本发明涉及生物特征识别技术领域，具体为用于伪造语音的深度神经网络的构建方法及系统。背景技术：目前，主要的生物特征识别技术有虹膜识别、视网膜识别、人脸识别、签名识别、声音识别、指

• 语音合成
• 深度神经网络
• 模块手机
• 特征提取
• 文本分析

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本发明涉及机器人指令识别技术领域，尤其涉及一种粗颗粒度指令识别方法和装置。背景技术：机器人的动作指令一般通过文本或者语音的方式直接表达出人们想要机器人做出的动作。这种思路方案已

• 网络模型
• 特征提取
• 分类数据
• 矩阵分解
• 数据融合

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本申请涉及互联网技术领域，特别涉及一种语音转换方法、装置、设备及存储介质。背景技术：tts（text-to-speech，从文本到语音）技术可以通过机械的、电子的方法产生人造语

• 音色
• 文本分类
• 预测模型
• 网络模型
• 特征提取

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本发明涉及语音识别领域，具体涉及一种语音转文字的处理方法、系统及设备。背景技术：在重要会议中，需要用文字记录下全部的发言内容，但无论是手写还是机打都难以跟上讲话的速度，造成会议

• 特征提取
• 文本分类
• 中文分词
• 窗函数
• 小波变换

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本公开属于语音合成技术领域，涉及一种轻量级多说话人语音合成系统及电子设备。背景技术：近年来，基于神经网络的端到端语音合成系统在系统架构和生成语音质量方面已经超越了传统的统计参数

• 文本分类
• 特征提取
• 卷积
• 机器学习
• 语音合成

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本发明涉及人工智能技术领域，尤其是涉及一种语音增强方法、装置、计算机设备及存储介质。背景技术：近年来，随着智能型穿戴设备的快速发展和崛起，通过语音控制的消费类电子产品已成为最新

• 自然语言处理
• 语音识别
• 特征提取
• 欧式距离
• 特征函数

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本发明涉及一种基于深度学习的语音情感识别技术，特别涉及一种基于混合小波包特征的深度学习方法，该方法属于深度学习与语音情感识别领域的方法。背景技术：情感是人类区别于机器的独特特征

• 深度学习
• 情感识别
• 特征提取
• 网络模型
• 分类数据

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本申请实施例涉及互联网技术领域，涉及但不限于一种音频文件生成方法、装置、设备及计算机可读存储介质。背景技术：近年来，随着深度学习技术和图形处理器(gpu，graphicspro

• 特征向量
• 语音合成
• 特征提取
• 预测模型
• 音频应用

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本申请涉及声音合成技术领域，更具体地说，涉及音频合成方法、装置及电子设备和计算机可读存储介质。背景技术：随着深度学习技术和音频信号处理技术的发展，人工合成的歌声逐渐成为了可能，

• 神经网络模型
• 特征提取
• 线性模型
• 信息存储
• 音频应用

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本实用新型属于人工智能技术领域，具体为一种支持语音交互的人工智能交互式终端设备。背景技术：人工智能(artificialintelligence)，英文缩写为ai。它是研究、开

• 人工智能
• 特征提取
• 补光灯
• 分类器
• 触摸屏

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