-
公开(公告)号：CN116778910A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310505872.2
申请日：2023-05-06
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G10L15/02 , G10L15/06 , G10L15/16 , G10L15/28 , G06F18/2135 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种语音检测方法，包括：获取目标语音，将所述目标语音进行预处理，所述预处理包括预加重、分帧及加窗；确定所述预处理后目标语音的第一声道特征、第一声源波特征和多种第一相关特征；基于所述第一声道特征、第一声源波特征和多种第一相关特征确定所述第一主成分特征；将所述第一主成分特征输入训练好的分类器，输出分类的结果，所述分类结果为伪造语音，或自然语音。本申请利用伪造语音在基频处留下的痕迹信息，利用伪造语音与自然语音在声源和声道特征上的差异以实现伪造语音检测。使用主成分分析的方法分别对声源和声道特征进行筛选，选取具有较高相关性的主成分作为特征，减少特征维度和冗余特征，提高模型的泛化能力和效率。
-
公开(公告)号：CN106960672B
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN201710203054.1
申请日：2017-03-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院声学研究所
IPC: G10L21/0388 , H04S7/00
Abstract: 本发明公开了一种立体声音频的带宽扩展方法与装置。该方法包括：将立体声信号分解为直达声和扩散声；按照预设的频带扩展方法对扩散声进行带宽扩展；将直达声分离成多个不同方位的点声源，对多个点声源分别进行带宽扩展，得到带宽扩展后的多个点声源；将带宽扩展后的多个点声源按照预先估计的方位信息进行重新混合，得到带宽扩展后的直达声；根据带宽扩展后的直达声结合带宽扩展后的扩散声重建出宽带立体声音频信号。借助于本发明的技术方案，解决了现有技术中仅根据单个声道重建信号的主观质量实现对信号带宽的扩展，没有考虑到两个声道中信号能量和相位的相关性，其重建立体声信号严重影响了听者对声源位置和距离的判定的问题。
-
公开(公告)号：CN113420112B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202110685518.3
申请日：2021-06-21
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/334 , G06F40/289 , G06F18/214 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及一种基于无监督学习的新闻实体分析方法及装置。方法包括：对待处理的多条新闻数据中的每条新闻数据分别进行分词处理，将分词处理后的每条新闻中包含的多个实体进行标注以得到标注结果；基于所述标注结果构建分布式表示模型，得到所述多个实体的分布式表示信息，所述分布式表示信息标识为实体向量；根据所述多个实体的分布式表示信息，对所述多个实体进行聚类分析以得到聚类结果。本申请将分布式的思想引入新闻实体的处理当中，通过新闻实体所处位置的上下文来得到实体的分布式表示，通过对实体的聚类分析来得到实体的聚类结果。
-
公开(公告)号：CN106972967B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201710195501.3
申请日：2017-03-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院声学研究所
Abstract: 本发明提出了一种用于链路预测的深度学习降维方法和装置，该方法，包括：根据各个网络节点在设定时间段内的连接关系，确定每个网络节点的一级连接网络节点和二级连接网络节点；按照设定时长将所述设定时间段划分为多个时间片，并根据所述各个网络节点在每个时间片内的连接关系，确定出在每个时间片内每个网络节点与对应的一级连接网络节点和二级连接网络节点的连接关系；根据在每个时间片内每个网络节点与对应的一级连接网络节点和二级连接网络节点的连接关系，通过深度学习算法模型，对所述各个网络节点进行链路预测。本发明减少输入到深度学习算法模型的数据量，减少学习训练时间并提高链路预测的准确性。
-
公开(公告)号：CN110895933A
公开(公告)日：2020-03-20
申请号：CN201811030952.2
申请日：2018-09-05
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种基于空时残差神经网络的远场语音识别方法，所述方法包括：步骤1)构建并训练空时残差神经网络ST-RES-LSTM，该神经网络是在的空间和时间两个维度上都引入了残差结构的LSTM神经网络；步骤2)利用训练好的空时残差神经网络ST-RES-LSTM进行声学模型训练，并生成每一帧的分类概率；步骤3)构建语音识别解码网络，并使用步骤2)的训练好的声学模型进行维特比解码出最终识别结果。本发明的方法在LSTM网络的空间和时间两个维度都引入残差结构，既能缓解层数加深带来的梯度消失问题，又能缓解LSTM在时间维度存在的梯度消失问题，从而提高语音识别的性能。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113420123B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202110705729.9
