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]一种无参考民航管制语音质量智能评价方法-CN202311186111.1在审
  • 吴岳洲;李贵民;崔枝腾;傅强 - 中国民用航空飞行学院
  • 2023-09-14 - 2023-10-20 - G10L25/18
  • 本发明涉及语音质量评估技术领域,公开了一种无参考民航管制语音质量智能评价方法,先整理收集干净原始‑待测评语音数据,并对待测评管制语音数据进行MOS标注,用于后续神经网络模型训练;然后通过梅尔滤波器提取管制语音频谱特征,采用滑动窗口技术将梅尔频谱划分为若干个相互重叠的子段;通过自适应卷积神经网络对梅尔频谱子段提取浅层特征;采用残差神经网络和双向长短时记忆网络的并行网络框架,对语音特征进行时空域特征提取;最后通过自注意力全连接层将语音特征映射到MOS值。本发明解决了评价结果容易受评价者主观意识和专业能力影响、评价结果重复性较差等问题,提高了民航管制语音质量评价的智能化和准确性。
  • 一种参考民航管制语音质量智能评价方法
  • [发明专利]联邦学习建模优化方法、设备、可读存储介质及程序产品-CN202111154625.X在审
  • 康焱;吴岳洲 - 深圳前海微众银行股份有限公司
  • 2021-09-29 - 2021-12-31 - G06N20/20
  • 本申请公开了一种联邦学习建模优化方法、设备、可读存储介质及程序产品,应用于第一设备,所述联邦学习建模优化方法包括:获取特征提取模型生成的第一样本特征,以及待训练特征生成模型生成的第二样本特征;通过待训练特征判别模型判别第一样本特征和第二样本特征,迭代优化待训练特征生成模型,得到特征生成模型;将特征生成模型和分类模型发送至第二设备,以供第二设备依据各第一设备发送的特征生成模型和分类模型,迭代优化全局特征生成模型和全局分类模型,以供第一设备依据迭代优化的全局特征生成模型和全局特征分类模型,构建目标特征提取模型和目标分类模型。本申请解决了联邦学习方法存在泄露参与方数据隐私的风险的技术问题。
  • 联邦学习建模优化方法设备可读存储介质程序产品
  • [发明专利]联邦学习建模优化方法、设备、可读存储介质及程序产品-CN202111151142.4在审
  • 康焱;吴岳洲 - 深圳前海微众银行股份有限公司
  • 2021-09-29 - 2021-12-14 - G06N20/20
  • 本申请公开了一种联邦学习建模优化方法、设备、可读存储介质及程序产品,应用于第一设备,所述联邦学习建模优化方法包括:依据特征提取模型生成第一训练样本对应的第一样本特征,并依据特征生成模型生成第一噪音数据和第一真实分类标签共同对应的第二样本特征;依据第一真实分类标签、第一样本特征以及第二样本特征,迭代训练得到特征生成模型;将特征生成模型和分类模型发送至第二设备,以供第二设备构建目标全局特征生成模型和目标全局分类模型;依据目标全局特征生成模型,对特征提取模型和目标全局分类模型进行迭代优化,得到目标特征提取模型和目标分类模型。本申请解决了联邦学习方法存在泄露参与方数据隐私的风险的技术问题。
  • 联邦学习建模优化方法设备可读存储介质程序产品

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