本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及语音合成和深度学习技术领域，具体涉及一种语音频谱生成模型的训练方法、装置及电子设备。背景技术：频谱生成技术是语音合成中非常重要的技术，频谱作

• 损失函数
• 计算机模拟
• 频谱分析
• 下采样
• 生成函数

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本发明涉及语音识别技术领域，特别涉及一种端到端的声纹识别方法、装置、存储介质及设备。背景技术：声纹识别是生物识别的一个重要方向，具有唯一性、短期不变性、不会遗失、不会遗忘、难以

• 特征提取
• 损失函数
• 神经网络模型
• 端到端
• 声纹识别

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本发明实施例涉及语音识别技术领域，尤其涉及一种语音识别模型建立、语音识别方法、装置、设备和介质。背景技术：随着人工智能技术的发展，在音频处理场景下，存在识别出一段音频其对应的文

• 文本分类
• 损失函数
• 分词技术
• 语音识别技术
• 自然语言处理

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本申请涉及语音数据处理技术领域，尤其涉及一种语种识别模型训练、语种识别的方法和相关装置。背景技术：随着智能识别技术的快速发展，语种识别技术越来越多受到人们的关注。由于某些原因相

• 预测模型
• 判别分析
• 损失函数
• 网络模型
• 神经网络模型

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本申请涉及人工智能及语义识别技术领域，具体而言，本申请涉及一种语句处理方法、装置、电子设备及存储介质。背景技术：随着人工智能的发展，基于语音信号进行响应的电子设备的应用越来越广

• 神经网络模型
• 损失函数
• 语义分析
• 预测模型
• 特征函数

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本发明涉及语音命令词识别的技术领域，进一步说，尤其涉及一种提高语音命令词识别性能的神经网络训练方法。背景技术：伴随着人工智能语音识别技术的快速发展，语音命令作为一种自然快捷的控

• 神经网络模型
• 损失函数

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本发明涉及语音识别领域，特别是涉及一种基于分离卷积神经网络的语音唤醒方法及系统。背景技术：一个卷积神经网络提供在时间和空间上的平移不变性卷积，将卷积神经网络的思想应用到语音识别

• 卷积
• 二值化
• 卷积神经网络
• 神经网络模型
• 损失函数

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[0001]本发明涉及自动声纹识别领域，尤其是一种面向司法语音证据评估模式的声纹识别模型的训练方法、存储介质和计算机设备。背景技术：[0002]在司法语音领域的说话人同一性鉴定

• 分类器
• 声纹识别
• 损失函数
• 神经网络算法
• 特征提取

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[0001]本发明涉及自动声纹识别领域，尤其是一种面向司法语音证据评估模式的声纹识别模型的训练装置。背景技术：[0002]在司法语音领域的说话人同一性鉴定任务中，目前国内主流的

• 分类器
• 声纹识别
• 损失函数
• 深度神经网络
• 特征提取

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[0001]本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种音频识别模型的训练和非正常音频识别的方法和装置。背景技术：[0002]随着多媒体技术的发展，音频的数量和时长呈指数型增长。音

• 机器学习
• 卷积
• 神经网络模型
• 损失函数
• 卷积神经网络

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