专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种鲸类信号重叠分量的方向脊线预测追踪方法及系统-CN202310271243.8有效
  • 苗永春;荆素岩;李迎松 - 安徽大学
  • 2023-03-20 - 2023-10-13 - G10L25/48
  • 本申请公开了一种鲸类信号重叠分量的方向脊线预测追踪方法及系统,方法包括:采集鲸类信号并获得鲸类信号的时频谱,基于时频谱构建瞬时旋转方向算子模型得到瞬时旋转算子;用线性调频信号表示鲸类信号对线性调频信号进行二阶泰勒公式展开,得到二阶信号模型,并计算其短时傅里叶变换;基于短时傅里叶变换关于时间的偏导得到瞬时频率重排算子,基于短时傅里叶变换关于频率的偏导和时移得到群延迟重排算子;基于瞬时频率重排算子和群延迟重排算子构建瞬时频率估计模型;基于瞬时旋转算子和瞬时频率估计模型计算脊线瞬时方向角,得到脊线时频点,利用变频带宽函数惩罚项对脊线时频点进行约束校正,得到预测时频点;基于预测时频点得到脊线预测结果。
  • 一种信号重叠分量方向预测追踪方法系统
  • [发明专利]一种基于机器学习的实时音频通讯传输恢复方法-CN202310924537.6在审
  • 童涌 - 南京极域信息科技有限公司
  • 2023-07-26 - 2023-09-29 - G10L25/48
  • 本发明提供有一种基于机器学习的实时音频通讯传输恢复方法,该实时音频通讯传输恢复方法包括以下步骤:搜集大量应用场景中的音频数据,利用大数据收集与应用场景相关的各种音频数据,构造训练模型,预测音频的下一帧数据,训练出一个预测模型供应用冷启动;在实时音频通讯过程中,不断利用收到的数据进行实时在线更新预测模型,在实时通讯应用中在线训练已有的模型,以目前收到的音频数据为特征,以窗口滑动更新,每次预测下一帧数据;该基于机器学习的实时音频通讯传输恢复方法,利用机器学习实时预测丢失数据,直接填充解码器输出,降低延时,利用通讯场景中的数据在线更新模型,获得更优的预测效果,提升用户体验。
  • 一种基于机器学习实时音频通讯传输恢复方法
  • [发明专利]一种车辆声浪合成方法、装置、存储介质及设备-CN202310489906.3有效
  • 赵力;夏立勋;马峰;朱志鹏 - 科大讯飞(苏州)科技有限公司
  • 2023-05-04 - 2023-08-29 - G10L25/48
  • 本申请公开了一种车辆声浪合成方法、装置、存储介质及设备,该方法包括:首先采集目标车辆的发动机控制参数,然后将该参数输入至预先构建的车辆声浪合成模型进行声浪合成处理,得到合成后的声浪,并在目标车辆内播放该合成后的声浪;其中,车辆声浪合成模型包括参数编码层、流模型、解码层。由于本申请是先基于初始化变分自编码器结构、参数变分自编码器结构,以及流模型和解码层的初始化结构,利用预先采集的普通发动机控制参数对预先采集的声浪信号进行重构训练构建了车辆声浪合成模型,提升了模型的合成声浪效果,从而在利用该车辆声浪合成模型对目标车辆的发动机控制参数进行声浪合成时,可以有效提高声浪合成效果,进而提高用户的驾驶体验。
  • 一种车辆声浪合成方法装置存储介质设备
  • [发明专利]音频裁剪方法及装置-CN202310741308.0在审
  • 文博龙;陈海涛;闫影;李娜;李海 - 成都爱奇艺智能创新科技有限公司
  • 2023-06-21 - 2023-08-18 - G10L25/48
  • 本发明实施例提供了一种音频裁剪方法及装置,依次对第一音频段中的第一子音频段和第二音频段中相同次序的第二子音频段进行匹配,基于未匹配成功的第一子音频段和第二子音频段分别确定待裁剪音频段的起始坐标以及非对齐点坐标,并对非对齐点后的第三子音频段和起始坐标后的一个或多个第四子音频段依次进行匹配,基于匹配成功的第四音频段确定待裁剪音频段的终止坐标,基于待裁剪音频段在第一音频段中的起始坐标和终止坐标定位裁剪第一音频段,能够提升定位音频中的差异音频内容并进行裁剪的效率。
  • 音频裁剪方法装置
  • [发明专利]语音翻译和模型训练方法、系统和电子设备-CN202310814909.X在审
  • 孔欧 - 上海蜜度信息技术有限公司
  • 2023-07-05 - 2023-08-01 - G10L25/48
  • 本申请提供一种语音翻译和模型训练方法、系统和电子设备,所述语音翻译方法包括:输入待翻译源语音;利用训练好的语音翻译模型对待翻译源语音进行处理,以生成目标语音,其中,语音翻译模型为端到端的深度生成模型;输出目标语音。本申请的语音翻译和模型训练方法、系统和电子设备具有处理速度快、资源占用少、适用范围广等优点;可以端到端地将源语音翻译为目标语音,不需要中间的文字转录和翻译操作,大大减少了处理时间和资源消耗;能够实现对于方言、少数民族语言等的准确翻译,不受方言、口音等因素的影响,具有更广泛的普适性;提高了翻译质量和泛化能力;可以自适应地学习和调整模型参数,以适应不同的语音翻译任务和数据集。
  • 语音翻译模型训练方法系统电子设备

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