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[发明专利]一种短文本相似度评估方法和装置以及设备-CN202010000869.1有效
发明人：邹辉;肖龙源;蔡振华;李稀敏;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： 2020-01-02 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种短文本相似度评估方法和装置以及设备。其中，所述方法包括：采用上下文词向量方式，对短文本进行分词和词向量化，和将该经分词和词向量化后的短文本与预先构建的局部敏感哈希文本库中对应的簇比较得到比较结果，其中，该比较结果包括编辑距离比较结果、模糊距离比较结果和语义距离比较结果等，和根据该比较结果，对短文本的相似度进行评分得到评分集合，对该评分集合中对应的短文本进行近似度管理，以及根据该经近似度管理后短文本，对短文本的近似度进行评估。通过上述方式，能够实现提高对短文本相似度评估的准确率。
一种文本相似评估方法装置以及设备

[发明专利]语言模型训练方法、系统、移动终端及存储介质-CN202010011026.1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： 2020-01-06 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种语言模型训练方法、系统、移动终端及存储介质，该方法包括：获取训练文本和训练词汇，对训练文本进行分类，以得到多个语言模块，并根据训练词汇构建对应语言模块的语言词典；根据语言词典对语言模块中的模块语言模型进行模型训练，对训练文本进行训练，以得到文本语言模型；获取待识别语音进行音素识别，得到音素串，将音素串与模块语言模型进行匹配，得到音素匹配结果；通过文本语言模型对音素匹配结果进行概率计算，将最大的概率值对应的句子进行输出。本发明通过进行训练文本的分类和语言词典的构建设计，提高了语言模型的训练效率和准确性，通过基于对模块语言模型和训练文本的训练设计，使得可以有效的进行语言模型的拓展。
语言模型训练方法系统移动终端存储介质

[发明专利]一种包含多说话人的语音标记方法及计算机可读存储介质-CN202010106213.8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： 2020-02-21 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本发明涉及人计算机技术领域，提供了一种包含多说话人的语音标记方法，所述方法包含步骤：基于语音识别模型对待标记语音进行识别，得到组成所述待标记语音的各个音素组、所述待标记语音中各单句对应的文本内容，以及所述各个音素组与所述各个单句的对应关系；基于声纹识别模型分别对所述各个音素组进行分值计算；基于所述对应关系，获取组成各个所述单句的所述音素组的分值；基于所述分值，确定所述单句对应的说话人，并对所述单句进行标记。本实施例所提供的方法，通过结合待标记语音中的音素组的声纹特征，以及文本内容，对识别出的各单句进行说话人标记，可满足各种应用场景的需求，提供说话人识别的准确性。
一种包含说话语音标记方法计算机可读存储介质

[发明专利]声纹识别方法、系统、移动终端及存储介质-CN202010020758.7有效
发明人：洪国强;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： 2020-01-09 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G10L17/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种声纹识别方法、系统、移动终端及存储介质，该方法包括：获取样本数据，根据本地预设音素对样本数据进行音素提取，得到样本语音段及样本语音段对应的用户标识；根据样本语音段和用户标识对声纹识别模型进行声纹注册，并获取待识别语音；将待识别语音输入声纹识别模型，并控制声纹识别模型对待识别语音中的待识别音素与样本语音段进行声纹匹配，得到匹配结果；当判断到匹配结果满足输出条件时，根据匹配结果查询目标用户标识，并将目标用户标识进行输出。本发明通过基于音素的提取进行声纹注册，以采用音素匹配的方式进行待识别语音的声纹识别，有效的提高了声纹识别的识别效率和准确性。
声纹识别方法系统移动终端存储介质

[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-CN202010020641.9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： 2020-01-09 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G10L15/00 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：获取样本语音及样本语音对应的样本文本，并对样本语音进行特征提取，以得到语音特征；将语音特征输入至语音识别模型中的编码器进行编码，以得到特征向量，根据特征向量和样本文本进行语音识别模型中解码器的解码，以得到概率向量；根据概率向量和样本文本进行损失计算，以得到模型总损失；在语音识别模型中将模型总损失进行传播，同时控制编码线和解码器进行参数更新，直至语音识别模型收敛。本发明无需进行发音词典的构建，降低了人力成本和模型训练的时间，通过采用序列到序列的架构方式，使得所有参数同时进行更新，提高了模型训练效率和后续语音识别的效率。
语音识别模型训练方法系统移动终端存储介质

