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公开(公告)号：CN108990056A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810832447.3
申请日：2018-07-26
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种无线路由器及其控制方法、装置、可读存储介质，本申请获取到接入无线路由器的设备硬件地址，并将获取的设备硬件地址与预置的白名单进行匹配，该白名单中包含了允许接入的目标设备硬件地址，通过匹配，若确定白名单中与任意一个设备硬件地址不匹配，则说明不存在合法用户接入无线路由器的需求，因此可以控制无线路由器进入休眠状态，在不影响合法用户正常使用的情况下，达到降低无线路由器功耗的目的，同时，无线路由器进入休眠状态后，非法用户也无法连接无线路由器，从而防止蹭网、窥探等行为的发生，保护了无线路由器机主的隐私安全。同时也易实现路由器的自动开启。
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公开(公告)号：CN107450725A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710642541.8
申请日：2017-07-31
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种人机交互应用平台及方法，该平台包括：技能构建接口模块，用于向开发者提供技能构建接口，以使开发者通过该接口构建技能；模板添加模块，用于接收开发者为所述技能添加的说法模板，所述说法模板中包含一个或多个语义槽，每个语义槽对应一个实体；所述实体包括：静态实体和/或动态实体；实体关联模块，用于获取所述语义槽对应实体的实体数据，以将所述语义槽关联到其对应的实体；所述实体关联模块包括：静态实体关联模块和/或动态实体关联模块。利用该平台开发的人机交互应用可以适用于多种不同的应用场景，提高了应用的灵活性，提高了应用开发效率；而且，可以针对同一应用领域，无需重复开发。
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公开(公告)号：CN106157977A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201510169265.9
申请日：2015-04-10
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种唱歌评测方法及系统，属于语音信号处理技术领域。该唱歌评测方法包括：获取用户演唱歌曲中当前句子的录音数据；获取所述当前句子的标准乐谱数据；在包含所述当前句子的录音数据的起始位置的搜索窗长范围内查找最佳偏移帧数；根据所述最佳偏移帧数对所述当前句子的录音数据进行平移，以使所述当前句子的录音数据与所述标准乐谱数据在时间上同步；对平移后的所述当前句子的录音数据进行评分；根据用户演唱歌曲的每个句子的评分得到所述用户演唱歌曲的评分结果。该唱歌评测方法，计算过程简单、评分准确，能够满足实时打分的应用需求。
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公开(公告)号：CN106157976A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201510169264.4
申请日：2015-04-10
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种唱歌评测方法及系统，属于语音信号处理技术领域。该唱歌评测方法包括：获取用户演唱歌曲的录音数据；在所述录音数据的起始端点和结束端点之间的不同位置开始依次截取多段设定长度的录音数据，得到多个数据段；逐一计算每个所述数据段与歌曲的标准音频数据的音高差值，并将音高差值最小的数据段的起始端点作为检测起始点；计算从所述检测起始点开始的数据段与所述歌曲的标准音频数据的相似度得分；将所述相似度得分作为评测结果。该唱歌评测方法及系统，计算过程简单、评分准确，能够满足实时打分的应用需求。
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公开(公告)号：CN114333795B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202111592910.X
申请日：2021-12-23
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G10L15/06 , G10L15/18 , G10L15/183 , G10L15/26 , G06F40/30
Abstract: 本申请公开了一种语音识别方法和装置、计算机可读存储介质，属于语音交互技术领域。所述语音识别方法先根据语音信息获取第一文本，并获取第一语义；其中第一文本包括第一实体文本序列，第一语义包括与第一实体文本序列对应的第一实体语义，且第一实体语义有对应的实体类型标签；再判断第一语义是否符合预设标准；若是，将第一语义作为语音识别结果；否则，将第一文本中的第一实体文本序列替换为对应的发音编码序列，并为发音编码序列添加实体类型标签，以获得纠错文本；根据发音编码序列获得第二实体文本序列，并使实体类型标签与第二实体文本序列相匹配，以获得第二文本；利用第二文本获取语音识别结果。本申请提高语音识别及语义理解的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119889362A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510110724.X
申请日：2025-01-23
