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]用于图像分割的解码对比学习方法及系统-CN202310894748.X在审
  • 徐子安;史力伏;王洋;代茵 - 东北大学;辽宁然辉科技有限公司
  • 2023-07-20 - 2023-10-20 - G06V10/26
  • 本发明提供一种用于图像分割的解码对比学习方法及系统。该方法包括:获取图像数据集;搭建解码对比学习网络;将解码对比学习网络中的骨干网络在ImageNet上进行有监督学习得到的模型作为解码对比学习网络中的编码的预训练模型;基于对比学习数据集和解码对比学习网络中的编码的预训练模型训练解码对比学习网络;输出解码对比学习模型并将其作为图像分割网络的解码预训练模型;获取任意预训练模型并将其作为图像分割网络的编码预训练模型;基于图像分割训练集、图像分割网络的编码预训练模型和图像分割网络的解码预训练模型训练图像分割网络;输出图像分割模型。本发明解决了图像分割网络的解码部分没有预训练模型的问题。
  • 用于图像分割解码器对比学习方法系统
  • [发明专利]语音识别方法、系统、服务及可读存储介质-CN202210248267.7在审
  • 罗平峰;李泽轩 - 广州虎牙信息科技有限公司
  • 2022-03-14 - 2022-06-07 - G10L15/28
  • 本发明提供的语音识别方法、系统、服务及可读存储介质,包括:根据多种语音识别模型的配置文件,配置多个解码管理系统;每个解码管理系统对应一种语音识别模型解码管理系统用于维护一个解码队列;解码队列中的解码解码管理系统根据配置文件生成的;获得语音识别服务请求,并对语音识别服务请求进行解析,并从解析结果中获得待识别语音、语音识别模型标识;根据语音识别模型标识,从多个解码管理系统中确定出目标解码管理系统,并从目标解码管理系统的解码队列中,调用解码对待识别语音进行识别,本发明可以满足不同场景下的语音识别需求,还可以基于同一场景下的多个语音识别请求并行处理,提高了语音识别的效率。
  • 语音识别方法系统服务器可读存储介质
  • [发明专利]一种中英混合语音识别方法-CN202310386820.8在审
  • 徐慧;余伟超;王惠荣;吴一凡 - 南通大学
  • 2023-04-12 - 2023-07-25 - G10L15/08
  • 本发明包括以下步骤:步骤S1、对中英混合音频通过预处理得到声学特征,利用Conformer模型分别对中英文特征部分嵌入相对位置信息进行编码学习,接着将编码学习后的特征混合输入到解码部分;步骤S2、使用预训练生成模型解码部分作为GPT‑Decoder解码,同时由GPT‑Decoder解码、联结时序分类CTC模块及长短时记忆循环神经网络LSTM‑RNNLM模型组成联合解码;其中,联结时序分类CTC模块和长短时记忆循环神经网络LSTM‑RNNLM模型辅助GPT‑Decoder解码进行解码。本发明中的编码部分引入Conformer模型作为中英双编码,替换传统的Transformer编码。本发明中的解码部分采用联合解码形式代替原有单一的解码结构。
  • 一种混合语音识别方法
  • [发明专利]一种中英混合语音识别方法-CN202310399570.1在审
  • 徐慧;余伟超;王惠荣;吴一凡 - 南通大学
  • 2023-04-14 - 2023-07-04 - G10L15/06
  • 本发明涉及语音处理技术领域,尤其涉及一种中英混合语音识别方法,包括:步骤S1、对中英混合音频通过预处理得到声学特征,利用Conformer模型分别对中英文特征部分嵌入相对位置信息进行编码学习,接着将编码学习后的特征混合输入到解码部分;步骤S2、使用预训练生成模型解码部分作为GPT‑Decoder解码,同时由GPT‑Decoder解码、联结时序分类CTC模块及长短时记忆循环神经网络LSTM‑RNNLM模型组成联合解码;其中,联结时序分类CTC模块和长短时记忆循环神经网络LSTM‑RNNLM模型辅助GPT‑Decoder解码进行解码。本发明中的编码部分引入Conformer模型作为中英双编码,替换传统的Transformer编码。本发明中的解码部分采用联合解码形式代替原有单一的解码结构,有效提高中英混合语音识别的准确率和效率。