[发明专利]一种声纹识别模型的训练装置-CN202011076074.5有效
发明人：张翠玲;谭铁君;李稀敏;杨东升;叶志坚;肖龙源 -专利权人：西南政法大学;厦门快商通科技股份有限公司
申请日： 2020-10-10 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G10L17/00 文献下载
摘要：本发明一种声纹识别模型的训练装置，提取包含说话人身份信息的语音学特征作为输入特征，利用说话人的性别等标签进行多任务训练，并结合对抗训练方法来解决跨信道问题，最终提取反映说话人身份本质的、稳定的特征。本发明结合了语音学特征以及深度神经网络模拟人类大脑的学习机制，从而提高说话人身份本质特征的提取能力、稳定性和可解释性，最终提升自动声纹识别的准确率和召回率。
一种声纹识别模型训练装置

[发明专利]一种声纹特征的采集方法和装置以及设备-CN202010293620.4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： 2022-10-28 - 主分类号： G10L17/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种声纹特征的采集方法和装置以及设备。其中，所述方法包括：获取用户的语音数据，和将该获取的语音数据生成声谱图，和根据该声谱图，提炼该获取的语音数据的普适性特征，和根据该普适性特征，还原该普适性特征对应的语音数据的现场语音，以及提取该现场语音的声纹特征。通过上述方式，能够实现对获取的用户的语音数据的准确率进行提高，进而能够实现提高从该语音数据中提取的声纹特征的准确率。
一种声纹特征采集方法装置以及设备

[发明专利]一种语音情感识别方法、装置、设备和计算机存储介质-CN202010554606.5有效
发明人：陈剑超;肖龙源;李稀敏;刘晓葳;叶志坚 -专利权人： 厦门快商通科技股份有限公司
申请日： 2020-06-17 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本发明公开了一种语音情感识别方法、装置、设备及计算机存储介质，方法包括：获取用户的音素标签；其中音素标签为判断用户的情感数据集的发音字典；提取每个音素标签的one‑hot向量，并将每个one‑hot向量按照时域拼接成二维矩阵，以生成音素特征音素特征；获取用户的语音特征；将语谱图特征以及音素特征分别输入至神经网络模型中，以获得情感预测输出特征，并根据情感预测输出特征以识别出用户的语音情感。本发明能够结合语谱图特征和音素特征对语音情感进行识别，通过音素信息的辅助提高了分类准确性，且减少了人工干扰。
一种语音情感识别方法装置设备计算机存储介质

[发明专利]一种中英文混合语音识别方法及装置-CN201910780880.1有效
发明人：张广学;肖龙源;蔡振华;李稀敏;刘晓葳;王静 -专利权人： 厦门快商通科技股份有限公司
申请日： 2019-08-22 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G10L15/00 文献下载
摘要：本发明公开一种中英文混合语音识别方法及装置，属于语音识别技术领域，该方法包括，获取中英文混合词典，该中英文混合词典包括：训练文本，基于“汉字‑拼音”和“拼音‑音素”的结构，对训练文本中的英文表达、中英文表达生成音素规则；将中英文混合词典作为训练词典，进行语言模型训练，得到训练后的语言模型，训练语料，对语料提取语音特征，基于语音特征采用时延神经网络进行声学模型训练，得到训练后的声学模型；结合训练后的声学模型和训练后的语言模型对中英文混合语音进行语音识别。本发明避免对每个国际音标建立一个音素，解决了语音模型庞大、解码速度慢的问题，提高了中英文混合语音的识别正确率。
一种中英文混合语音识别方法装置

[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-CN201911231249.2有效
发明人：徐敏;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： 2019-12-05 - 公布日： 2022-10-28 - 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：获取样本语音及样本文本，对样本语音进行特征提取，以得到语音特征；分别对语音特征和样本文本进行向量变换，根据向量变换结果对应进行编码计算和矩阵计算，以得到语音编码结果和文本矩阵；对文本矩阵进行归一化处理，以得到概率向量，根据概率向量和样本文本进行损失计算，以得到模型总损失；在语音识别模型中将模型总损失进行传播，同时对语音识别模型进行参数更新，直至语音识别模型收敛。本发明无需进行发音词典的构建，降低了人力成本和模型训练的时间，通过采用端到端架构，使得所有参数同时进行更新，提高了模型训练效率和后续语音识别的效率。
语音识别模型训练方法系统移动终端存储介质

