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[发明专利]一种多模态语音识别纠错方法和系统-CN202310207160.2在审
发明人：刘卫东;宣明辉;王慜骊 -专利权人：信雅达科技股份有限公司
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G10L15/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模态语音识别纠错方法和系统，包括：从语料库中获取原始样本数据，利用模糊音生成器对原始样本生成错误样本；根据错误样本文字的声母和韵母进行标注，构建不同相似度等级的模糊音文字；根据标注的错误样本数据，调整错误样本数据模糊音文字不同相似度等级比例参数；基于原始的正确样本和错误样本数据构建语音和文字融合特征向量，将所述融合特征向量输入到纠错模型模型中训练，通过全连接层和激活函数输出每一个语音位置的正确概率最大的字。方法和系统利用语音和文本的多模态融合的特征进行训练，得到用于客服语音纠错的模型，基于文本和语音结合的纠错模型可以降低方言和环境噪音等影响，从而提高客服语音质检的准确率。
一种多模态语音识别纠错方法系统

[发明专利]一种基于旋转目标检测的印章识别方法、设备及介质-CN202210950702.0在审
发明人：王毅;林陶;徐琳;宣明辉 -专利权人：信雅达科技股份有限公司
申请日： 2022-08-09 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06V30/148 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于旋转目标检测的印章识别方法、设备及介质，其中基于旋转目标检测的印章识别方法包括：获取包括印章的目标图像；将所述目标图像输入至centernet目标印章检测模型，提取所述目标图像上的目标印章；将所述目标印章输入至centernet印章文字检测模型，提取所述目标印章上的目标文字，并分别对所述目标文字进行调整得到文本行；将所述文本行输入至文本识别模型进行文字识别，输出印章识别结果。本发明基于旋转目标检测的印章识别方法基于少量数据就可得到鲁棒性和泛化性都很好的检测模型，极大降低了数据成本。
一种基于旋转目标检测印章识别方法设备介质

[发明专利]基于级联集成学习的银行网点选址方法、装置、设备及介质-CN202210800014.6在审
发明人：夏天舒;张珊;李宇豪;宣明辉 -专利权人：信雅达科技股份有限公司
申请日： 2022-07-06 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于级联集成学习的银行网点选址方法，包括：获取银行网点周边数据和银行网点运营数据，构建数据集，按比例将数据集划分为训练数据集和预测数据集；根据训练数据集构建级联集成学习模型，对级联集成学习模型进行训练；获取区域内各个目标点的周边数据，应用预先训练好的级联集成学习模型对每个目标点的未来运营进行预测，得到各个目标点的未来运营数据，根据各个目标点的未来运营数据选择出最佳银行网点选址地点。本发明用少样本集成学习的级联结构对银行网点选址数据进行建模，级联结构对多目标特征进行联合建模，极大地提高模型准确率，能够有效避免人为主观决策的问题，为银行管理者决策提供科学依据。
基于级联集成学习银行网点选址方法装置设备介质

[发明专利]一种基于深度学习的移动端驾驶证识别方法和系统-CN202210712931.9在审
发明人：王毅;林陶;徐琳;宣明辉;林路 -专利权人：信雅达科技股份有限公司
申请日： 2022-06-22 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06V30/42 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的移动端驾驶证识别方法和系统，所述方法包括：构建基于Pytorch深度学习模型的驾驶证分割检测模型、角度检测模型和驾驶证文字检测模型；将训练好的驾驶证分割检测模型、角度检测模型和驾驶证文字检测模型转化为ONNX格式模型，并将对应的ONNX格式模型保存于移动终端；通过移动终端识别驾驶证图像，并将图像输入到所述驾驶证分割角度检测模型和角度检测模型，通过所述驾驶证分割检测模型和角度检测模型将驾驶证文字区域识别并去除背景后翻转为标准角度；将所述驾驶证分割检测模型和角度检测模型处理后的图像信息输入到所述驾驶证文字检测模型中，识别驾驶证文字信息。
一种基于深度学习移动驾驶证识别方法系统

[发明专利]一种基于语义模型生成式数据增强方法和系统-CN202210555421.5在审
发明人：操玉琴;宣明辉;李宇豪 -专利权人：信雅达科技股份有限公司
申请日： 2022-05-19 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06F40/274 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语义模型的生成式数据增强方法和系统，所述方法包括：获取无监督数据，将所述无监督数据转化为满足bert模型输入格式的样本数据；设置均匀遮掩策略，并设置至少30％的遮掩率配置遮掩符；根据所述均匀遮掩策略和遮掩率设置对所述样本数据中的句子进行采样遮掩，预训练所述bert模型后得到语言遮掩模型；将需要增强的数据句子进行分词后对每个分词结果进行遮掩，并将遮掩后的分词结果输入到所述语言遮掩模型中，输出预测的相似句。所述方法和系统通过提高遮掩率条件下，更大的token被遮蔽了，从而降低了上下文长度，模型需要做更多的预测，在更多预测的条件下，模型将学习到更多特征。
一种基于语义模型生成数据增强方法系统

