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[发明专利]基于离散化自监督表征增强的非自回归建模方法-CN202310933874.1在审
发明人： 高盛祥;冯子健;余正涛 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G10L13/02 文献下载
摘要：本发明涉及基于离散化自监督表征增强的非自回归建模方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先结合老挝语的语言语音特点，在老挝语音素粒度上标注时长信息，其次使用非自回归架构建模声学模型，避免数据稀缺情况下自回归模型注意力机制泛化能力差的问题。通过自监督学习的预训练语音模型来提取语音内容和声调信息的离散化表征，融入到声学模型中增强模型的语音生成能力，增强合成音频的流畅性和自然性。本发明提出的基于离散化自监督表征增强的非自回归建模方法，能更好的在声调、音素时长、音高等细粒度层面刻画老挝语的语音特性。
基于离散监督表征增强回归建模方法

[发明专利]融合词粒度概率映射信息的汉越跨语言摘要方法-CN202110958255.9有效
发明人：张亚飞;李笑萌;郭军军;高盛祥;余正涛 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2021-08-20 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明涉及融合词粒度概率映射信息的汉越跨语言摘要方法，属于自然语言处理技术领域。本发明包括步骤：语料收集；对收集的语料进行分词预处理；并利用fast‑align工具及统计的思想获得汉越概率映射对；并采用编解码注意力机制，以此获取基于汉语文章摘要的关键词；概率映射机制的构建；词级概率映射信息的融入；本发明对汉越词粒度的信息和其篇章级的文本进行表征；其次，基于注意力机制对词粒度的信息和篇章级文本进行联合表征；最后，通过融合词粒度的对齐信息到目标语言的摘要，提高摘要的准确性。本发明在汉‑越跨语言摘要数据集上进行了实验，实验证明了本发明的有效性和优越性。
融合粒度概率映射信息汉越跨语言摘要方法

[发明专利]一种基于改进上下文词表示的汉语-越南语依存句法分析方法-CN202310721191.X在审
发明人：李英;张振国;余正涛;高盛祥 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明涉及基于改进上下文词表示的汉语‑越南语依存句法分析方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先：收集大量无标注数据，并对数据进行预处理，获得大规模可用的越南语无标注数据。然后，利用无标注数据对XLM‑RoBERTa的模型参数进行微调，获取越南语语言相关的上下文词表示。接着，获取输入句子中每个词所对应的微调XLM‑RoBERTa模型的最后四层输出，并将其作为额外输入增强基于特征扩展的句法分析模型。最后，将语言对抗网络融入特征扩展模型，尝试从资源丰富的汉语依存句法数据中捕获更多的越南语可用的句法信息，从而提高越南语依存句法分析的性能。本发明在汉语‑越南语依存句法分析上取得了较好的实验结果。
一种基于改进上下文词表示汉语越南语依存句法分析方法

[发明专利]基于知识表示增强的低资源跨语言文本检索方法及装置-CN202310961196.X有效
发明人：毛存礼;王焱彬;余正涛;张勇丙;黄于欣;高盛祥 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-08-02 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F16/38 文献下载
摘要：本发明涉及基于知识表示增强的低资源跨语言文本检索方法及装置，属于自然语言处理技术领域。本发明包括：中文查询‑低资源文档及外部知识数据预处理、基于表示对齐增强和外部知识融合的低资源跨语言文本检索模型构建、基于表示对齐增强和外部知识融合的低资源跨语言文本模型训练、对中文‑低资源跨语言文本进行检索四部分构成。根据这四个部分功能模块化制成基于表示对齐增强和外部知识融合的低资源跨语言文本检索装置，能够有效地利用外部知识丰富查询文本的知识信息，增强对东南亚低资源跨语言文本的表示对齐能力和知识特征融合能力，从而达到提升低资源跨语言文本检索模型性能目的，具有重要的理论和实际应用价值。
基于知识表示增强资源语言文本检索方法装置

[发明专利]基于声学空间分布约束的越南语语音识别数据筛选方法-CN202310785589.X在审
发明人： 高盛祥;周杰;余正涛;王文君;曾令帆 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本发明涉及基于声学空间分布约束的越南语语音识别数据筛选方法，属于自然语言处理技术领域。本发明包括步骤：将文本转换为音素序列，再使用越南语语音文本对齐模型将音素序列和无标签语料的语音对齐获得对齐的伪标签语料；对初始化的教师模型进行微调，并使用微调好的教师模型通过无标签语料数据得到伪标签语料；对对齐的伪标签语料和伪标签语料利用声学空间分布约束的声调贡献度进行筛选，再对学生模型进行自训练；得到最佳的越南语语音识别模型，并利用越南语语音测试集进行实验验证。本发明通过标签置信度来约束伪标签弱监督信号对于训练过程的贡献。在自训练的过程中添加伪数据筛选方法有效提升了低资源下的越南语语音识别上的识别效果。
基于声学空间分布约束越南语语音识别数据筛选方法

