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[发明专利]音频识别方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110436379.0在审
发明人：赵晴 -专利权人：京东数字科技控股股份有限公司
申请日： 2021-04-22 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：所述方法包括：接收音频流信息，所述音频流信息中包括：音频流采样率；根据所述音频流采样率获取声学模型的输入控制参数，以及解码器的解码参数；接收音频流片段；根据所述输入控制参数，将所述音频流片段输入声学模型，获取得分列表；根据所述解码参数，将所述得分列表输入解码器中，获取所述音频流片段的识别结果。本申请实施例中，根据接收到的音频流采样率，获取声学模型的输入控制参数以及解码器的解码参数，根据声学模型和解码器获得识别结果，无需根据采样率配备多套系统，可以减少成本。
音频识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种低功耗的自定义唤醒词语音识别系统及方法-CN202011057902.0在审
发明人：刘玲;欧阳鹏;尹首一 -专利权人：江苏清微智能科技有限公司
申请日： 2020-09-29 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：包括：语音数据采集模块、声学特征提取模块、唤醒词检测模块、自定义唤醒词模块、预置字典模块、发音字典生成器、字典生成器、语言模型生成器、解码图生成器、深度学习模型、通用声学模型和解码器。当设备需要自定义唤醒词时，通过自定义唤醒词模块接收唤醒词后输出自定义唤醒词表，通过解码图生成器生成静态解码图，通过解码器将静态解码图和通用声学模型解码判断是否含有激活词。
一种功耗自定义唤醒词语识别系统方法

[发明专利]一种基于辅助表示融合的非自回归神经机器翻译方法-CN202110592517.4有效
发明人：杜权;刘兴宇 -专利权人：沈阳雅译网络技术有限公司
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明公开一种基于辅助表示融合的非自回归神经机器翻译方法，步骤为：构造自回归神经机器翻译模型；构建训练平行语料，训练一个只有一层解码器的模型；构造非自回归神经机器翻译模型；将自回归神经机器翻译模型解码器最顶层的前馈神经网络后的输出与非自回归神经机器翻译模型编码器的顶层表示进行加权融合，作为非自回归神经机器翻译模型解码器的输入；编码器提取源语句子信息，解码器根据该源语句子信息来预测对应的目标语句子；完成非自回归神经机器翻译模型的训练；将源语句子送入非自回归神经机器翻译模型中，解码出不同长度的翻译结果本发明结合自回归模型和非自回归模型的优点，在损失了较小性能的情况下，能够获得7～9倍的速度提升。
一种基于辅助表示融合回归神经机器翻译方法

[发明专利]语音解码方法、装置、引擎及存储介质-CN202010155132.7在审
发明人：赵伟伟 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2020-03-06 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G10L19/008 文献下载
摘要：本发明公开了一种语音解码方法、装置、引擎及存储介质，所述方法应用于语音解码引擎，当接收到多个语音解码请求时，申请多个线程级解码通道，所述多个语音解码请求与所述多个线程级解码通道一一对应；利用所述多个线程级解码通道分别调用通用模型，对所述多个语音解码请求中的语音流数据进行并行解码处理，获得解码结果，并基于所述解码结果响应所述多个语音解码请求。由此，通过多个线程级解码通道并行处理多个语音解码请求，请求多个线程级解码通道共用一个通用模型，实现了语音解码的线程级的并行处理，降低了硬件成本，提高了语音解码的并发能力和解码效率。
语音解码方法装置引擎存储介质

[发明专利]一种模型获取方法、模型获取装置及智能设备-CN202011567053.3在审
发明人：顾在旺;程骏;胡淑萍;王东;张惊涛;郭渺辰;庞建新 -专利权人：深圳市优必选科技股份有限公司
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种模型获取方法、模型获取装置、智能设备及计算机可读存储介质。其中，该方法包括：通过待训练的特征提取编码器对样本图像进行编码；分别通过待训练的边缘检测解码器及待训练的人像分割解码器对编码结果进行解码，得到边缘检测解码器所输出的样本图像的边缘结果，以及人像分割解码器所输出的样本图像的分割结果；基于边缘结果、分割结果及样本图像计算总损失；根据总损失，对边缘检测解码器、人像分割解码器及特征提取编码器进行优化，在总损失达到收敛后，获得由已训练的特征提取编码器及已训练的人像分割解码所构成的已训练的人像分割模型通过本申请方案，可使得人像分割模型的人像分割结果更为精准。
一种模型获取方法装置智能设备

