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]一种语音数据的处理方法、装置及电子设备-CN201911302603.6有效
  • 文仕学;郝翔;潘逸倩 - 北京搜狗科技发展有限公司
  • 2019-12-17 - 2023-02-28 - G10L21/0216
  • 本发明公开了一种语音数据的处理方法、装置及电子设备,该方法包括:对语音数据进行噪音检测并将检测出的目标时频单元置零,获得目标语音数据,所述目标时频单元上噪声能量大于原始语音能量;根据所述目标时频单元的语音上下文,对所述目标语音数据进行语音补全和语音增强,获得所述语音数据中的原始语音。通过去除噪声主导的目标时频单元之后不仅降低了语音增强的难度,还避免了这部分时频单元对语音增强的副作用,使整个语谱上原始语音占据主导,数据的分布趋于稳定一致,由此进行语音补全和语音增强,大大提高了语音增强的质量。
  • 一种语音数据处理方法装置电子设备
  • [发明专利]一种说话人分割模型的优化方法、说话人分割方法及装置-CN202011566634.5在审
  • 姚升余;潘逸倩 - 北京搜狗科技发展有限公司
  • 2020-12-25 - 2022-06-28 - G06F30/27
  • 本发明公开了一种说话人分割模型的优化方法及装置,该方法包括:获取第一语音流数据和第二语音流数据,第一语音流数据与第一说话人对应,第二语音流数据与第二说话人对应;基于第一语音流数据,获得目标对比误差函数的第一误差函数项;第一误差函数项为最小化的对象;基于第一语音流数据和第二语音流数据,获得目标对比误差函数的第二误差函数项;第二误差函数项为最大化的对象;基于第一误差函数项和第二误差函数项,获得目标对比误差函数;基于目标对比误差函数,对原说话人分割模型的模型参数进行调整,获得目标说话人分割模型。本发明可以提高说话人分割点准确率。同时,本发明还公开了一种说话人分割方法及装置。
  • 一种说话分割模型优化方法装置
  • [发明专利]一种语音数据的处理方法及装置-CN201911219481.4有效
  • 潘逸倩;方祥;陈艳妮 - 北京搜狗科技发展有限公司
  • 2019-11-29 - 2022-06-03 - G10L15/26
  • 本发明公开了一种语音数据的处理方法,包括:获取第一语音数据;对所述第一语音数据进行语音识别,获得语音识别结果,所述语音识别结果中包含M个分词,M为大于或等于2的整数;基于所述语音识别结果,从所述第一语音数据中提取出第二语音数据,所述第二语音数据与所述M个分词对应;基于所述语音识别结果和所述第二语音数据进行说话人归档,获得归档结果。本发明实现了提高说话人归档准确率的技术效果。同时,本发明还公开了一种语音数据的处理装置和计算机可读存储介质。
  • 一种语音数据处理方法装置
  • [发明专利]声纹识别方法和装置-CN201710478167.2有效
  • 张涛涛;许云飞;潘逸倩;陈伟 - 北京搜狗科技发展有限公司
  • 2017-06-21 - 2021-10-15 - G10L17/00
  • 本发明实施例提供了一种声纹识别方法和装置,其中的方法具体包括:利用语音转换模型,将待检测的第一语音数据转换为待检测的第二语音数据;其中,第一语音数据的语速与第二语音数据的语速不同,和/或,第一语音数据的频率与第二语音数据的频率不同;利用第二语音数据对应的声纹识别模型,对待检测的第二语音数据进行声纹识别,以得到待检测的第二语音数据对应的声纹识别结果。本发明实施例可以使声纹识别模型根据转换得到的待检测的语音数据进行准确的声纹识别,在一定程度上提高第一语音数据的声纹识别准确度,且可以提高声纹识别的灵活性。
  • 声纹识别方法装置
  • [发明专利]一种声纹识别方法、系统及电子设备-CN201710476188.0有效
  • 张涛涛;许云飞;潘逸倩;陈伟 - 北京搜狗科技发展有限公司
  • 2017-06-21 - 2021-08-31 - G10L17/02
  • 本发明公开了一种声纹识别方法、系统及电子设备,该方法包括:基于通用背景模型的矢量提取模型分别对第一语音和第二语音进行语音矢量提取,获得第一语音矢量和第二语音矢量;基于深度神经网络的矢量提取模型分别对第一语音和第二语音进行语音矢量提取,获得第三语音矢量和第四语音矢量;基于第一语音矢量和第二语音矢量进行声纹识别,获得表征第一语音与第二语音之间相似度的第一参数;基于第三语音矢量和第四语音矢量进行声纹识别,获得表征第一语音与第二语音之间相似度的第二参数;基于第一参数和第二参数,确认第一语音和第二语音是否来自同一声源。通过上述技术方案,解决了现有技术中不同类型声音的声纹识别准确性较低的技术问题,提升声纹识别的准确性。
  • 一种声纹识别方法系统电子设备

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