[发明专利]基于先验知识的智能外呼方法-CN202210240178.8在审
发明人：刘卫东;宣明辉;周鸿章 -专利权人：信雅达科技股份有限公司
申请日： 2022-03-10 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于先验知识的智能外呼方法，包含：获取训练数据；对训练数据进行特征处理；对处理后的训练数据进行人工标签；搭建意图识别模型；对意识识别模型加入先验知识；将打好标签的训练数据输入意图识别模型对其进行训练；将待识别语料输入训练好的意图识别模型中进行意图识别得到意识识别结果。本发明所提供的基于先验知识的智能外呼方法，给意图识别模型加入人为设计的先验信息，让意图识别模型预先学习到一些关键的特征，从而提高意识识别的准确率。
基于先验知识智能方法

[发明专利]基于横向联邦学习的银行智能外呼对话系统搭建方法-CN202210022047.2在审
发明人： 宣明辉;刘卫东;金圆圆;周鸿章;操玉琴 -专利权人：信雅达科技股份有限公司
申请日： 2022-01-10 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于横向联邦学习的银行智能外呼对话系统搭建方法，包含：搭建意识识别模型；各银行端对自身的意识识别模型进行训练；各银行端将训练之后得到的模型信息上传到聚合服务器；聚合服务器对接收到的不同的银行端上传来的模型信息进行平均得到平均信息后再分别发送到每个银行端；各银行端根据接收到的平均信息对自身的意识识别模型进行更新；重复上述的迭代过程若干次后停止训练。本发明的基于横向联邦学习的银行智能外呼对话系统搭建方法，每个银行端能够在保持自身客户数据的隐私基础上，综合其他银行的客户数据对本银行端的意识识别模型进行训练，从而能够增强每个银行的意识识别模型的训练精度，提高智能外呼的识别效率。
基于横向联邦学习银行智能对话系统搭建方法

[发明专利]基于智能动态策略调整的催收方法及系统-CN202111608457.7在审
发明人： 宣明辉;刘卫东;王斌;周鸿章;操玉琴 -专利权人：信雅达科技股份有限公司
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于智能动态策略调整的催收方法及系统，该方法包含：接收用户的输入信息；分析用户的输入信息；根据分析结果从当前的通话模板中匹配对应的答复话术；将答复话术作为输出信息发送至用户；实时保存通话过程中所有的输入信息和输出信息形成历史对话数据；根据历史对话数据匹配出其对应的新通话模板；比较匹配出的新通话模板和当前的通话模板是否相同；在匹配出的新通话模板和当前的通话模板不同时，将当前通话采用的通话模板转换成匹配出的新通话模板。本发明的基于智能动态策略调整的催收方法及系统，在进行智能语音自动拨打用户电话时，能够实时根据通话内容切换到更加匹配的通话模板，提高了自动通话的智能化以及通话效率。
基于智能动态策略调整催收方法系统

[发明专利]一种客服多轮对话意图、槽位识别方法和系统-CN202111500299.3在审
发明人：周鸿章;宣明辉;刘卫东;严立煊;管韦廷 -专利权人：信雅达科技股份有限公司
申请日： 2021-12-09 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开一种客服多轮对话意图、槽位识别方法和系统，所述方法包括如下步骤：构建话术的词序列的训练集，将所述训练集输入到BiLSTM模型中得到具有上下文信息的输出层向量H；将BiLSTM模型的输出层向量输入到Intent Attention层和Slot Attention层分别获得意图上下文向量和槽位上下文向量；根据所述意图上下文向量和槽位上下文向量结合激活函数进行话术意图预测和槽位预测；根据所述意图上下文向量和槽位上下文向量构建权重向量；将意图上下文向量、权重向量和输出层向量输入到激活函数中输出词序列对应的槽位标签。所述方法和系统通过多模型结合的方法，通过不同模型之间的关系可以一次性地识别客服话术意图和话术槽位，提高了多轮对话的准确性。
一种客服轮对意图识别方法系统

[发明专利]基于双动态记忆网络的智能外呼对话方法和系统-CN202111415684.8在审
发明人：周鸿章;宣明辉;操玉琴;刘卫东;李宇豪 -专利权人：信雅达科技股份有限公司
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双动态记忆网络的智能外呼对话方法和系统，其方法为：获取对话数据，对话数据包括多回合对话数据和当前回合客户话术；对多回合对话数据处理，得到编码向量信息，用于对话内存管理器中对话历史内存和对话状态内存的全局管理和迭代更新；对当前回合客户话术进行词嵌入向量化后，得到解码向量信息，用于处理内存管理器的对话状态内存和访问KB内存管理器的KB内存；对话内存管理器动态地依次扩展对话内存，并通过更新机制跟踪对话历史，生成第一输出分布；对KB内存管理器动态访问，生成第二输出分布；根据第一、第二输出分布生成回复客户的话术。本发明通过学习人机历史对话、结合外呼知识库，实现机器人与客户的流畅、精准对答。
基于动态记忆网络智能对话方法系统

