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[发明专利]语音识别模型训练方法、系统、移动终端及存储介质-CN202010573045.3有效
发明人：张广学;肖龙源;叶志坚;李稀敏;刘晓葳 -专利权人： 厦门快商通科技股份有限公司
申请日： 2020-06-22 - 公布日： 2023-02-14 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种语音识别模型训练方法、系统、移动终端及存储介质，该方法包括：获取样本语料和所述样本语料对应的语料文本，对样本语料和语料文本进行语料扩增，得到扩增语料和扩增文本；根据扩增语料和语料文本对语音识别模型中的语言模型进行训练，根据指定音素对扩增语料进行语句对齐，得到语句对齐位置；获取语句对齐位置对应音频的共振峰起始位置，将扩增语料中音频在共振峰起始位置的数据进行删除；对完成数据删除后的扩增语料进行特征提取，得到声学特征，根据声学特征对语音识别模型中的声学模型进行训练。本发明通过对样本语料和语料文本进行语料扩增的设计，增加了样本语料和语料文本的数据，进而提高了语音识别模型的训练效果。
语音识别模型训练方法系统移动终端存储介质

[发明专利]一种声纹识别方法和装置以及设备-CN202010293887.3有效
发明人：肖龙源;李稀敏;刘晓葳;谭玉坤;叶志坚 -专利权人： 厦门快商通科技股份有限公司
申请日： 2020-04-15 - 公布日： 2023-02-14 - 主分类号： G10L17/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种声纹识别方法和装置以及设备。其中，所述方法包括：采集至少一个用户的语音数据和个人特征，和对该采集的每个用户的语音数据进行声纹特征提取，和根据该个人特征和该声纹特征，构建关联该个人特征的至少一个共性特征的声纹特征数据库，和对该构建的声纹特征数据库中的共性特征、该个人特征和该声纹特征进行标记，以及根据待测声纹特征对应的用户的个人特征，从关联该用户的个人特征的至少一个共性特征且经标记后的声纹特征数据库中，识别出与该待测声纹特征相似度最高的声纹特征对应的用户。通过上述方式，能够实现缩短待测声纹特征与声纹特征数据库中的声纹特征进行相似度比较过程的耗时，进而能够实现提高声纹识别效率。
一种声纹识别方法装置以及设备

[发明专利]语音分离方法、系统、移动终端及存储介质-CN202010106054.1有效
发明人：曾志先;肖龙源;李稀敏;蔡振华;刘晓葳 -专利权人： 厦门快商通科技股份有限公司
申请日： 2020-02-20 - 公布日： 2023-02-14 - 主分类号： G10L25/78 文献下载
摘要：本发明提供了一种语音分离方法、系统、移动终端及存储介质，该方法包括：获取左声道样本音频和右声道样本音频进行合并，得到组合样本音频；构建编码网络，将组合频谱的频谱特征输入编码网络进行降维编码，得到降维特征；采用注意力机制对降维特征进行注意力计算，得到注意力概率值，将注意力概率值输入解码网络进行解码，得到频谱解码结果；计算频谱解码结果与样本音频的频谱特征之间的损失值，根据损失值对编码网络和解码网络进行模型迭代训练，得到语音分离模型；将待识别语音输入语音分离模型进行语音分离，得到左声道音频文件和右声道音频文件。本发明通过采用端到端模型实现语音数据中的人声分离效果，提高了语音分离的准确性。
语音分离方法系统移动终端存储介质

[发明专利]一种音频事件检测方法和装置以及设备-CN202010084694.7有效
发明人：陈剑超;肖龙源;李稀敏;蔡振华;刘晓葳 -专利权人： 厦门快商通科技股份有限公司
申请日： 2020-02-10 - 公布日： 2023-02-14 - 主分类号： G10L25/51 文献下载
摘要：本发明公开了一种音频事件检测方法和装置以及设备。其中，所述方法包括：将音频事件生成声谱图，和根据该声谱图，提取该音频事件对应音频的普适性特征，以及根据该普适性特征，对该音频事件进行检测。通过上述方式，能够实现由于声谱图具有类内相似、类间不同的良好特点，能够很好地反应不同类音频之间的差异性，能够提高对音频事件检测结果的效果。
一种音频事件检测方法装置以及设备

