本说明书涉及计算机技术领域，特别涉及错误音素识别方法及装置。背景技术：在儿童的普通话发音中，存在一些常见的错误发音情况，此类错误发音不符合既定的语言学规则，但是会对普通口语评测

• 发音方法
• 概率计算
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• 预测模型
• 描述统计

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本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种语音合成方法、装置、设备及存储介质。背景技术：语音合成用于将文本信息转换成自然语音输出，可以满足用户对语音朗读播报的需求，例如，通过语音合成技

• 语音合成
• 编码序列
• 语音编码
• 文本分类
• 编码转换

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本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种关键词检测方法、装置、电子设备以及存储介质。背景技术：人工智能(ai，artificialintelligence)是计算机科学的一个综合

• 文本分类
• 信息存储
• 文本分析
• 关键词分类
• 特征选择

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本公开涉及计算机程序领域，特别涉及一种基于录音机程序的录音方法、装置、设备及存储介质。背景技术：录音机程序是移动终端(比如智能手机或平板电脑)上常用的应用程序。录音机程序可以用

• 录音机
• 麦克风
• 文本分类
• 音频应用

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背景技术：自动歌曲生成旨在模拟人类的歌曲创作。通常，自动歌曲生成可以通过机器学习、深度学习等技术来实现。例如，可以利用大量的参数和歌曲对来训练歌曲生成模型，所述参数可以包括歌曲

• 文本分类
• 文本分析
• 主题模型

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背景技术：文本到语音(tts)合成旨在基于文本输入来生成对应的语音波形。tts合成广泛地用于语音到语音翻译、对特定用户的语音定制、故事中的角色扮演等。神经tts系统被越来越多地

• 语料库
• 多语言
• 神经网络模型
• 文本分类
• 空间向量

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本说明书实施例涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种意图识别方法、模型的训练方法及其系统、设备、介质。背景技术：客户服务中心(customerservicecenter，csc)是

• 神经网络模型
• 阈值分割
• 文本分类
• 学习迁移
• 测试模型

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本发明涉及机器学习技术，尤其涉及一种语音识别模型训练方法、装置、电子设备及存储介质。背景技术：：随着机器学习技术的发展，机器学习可以通过相应的语音识别模型机制实现，并且可以结合

• 语音识别
• 自然语言处理
• 神经网络模型
• 中文分词
• 文本分类

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本发明涉及一种自适应的人机语音对话装置、一种人机语音交互系统、一种自适应的人机语音对话设备和一种车辆。本发明的实施例涉及对话式交互技术，更具体而言，涉及用通过tts技术将文本转

• 语音识别
• 语音合成
• 语义分析
• 文本分类
• 自适应

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本公开涉及人工智能领域，尤其涉及一种语音生成方法、装置、存储介质、电子设备。背景技术：在苹果公司的智能语音助手siri开创智能语音助手的先河后，各个科技公司的语音交互系统或智能

• 自然语言处理
• 预测模型
• 语义分析
• 文本分类
• 文本分析

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