申请日：2021-06-24
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/3329 , G06F16/334 , G06F18/214 , G06N3/02
Abstract: 本申请提供了一种语言模型的训练方法、NLP任务处理方法及装置，包括：获取训练样本集；训练样本集包括新任务的第一任务标签、新任务的多个第一训练文本和每个第一训练文本的第一文本标签、至少一个旧任务中每个旧任务的第二任务标签；复制语言模型得到教师语言模型，将语言模型作为学生语言模型；将第二任务标签输入至教师语言模型中，生成旧任务对应的多个第二训练文本和每个第二训练文本的第二文本标签；将第一任务标签、第二任务标签、第一训练文本和第二训练文本输入至学生语言模型中，生成第一预测文本、第一预测结果、第二预测文本和第二预测结果，对学生语言模型进行训练。根据本申请实施例，能够解决相关技术中存储资源占用大的问题。
-
公开(公告)号：CN113420123A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110705729.9
申请日：2021-06-24
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06K9/62 , G06N3/02
Abstract: 本申请提供了一种语言模型的训练方法、NLP任务处理方法及装置，包括：获取训练样本集；训练样本集包括新任务的第一任务标签、新任务的多个第一训练文本和每个第一训练文本的第一文本标签、至少一个旧任务中每个旧任务的第二任务标签；复制语言模型得到教师语言模型，将语言模型作为学生语言模型；将第二任务标签输入至教师语言模型中，生成旧任务对应的多个第二训练文本和每个第二训练文本的第二文本标签；将第一任务标签、第二任务标签、第一训练文本和第二训练文本输入至学生语言模型中，生成第一预测文本、第一预测结果、第二预测文本和第二预测结果，对学生语言模型进行训练。根据本申请实施例，能够解决相关技术中存储资源占用大的问题。
-
公开(公告)号：CN113420121A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110704938.1
申请日：2021-06-24
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06F16/951 , G06K9/62
Abstract: 本申请提供了一种文本处理模型训练方法、语音文本处理方法及装置，涉及自然语言处理技术领域。该方法包括：从互联网爬取对话文本，得到正样本；对对话文本中的语句进行变换操作，得到负样本和负样本的第一标签信息；将正样本和负样本对应输入至预先训练的第一文本处理模型中和待训练的第二文本处理模型中，生成第一文本处理模型的目标层的第一特征向量和第二文本处理模型的目标层的第二特征向量；根据第一特征向量、第二特征向量，对第二文本处理模型进行知识蒸馏，得到训练好的第二文本处理模型。根据本申请实施例，能够解决相关技术中对语音文本进行校对效率低、耗时长且计算资源占用大的问题。
-
公开(公告)号：CN113420112A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110685518.3
申请日：2021-06-21
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/33 , G06F40/289 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于无监督学习的新闻实体分析方法及装置。方法包括：对待处理的多条新闻数据中的每条新闻数据分别进行分词处理，将分词处理后的每条新闻中包含的多个实体进行标注以得到标注结果；基于所述标注结果构建分布式表示模型，得到所述多个实体的分布式表示信息，所述分布式表示信息标识为实体向量；根据所述多个实体的分布式表示信息，对所述多个实体进行聚类分析以得到聚类结果。本申请将分布式的思想引入新闻实体的处理当中，通过新闻实体所处位置的上下文来得到实体的分布式表示，通过对实体的聚类分析来得到实体的聚类结果。
-
公开(公告)号：CN108900443B
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201810569429.0
申请日：2018-06-05
Applicant: 中国科学院声学研究所
Abstract: 本发明公开了一种水声通信中的水声信道干扰消除方法，所述方法包括：步骤1)建立水声信道的冲激响应时域模型和冲激响应频域模型；步骤2)利用训练序列根据水声信道的冲激响应时域模型训练得到信道冲激响应矩阵；步骤3)利用信道冲激响应矩阵消除训练序列对信息序列的信道干扰，得到消除干扰后的信息序列；步骤4)对消除干扰后的信息序列进行信道间的均衡，得到信道均衡后的信息序列的估计；步骤5)对信息序列的估计进行软判决译码，得到最终的硬判决比特。本发明的方法中可以得到较为准确的反馈符号，可以更好地消除码间干扰，改善误差传播效应。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
22
records
(took 0.027 seconds)