  • 一种混合语音识别方法
  • [发明专利]一种自动化音乐描述生成方法-CN202310117156.7在审
  • 张建兵;旷志寰;黄书剑;戴新宇;陈家骏 - 南京大学
  • 2023-02-15 - 2023-06-13 - G10H1/00
  • 本发明提出了一种自动化音乐描述生成方法,包括以下步骤:步骤1,收集音乐与文本数据;步骤,2,构建音乐描述生成模型MuTeNet;所述音乐描述生成模型包括音乐与文本编解码;所述音乐与文本编解码,包括:音乐编解码即音乐编码和音乐解码以及文本编解码即文本编码和文本解码;步骤3,预训练音乐描述生成模型中的音乐与文本编解码;步骤4,准备训练数据,输入进预训练好的音乐描述生成模型,进行训练;所述训练数据即音乐与配对的文本描述;步骤5,将音乐输入到训练好的模型中,生成音乐的文本描述,完成自动化音乐描述生成。
  • 一种自动化音乐描述生成方法
  • [发明专利]一种时序数据预测方法及装置-CN202110624018.9在审
  • 金学波;郑维振;苏婷立;白玉廷;孔建磊 - 北京工商大学
  • 2021-06-04 - 2021-09-07 - G06F17/18
  • 本发明提出了一种时序数据预测方法,所述方法包括:构建编解码预测模型,所述编解码预测模型包括编码解码;所述编码接收时间序列数据的输入序列,并将所述输入序列进行处理后输出编码向量;通过注意力机制将所述编码输出的编码向量经过处理后发送至解码;所述解码对接收到的处理后的编码向量进行特征提取,并对提取的特征进行学习,获得预测结果。本发明使用了更为新颖的编解码模型框架,并融合注意力机制,构建时间序列预测模型,提高了时间序列预测模型的整体性能。在时间序列预测任务更加实用,模型的稳定性更好、准确度更高。
  • 一种时序数据预测方法装置
  • [发明专利]一种基于编解码模型的锂离子电池健康状态估算方法-CN202010545311.1在审
  • 王萍;刘昊天 - 天津大学
  • 2020-06-16 - 2020-10-27 - G06F30/27
  • 本发明公开一种基于编解码模型的锂离子电池健康状态估算方法,包括以下步骤:(1)采集电池充放电周期数据,包括端电压、电流数据和每个充放电周期内的最大放电容量;(2)根据所采集数据的特性,构建注意力机制的编解码模型,包含编码解码两部分。电压、电流值作为编码输入,得到电池的SOH估算值作为解码输出,并确定各层节点数;(3)将步骤(1)采集的数据预处理、归一化,输入到权重随机初始化后的编解码模型中,并通过Adam算法训练,最小化编解码模型输出误差;(4)将新的测试样本输入到步骤(3)中训练好的编解码模型,计算预测误差,以评估模型预测的准确性。
  • 一种基于编解码器模型锂离子电池健康状态估算方法
  • [发明专利]建立转译模型的方法、转译方法和对应装置-CN202111330368.0在审
  • 陈珺;孙清清;郑行;王爱凌;赖伟达;邹泊滔 - 支付宝(杭州)信息技术有限公司
  • 2021-11-11 - 2022-03-01 - G06F40/58
  • 本说明书实施例提供了一种建立转译模型的方法、转译方法和对应装置,根据本说明书实施例,首先获取包含多个训练样本的训练数据;然后利用训练数据训练包含编码、文本解码和语音解码的辅助模型;其中,将训练样本的源语言文本作为编码的输入,由编码输出该源语言文本的特征表示;文本解码利用特征表示预测该源语言文本的目标语言文本;语音解码利用特征表示预测该源语言文本的语音索引文本;辅助模型的训练目标为:最小化文本解码的预测结果与训练样本中对应目标语言文本的差异以及最小化语音解码的预测结果与训练样本中对应语音索引文本的差异;再利用训练得到的辅助模型中的编码和文本解码得到转译模型
  • 建立转译模型方法对应装置

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