[发明专利]一种微弱语音增强方法、语音识别方法及计算机可读存储介质-CN202010162482.6有效
发明人：张广学;肖龙源;蔡振华;李稀敏;刘晓葳 -专利权人： 厦门快商通科技股份有限公司
申请日： 2020-03-10 - 公布日： 2023-02-10 - 主分类号： G10L15/04 文献下载
摘要：本发明涉及人计算机技术领域，提供了一种微弱语音增强方法，所述方法包含以下步骤：获取待处理语音中的非静音片段；将所述非静音片段转换为频域；对所述非静音片段的频域进行基频检测，得到可能是说话人的基频，作为计算基频；分别基于所述计算基频进行计算，得到与所述计算基频对应的各待确认谐波；检测各所述待确认谐波是否包含在所述非静音片段的频域中；若包含，则确认所述待确认谐波对应的所述计算基频为标准基频；若不包含，则确定所述待确认谐波对应的所述计算基频为非标准基频；基于不同的预设方法，分别对所述标准基频和所述非标准基频进行处理，以实现对所述标准基频对应的语音数据进行增强。
一种微弱语音增强方法识别计算机可读存储介质

[发明专利]关键词检测方法、系统、移动终端及存储介质-CN202010184549.6有效
发明人：徐敏;肖龙源;李稀敏;蔡振华;刘晓葳;谭玉坤 -专利权人： 厦门快商通科技股份有限公司
申请日： 2020-03-17 - 公布日： 2023-02-10 - 主分类号： G10L15/26 文献下载
摘要：本发明提供了一种关键词检测方法、系统、移动终端及存储介质，该方法包括：获取文本语料和转写文本对语言模型进行模型训练；根据训练集中的声学特征对链模型进行模型训练，将链模型和语言模型进行组合得到语音识别模型；将待检测语音片段输入语音识别模型进行分析得到词图，对词图进行倒排索引；将索引结果转换为因子转换器，将预设关键词输入因子转换器进行检索，得到关键词检索结果；根据关键词检索结果计算预设关键词的出现概率，当出现概率大于概率阈值时，判定预设关键词在待检测语音片段有出现。本发明通过控制语音识别模型对待检测语音片段进行解码生成词图，规避了因语音识别错误而导致关键词检测错误的情况，提高了关键词检测的准确性。
关键词检测方法系统移动终端存储介质

[发明专利]语音识别算法评估方法、系统、移动终端及存储介质-CN202010257506.6有效
发明人：肖龙源;李稀敏;刘晓葳;谭玉坤;叶志坚 -专利权人： 厦门快商通科技股份有限公司
申请日： 2020-04-03 - 公布日： 2023-02-10 - 主分类号： G10L15/01 文献下载
摘要：本发明提供了一种语音识别算法评估方法、系统、移动终端及存储介质，该方法包括：获取语音样本数据，获取背景语音样本的时域特征训练时域分类器；计算背景语音样本与有效语音样本之间的音量比，将音量比与对应语音样本信息进行存储，得到音量比数据库；获取背景语音样本的频域特征训练频域分类器；控制待测试语音识别算法对语音样本信息对进行测试，得到语音识别结果，根据语音样本文字获取语音识别结果中识别失败的失败样本；根据音量比数据库、时域分类器和频域分类器对失败样本进行评估分类，以得到算法评估结果。本发明能的从时域、音量比和频域三个场景角度对语音识别算法进行评估，以评估语音识别算法在不同应用场景下的识别效果。
语音识别算法评估方法系统移动终端存储介质