[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-CN201911335583.2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： 2019-12-23 - 公布日： 2022-10-28 - 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：获取样本语音、与样本语音对应的样本文本及文本语料，并根据样本文本和文本语料构建文本字典；对样本语音进行特征提取，以得到语音特征，并对语音特征进行向量计算，以得到概率向量；根据概率向量和文本字典进行损失计算，以得到模型总损失，并将模型总损失在语音模型中进行传播，直至语音识别模型收敛；根据文本语料进行语言模型的训练，并将训练后的语言模型集成至所述语音识别模型。本发明无需进行发音词典的构建，降低了人力成本和模型训练的时间，通过采用端到端的架构训练方式，使得所有参数同时进行更新，提高了模型训练效率和后续语音识别的效率。
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、装置、存储介质、服务器及系统-CN201911360737.3有效
发明人：叶林勇;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： 2019-12-25 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G10L17/00 文献下载
摘要：本发明提供一种声纹识别方法，该方法包括：接收交换机通过MRCP协议发送的声纹识别请求，该请求中包含待识别的原始语音数据；利用预设语音去噪算法对原始语音数据进行去噪处理；提取去噪后的语音数据当中的声学特征，并将声学特征输入到训练好的声纹识别模型当中，得到目标声学特征值；将目标声学特征值在预设声纹数据库当中进行匹配，当存在匹配率高于阈值的匹配结果时，判定声纹识别成功。本发明通过MRCP协议来推送原始语音数据，相比于抓包方式，可以减少语音信号的丢包概率，缩短声纹识别时间，提升声纹识别的处理效率，此外还对原始语音数据进行去噪处理，以去除原始语音中的环境噪音，降低声纹识别的误检概率，整体提高声纹识别的可靠性。
一种声纹识别方法装置存储介质服务器系统

[发明专利]基于高斯模型模拟共鸣腔的语音合成方法、设备及介质-CN202010011587.1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： 2020-01-06 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G10L13/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高斯模型模拟共鸣腔的语音合成方法、终端设备及介质，所述方法包括：分别构建说话人基频模型、强度模型、共鸣腔模型；获取被模拟说话人的基本语音；提取被模拟人正常情况下、异常情况下说话时的语速特征和/或强度特征；与现有强度模型进行匹配；若找到，相似的，则以该模型替换被模拟说话人的强度模型；提取被模拟说话人对元音因素的发音部分，并通过高斯模型来拟合该元音特征；通过相似度来调整高斯模型的参数；获取该音素的共鸣腔模型；输入待语音合成文本，输出模拟语音，本发明可以有效模拟目标人话语；可拓展性较强，适应人发生结构变化特征；仅需较少的被模拟人语音即可完成模型训练。
基于模型模拟共鸣语音合成方法设备介质

[发明专利]一种文本分类方法、终端设备及存储介质-CN202210650858.7在审
发明人：宋正博;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： 2022-06-10 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明涉及一种文本分类方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：将第一个领域文本的特征获取过程作为连续学习中的第一个任务，将下一个领域文本的特征获取过程作为连续学习中的下一个任务，基于连续学习，得到下一个领域文本的特征的线性变换结果；通过两个全连接层进行多分类计算，得到下一个领域文本是否为实体的开始位置和是否为实体的结束位置的判定结果；根据下一个领域文本中开始位置和结束位置组成的结果对，通过分类网络判断下一个领域文本所属的类别。本发明极大的提升了不同领域的命名实体识别任务所面临的实体词跨领域的问题的识别能效。
一种文本分类方法终端设备存储介质

[发明专利]基于对比学习的语言表征方法、装置及计算机存储介质-CN202210734008.5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： 2022-06-27 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于对比学习的文本表征方法、装置及存储介质，该方法包括：S1，获得原始语料，原始语料包括原始语句；S2，利用预训练语言模型对原始语句进行数据增强处理，获得原始语句的正例对；S3，利用正例对对对比学习模型进行训练；其中，步骤S2包括：对原始语句进行分词处理；S22，在词语列表中选定的词语前面添加[MASK]标记并利用预训练语言模型来预测[MASK]标记的字符和字符出现的概率；S23，用出现的概率超过预定概率阈值的字符替代[MASK]标记加入到原始语句中，获得原始语句的一个增强语句，原始语句与增强语句构成原始语句的一个正例对。上述方案通过使用对比学习的思想提高了文本表征的效果。
基于对比学习语言表征方法装置计算机存储介质