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]一种垃圾分类方法、装置、设备和存储介质-CN202010054592.0在审
  • 宋婷婷;宋碧霄;祝伊军;刘奇 - 苏州思必驰信息科技有限公司
  • 2020-01-17 - 2020-06-19 - G06F16/9537
  • 本发明实施例公开了一种垃圾分类方法、装置、设备和存储介质。其中,方法包括:获取用户输入的语音指令,将语音指令输入至预设的语音识别模型,得到所述语音指令的文本信息;将所述文本信息输入至预设的语言理解模型,得到所述语音指令的指令意图;如果所述指令意图为垃圾类别查询意图,则根据预设的垃圾词库、预设的垃圾分类知识库以及所述用户的当前地理位置,确定与所述文本信息中的待查询垃圾名称匹配的垃圾类别,生成与所述垃圾类别匹配的交互语音,并向所述用户播放所述交互语音。本发明实施例可以根据用户的当前地理位置,按照用户当前所在城市的垃圾分类标准为用户提供垃圾类别查询,支持多城市维度上的垃圾类别查询,准确度更高。
  • 一种垃圾分类方法装置设备存储介质
  • [发明专利]自由朗读题型的口语评测方法及系统-CN201610423082.X有效
  • 宋碧霄;潘颂声;宋铁;高前勇 - 科大讯飞股份有限公司
  • 2016-06-14 - 2020-02-07 - G10L15/19
  • 本发明公开了一种自由朗读题型的口语评测方法及系统,该方法包括:接收待评测语音信号;对所述语音信号进行语音识别,并基于识别文本的限定边界切分得到所述语音信号中各基本语音单元对应的语音片段;根据所述识别文本及各语音片段提取所述语音信号的发音准确性特征,并将所述发音准确性特征作为所述语音信号的评测特征;所述发音准确性特征包括以下任意一种或多种:非误识别单词的后验概率、错读单词比例、正确朗读单词比例;根据所述语音信号的评测特征及预先构建的评测模型计算所述语音信号的评测得分。本发明可以准确实现自由朗读题型的自动评测。
  • 自由朗读题型口语评测方法系统
  • [发明专利]语音评测方法和装置-CN201410723109.8有效
  • 宋碧霄;朱群;张儒瑞;刘飞 - 科大讯飞股份有限公司
  • 2014-12-02 - 2018-01-16 - G10L25/60
  • 本发明提出一种语音评测方法和装置,其中,所述语音评测方法,包括接收待测语音数据;对待测语音数据进行语音识别,以获取语音识别数据;对语音识别数据进行分析,以检测待测语音数据是否为异常语音数据;根据检测结果生成待测语音数据的评测结果。本发明的语音评测方法,能够对异常语音进行检测和识别,从而可从待测语音中剔除异常语音,使之不参与正常语音的评测,极大的降低了异常语音对评测结果影响,提高评估结果的准确性,满足用户的评测需求,提升用户体验。
  • 语音评测方法装置
  • [发明专利]发音韵律问题的检测方法及装置-CN201410674294.6有效
  • 张儒瑞;赵乾;潘颂声;宋碧霄;吴玲 - 科大讯飞股份有限公司
  • 2014-11-21 - 2018-01-16 - G10L25/03
  • 本发明提出一种发音韵律问题的检测方法和装置,包括接收待测语音数据;获取待测语音数据的单词边界信息,并提取待测语音数据的韵律信息;根据待测语音数据的单词边界信息和韵律信息生成待测语音数据的韵律标注信息;将待测语音的韵律标注信息与预先标注的参考语音数据的韵律标注信息进行比对分析,以检测待测语音数据是否存在发音韵律问题。本发明的发音韵律问题的检测方法,自动获取语音的韵律标注信息进行比对,无需人工标注,应用更加灵活、广泛,尤其在语言学习类软件中,通过自动检测语音的韵律,可以更加有效的评估用户发音的韵律问题。此外,检测过程中不需要大容量的数据库,计算量少,提高了检测效率。
  • 发音韵律问题检测方法装置
  • [发明专利]基于线性预测倒谱系数的高光谱图像分类方法-CN201210325958.9有效
  • 刘德连;宋碧霄;韩亮;宗靖国;何国经;黄曦;张建奇 - 西安电子科技大学
  • 2012-09-05 - 2013-01-16 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于线性预测倒谱系数的高光谱图像分类方法,主要解决现有技术复杂度高、实时性差,存在Huges现象以及需要样本的先验信息,难以广泛应用的不足。其将语音信号识别中的线性预测倒谱系数应用于光谱图像的光谱数据:首先,对高光谱数据进行光谱噪声滤除;其次,对噪声滤除后的光谱数据进行预加重,增强光谱数据的特征;再次,利用Levinson-Durbin算法求解线性预测系数,并转化为线性预测倒谱系数。最后,进行线性预测倒谱系数的匹配,用向量夹角进行描述,夹角越小,分类结果与基准地表形态相似性越高。本发明具有复杂度低,实时性高,分类效果好,不需要样本的先验信息的优点,可应用于高光谱图像的地物分类与矿物识别等方面。
  • 基于线性预测谱系光谱图像分类方法

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