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]语音合成方法及系统-CN202111512624.8在审
  • 朱海 - 四川启睿克科技有限公司
  • 2021-12-08 - 2022-03-29 - G10L13/02
  • 本发明提供了一种语音合成方法,包括:获取目标说话人的目标频谱特征;基于识别模型对所述目标频谱特征的处理,获得所述目标说话人的语音识别向量;基于预测模型对所述目标频谱特征的处理,分别获得音素级、音节级、句子级目标声学预测向量;基于编码模型对待合成文本的处理,获得文本编码向量;基于解码模型对所述音素级、音节级、句子级目标声学预测向量及所述文本编码向量的处理,得到预测频谱特征;基于声码模型对所述预测频谱特征的处理,获得合成音频
  • 语音合成方法系统
  • [发明专利]一种超分辨率音频生成方法、计算机设备及存储介质-CN202210043395.8在审
  • 亢祖衡;彭俊清;王健宗 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2022-01-14 - 2022-04-26 - G10L21/007
  • 本申请实施例提供一种超分辨率音频生成方法、计算机设备及存储介质,涉及信号处理技术领域,其中超分辨率音频生成方法包括:将低分辨率音频输入包括生成器和判别器的生成对抗网络的音频样本生成模型,输出超分辨率音频样本,基于超分辨率音频的频谱特征集合和低分辨率音频的频谱特征集合,进行特征融合,得到目标全频带频谱,通过频域变换的逆变换得到目标全频带频谱对应的音频,即超分辨率音频,由于本方案中,将原始的低分辨率音频的频谱特征集合与通过音频样本生成模型生成的超分辨率音频样本的频谱特征集合进行融合,进而基于特征融合得到的目标全频带频谱得到超分辨率音频,避免了原始音频的特征信息丢失,提高了生成音频的质量。
  • 一种分辨率音频生成方法计算机设备存储介质
  • [发明专利]流体测定装置、流体测定方法以及程序-CN201980007436.4在审
  • 长坂优志 - 京瓷株式会社
  • 2019-01-23 - 2020-08-21 - G01F1/66
  • 一实施方式所涉及的流体测定装置具备:发光部,能够向包含流体的被照射物照射光;光接收部,能够对由流体散射的散射光进行接收;以及控制部,具有基于散射光来生成频谱的生成部、以及基于频谱特征分量来推定流体的流动状态的推定部并且,控制部在由生成部生成基于测定对象的流体的第1频谱、以及基于已知的流动状态的流体的第2频谱之后,由推定部对比第1频谱特征分量和第2频谱特征分量,从而能够推定测定对象的流体的流动状态。
  • 流体测定装置方法以及程序
  • [发明专利]基于频谱图极大极小峰谷轨迹的音频分类方法与系统-CN202210373422.8在审
  • 何萍;朱磊;徐晓华;李泽正 - 扬州大学
  • 2022-04-11 - 2022-08-02 - G10L25/51
  • 本发明公开了一种基于频谱图极大极小峰谷轨迹的音频分类方法与系统,首先对音频进行切片,计算每个音频切片的频谱图;然后基于频谱图的振幅轴,计算振幅的极大值点的位置和振幅大小并排序,分别构造极大位置矩阵和极大振幅矩阵,连接后构造极大峰值特征矩阵;并计算振幅的极小值点的位置和振幅大小并排序,分别构造极小位置矩阵和极小振幅矩阵,连接后构造极小谷值特征矩阵,进而得到极大极小峰谷特征矩阵;最后将极大极小峰谷特征矩阵输入卷积神经网络本发明对频谱图峰值轨迹和频谱图谷值轨迹之间的相互关系上进行了更为充分的探索;在输入模型之前对频谱图的轨迹特征进行了特征的聚合,可以提高分类的准确性。
  • 基于频谱极大极小轨迹音频分类方法系统
  • [发明专利]一种说话人识别方法及系统-CN202310300551.9在审
  • 李郡;王路远;王啸;尚德龙;周玉梅 - 中科南京智能技术研究院
  • 2023-03-27 - 2023-06-23 - G10L25/24
  • 该方法包括获取训练好的循环生成对抗网络;获取实时音频数据;提取所述实时音频数据的帧级别梅尔频谱特征,并对提取的实时音频数据的帧级别梅尔频谱特征进行语音活动检测,确定实时音频数据中含有语音的帧级别梅尔频谱特征;将实时音频数据中含有语音的帧级别梅尔频谱特征和注册音频数据中含有语音的帧级别梅尔频谱特征分别利用训练好的循环生成对抗网络中的普通语音帧级别梅尔频谱特征生成器进行映射,确定第一输出结果和第二输出结果;根据第一输出结果和第二输出结果以及说话人识别系统的神经网络模型
  • 一种说话识别方法系统
  • [发明专利]一种麻醉深度估计系统-CN201811502030.7有效
  • 梁振虎;管文锦 - 燕山大学
  • 2018-12-10 - 2021-01-08 - A61B5/369
  • 所述方法包括:获取脑电信号训练数据;提取脑电信号训练数据的频谱特征图;将频谱特征图输入至卷积神经网络模型中,采用遗传算法对卷积神经网络模型中的初始权重进行优化,得到卷积神经网络优化模型;将频谱特征图作为卷积神经网络优化模型的输入,采用反向传播算法对卷积神经网络优化模型中的权重进行调节,得到训练好的卷积神经网络优化模型;获取待检测者当前的脑电信号数据;提取当前的脑电信号数据的频谱特征图,得到待检测频谱特征图;将待检测频谱特征图输入至训练好的卷积神经网络优化模型中
  • 一种麻醉深度估计系统

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