本发明实施例涉及计算机领域，尤其涉及一种语音强制对齐模型评价方法、装置、电子设备及存储介质。背景技术：随着计算机技术和深度学习技术的发展，语音合成技术成为一个重要的研究方向，并

• 权重
• 预测模型
• 发音方法

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本发明实施例涉及电子应用领域中的语音处理技术，尤其涉及一种语音合成方法及装置、存储介质。背景技术：目前，语音合成技术被应用在很多智能设备中，例如，智能音箱、电话外呼系统和叫号系

• 符号计算
• 集合运算
• 序列模式
• 预测模型
• 语音合成

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本申请涉及人工智能云服务领域，尤其涉及一种模型训练的方法、语音播放的方法、装置及存储介质。背景技术：随着互联网信息技术的快速发展，以及生活质量的不断提高，智能化的终端设备广泛应

• 语音芯片
• 信息存储
• 预测模型
• 电脑服务器
• 人工智能

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本发明涉及一种语音情感识别方法，具体涉及一种基于特征集融合的语音情感识别及评价方法。背景技术：语音作为情感的载体之一，包含了丰富的情感信息。在过去几十年中语音情感识别的相关研究

• lightgbm
• 数据融合
• 预测模型
• 情感识别
• 训练集

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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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本发明涉及计算机技术，尤其涉及一种智能应答方法与终端、计算机可读存储介质。背景技术：随着计算机技术的发展，语音应答技术得到广泛发展。例如，终端接收到用户的语音交互指令时，可以输

• 示意图
• 语音芯片
• 文本分析
• 计算机指令
• 预测模型

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本发明涉及一种基于深度学习的语音增强方法及系统，属于语音处理技术领域。背景技术：传统语音增强需要对噪声信号和干净语音信号的独立性和特征分布做出假设，不合理的假设会造成噪声残留、

• dnn
• 神经网络
• 系统学习
• 预测模型
• 深度学习

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本发明涉及智能语音领域，尤其涉及一种上下文信息预测模型的训练方法及系统。背景技术：单声道语音分离是解决鸡尾酒会问题的基本任务。通常的语音分离包括：基于时频谱遮掩的深度学习语音分

• 预测编码
• 音频编码
• 语音编码
• 预测模型
• 上下文

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本公开涉及音频处理技术领域，尤其涉及一种音频质量识别模型的训练方法、装置、服务器和存储介质。背景技术：随着多媒体技术的发展，越来越多的音频应用到短视频中，识别音频的音质好坏显得

• 编码转换
• 预测模型
• 音频应用
• 预测编码
• 音频编码

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本发明属于语音信号处理领域，具体涉及一种双层自回归解码的序列到序列语音合成方法及系统。背景技术：：语音合成(speechsynthesis)旨在使机器像人类一样流畅自然地说话，

• 语音合成
• 概率计算
• 预测模型
• 解码器
• 上下文

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