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]声学模型学习装置、声学模型学习方法、语音识别装置和语音识别方法-CN201680085706.X有效
  • 花泽利行 - 三菱电机株式会社
  • 2016-05-20 - 2022-12-27 - G10L15/07
  • 本发明的声学模型学习装置使用每个讲话者的学习数据和全部讲话者的学习数据来学习声学模型,因此,能够学习针对第1讲话也不会延迟识别结束时间且确保了识别精度的声学模型,其中,该每个讲话者的学习数据是从每个讲话者的各特征向量中减去每个讲话者的全部特征向量的平均向量而生成的,该全部讲话者的学习数据是从全部讲话者的各特征向量中减去全部讲话者的全部特征向量的平均向量而生成的。并且,在本发明的语音识别装置中,如果所输入的语音是第1讲话,则将全部讲话者的全部特征向量的平均向量作为校正向量,将从所输入的语音的特征向量中减去校正向量而得到的校正后向量与所述声学模型进行核对,因此,针对第1讲话也不会延迟识别结束时间且能够确保语音识别的精度。
  • 声学模型学习装置学习方法语音识别方法
  • [发明专利]信息处理装置、检测方法和检测程序-CN201980102693.6在审
  • 花泽利行 - 三菱电机株式会社
  • 2019-12-13 - 2022-07-12 - G10L25/78
  • 信息处理装置(100)具有:取得部(110),其取得声音信号;以及控制部(120),其将声音信号分割成多个区间,根据声音信号计算多个区间各自的每区间时间的变动量即变动值,在多个区间中确定变动值为预先设定的阈值以下的区间,根据声音信号计算所确定的区间中的声音信号的功率,从所确定的区间中的声音信号的功率中确定最大值,将基于最大值的值设定为检测阈值,在伴随着时间经过的声音信号的功率中,检测检测阈值以上的区间作为检测对象区间。
  • 信息处理装置检测方法程序
  • [发明专利]语音检索装置和语音检索方法-CN201480074908.5在审
  • 花泽利行 - 三菱电机株式会社
  • 2014-02-06 - 2016-09-28 - G10L15/32
  • 具有:识别部(2),其参照声学模型和学习数据不同的多个语言模型来进行输入语音的语音识别,针对多个语言模型取得识别文字串;文字串对照部(6),其对照多个语言模型的各个语言模型的识别文字串与蓄积在文字串词典存储部(7)所存储的文字串词典中的检索对象词汇的文字串,计算表示识别文字串相对于检索对象词汇的文字串的一致度的文字串对照分数,针对识别文字串分别取得文字串对照分数最高的检索对象词汇的文字串和该文字串对照分数;以及检索结果确定部(8),其参照所取得的所述文字串对照分数,按照该文字串对照分数从高到低的顺序将1个以上的检索对象词汇作为检索结果而输出。
  • 语音检索装置方法
  • [发明专利]语音识别装置和语音识别方法-CN201380074221.7在审
  • 花泽利行 - 三菱电机株式会社
  • 2013-03-06 - 2015-10-28 - G10L15/32
  • 语音识别装置(1)在内部识别部(7)中,对输入语音(2)的语音数据(4)进行使用了声学模型(9)的识别处理,求出内部识别结果(10)和声学似然度。读音赋予部(12)取得由外部识别部(19)对输入语音(2)的语音数据(4)进行识别处理后的外部识别结果(11),对该语音数据(4)赋予读音,重新对照部(15)使用声学模型(9),求出外部识别结果(11)的声学似然度,作为重新对照结果(16)。结果确定部(17)对内部识别结果(10)的声学似然度、和重新对照结果(16)所包含的外部识别结果(11)的声学似然度进行比较,确定最终识别结果(18)。
  • 语音识别装置方法
  • [发明专利]基准图形生成装置和方法-CN00133832.3无效
  • 花泽利行 - 三菱电机株式会社
  • 2000-09-12 - 2004-09-08 - G10L15/06
  • 本发明的基准图形生成装置和方法,能够降低以不希望的局部最小值来收敛基准图形的更新的现象,并能够生成表达效率更高的基准图形。初始基准图形生成器(9)把输入声音的特征矢量的时间序列(4)相互重叠地分割开,把属于这些小区间的特征矢量的时间序列取平均值来生成初始基准图形(10),基准图形生成器(7)按照音形选配使初始基准图形的各状态与特征矢量的时间序列一一对应,对与各状态相对应的特征矢量的时间序列取平均值来更新初始基准图形,由此来生成基准图形(8)。
  • 基准图形生成装置方法

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