本申请涉及计算机辅助语言学习技术，尤其涉及一种发音错误检测方法、装置、电子设备及存储介质。背景技术：发音错误检测(mispronunciationdetection)技术是计算

• 语音芯片
• 文本分析
• 发音方法
• 序列模式

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本发明属于大数据的技术领域：，具体涉及一种基于大数据机器学习的情感语音识别方法。背景技术：：伴随着互联网的迅猛发展，传统的情感研究路线显然满足不了当前纷繁复杂的发展形势，因此迫

• 机器学习
• 大数据
• 语音识别技术
• 序列模式
• 重构

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本公开涉及语音处理领域，更具体地，涉及一种语音处理方法、装置、设备和存储介质。背景技术：深度说话人嵌入(embedding)在用于说话人识别(speakeridentifica

• 自然语言处理
• 语音识别
• 特征提取
• 序列模式
• 空间维度

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本申请涉及到人工智能技术领域，特别是涉及到一种基于情绪预测模型的语音发送方法、装置、计算机设备和存储介质。背景技术：语音通话技术实现了异地信息沟通，提高了信息交互效率。但是传统

• 预测模型
• 区块链
• 语义分析
• 序列模式
• 二维

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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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背景技术：系统可以是支持语音的，从而使得用户能够经由语音与系统进行交互，例如，通过使得用户能够说出命令来控制系统。接入(engaging)支持语音的系统常常需要用户向支持语音的

• 序列模式
• 语言描述

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本申请要求于2019年5月7日在韩国知识产权局提交的第10-2019-0053131号韩国专利申请的权益，所述韩国专利申请的全部公开出于所有目的通过引用包含于此。以下描述涉及一

• 神经网络模型
• 序列模式

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分案说明本申请是针对申请日为2017年10月24日、申请号为201780025827.x、发明名称为用于关键短语识别的系统和方法的中国申请提出的分案申请。本公开一般涉及用于语音

• 序列模式
• 概率计算
• 关键词分类
• 语音芯片
• 语言描述

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本发明属于声学技术领域，尤其涉及一种抗噪感知敏感度曲线建立及语音合成方法。背景技术：等响度曲线是指典型听音者感知响度相同的纯音的声压级与频率关系的曲线。双耳测听的等响度曲线，其

• 语音合成
• 信噪比
• 测试模型
• 序列模式
• 白噪音

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对相关申请的引用本申请要求于2017年12月29日提交的美国临时申请第62/611,848号的优先权，该临时申请的全部内容通过引用结合在此。本发明涉及一种用于处理和/或识别声学

• 系统学习
• 网络模型
• 序列模式
• 语音识别技术
• 神经网络模型

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