本发明涉及语音识别技术和深度学习技术，具体涉及一种语音识别的方法、装置、设备及介质。背景技术：随着智能化产品的普及，作为人机交互的语音识别技术越现重要。在语音识别中，目前大多数

• 语音识别
• 损失函数
• 网络模型
• 特征函数

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本申请涉及语音唤醒技术领域，特别涉及一种语音唤醒混合模型的训练方法、使用方法和相关设备。背景技术：现有的语音唤醒技术中，有基于传统gmm-hmm（高斯混合模型-隐马尔可夫模型）

• 损失函数
• 网络模型
• 相关函数
• 概率计算
• 特征函数

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本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种伪冒语音的识别方法、识别设备、计算机设备和计算机可读存储介质。背景技术：随着语音识别和人工智能(artificialintelligen

• 机器学习
• 网络模型
• 语音芯片
• 网络结构
• 卷积

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本申请涉及语音处理技术领域：和机器学习技术领域：，特别是涉及一种情感识别模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质。背景技术：：随着语音处理技术的发展，出现了情感识别技术。情感

• 卷积
• 情感识别
• 特征提取
• 卷积神经网络
• 网络模型

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本发明涉及音频识别技术领域，更具体地，涉及一种基于混合式多任务学习的环境声音识别方法及装置。背景技术：环境声音识别技术在安全监控、智能家居、多媒体检索等领域都有很大的应用潜力。

• 声音识别
• 网络模型

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本发明涉及音频分类技术领域，尤其涉及一种基于知识蒸馏的肺音分类方法、系统、终端及存储介质。背景技术：传统对于肺音的分析是利用传统的听诊器采用人工听诊的方式来实现，这可能由于经验

• 神经网络模型
• 网络模型
• 预测模型
• 卷积神经网络
• 分类数据

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本申请涉及声学回声消除技术，尤其涉及一种回声消除方法、装置及存储介质。背景技术：声学回声是由远端信号经过近端的扬声器播放后被近端的传声器采集而得的信号。近端的传声器采集到信号中

• 网络模型
• 线性模型
• 网络结构
• 神经网络
• 信号处理

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本公开涉及语音识别技术领域，尤其涉及一种语音识别方法及装置、电子设备、存储介质。背景技术：随着人工智能的不断发展，越来越多的智能设备以及领域都开始应用语音识别技术进行人机交互等

• 语音识别
• 特征提取
• 序列模式
• 网络模型
• 组合优化

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本申请涉及语音处理技术领域，特别涉及一种语音内容检测方法及其装置、介质和系统。背景技术：随着互联网和多媒体技术的发展，语音通话或者通过聊天软件的语音、视频通话在生活中的应用非常

• 自然语言处理
• 文本分类
• 网络模型
• 概率计算
• 关系逻辑

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本发明的实施方式涉及软件领域，更具体地，本发明的实施方式涉及一种发音测评方法、介质、装置和计算设备。背景技术：本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明的实施方式提供背景或上下文。此

• 发音方法
• 网络模型
• 时间计算

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