基于端计算的电池信息语音播报方法和装置

    公开(公告)号:CN117153144B

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311425249.2

    申请日:2023-10-31

    Abstract: 本申请涉及一种基于端计算的电池信息语音播报方法和装置,其中,该电池信息语音播报方法应用于换电设备中的电池管理系统,包括:获取目标电池在当前状态下的参数信息,将所述参数信息进行文本转换得到文本数据;根据预先训练的语音合成模型将所述文本数据转换为语音信号;根据所述语音信号控制播放器进行语音播报;所述语音合成模型被配置为融合EDSA网络的Transformer TTS模型,具体包括编码器和解码器,所述解码器包括所述EDSA网络,和与所述EDSA网络数据链接的自注意力层;所述EDSA网络用于对所输入的多维度特征数据进行线性计算得到处理数据;所述自注意力层用于对所述处理(56)对比文件吴邦誉;周越;赵群飞;张朋柱.采用拼音降维的中文对话模型.中文信息学报.2019,(第05期),全文.

    一种基于对比学习的电池数据处理模型的无监督训练方法

    公开(公告)号:CN117436500B

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202311746435.6

    申请日:2023-12-19

    Abstract: 本申请实施例提供的一种基于对比学习的电池数据处理模型的无监督训练方法,通过输入层获取训练数据集;通过编码层,分别将原始电池数据和正样本数据映射至嵌入式空间,得到低维度的电池编码表示;通过投影层提取原始电池数据和正样本数据的低维度的电池编码表示,得到嵌入式表示;通过动量编码器,在分别将原始电池数据和负样本数据映射至嵌入式空间的过程中,基于编码层的迭代参数,以动量的方式更新动量编码器的参数,得到负样本数据的电池编码表示;对目标模型进行优化训练。该模型经过简单微调之后,即可用于各种与电池相关的任务,解决了相关技术中对电池数据的分析处理方法复杂度较高的问题,提升了电池数据相关分析任务的效率。

    一种基于对比学习的电池数据处理模型的无监督训练方法

    公开(公告)号:CN117436500A

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202311746435.6

    申请日:2023-12-19

    Abstract: 本申请实施例提供的一种基于对比学习的电池数据处理模型的无监督训练方法,通过输入层获取训练数据集;通过编码层,分别将原始电池数据和正样本数据映射至嵌入式空间,得到低维度的电池编码表示;通过投影层提取原始电池数据和正样本数据的低维度的电池编码表示,得到嵌入式表示;通过动量编码器,在分别将原始电池数据和负样本数据映射至嵌入式空间的过程中,基于编码层的迭代参数,以动量的方式更新动量编码器的参数,得到负样本数据的电池编码表示;对目标模型进行优化训练。该模型经过简单微调之后,即可用于各种与电池相关的任务,解决了相关技术中对电池数据的分析处理方法复杂度较高的问题,提升了电池数据相关分析任务的效率。

    基于端计算的电池信息语音播报方法和装置

    公开(公告)号:CN117153144A

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202311425249.2

    申请日:2023-10-31

    Abstract: 本申请涉及一种基于端计算的电池信息语音播报方法和装置,其中,该电池信息语音播报方法应用于换电设备中的电池管理系统,包括:获取目标电池在当前状态下的参数信息,将所述参数信息进行文本转换得到文本数据;根据预先训练的语音合成模型将所述文本数据转换为语音信号;根据所述语音信号控制播放器进行语音播报;所述语音合成模型被配置为融合EDSA网络的Transformer TTS模型,具体包括编码器和解码器,所述解码器包括所述EDSA网络,和与所述EDSA网络数据链接的自注意力层;所述EDSA网络用于对所输入的多维度特征数据进行线性计算得到处理数据;所述自注意力层用于对所述处理数据以及所述编码器输出的数据进行处理。

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