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G10L25/51 , G10L25/63 , G10L15/26 , G06F16/3329
Abstract: 本申请公开了一种基于大模型的交互方法、装置、相关设备及程序产品，通过识别本轮交互请求的语音对应的本轮交互文本，确定本轮交互请求的说话人角色信息。为避免大模型对人人对话、噪音等无效请求进行响应，调用大模型，指示大模型结合总交互人数、说话人角色信息、本轮及历史交互文本等信息，确定本轮交互请求的对话状态信息，该信息包括表征大模型本身是否被用户指示进行回答的输出指示信息及话题属性信息，结合对话状态信息，判定本轮交互请求大模型是否需要进行响应，在需要进行响应时，调用大模型生成本轮交互请求的对话回复并输出。本申请方案可以降低针对人人对话、噪音等数据的无效响应，提升人机交互整体的智能性及交互流畅度。
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公开(公告)号：CN119415653A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411513461.9
申请日：2024-10-28
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06F16/3332 , G06F16/334 , G06N3/006 , G06N5/04
Abstract: 本发明提供一种对话交互方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括：获取当前对话数据；基于所述当前对话数据的意图检索结果，确定与所述意图检索结果对应的对话交互示例；基于所述对话交互示例、所述当前对话数据和历史对话交互数据，进行对话交互。本发明提供的方法、装置、电子设备和存储介质，通过当前对话数据的意图检索结果，确定与意图检索结果对应的对话交互示例，实现了智能、灵活的不同交互类型的对话交互切换。基于对话交互示例、当前对话数据和历史对话交互数据，进行对话交互，实现了适用性强且准确的对话交互。
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公开(公告)号：CN119248834A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411351015.2
申请日：2024-09-26
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/2455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/045
Abstract: 本申请公开了一种信息检索方法、装置、相关设备及计算机程序产品，本申请配置了专家模型集合，包含两个以上的专家模型，不同专家模型对应不同的检索领域，对于用户的查询请求，通过配置的动态路由网络动态调配专家模型集合中每个专家模型的输出权重，通过调用每个专家模型，基于查询请求在信息检索库中执行检索，得到每个专家模型的检索结果，按照各个专家模型的输出权重，对各个专家模型的检索结果进行合并，得到最终的检索结果。本申请提供了一个更加强大的集成学习框架，实现更高的检索精度和更广的适用范围，提升了对于复杂多样化信息数据检索结果的准确性。
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公开(公告)号：CN118918889A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410838407.5
申请日：2024-06-26
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请提出一种交互处理方法、装置、设备、人机交互系统及程序产品，该方法包括：获取用户交互语音以及多模交互信息，所述多模交互信息包括历史交互信息、用户状态信息、用户行为信息、交互场景信息、环境状态信息中的至少一种；通过对所述用户交互语音以及所述多模交互信息进行规整和意图识别，确定用户意图；所述意图识别用于识别显在意图和潜在意图，所述用户意图包括至少一个显在意图和/或至少一个潜在意图；响应所述用户意图，并生成响应信息。采用上述的交互处理方法能够实现更加智能、更加自然的人机交互。
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公开(公告)号：CN118862871A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410847839.2
申请日：2024-06-27
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F40/258 , G06F40/30 , G06F40/174 , G06F40/186 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06F16/332 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供一种标题识别、知识库构建方法、装置、电子设备和存储介质，标题识别方法包括：基于文档中各段落的文字内容和样式，确定输入文本；基于大型语言模型，应用输入文本，识别文档的标题信息。本发明提供的方法、装置、设备和介质，实现了全自动化的标题识别，以及全自动化的知识库构建；基于文档中各段落的文字内容和样式构建输入文本，使得大型语言模型在基于输入文本针对文档进行标题识别时，可以将文档中文字内容的语义以及文档中的样式结合起来，避免单独基于语义或者单独基于样式进行标题识别所存在的局限性，并且相较于针对每个页面的样式进行标题分析的方案，能够更好地参考文档的整体语义，从而提高标题识别的可靠性和准确性。
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