训练一个深度学习模型，该模型检测到音频中语音命令的存在。该示例使用语音命令数据集[1]来训练卷积神经网络以识别给定的一组命令。

使用深度学习网络在嘈杂的语音中确定关键字。特别是，该示例使用双向长期记忆（BILSTM）网络和MEL频率CEPSTRAL系数（MFCC）。

使用机器和深度学习技术对口语数字进行分类。在示例中，您可以使用支持向量机（SVM）和长期内存（LSTM）网络执行分类。万博1manbetx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。此外，该示例说明了使用深卷卷神经网络（CNN）和MEL频谱图的方法。

训练并使用生成对抗网络（GAN）生成声音。

使用Levinson-Durbin和时变晶格滤波器块，使用线性预测编码对语音进行低频带宽度传输。