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]语音识别、语音识别模型训练方法、装置、介质及设备-CN202211637702.1在审
  • 徐启航;万根顺;熊世富;高建清;潘嘉;刘聪 - 科大讯飞股份有限公司
  • 2022-12-16 - 2023-04-25 - G10L15/02
  • 本申请实施例公开了一种语音识别、语音识别模型训方法、装置、存储介质及设备,该方法包括:通过在语音识别模型的编码网络模块中加入混合专家网络和嵌入模块,利用嵌入模块对目标语音数据的目标声学特征序列进行语音特征提取处理,以得到目标语音嵌入特征,将目标语音嵌入特征和目标声学特征序列输入至混合专家网络的神经网络模块中进行编码处理,使得混合专家网络的神经网络模块中可以得到与语言相关的特征和目标声学特征序列,提高混合专家网络的神经网络模块的输出结果的准确性,将输出结果输入至解码网络模块中进行解码处理,以得到目标语音数据的识别文本,可提高各种语言混说场景中的语音识别的准确率。
  • 语音识别模型训练方法装置介质设备
  • [发明专利]一种语音识别方法、装置、存储介质及设备-CN202211739937.1在审
  • 吴华鑫;刘迪源;潘嘉;刘庆峰 - 科大讯飞股份有限公司
  • 2022-12-31 - 2023-04-25 - G10L15/02
  • 本申请公开了一种语音识别方法、装置、存储介质及设备,该方法包括:首先生成目标语音的音频特征,然后将其输入至预先构建的语音识别模型,识别得到目标语音的音素识别结果和初始文本识别结果中的第一实体词汇及其位置信息;接着利用预先构建的领域专业实体词汇列表,对目标语音的音素识别结果进行解码,得到第二实体词汇;确定第一实体词汇和第二实体词汇各自对应的相似实体词汇,并利用预设的语言模型对这些相似实体词汇、第一实体词汇、第二实体词汇进行打分,得到打分结果;再根据打分结果,判断是否需要利用第二实体词汇或任一相似实体词汇对第一实体词汇进行纠错处理,若是,则在纠错后确定目标语音的最终识别结果,以提高语音识别效果。
  • 一种语音识别方法装置存储介质设备
  • [发明专利]语音识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211726658.1在审
  • 吴航;潘嘉 - 科大讯飞股份有限公司
  • 2022-12-29 - 2023-04-18 - G10L15/06
  • 本发明涉及语音识别技术领域,提供一种语音识别方法、装置、电子设备及存储介质,该方法通过对音频数据中目标实体特征的提取,可以大大提高语音识别结果的准确性,提升语音识别的效率并降低语音识别的成本。语音识别模型中的音频实体特征提取单元基于无文字标注的音视频训练样本训练得到,不仅不需要人工标注,降低标注成本,还可以充分挖掘音频数据和视频数据的内在联系,使该预训练过程更加关注于音频中的实体,可以应用于语音识别类下游任务中,使语音识别模型具有提升热词识别效果的能力。而且,该语音识别模型能够完成不同类型的语音识别任务,可以提高语音识别模型的泛化性,扩展了语音识别模型的应用场景。
  • 语音识别方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种预训练方法及相关方法和设备-CN202310093381.1在审
  • 张景宣;万根顺;付中华;潘嘉;高建清;刘聪;胡国平;刘庆峰 - 科大讯飞股份有限公司
  • 2023-01-18 - 2023-04-11 - G06N3/0464
  • 本发明提供了一种预训练方法及相关方法和设备,其中,预训练方法包括:获取多模态训练数据;基于包括编码部分和辅助训练部分的学生模型,对多模态训练数据进行编码,得到第一编码结果,并基于第一编码结果预测特征;基于只包括编码部分的教师模型,对多模态训练数据进行编码,得到第二编码结果,并基于第二编码结果确定目标特征;以使基于第一编码结果预测的特征趋近于目标特征为目标,对学生模型进行参数更新,教师模型的参数随学生模型参数的更新而更新;训练结束后得到的学生模型作为目标预训练模型。本发明提供的预训练方法可适用于多模态数据应用场景,还可适用于单模态数据应用场景,且本发明提供的预训练方法具有较高的模型训练效率。
  • 一种训练方法相关设备
  • [发明专利]一种文本标点调整方法及装置-CN201811222435.5有效
  • 孔常青;潘嘉;高建清;王智国 - 科大讯飞股份有限公司
  • 2018-10-19 - 2023-04-07 - G06F40/10
