本发明属于说话人识别技术领域，特别指一种基于深浅层特征融合的鲁棒性说话人识别方法。背景技术：说话人识别，是一种基于语音信息实现的特殊生物识别技术。经过几十年的发展，目前无噪声干

• 鲁棒性
• 特征向量
• mfcc
• 特征提取
• 加性噪声

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本申请属于语音识别领域，特别涉及一种基于音频特征的状态检测方法、装置及设备。背景技术：利用人类语音信息，可建立语音识别系统、说话人确认或者辨认声纹系统、预测说话人的性别、情绪、

• 声音处理
• 音频应用
• 汽车噪音
• 信号频率
• 特征向量

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本申请涉及语音识别技术领域，特别是涉及声学模型训练方法、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，语音识别技术取得了巨大的进步，并开始进入家电、通信、汽车、医

• 特征向量
• 神经网络模型
• 语音识别技术
• 发音方法
• 概率计算

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本申请涉及电子设备技术领域，涉及但不限定于音频检测方法及装置、终端、存储介质。背景技术：近年来，随着科技产业日益发达，终端例如笔记本电脑、平板电脑与智能手机已频繁地出现在日常生

• 模块测试
• 音频处理器
• 特征向量
• 电脑

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本申请涉及但不限于智能语音技术，尤指一种语音识别方法及装置和智能音箱。背景技术：在智能音箱的声纹识别中，通常用户会预先注册对应该用户的声纹信息，这样，在每次唤醒设备时，都会根据

• 语音识别
• 特征向量
• 数学模型
• 信息存储
• 神经网络

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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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本申请实施例涉及音频信号处理技术领域，具体地，涉及一种语音关键词识别方法和装置。背景技术：关键词检测(spokenkeywordspotting或spokentermdetec

• 神经网络模型
• 网络模型
• 卷积神经网络
• 特征提取
• 特征向量

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本申请涉及互联网技术领域，具体而言，涉及一种信息识别方法、装置、电子设备及存储介质。背景技术：随着科技的发展，互联网技术已经渗透到人们生活的各个方面，例如，通过网络进行打车、购

• 信息存储
• 概率计算
• 网络模型
• 卷积
• 特征向量

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本申请涉及机器人技术领域，更具体地说，涉及一种机器人指令识别方法、装置及一种电子设备和一种计算机可读存储介质。背景技术：机器人的动作指令一般依靠文本的形式或者语音的形式输入。从

• 特征向量
• 计算机指令
• 特征提取
• 神经网络模型
• 机器人

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本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种语音变化信息检测方法、模型训练方法以及相关装置。背景技术：随着移动终端普及和网络的提速，短视频已经成为时下最流行的内容形态。大量用户制造的

• 网络模型
• 神经网络模型
• 特征向量
• 语音识别
• 自然语言处理

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