本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种音频分类模型的训练和垃圾音频识别方法和装置。背景技术：随着多媒体技术的发展，音频的数量和时长呈指数型增长。音频在被上传至网络中时，通常需

• 卷积
• 特征向量
• 垃圾信息
• 集合运算
• 分类数据

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本申请涉及语音识别技术领域，尤其涉及一种对混合语音中说话人的识别方法及装置。背景技术：声纹识别技术是信息科学和人工智能的重要组成部分，分为说话人确认技术与说话人辨认技术两个方面

• gmm
• mfcc
• 特征向量
• 概率计算

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本发明涉及语音检索技术领域，具体的说是指基于深度学习的语音关键信息标定方法。背景技术：语音作为关键的多媒体数据，在信息表达、存储、人机交互中有着重要作用。语音信号中包含着丰富的

• 特征向量
• 梯度下降
• 深度学习
• 卷积
• 机器学习

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本发明涉及声场景分类技术领域，具体为基于多路声学特征数据增强的声场景分类方法。背景技术：现代社会中，声场景分类在许多领域中应用，如城市噪音监控，消防预警，健康状况检测等方面。声

• 卷积
• 网络模型
• 分类数据
• 音频应用
• 特征向量

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本申请涉及信息技术领域，具体而言，涉及一种语音识别装置、方法、电子设备和计算机可读存储介质。背景技术：随着汽车电子技术的持续快速发展，乘坐出租车出行和预约乘坐私家车出行等出行方

• 预测模型
• 特征提取
• 特征向量
• 自然语言处理
• 语音识别

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本申请涉及语音合成技术领域，尤其是涉及一种语音生成方法及装置。背景技术：近年来，语音合成技术(text-to-speech，tts)取得了重要进展，在工业界也得到了普遍应用，如

• 卷积
• 特征向量
• 信号频率
• 频谱效率
• 神经网络模型

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本发明涉及语音识别的技术领域，尤其是涉及一种语音识别模型的训练方法、语音识别方法及装置。背景技术：近年来，随着深度学习技术的发展，语音识别技术也经历了革命性的变化，从深度学习技

• 音频采样
• 损失函数
• 特征向量
• 自然语言处理
• 语音识别

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本申请涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种订单处理方法、装置、电子设备及存储介质。背景技术：随着互联网移动通信技术及智能设备的迅速发展，各种服务类应用程序也随之诞生，比如用车

• 信息存储
• 测试模型
• 声音识别
• 特征提取
• 特征向量

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本申请涉及语音处理技术领域，具体而言，涉及一种语音识别装置、方法、电子设备及存储介质。背景技术：自动语音识别(automaticspeechrecognition，asr)是实

• lstm
• 特征向量
• 自然语言处理
• 语音识别

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本申请涉及人工智能技术领域，具体而言，涉及一种语音数据的处理方法及装置。背景技术：随着人工智能的发展以及人们对交互体验要求的不断提高，智能交互方式已经逐渐替代传统的人机交互方式

• 文本分类
• 文本分析
• 对应分析
• 暖暖
• 特征向量

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