[发明专利]基于知识蒸馏和多模态结合的质检方法-CN202111248179.9在审
发明人：操玉琴;宣明辉;张姗;周鸿章 -专利权人：信雅达科技股份有限公司
申请日： 2021-10-26 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06F40/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识蒸馏和多模态结合的质检方法，包含：搭建质检音频模型并对其进行训练；搭建质检文本模型并对其进行训练；将音频数据输入训练好的质检音频模型进行学习得到音频特征向量；将文本数据输入训练好的质检文本模型进行学习得到文本特征向量；将音频特征向量和文本特征向量融合形成新的融合特征向量；根据融合特征向量进行情绪预测。本发明的基于知识蒸馏和多模态结合的质检方法，利用教师模型结合数据增强的方法对学生模型进行预训练引导，利用网络参数共享提升学生模型的复杂性，最后使用交叉熵损失函数联合软、硬标签对学生模型进行训练得到音频模型和文本模型，然后将两模型特征融合预测最后的质检情绪分类结果。
基于知识蒸馏多模态结合质检方法

[发明专利]针对小规模数据集的多模型融合的质检方法-CN202111247073.7在审
发明人：操玉琴;张姗;宣明辉;周鸿章 -专利权人：信雅达科技股份有限公司
申请日： 2021-10-26 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对小规模数据集的多模型融合的质检方法，包含：将原始的对话数据集进行预处理得到文本数据集；将文本数据集进行处理得到其对应的词向量；对词向量进行转换得到其对应的特征向量；根据特征向量进行情绪预测；根据特征向量进行身份识别。本发明的针对小规模数据集的多模型融合的质检方法，采用针对小规模数据集的多模型融合的质检方法，能够实现用户所需得针对多视角文本多情绪检测任务，对于一句文本，模型可以检测出文本对应的角色和所包含的情绪。避免客服因个人因素出现辱骂、讥讽客户的行为，及时处理客户的投诉诉求，提高用户体验。
针对小规模数据模型融合质检方法

[发明专利]智能外呼数据增强方法-CN202111248194.3在审
发明人：刘卫东;宣明辉;朱高坡 -专利权人：信雅达科技股份有限公司
申请日： 2021-10-26 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能外呼数据增强方法，包含以下步骤：获取第一训练数据。S2：对第一训练数据进行扩展得到第二训练数据。S3：将第二训练数据进行分类得到训练数据集，训练数据集包含若干个分类，每个分类下包含若干该类别的训练样本。S4：针对训练数据集建立meta‑learning任务训练得到分类模型。本发明的智能外呼数据增强方法，在智能外呼机器人NLU模型算法训练时，采用多种数据增强的方法提升模型训练准确性和鲁棒性，在少量数据的场景下最大可能的提升模型性能。
智能数据增强方法

[发明专利]来电处理方法、装置及系统-CN202010484792.X有效
发明人：王慜骊;林路;宣明辉;刘卫东;郏维强 -专利权人：信雅达科技股份有限公司
申请日： 2020-06-01 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： H04M1/57 文献下载
摘要：本发明公开一种来电处理方法、装置及系统，其中来电处理方案包括以下步骤：配置各来电意图所对应的应答数据；接收主叫终端的来电后，判断是否自动接听所述来电；当判定自动接听来电时，接听并录音，获取主叫终端发送的第一音频数据；对所述第一音频数据进行意图分类，获得来电意图；提取与所述来电意图相对应的应答数据，基于所述应答数据进行自动应答并录音。本发明通过对主叫终端发送的第一音频数据进行意图分类，获得来电意图，从而根据预先配置各来电意图所对应的应答数据，进行自动应答，与现有通话留言的技术方案相比，能够基于主叫终端的来电意图进行有针对性的应答。
来电处理方法装置系统

[发明专利]基于深度学习的智能培训检测方法及系统-CN202011538508.9在审
发明人： 宣明辉;林路;刘卫东;郏维强;朱高坡 -专利权人：信雅达科技股份有限公司
申请日： 2020-12-23 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06F40/194 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的智能培训检测方法及系统，该方法包含：向被检测者提问；接收被检测者的语音回答并将其转换成文本信息；通过BERT模型对文本信息进行纠错；对纠错后的文本信息进行多模式综合评分。本发明的基于深度学习的智能培训检测方法及系统，能够自动对被培训者进行语音提问，并对其语音回答进行智能转化和纠错，同时，采用多模式综合评分的评分架构，避免单模型评分的偏差。
基于深度学习智能培训检测方法系统

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