[发明专利]基于上下文约束的问题答复方法、终端设备及存储介质-CN202110852514.X在审
发明人：邹辉;肖龙源;李稀敏 -专利权人： 厦门快商通科技股份有限公司
申请日： 2021-07-27 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于上下文约束的问题答复方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：采集对话对应领域的知识图谱；S2：依次接收对话中的各句子；S3：对句子中的属性和实体关系进行识别；S4：将属性识别结果和实体关系识别结果中确定的属性和实体关系添加至由属性约束和实体关系约束构成的上下文约束候选集内；S5：判断句子是否需要回答，如果是，进入S6；否则，返回S2；S6：根据属性识别结果和实体关系识别结果判断需要回答的类别，根据需要回答的类别从知识图谱中查找答案；根据上下文约束候选集中的需要回答的类别之外的类别对查找到的答案进行二次筛选，根据二次筛选的结果返回答案后，返回S2。本发明提高了答案的准确性。
基于上下文约束问题答复方法终端设备存储介质

[发明专利]一种说话人音频分离方法、终端设备及存储介质-CN202110823283.X在审
发明人：曾志先;肖龙源;叶志坚 -专利权人： 厦门快商通科技股份有限公司
申请日： 2021-07-21 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G10L15/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种说话人音频分离方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：将包含多个说话人语音的音频按预设时长切分为多个音频片段；S2：提取各音频片段中的声纹向量；S3：将所有音频片段的声纹向量拼接为一个声纹特征矩阵；S4：根据声纹特征矩阵，计算音频片段的相似度矩阵；S5：根据相似度矩阵，对各音频片段进行聚类；S6：根据聚类结果，设定每个类别对应一个说话人，将每个类别对应的所有音频片段进行拼接，完成对不同说话人音频的分离。本发明可以在未知说话人人数的情况下，实现说话人音频的分离，具有较高的准确性，能够应用于多个场景，具有很高的泛化能力。
一种说话音频分离方法终端设备存储介质

[发明专利]一种基于标签增强的半监督课程学习的分类方法和系统-CN202211246160.5在审
发明人：江豪;肖龙源;李海洲;李稀敏;李威 -专利权人： 厦门快商通科技股份有限公司
申请日： 2022-10-12 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于标签增强的半监督课程学习的分类方法，包括：S1：获取与标注数据集特征分布一致的公开数据集；S2：利用标注数据集和公开数据集对深度学习模型进行训练，具体为：S21：将标注数据集分为训练集与验证集；S22：每次不放回的从训练集中抽取n个训练样例，对深度学习模型进行初训练；S23：每m个初训练后，利用初训练后的深度学习模型将公开数据集转化为向量，存入向量数据集，利用初训练后的深度学习模型学习到的标签信息，对向量数据集进行检索并对筛选出的向量打伪标签，进行模型优化。本发明提供的方法，自适应地修改伪标签数据集的课程学习方案，增强了分类模型的性能，在达到相同性能的前提下，可以大大减少对标注数量的需求。
一种基于标签增强监督课程学习分类方法系统

[发明专利]一种实体链接表整理的迁移学习方法和系统-CN202211249870.3在审
发明人：江豪;肖龙源;李海洲;李稀敏;李威 -专利权人： 厦门快商通科技股份有限公司
申请日： 2022-10-12 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提供了一种实体链接表整理的迁移学习方法，包括：获取公开语料训练数据；微调公开预训练语言模型；采用命名实体识别模型抽取公开语料训练数据中的实体，按照实体类型分类，同一实体类型内，将实体按照出现频次从高到低排序；对同一实体类型下的实体进行倒排索引，遍历所有实体，进行召回；得到实体对，对实体对的相似度进行预测；遍历同一实体类型下的实体，根据预测相似度数据与设定的阈值得到符合条件的实体，去重后存入实体数据库；对实体数据库进行清洗，再次对预训练语言模型进行微调，获得实体链接模型；重复操作，得到最终的实体链接模型M。本发明大大缩短了整理实体链接表，实体链接模型所需要的时间与人力，且准确率很高。
一种实体链接整理迁移学习方法系统