[发明专利]多媒体数据描述模型的训练方法和描述信息的生成方法-CN202010478653.6在审
发明人：林科;甘卓欣 -专利权人：北京三星通信技术研究有限公司;三星电子株式会社
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： H04N19/42 文献下载
摘要：本申请提供了多媒体数据描述模型的训练方法和描述信息的生成方法，该模型包括依次级联的编码模块和解码模块，解码模块包括至少一个解码器，该训练方法包括：获取训练数据集；基于训练数据集对模型进行训练，直至模型的总损失函数收敛；总损失函数包括第一损失函数，训练时，对于训练数据集中的每一样本多媒体数据，将该样本多媒体数据输入至编码模块中，得到编码特征，将编码特征分别输入至各解码器中，得到各解码器的第一解码结果；基于各样本多媒体数据的各描述标注和对应于各解码器的第一解码结果
多媒体数据描述模型训练方法信息生成

[发明专利]文本的生成方法和装置-CN202111181916.8在审
发明人：王逸凡 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2021-10-11 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本公开提供一种文本的生成方法和装置，其中，方法包括：获取用于生成文本的素材；将所述素材输入至文本生成模型的编码器中，生成文本生成模型中的各个编码层的编码结果；其中，所述文本生成模型包括编码器和解码器，所述编码器包括多个编码层，所述解码器包括多个解码层；基于各个编码层的编码结果对应的权重，确定输出至解码器的各个解码层的编码向量；确定每个解码层的查询向量，基于所述编码向量和查询向量，确定所述每个所述解码层的输出结果，并将所述解码层的输出结果生成所述文本本公开通过对文本生成模型中编码层的低层的语法信息的关注，减少文本生成的信息损失，提高生成文本的准确度。
文本生成方法装置

[发明专利]一种语音识别方法-CN202310064142.3在审
发明人：李林峰;牛坤;黄海荣 -专利权人：湖北星纪魅族科技有限公司
申请日： 2023-01-11 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G10L15/183 文献下载
摘要：本申请提供一种语音识别方法，该方法包括：获取待识别音频的特征数据；将所述特征数据输入到声学模型中，得到所述特征数据对应的时序标签矩阵；通过第一语言模型对所述时序标签矩阵进行解码，得到多个解码路径及其对应的概率得分，将概率得分前N的解码路径确定为N个第一解码结果，其中，N为正整数；基于所述N个第一解码结果、上一轮语音交互领域和当前场景领域确定对应的目标意图领域；基于所述目标意图领域确定相对应的第二语言模型，通过所述第二语言模型，对所述概率得分前N的解码路径重新计算概率值，生成第二解码结果；基于所述第二解码结果确定所述待识别音频的语音识别结果。
一种语音识别方法

[发明专利]低分辨中间编码图像的超分辨与数字解码集成处理方法-CN202211608533.9在审
发明人：冯斌;魏畅 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种低分辨中间编码图像的超分辨与数字解码集成处理方法，包括：建立包括高分辨清晰图像集、高分辨中间编码图像集和低分辨中间编码图像集的图像数据库；构建超分辨子网络并利用低分辨中间编码图像集和高分辨中间编码图像集进行预训练；构造超分辨与数字解码集成网络模型，超分辨与数字解码集成网络模型包括串联的超分辨子网络和数字解码子网络；利用低分辨中间编码图像集和高分辨清晰图像集，对超分辨与数字解码集成网络模型进行训练；将原始低分辨中间编码图像输入训练后的超分辨子网络和数字解码子网络集成网路模型，获得对应的超分辨解码图像。本发明的方法能够将模糊的低分辨中间编码图像有效处理为清晰的超分辨解码图像。
分辨中间编码图像数字解码集成处理方法

[发明专利]基于图文识别置信度的标注数据质检方法、设备及介质-CN202211640658.X在审
发明人：吴嘉嘉;赵坤;杜俊 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V10/98 文献下载
摘要：本发明公开一种基于图文识别置信度的标注数据质检方法、设备及介质，方法包括：步骤1，用已标注数据训练得到正向解码模型；步骤2，将具有待质检标注数据的图像输入正向解码模型得出待质检标注数据的正向解码得分；步骤3，用已标注数据训练得到反向解码模型；步骤4，将具有相同待质检标注数据的图像输入反向解码模型得出反向解码得分；步骤5，将正向解码得分和反向解码得分加权融合得到标注质量得分作为待质检标注数据的置信度；步骤
基于图文识别置信标注数据质检方法设备介质

