本发明属于声纹识别技术领域，特别涉及一种用于声纹识别的低功耗模拟域特征向量提取方法。背景技术：随着电子信息技术的发展，物联网逐渐成为人们关注的焦点。在物联网时代，信息技术正改变

• 特征向量
• 声纹识别
• 带通滤波器
• 特征提取
• 神经网络模型

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本申请要求于2019年3月8日在韩国知识产权局提交的第10-2019-0026714号韩国专利申请和于2019年5月2日在韩国知识产权局提交的第10-2019-0051557号

• 特征向量
• 加性噪声
• 噪声传感器
• 传感器技术

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本发明涉及语音检测技术领域，尤其涉及一种语音检测方法、装置、电子设备及存储介质。背景技术：随着科技的进步，很多智能产品都具有语音交互功能，与机器的交互实现了打破了键盘、触摸屏的

• 特征向量
• 音频应用
• 概率计算
• 特征提取
• 神经网络模型

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本申请涉及人工智能技术领域，且更为具体地，涉及一种基于多切片深度神经网络的语音立案方法、装置和电子设备。背景技术：智慧城市是把新一代信息技术充分运用在城市中各行各业的城市信息化

• 自然语言处理
• 文本分类
• 深度神经网络
• softmax
• 特征向量

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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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本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种自动编配伴奏和弦的方法。背景技术：现代经济的高速发展，推动着人们的需求不断上升。从最初的物质需求到精神需求的变化，反映了新的市场和发展空

• pcp
• 特征向量
• 特征提取
• 马尔可夫模型
• 马尔可夫

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本申请涉及债务催收语音识别技术领域，具体而言，涉及一种语义识别方法、装置、存储介质及处理器。背景技术：随着互联网金融的高速发展，消费金融类业务大量涌现，业务监管也越来越重要，例

• 特征向量
• 对应分析
• 脏数据
• 语义分析
• 卷积

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本发明涉及语音信号处理技术领域，尤其涉及一种领域自适应的录音重放攻击检测方法及系统。背景技术：近年来，随着人工智能技术的快速发展，越来越多的带有人工智能技术的产品出现在人们的日

• 自适应
• 重放攻击
• 特征提取
• 神经网络
• 特征向量

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本申请属于计算机应用技术领域，特别涉及一种用户画像构建方法及装置。背景技术：随着智能设备的普及以及科技的不断发展，用户对智能设备智能化程度的要求也不断提高。智能设备的智能化程度

• mfcc
• 特征向量

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本发明涉及声纹识别技术领域，尤其涉及一种语音通话的噪声消除方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。背景技术：客户服务系统，尤其是智能外呼系统，常常需要面对客户所处环境的背景噪

• 聚类
• 语音芯片
• 特征向量
• 阈值
• 白噪音

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