[发明专利]一种基于多注意力机制的单通道语音增强方法-CN202310795845.3在审
发明人： 高盛祥;莫尚斌;余正涛 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-07-01 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G10L21/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多注意力机制的单通道语音增强方法，属于音频信号处理技术领域。本发明在复数U‑Net网络中引入复数Conformer对语音幅度和相位的相关性进行建模，利用三维度注意力机制构造更加丰富的特征来增强卷积层的表示能力，通过门控注意力机制融合语音细节特征和深层特征。该方法能提高语音质量和可理解性，可用于嘈杂环境中的语音通信，口令控制及与语音相关任务的前处理部分。在公开数据集上的实验结果表明，所提方法在五种客观评价指标PESQ、CSIG、CBAK、COVL、STOI上，分别取得了的3.09、4.28、3.47、3.72、95.07评测结果，可有效降低噪声、提高语音质量和可理解性。
一种基于注意力机制通道语音增强方法

[发明专利]基于对比学习的汉-老、泰平行句对抽取方法及装置-CN202311113316.7在审
发明人：毛存礼;张思琦;高盛祥;黄于欣;王振晗;沈政 -专利权人：小语智能信息科技（云南）有限公司
申请日： 2023-08-31 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F40/205 文献下载
摘要：本发明涉及基于对比学习的汉‑老、泰平行句对抽取方法及装置，属自然语言处理领域。汉‑泰和汉‑老平行句对数据稀缺，从可比语料中抽取平行句对是提升低资源神经机器翻译质量的有效手段。针对现有的平行句对抽取方法应用到汉‑泰、汉‑老上时，泰语和老挝语训练数据稀缺导致模型对泰语和老挝语的表征能力弱、抽取效果不好的问题，本发明方法包括文本数据预处理、训练基于对比学习的汉语‑老挝语、泰语平行句对抽取模型、进行汉语‑老挝语、泰语平行句对抽取三部分。根据这三个功能模块化制成基于对比学习的平行句对抽取装置，从汉语‑泰语及汉语‑老挝语可比语料中抽取平行句对，本发明有效提升了汉‑泰和汉‑老平行句对抽取效果。
基于对比学习平行抽取方法装置

[发明专利]基于中文触发词指导的越南语新闻事件检测方法-CN202011108823.8有效
发明人： 高盛祥;寇梦珂;余正涛;王振晗;朱俊国;朱恩昌 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2020-10-16 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明涉及基于中文触发词指导的越南语新闻事件检测方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先采用对抗学习的方法将两种语言映射到同一语义空间下，然后在编码过程中融入实体信息，通过注意力机制将映射后的中文触发词嵌入指导模型关注越南语新闻中的触发词信息，最后利用得到的触发词信息进行事件类型的多分类，进而实现越南语新闻事件检测。本发明目前事件检测需要识别新闻中的触发词，目前没有越南语触发词标记语料，使用丰富的中文标记语料可以解决越南语标记语料缺失的问题。
基于中文触发指导越南语新闻事件检测方法

[发明专利]基于跨语言特征解耦器的柬埔寨语说话人音色迁移方法-CN202310627760.4在审
发明人： 高盛祥;杨元樟;余正涛 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G10L25/18 文献下载
摘要：本发明涉及基于跨语言特征解耦器的柬埔寨语说话人音色迁移方法，属于语音信号处理技术领域。本发明借助中英文等富资源语种，将柬埔寨说话人音色，转为中英文说话人音色。柬埔寨多说话人语料库稀缺，常规方法实现柬埔寨语说话人迁移性能不佳。使用中英富资源扩充数据面临着语言特征、说话人音色特征难解耦的问题，本发明使用中英富资源语料库扩增说话人音色数据，构建跨语言特征解耦器，实现柬埔寨说话人音色有效转换为中英说话人音色而不改变柬埔寨语的语音内容，实验结果显示，本发明方法合成音频达到了3.81的MOS评分。实现了说话人音色的有效解耦及可控迁移。
基于语言特征解耦器柬埔寨说话音色迁移方法

[发明专利]基于跨模态表征对齐的英越端到端语音翻译方法-CN202310646473.8在审
发明人：余正涛;周国江;高盛祥 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明涉及基于跨模态表征对齐的英越端到端语音翻译方法，属于自然语言处理技术领域。本发明基于英语音频表征与文本表征的长度信息，进行对齐并分别混合得到词级与句子级的混合表征；使用长度归一化融合方法统一混合表征与音频表征的长度以减轻混合表征与语音表征之间由长度导致的模态差异问题，使用门控融合方法对混合表征进一步融合得到多粒度混合表征作为解码器输入，对不同模态的输出进行一致性在多任务训练框架下约束，实现英语语音表征与对应文本表征的跨模态对齐。本发明为后续在英语到越南语端到端语音翻译以及语音与文本跨模态表征对齐等工作提供强有力的支撑，缓解了英语到越南语语音翻译的跨模态映射困难问题。
基于跨模态表征对齐英越端到端语音翻译方法