[发明专利]基于代理模型Volterra建模的脑电信号编码解码方法-CN201811566452.0有效
发明人：张玉梅;戎宇莹;吴晓军;李丛 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2018-12-19 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：一种基于代理模型Volterra建模的脑电信号编码解码方法，由对输入的混沌脑电信号进行预处理、用Volterra建模方法构建预测模型、确定混沌脑电信号预测模型并预测脑电信号、编码解码步骤组成。本发明采用教与学优化方法，建立了混沌脑电信号的Volterra预测模型，得到脑电信号的预测数据，完成混沌脑电信号的编码解码。本发明具有对脑电信号的混沌特点，快速准确地实现对混沌脑电信号进行编码和解码，可用于对混沌脑电信号进行编码和解码。
基于代理模型 volterra 建模电信号编码解码方法

[发明专利]一种基于多模型学习集成的动态自适应脑机接口解码方法-CN202210950240.2有效
发明人：祁玉;王跃明;祝歆韵;朱君明;张建民 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-08-09 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模型学习集成的动态自适应脑机接口解码方法，在训练过程中使用迭代方式自主学习多个线性模型，并在脑机接口系统测试解码过程中，根据数据情况自动切换线性模型，实现自适应脑信号解码。通过上述自主学习多模型，并分时集成的策略，能够融合刻画不同特征线性解码器的能力，提高运动脑机接口系统的准确性和稳定性，在一定程度上解决了脑机接口系统因神经信号非稳态性造成的解码性能不稳定问题。
一种基于模型学习集成动态自适应接口解码方法

[发明专利]放疗计划报告和医学影像检查报告的电子显示方法和电子设备-CN201611235909.0有效
发明人：荣成城 -专利权人：上海联影医疗科技股份有限公司
申请日： 2016-12-28 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G16H20/40 文献下载
摘要：该方法包括以下步骤：从报告扫描获得基本信息编码和模型信息编码，其中该模型信息编码包括感兴趣区域模型编码；解码该基本信息编码；解码该模型信息编码；根据解码获得的基本信息和模型信息生成三维场景；显示该三维场景
放疗计划报告医学影像检查电子显示方法电子设备

[发明专利]立体声声音解码方法和立体声声音解码系统-CN202310177584.9在审
发明人： T·瓦尔兰科特;M·杰利内克 -专利权人：沃伊斯亚吉公司
申请日： 2016-09-22 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G10L19/008 文献下载
摘要：本公开涉及一种立体声声音解码方法和立体声声音解码系统。所述立体声声音解码方法包括：接收包括主声道的编码参数和辅声道的编码参数的编码参数，其中所述主声道编码参数包括该主声道的LP滤波系数；响应于该主声道编码参数解码该主声道；和使用多个编码模型之一来解码该辅声道，其中(a)所述编码模型的至少一个使用所述主声道LP滤波系数来解码该辅声道，和(b)所述编码模型中的至少一个使用除了所述LP滤波系数之外的主声道编码参数来解码该辅声道。
立体声声音解码方法系统

[发明专利]一种报文解码策略的确定方法及装置-CN202310288795.X在审
发明人：潘霆家;徐静 -专利权人：杭州安恒信息技术股份有限公司
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种报文解码策略的确定方法及装置，涉及报文解码领域，在获取到报文之后，将报文发送给预设机器学习模型，以便确定报文的类型和解码策略，当报文为正常报文时，基于得到的解码策略对报文进行解码，并放行报文；当报文为恶意报文时，拒绝报文，该预设机器学习模型预先由多个正常报文和恶意报文训练得到的。通过机器学习模型先确定出报文的类型及其需要的解码策略，不需要安全引擎对报文执行多次不同类型的解码策略；当报文为恶意报文时，可以不需要执行解码策略；当报文为正常报文时，可以直接确定出该报文最佳的解码策略，只需要执行一次解码策略即可，有效降低了系统内存的占用量，提高了报文的解析解码效率。
一种报文解码策略确定方法装置

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