培训深入学习模型，可检测音频中的语音命令的存在。该示例使用语音命令数据集[1]培训卷积神经网络以识别给定的一组命令。

使用深度学习网络识别嘈杂的语音中的关键字。特别地，该示例使用双向长期内存（BILSTM）网络和MEL频率谱系数（MFCC）。

使用机器和深度学习技术进行语音数字。在该示例中，使用使用支持向量机（SVM）和长短期存储器（LSTM）网络进行小波时间散射进行分类。金宝app您还应用贝叶斯优化以确定合适的超参数以提高LSTM网络的准确性。另外，该示例说明了使用深卷积神经网络（CNN）和熔融频谱图的方法。

火车并使用生成的对抗性网络（GaN）来产生声音。

使用线性预测编码使用Levinson-Durbin和时变晶格过滤器块进行低带宽传输语音。