[发明专利]融合外部语言知识的流式越南语语音识别方法-CN202210803414.2有效
发明人： 高盛祥;王俊强;余正涛 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2022-07-09 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G10L15/00 文献下载
摘要：本发明提出融合外部语言知识的流式越南语语音识别方法，属人工智能领域。越南语为低资源语言，训练语料难以获取；流式端到端模型在训练过程中难以学习到外部大量文本中的语言知识，这些问题限制了流式越南语语音识别模型的性能。本发明以越南语音节作为语言模型和流式越南语语音识别模型的建模单元，在训练阶段，通过预训练越南语语言模型和语音识别模型解码器的输出计算一个新的损失函数，帮助流式越南语语音识别模型学习一些越南语语言知识从而优化其模型参数。在越南语数据集上，在训练阶段融合语言模型能将流式越南语语音识别模型的词错率提升2.45％。在解码阶段再次融合语言模型，还能将模型词错率分别提升1.35％和4.75％。
融合外部语言知识越南语语音识别方法

[实用新型]一种景区用垃圾箱-CN202320307556.X有效
发明人：车文刚;高盛祥;车文宇;许景;蔡小尧;和夏宏 -专利权人：丽江德和文化传播有限公司
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： B65F1/14 文献下载
摘要：本实用新型涉及景区用垃圾箱技术领域，包括垃圾箱跟储水箱，所述垃圾箱的顶端开设有有进入口，所述进入口的内部设置有输送管道，所述输送管道远离进入口的一端贯穿且固定于储水箱，所述储水箱的外表面固定有限位块，所述限位块的内部开设有固定槽，所述垃圾箱的内部转动连接有齿轮，所述齿轮的内部设置有扭簧，所述齿轮的外表面固定有转盘，所述转盘的外表面固定有第一弹簧，所述第一弹簧的顶端固定有齿条，所述齿条的顶端固定有承接板，通过进入口、承接板、齿轮、转盘跟齿条的设计可以在有垃圾进入时带动齿轮转动将垃圾倒入垃圾箱内，如果出现雨天或有水进入时，水通过输送管道进入储水箱内，隔绝垃圾跟水长时间的浸泡。
一种景区垃圾箱

[发明专利]融合双重注意力机制的缅甸语图像文本识别方法及装置-CN202211242041.2有效
发明人：毛存礼;高盛祥;黄于欣;王奉孝;陈蕊;王琳钦 -专利权人：小语智能信息科技（云南）有限公司
申请日： 2022-10-11 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V30/244 文献下载
摘要：本发明涉及融合双重注意力机制的缅甸语图像文本识别方法及装置，属于自然语言处理领域。缅甸语字符具有独特的语言编码结构以及字符组合规则，为了解决缅甸语图像中上下标字符容易丢失导致准确率低的问题，本发明提出了一种融合双重注意力机制的缅甸语图像文本识别方法，主要包括缅甸语图像数据集构建及预处理、融合通道注意力和空间注意力的缅甸语图像特征增强、基于多头注意力解码器的缅甸语图像文本识别模型构建以及缅甸语图像文本识别四部分构成。根据这四个部分功能模块化制成融合双重注意力机制的缅甸语图像文本识别方法及装置，相比通用的图像文本识别方法本发明有效地缓解了缅甸语图像中字符上下标字符缺失导致识别准确率低的问题。
融合双重注意力机制缅甸图像文本识别方法装置

[发明专利]一种融入语言对抗网络的汉-越跨语言依存句法分析方法-CN202310142778.5在审
发明人：李英;朱世昌;余正涛;高盛祥 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明涉及融合语言对抗网络的汉‑越跨语言依存句法分析方法。本发明通过爬取越南语网站收集无标注数据，并对数据进行预处理，获得越南语无标注数据；利用无标注数据对XLM‑RoBERTa的模型参数进行微调，获取越南语语言相关的上下文词表示；获取输入句子中每个词所对应的微调XLM‑RoBERTa模型的最后一层输出，并将其作为额外输入增强基于语言嵌入的句法分析模型；最后，将语言对抗网络融入语言嵌入模型，尝试从汉语依存句法数据中捕获更多的越南语可用的句法信息，从而提高越南语依存句法分析的性能。本发明通过有效融合汉越语言的共性以及越南语的语言特征大幅度提高了越南语依存句法分析上取得了较好的实验结果。
一种融入语言对抗网络依存句法分析方法

[发明专利]一种基于自适应类相关离散哈希的零样本跨模态检索方法-CN202310015618.4在审
发明人：舒振球;永凯玲;余正涛;高盛祥;毛存礼;李莉;白益冰 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F16/432 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应类相关离散哈希的零样本跨模态检索方法。提出了一种新的跨模态零样本哈希方法来有效地转移类属性知识，该方法通过将标签信息与类属性信息相融合来构建语义增强嵌入，通过该嵌入可以解决多标签实例的类属性对应问题。通过学习语义增强嵌入为特征表示嵌入更多的语义信息，以此来平衡图像和文本之间的检索结果。该方法充分考虑类属性间的相关性，自适应地为哈希码中嵌入更多的类属性语义信息。同时，在哈希码中可以很好地捕捉可见类和不可见类之间的关系，从而可以将属性知识从可见类转移到不可见类中。最后，在哈希码学习中嵌入成对相似性来加强哈希码中的语义信息。本发明提高了在零样本跨模态检索情景中的检索精度。
一种基于自适应相关离散样本跨模态检索方法

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