  • 本申请公开了一种文本标点调整方法及装置,该方法包括:在获取到待添加标点的初始文本后,为该初始文本添加标点,得到目标文本,然后根据目标文本中的目标位置对应的标点判定特征,对目标位置进行标点调整或不进行标点调整。可见,本申请实施例先对待添加标点的初始文本进行一次标点添加,得到带标点的目标文本,再对目标文本进行一次标点调整,这样,通过对添加标点后的目标文本进行标点修改,可以提升标点添加结果的效果,从而提升了用户体验。
  • 一种文本标点调整方法装置
  • [发明专利]输入法候选词条确定方法、装置、设备及可读存储介质-CN201810757305.5有效
  • 张强;潘嘉;王智国 - 科大讯飞股份有限公司
  • 2018-07-11 - 2023-04-07 - G06F3/023
  • 本申请公开了一种输入法候选词条确定方法、装置、设备及可读存储介质,本申请通过获取输入的当前编码信息及当前编码信息之前输入的历史编码信息对应的历史词序列,进一步按照当前的输入法语种,对当前编码信息进行解码得到候选词,本申请结合历史词序列中的历史词,也即考虑候选词之前的历史词,预测候选词的表达语种,进而将候选词按照表达对应的表达语种,表达为候选词条并输出。由此可见,本申请方案能够实现根据历史词来预测输入的当前编码信息对应候选词的表达语种,进而将候选词按照预测的表达语种表达为候选词条输出,不需要用户在不同语种的输入法之间进行切换,大大提高了输入效率。
  • 输入法候选词条确定方法装置设备可读存储介质
  • [发明专利]逆导型IGBT器件及其形成方法-CN202211491918.1在审
  • 陈思彤;潘嘉;杨继业 - 华虹半导体(无锡)有限公司;上海华虹宏力半导体制造有限公司
  • 2022-11-25 - 2023-03-31 - H01L29/36
  • 本申请公开了一种逆导型IGBT器件及其形成方法,该器件包括:衬底,衬底中形成有第一栅极和第二栅极,衬底表面,以及第一栅极、第二栅极和衬底之间形成有栅介质层;衬底的正面至第一深度形成有第一掺杂区,衬底的正面至第二深度形成有第一重掺杂区,第二重掺杂区中形成有第三重掺杂区和第四重掺杂区,衬底的背面至第三深度形成有第二掺杂区,衬底的背面至第四深度形成有第二重掺杂区,第二深度小于第一深度,第四深度小于第三深度;第一栅极和第二栅极之间的衬底中形成有柱形掺杂区,柱形掺杂区的底部低于第一栅极和第二栅极的底部,柱形掺杂区的顶部低于第一栅极和所述第二栅极的顶部。
  • 逆导型igbt器件及其形成方法
  • [发明专利]IGBT器件的形成方法-CN202211491496.8在审
  • 潘嘉;杨继业;谢正栋 - 上海华虹宏力半导体制造有限公司;华虹半导体(无锡)有限公司
  • 2022-11-25 - 2023-03-28 - H01L29/06
  • 一种IGBT器件的形成方法,包括:提供衬底,所述衬底包括有源区、以及包围所述有源区的终端区;在所述终端区内形成若干初始隔离结构;在所述有源区内形成若干栅极沟槽;在所述栅极沟槽内和所述衬底上形成栅极材料层,位于所述衬底上的所述栅极材料层覆盖所述初始隔离结构;对所述栅极材料层和所述初始隔离结构进行平坦化处理及回刻蚀处理,使得所述栅极材料层形成栅极结构、以及所述初始隔离结构形成隔离结构。通过先形成所述初始隔离结构和所述栅极材料层,在所述初始隔离结构和所述栅极材料层形成之后,采用一道平坦化工艺同时对所述初始隔离结构和所述栅极材料层进行处理,进而有效减少了工艺步骤,降低了生产成本。
  • igbt器件形成方法
  • [发明专利]特征提取模型的训练方法和数据处理方法及装置-CN202211415707.X在审
  • 万根顺;潘嘉;熊世富;高建清;刘聪;胡国平;刘庆峰 - 科大讯飞股份有限公司
  • 2022-11-11 - 2023-03-28 - G06V10/762
  • 本发明提供一种特征提取模型的训练方法和数据处理方法及装置,其中训练方法包括:获取至少一个模态的样本数据;执行样本数据所属的模态所对应的有监督任务,获取有监督任务执行过程中生成的样本数据的数据特征;对样本数据的数据特征进行聚类,基于聚类结果确定样本数据所属模态下的基准数据特征,并基于基准数据特征与样本数据的数据特征之间的相似度,确定与样本数据相匹配的基准数据特征;基于至少一个模态的样本数据,以及与样本数据相匹配的基准数据特征,训练特征提取模型。本发明提供的方法和装置,能够强化特征提取模型训练时指导标签的区分性和表征能力,从而达到加快特征提取模型收敛速度,提升特征提取模型表达能力的效果。
  • 特征提取模型训练方法数据处理装置

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