[发明专利]基于主题识别的竞价词推荐方法、装置及存储介质-CN202211115578.2在审
发明人：李威;肖龙源;李海洲;李稀敏 -专利权人： 厦门快商通科技股份有限公司
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于主题识别的竞价词推荐方法，该方法包括：S1，获得经过训练的主题识别模型；S2,将待识别主题类型的竞价词和搜索词输入经过训练的主题识别模型，识别出待识别主题类型的竞价词和搜索词的主题类型；S3，根据待识别主题类型的竞价词和搜索词的开口率以及所识别出的主题类型，确定针对竞价词而言，所识别出的主题类型中的每一个主题的竞价词开口率，以及确定针对搜索词而言，所识别出的主题类型中的每一个主题的搜索词开口率；S4，对于主题开口率为0的竞价词主题，获取主题与竞价词主题对应的搜索词中有开口的搜索词，将搜索词作为竞价词扩词推荐。利用上述技术方案可以提高公司竞价扩词的针对性、使得竞价词的使用效率提高。
基于主题识别竞价推荐方法装置存储介质

[发明专利]语音识别模型训练方法、系统、移动终端及存储介质-CN202010050873.9有效
发明人：徐敏;肖龙源;李稀敏;蔡振华;刘晓葳;谭玉坤 -专利权人： 厦门快商通科技股份有限公司
申请日： 2020-01-17 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种语音识别模型训练方法、系统、移动终端及存储介质，该方法包括：获取文本语料及转写文本进行语言模型训练；根据训练集中的声学特征训练单音素声学模型，对声学特征进行差分处理，得到差分特征，根据差分特征对训练集进行三音素模型训练；根据三音素声学模型对音素进行对齐，对声学特征进行向量变换，得到特征向量；根据特征向量训练三音素声学模型，根据三音素声学模型训练链模型；控制链模型、语言模型和发音词典对测试集进行解码，当测试解码结果满足合格条件时，判定语音识别模型训练合格。本发明通过训练链模型的设计，提高了语音识别模型整体的识别效果，防止了由于采用生成式的声学模型所导致的识别效果低的现象。
语音识别模型训练方法系统移动终端存储介质

[发明专利]音频识别方法、系统、移动终端及存储介质-CN202010065691.9有效
发明人：曾志先;肖龙源;李稀敏;蔡振华;刘晓葳;谭玉坤 -专利权人： 厦门快商通科技股份有限公司
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G10L15/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种音频识别方法、系统、移动终端及存储介质，该方法包括：获取音频数据将音频文件转换为音频特征；对音频特征进行标签标注得到标签数组；构建LSTM神经网络模型，在LSTM神经网络模型上封装Attention网络，在LSTM神经网络模型中构建全连接层；对音频特征进行数值标准化处理，将标准化处理后的音频特征输入LSTM神经网络模型，以得到音频概率结果；根据标签数组对音频概率结果进行损失计算，以得到损失值，根据损失值对LSTM神经网络模型的模型参数进行迭代训练；将待检测音频输入LSTM神经网络模型进行音频识别，以得到音频识别结果。本发明采用基于深度学习的方式进行音频数据的识别,减少了错误识别的概率,提高了音频识别的准确率。
音频识别方法系统移动终端存储介质

[发明专利]信噪比检测方法、系统、移动终端及存储介质-CN202010111490.8有效
发明人：洪国强;肖龙源;李稀敏;蔡振华;刘晓葳 -专利权人： 厦门快商通科技股份有限公司
申请日： 2020-02-24 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G10L25/60 文献下载
摘要：本发明提供了一种信噪比检测方法、系统、移动终端及存储介质，该方法包括：获取待检测语音的基频，对待检测语音进行傅里叶变换，得到语音频谱；根据基频获取频谱谐波的频率和幅值，对频率和幅值进行校正；对频谱谐波进行逆傅里叶变换，得到有效波形；计算待检测语音和有效波形的幅值，得到当前幅值和有效幅值，根据当前幅值和有效幅值计算噪声幅值；根据有效幅值和噪声幅值进行信噪比计算，得到信噪比值，判断信噪比值是否在预设范围内；若是，判定待检测语音的信噪比检测合格。本发明通过利用谐波特性以得到有效波形，基于有效波形计算有效幅值和噪声幅值，基于有效幅值和噪声幅值计算信噪比值，提高了信噪比检测的实时性。
检测方法系统移动终端存储介质