频降噪通常是指通过某种方式将一段音频信号中的噪声部分去除掉或者削弱，得到期望音频信号的过程。一

• 存储器
• 损失函数
• 信噪比

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本发明涉及语音技术领域，特别是一种语音合成方法。背景技术：语音合成技术就是赋予计算机(或者各种终端设备)具有像人一样的说话能力，这是一门典型的交叉学科。tts技术(又称文语转换

• 语音合成
• 损失函数
• 预测模型
• 梯度算子
• 设计流程

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相关申请案的交叉参考本申请要求于2018年4月10日递交的发明名称为“耳语音处理方法及设备(amethodanddeviceforprocessingwhisperedspee

• 损失函数
• 网络模型
• dnn

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本公开涉及人工智能领域，具体涉及一种语音识别模型的训练方法、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，通过训练语音识别模型以应用于各种语音识别相关的场景(例如

• 语音识别
• 自然语言处理
• 损失函数
• 测试模型
• 概率计算

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本发明涉及语音识别技术和深度学习技术，具体涉及一种语音识别的方法、装置、设备及介质。背景技术：随着智能化产品的普及，作为人机交互的语音识别技术越现重要。在语音识别中，目前大多数

• 语音识别
• 损失函数
• 网络模型
• 特征函数

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本申请涉及语音唤醒技术领域，特别涉及一种语音唤醒混合模型的训练方法、使用方法和相关设备。背景技术：现有的语音唤醒技术中，有基于传统gmm-hmm（高斯混合模型-隐马尔可夫模型）

• 损失函数
• 网络模型
• 相关函数
• 概率计算
• 特征函数

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本发明属于基于神经网络的关键词检测技术领域，具体涉及一种可支持自定唤醒词的关键词检测方案。背景技术：关键词检测技术是指设备从连续不断的语音流中检测特定的关键词，当检测到特定的关

• 机器学习
• 卷积
• 矩阵
• 神经网络算法
• 损失函数

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本申请涉及语音识别技术领域，尤其涉及人声分离提取方法方法、装置、计算机设备及存储介质背景技术：语音分离(speechseparation)是一种在音频中分离出主要说话人语音的技

• 神经网络模型
• 损失函数
• 语音芯片
• 存储器

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本发明属于语音识别技术领域，尤其涉及语音识别方法、装置及终端设备。背景技术：语音识别技术的目的是将输入的语音信号经过识别，输出计算机能够读取的文字，可应用于智能家居、智能车载、

• 语音识别
• 自然语言处理
• 概率计算
• 损失函数

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本申请涉及计算机领域，尤其涉及一种语音数据的评测方法和装置、存储介质和电子装置。背景技术：为了克服人工教学存在教师资源不足、时间地点受限等限制，可以采用机器辅助语言学习的方式为

• 神经网络模型
• 网络模型
• 损失函数
• 发音方法
• 概率计算

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